伺服器上搭建jupyter環境

『壹』 如何在雲端伺服器運行Jupyter Notebook

以下是主要步驟，前提是，擁有一個虛擬機，並且有ssh賬號登陸。沒有的同學可以自己在阿里雲之類的服務商處申請，個人推薦」1元免費試用「1個月的微軟雲。一般這些主機服務商都會提供一個基本的教程，因此從設置主機直到創建賬號，ssh登陸都應該不是什麼問題。
接下來，下載miniconda，一個科學計算環境管理軟體，Anaconda的最小發型版本（假設運行的是64位linux虛擬機)：
wget"https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh"

然後安裝：
sudobashMiniconda-latest-Linux-x86_64.sh

然後通過miniconda的環境管理軟體，conda安裝必要被ipython和ipython-notebook.
condainstallipython
condainstallipython-notebook

接下來，我們需要創建一個名為nbserver的配置。
ipythonprofilecreatenbserver

這將創建一個文件夾，其中包含一些原始的配置文件。我們跳轉到這個文件夾進行一些配置
cd~/.ipython/profile_nbserver/

由於ipythonNotebook要求https連接，因此我們需要創建一個ssl證書。
opensslreq-x509-nodes-days365-newkeyrsa:1024-keyoutmycert.pem-outmycert.pem

命令執行後根據提示輸入信息就好，當然，這個證書並未獲得認證，因此用chrome之類的瀏覽器訪問的時候會得到一些錯誤信息，這個問題我們一會兒說。接下來我們創建一個密文的密碼。
python-c"importIPython;printIPython.lib.passwd()"

運行之後進入一個創建密碼hash值的小程序，根據提示輸入你想用的安全口令：
Enterpassword:
Verifypassword:
sha1:b86e933199ad:a02e9592e59723da722..#這是我的密碼的hash值，後段被刪除，你的密碼得到的結果應該不同

然後開始編輯配置文件，通過vi編輯文件的命令如下：
viipython_notebook_config.py

這個文件可能不存在，那麼通過vi創建一個，配置文件的內容如下：
c=get_config()

#所有matplotlib的圖像都通過iline的方式顯示
c.IPKernelApp.pylab='inline'
#這一行指向我們剛剛創建的ssl證書
c.NotebookApp.certfile=u'/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/mycert.pem'
#給出剛剛創建的密碼的哈希值
c.NotebookApp.password=u'sha1:b86e933199ad:a02e9592e5etc...'
c.NotebookApp.ip='*'
#給出運行的埠，ipython默認為8888
c.NotebookApp.port=8888
#禁止在運行ipython的同時彈出瀏覽器
c.NotebookApp.open_browser=False

編輯完成以後按兩次shift+z保存退出
配置完畢以後就可以運行ipythonNotebook的服務端了：
jupyternotebook--config=/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/ipython_notebook_config.py#給出你剛才創建的nbserver路徑，這里為微軟azure雲默認的情況

當然，微軟雲還需要配置一下伺服器端的endpoint，將雲主機的https埠(443)指向內部的8888埠。
在你的瀏覽器地址欄輸入：
https://www.youappdomain.com

這時候會遇到https提示根證書並非認證證書，不用管這個提示繼續進入，voila，你的ipythonNotebookserver架好啦！

輸入你剛才創建的密碼，就可以開始像在本地一樣使用了。

『貳』 conda 中配置 jupyter notebook 環境 踩過的坑

這個過程僅需要兩步：

（註：本人使用過程中，特別慢導致最後出現「Time Out」的超時錯誤，故在後面添加了豆瓣源，可以加快升級速度），建議使用如下命令：python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple/
成功後可以輸入 pip --version 查看pip版本。

輸入命令：pip install tensorflow-cpu==2.2.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
等待安裝結束即可完成安裝。

安裝完成後，可以輸入"python"命令進入python環境，再輸入命令：import tensorflow，沒有報錯即說明安裝成功。
查看tensorflow版本，如下方式：

輸入exit()，即可退出python環境。
也可以在(base)中輸入 jupyter notebook，在jupyter環境中輸入命令查看。

前奏：自行安裝anaconda，並創建虛擬環境

首先安裝ipykernel
在terminal下執行命令行：conda install ipykernel
在虛擬環境下創建kernel文件
在terminal下執行命令行：conda install -n 環境名稱 ipykernel
比如我的虛擬環境叫python27（後面舉例都默認這個虛擬環境），那麼我的就是：conda install -n python27 ipykernel

激活conda環境
在terminal下執行命令行：
windows版本:activate 環境名稱 我的命令是：activate python27
linux版本:source activate 環境名稱我的命令是：activate python27

將環境寫入notebook的kernel中
python -m ipykernel install --user --name 環境名稱 --display-name "在jupyter中顯示的環境名稱"

這里引號裡面的名稱自己可以隨便起，用於在jupyter裡面做標識，這里我仍然在jupyter裡面叫python27，所以我的命令是：python -m ipykernel install --user --name python27 --display-name "python27"

打開notebook伺服器
在terminal下執行命令行jupyter notebook

上面的相關步驟就可以完成jupyter的相關配置，但是如果經常需要用jupyter notebook，那麼最好在創建虛擬環境的時候便安裝好ipykernel
命令：conda create -n 環境名稱 python=3.5 ipykernel

另外刪除kernel環境：
jupyter kernelspec remove 環境名稱

1、 解決anaconda中jupyter無法import已安裝模塊問題

『叄』 如何在雲端伺服器運行Jupyter Notebook

墊場演出：如何在ipython Notebook里運行R？（一行命令搞定版）
從去年開始，我拋棄了mathmatica,eviews,matlab之類的商業統計和數學軟體，開始擁抱開源數據分析。這一方面是因為工作需要，想掌握一門更通用的編程語言，一方面也因為和所有中國的分析師一樣，我用的是盜版的eviews和matlab，因此是完全沒有客戶支持。為了解決日常問題而花的研究文檔和stackoverflow上的工作量，並不比用開源軟體更少。而開源的好處是，實在查不到解決方案了，至少我還可以去看源代碼，雖然看不看得懂可以再討論，但 I『d like to have the option。
大家都知道開源數據分析的兩大利器，IPython 和 R。一般來說，IPython從Python發展而來，更傾向於科學計算。互聯網數據分析更喜歡用。而R是統計學家發展出的一門語言，在金融、經濟和社會科學領域應用更廣泛。我更喜歡R的數據解構和與數學相關的syntax，在讀完R的入門教程之後，很多時候我都不需要去查文檔，猜都能猜到我想用的一些函數名稱(lag(),diff())。另一方面，我也喜歡Ipython Notebook的交互方式，在富文本的展示效果和使用體驗上，R markdown簡直就是個不成熟的玩具，更何況Python還是個更成熟的通用編程語言，除了數據以外，幾乎可以和這個世界的一切協議進行通信。之前，我一直是在用Rstudio調試R代碼，用Anaconda的IPython Notebook或者spyder調試Python代碼，有必要的話再通過Rpy2之類的介面綜合起來。
但是8月底，收到了Anaconda的一封郵件：Ipython Notebook升級到4.0，改名Jupyter。而且，可以開始用conda管理R的程序包了，Anaconda正式支持R！下載安裝Anaconda，然後一條命令：
conda create -n my-r-env -c r r-essentials

就可以創建R的虛擬環境，安裝由Anaconda維護的R發行版本r-essentials 然後在ipython Notebook裡面用R的語法調試、運行R程序！Windows,Linux,OS X全都可用！how cool is that！再見啦，rpy2。
正場：如何在雲端運行Jupyter Notebook?
成功在ipython裡面創建了R的環境之後，我又想嘗試之前的一個想法了，部署一個雲端的計算伺服器。傳統行業還沒有進入大數據時代，數據量相對較小，絕大部分運算任務都是在我的筆記本上解決。但因為開始用Python了，也開始自己寫爬蟲、甚至想做自己的雲端數據可視化方案(否則怎麼向非碼農的領導展示花了這么多時間的研究成果？代碼？）。當然，rstudio擁有rstudio server版本，也可以在雲端運行。但我覺得ipython的界面是一個更漂亮的前端頁面，支持markdown功能，可以寫入很多注釋文檔，以便非碼農使用。另一方面，ipython支持bokeh,一個html5的數據可視化方案。
google了一陣之後發現，目前網上所有在雲端安裝ipython notebook的方案都是基於ipython 2.x的。而在ipython3.0之後，原有的配置方法已經不可用，只好自己去研究文檔。經過幾個小時的試錯，終於在雲端開始跑起了。
以下是主要步驟，前提是，擁有一個虛擬機，並且有ssh賬號登陸。沒有的同學可以自己在阿里雲之類的服務商處申請，個人推薦」1元免費試用「1個月的微軟雲。一般這些主機服務商都會提供一個基本的教程，因此從設置主機直到創建賬號，ssh登陸都應該不是什麼問題。
接下來，下載miniconda，一個科學計算環境管理軟體，Anaconda的最小發型版本（假設運行的是64位Linux 虛擬機)：
wget "https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh"

然後安裝：
sudo bash Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh

然後通過miniconda的環境管理軟體，conda安裝必要被ipython和ipython-notebook.
conda install ipython
conda install ipython-notebook

接下來，我們需要創建一個名為nbserver的配置。
ipython profile create nbserver

這將創建一個文件夾，其中包含一些原始的配置文件。我們跳轉到這個文件夾進行一些配置
cd ~/.ipython/profile_nbserver/

由於ipython Notebook要求https連接，因此我們需要創建一個ssl證書。
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mycert.pem -out mycert.pem

命令執行後根據提示輸入信息就好，當然，這個證書並未獲得認證，因此用chrome之類的瀏覽器訪問的時候會得到一些錯誤信息，這個問題我們一會兒說。接下來我們創建一個密文的密碼。
python -c "import IPython;print IPython.lib.passwd()"

運行之後進入一個創建密碼hash值的小程序，根據提示輸入你想用的安全口令：
Enter password:
Verify password:
sha1:b86e933199ad:a02e9592e59723da722.. #這是我的密碼的hash值，後段被刪除，你的密碼得到的結果應該不同

然後開始編輯配置文件，通過vi編輯文件的命令如下：
vi ipython_notebook_config.py

這個文件可能不存在，那麼通過vi創建一個，配置文件的內容如下：
c = get_config()

# 所有matplotlib的圖像都通過iline的方式顯示
c.IPKernelApp.pylab = 'inline'
# 這一行指向我們剛剛創建的ssl證書
c.NotebookApp.certfile = u'/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/mycert.pem'
# 給出剛剛創建的密碼的哈希值
c.NotebookApp.password = u'sha1:b86e933199ad:a02e9592e5 etc... '
c.NotebookApp.ip = '*'
# 給出運行的埠，ipython默認為8888
c.NotebookApp.port = 8888
# 禁止在運行ipython的同時彈出瀏覽器
c.NotebookApp.open_browser = False

編輯完成以後按兩次shift+z 保存退出
配置完畢以後就可以運行ipython Notebook的服務端了：
jupyter notebook --config=/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/ipython_notebook_config.py #給出你剛才創建的nbserver路徑，這里為微軟azure雲默認的情況

當然，微軟雲還需要配置一下伺服器端的endpoint，將雲主機的https埠(443)指向內部的8888埠。
在你的瀏覽器地址欄輸入：
https://www.youappdomain.com

這時候會遇到https提示根證書並非認證證書，不用管這個提示繼續進入，voila，你的ipython Notebook server架好啦！

輸入你剛才創建的密碼，就可以開始像在本地一樣使用了。
附註：這是我的第一篇技術博客，之前遇到各種技術問題就在網上搜，stackoverflow、quora和知乎的熱心人們分享的技術經驗都給了我很大的幫助。因為幾乎從來沒遇到過別人沒有解決過的問題，一直沒想到要寫技術分享的博客，直到這次配置Jupyter Notebook。這好像是中英文世界裡第一個在雲端配置Jupyter Notebook 4.0的教程，同時也是第一個在中文世界裡傳播r-essential這個好消息的博客文章。 let me know what you think.