Jupyter notebook使用技巧大全

hotboy920

Jupyter Notebook是一款开源的web应用，它允许使用者创建和分享包含代码，公式，可视化图表和纯文本的文档，并支持多种编程语言的交互式计算，对于python用户来讲更是一款十分方便的代码编写工具。只需要通过web浏览器就可以很方便地进行数据清洗和转换，数值模拟，统计建模，数据可视化，机器学习等。本文主要介绍Jupyter Notebook结合python的使用。

Jupyter Notebook安装

Jupyter Notebook的前身是IPython Notebook，对python2，python3都有很好的支持。相比于Pycharm，它安装更方便，代码块可以分开运行，支持MarkDown和LaTex，是对于数据分析人员特别友好的一个很“轻”的工具。通常可以在本地启动Jupyter Notebook服务，通过web浏览器使用它。实际工作中，有些公司会统一部署在线的Jupyter Notebook服务，同样通过相应的链接就可以访问，支持直接连接Hive表，使用pyspark等。另外，在一些数据平台上，例如kaggle，科赛等，很多代码也是通过notebook的形式进行分享，代码运行结果，图像等能够保留，因此具有较强的易读性。

对于本地的安装，有以下方式。

方法一：Anaconda安装

这是官方强烈推荐 的一种安装方式。Anaconda本身包含了Python，Jupyter Notebook以及其他常用的数据科学包，如Pandas，Numpy等。安装完Anaconda之后，通过Anaconda Navigator就可以快速启动。也可以在终端中执行jupyter notebook命令来启动，windows下安装好Anaconda之后，可以找到相应的导航器和Prompt命令行来启动。

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Anaconda Navigator打不开的解决办法

有时候，在通过anaconda prompt窗口执行conda install ***的安装库的命令后发生无法打开anaconda navigator的情况。

如何修复？

在搜索网络中各种解决方法并加以尝试后，总结出以下方案：

  1. 以管理员权限打开anaconda prompt
  2. 输入conda update conda
  3. 输入conda update –all
  4. 尝试打开anaconda navigator
  5. 如果不行，输入 conda update anaconda-navigator
  6. 输入anaconda-navigator –reset
  7. 输入conda update anaconda-client
  8. 输入conda update -f anaconda-client

执行以上所有命令行，大概率可修复anaconda navigator

方式二：pip安装

pip是python的一款包管理工具，通过pip install pkg_name可以完成很多python扩展包的安装。jupyter notebook 同样，执行pip install jupyter即可完成安装。

Jupyter Notebook入门
  1. 启动在终端中输入jupyter notebook是最常用的启动方式，默认在本地的8888端口启动。如果本地已经有一个jupyter正在运行，再启动一个就会运行在8889端口。运行完该命令，会在系统默认的浏览器打开一个网页，网页的地址是：http://localhost:8888/tree。
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    需要注意的是我们执行该启动命令的目录就是启动之后的根目录。如果你是要打开已经存在的.ipynb文件，最好切换到该文件所在目录再启动，或者启动之后将文件移动(或复制)到启动目录下。

    另外，如果想换一个浏览器打开jupyter notebook(我习惯用Chrome而不是默认的Safari)，一种方式是可以复制浏览器的链接地址在目标浏览器中粘贴访问，此时可能出现类似于如下的界面。此时需要回到终端中，复制一下token填入token框，点击login即可正常访问。

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  2. 总体使用如下图所示，该页面是启动之后默认打开的页面。我们可以看到当前目录下已有的文件，可以查看已有的jupyter 文件(灰色表示未在运行，绿色表示正在运行)，可以点击查看子目录下的内容。
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    我们点击右侧的New，选择Python3会在新的页面中建立一个未命名的notebook文件，选择Text File会新的页面中建立一个未命名的txt文件，选择Folder会在当前页面中建立一个未命名文件夹，选择Terminal会在新的页面中建立Terminal。

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    可以在左侧进行勾选，对文件夹进行重命名，移动或删除，对文件进行复制，重命名，移动，下载，查看，编辑和删除。

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    Running选项卡下可以看到当前正在运行的terminal和notebook，使我们可以对目前的资源使用情况进行一个直观了解。

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  3. 退出如果要停止某个正在执行的notebook文件，可以在file选项卡下勾选该文件，点击shutdown(也可以用其他方式，见后文)。如果要关闭整个jupyter notebook，可以在终端中按下键盘上的Ctrl C即可。
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Notebook使用说明

接下来我们重点说明一下新建“python3”之后的操作，这也是最常用的编写python文件的操作。

1.总体布局

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上面图中大致说明了Notebook中每一部分的作用，对平常使用python运行程序来讲，快捷命令已经足够。快捷命令工具条从左到后的图标依次表示：保存文件，添加新cell，剪切选中的cell，复制选中的cell，粘贴选中的cell，将选中cell上移，将选中cell下移，执行选中的cell，终止kernel，重启kernel，重启kernel并重新运行所有cell。Code点击之后有四个选项，分别是：Code(写python代码)，MarkDown(写MarkDown代码，通常用于注释)，Raw NBConvert(一个转换工具)，Heading(快捷添加MarkDown标题)。最后一个小键盘可以查看和搜索一些快捷键的操作。

2. 常用菜单操作：

  • 修改文件名：可以点击文件名称，在弹出的框中直接修改或者File—>Rename
  • 新建Notebook文件：File—>New Notebook—>python3
  • 下载文件：File—>Download as —> 选择目标格式即可下载
  • 合并cell：Edit—>Merge Cell Above或Merge Cell Below
  • 重启Kernel并清除所有输出：Kernel—>Restart & Clear Output
  • 重启Kernel并运行所有cell：Kernel—>Restart & Run All
  • 停止当前Notebook运行：Kernel—>ShutDown

这里只列出了常用的菜单操作，没有列出的并不表示不常用，而是可以用快捷键或者菜单栏下方的快捷工具代替。如果需要查看每一个菜单选项的含义和作用，推荐文章：https://blog.51cto.com/853056088/2162189，写的非常详细。

3. 命令模式和编辑模式

每一个cell有两种模式：命令模式和编辑模式。如下图所示：最左侧是蓝色的条是命令模式，是绿色的条表示编辑模式(此时cell中有光标，可以进行代码编写)。在命令模式下，按下enter或者鼠标单击代码框可以进入编辑模式。在编辑模式下，按下esc或者鼠标单击代码框左侧区域即可进入命令模式。

640?wx_fmt=png 4. 常用快捷(键)操作：

代码运行：

  • ctrl + enter：运行当前cell的代码，运行完后依然保持在当前cell
  • shift + enter：运行当前cell的代码，运行完后跳转到下一个cell，如果是最后一个cell则会新增一个
  • 工具条上的Run

创建新的cell：

  • 命令模式下，按下字母a(above)，会在当前cell上方增加一个cell
  • 命令模式下，按下字母b(blove)，会在当前cell下方增加一个cell
  • 工具条上的➕按钮

删除当前侧cell

  • 命令模式下，按下字母x，即可删除当前cell
  • 命令模式下，连续两次按下字母d，即可删除当前cell
  • 工具条上的“剪刀”按钮

合并cell

  • 命令模式下，选中多个cell，shift + M可以进行合并
  • Edit—>Merge Cell Above/Merge Cell Down

拆分cell

  • 编辑模式下，以光标所在之处为分界点，ctrl shift -(减号)，可以进cell的拆分
  • Edit—>Split Cell

保存代码

  • 命令模式下，按下字母s，就能创建一个checkpoint
  • 工具条上的保存按钮
  • File—>Save and Checkpoint

查找替换

  • 编辑模式下，ESC + F
  • Edit—>Find and Replace

折叠输出：有时输出过长的情况

  • 编辑模式下，ESC+O
  • 在cell左侧位置上双击即可折叠
  • Cell—>Current Output—>Toggle

显示代码行号

  • 命令模式下，按下字母l(L的小写，键盘k右侧的l)键，就能显示当前cell的行号
  • shift + l，显示所有cell的行号
  • View—>Toggle Line Numbers

切换代码类型

  • 命令模式下，按下m切换到MarkDown模式，再按下y切换到code模式
  • 工具条上手动切换
  • Cell—>Cell Type—>选择相应的代码类型

注释代码

  • 选中代码，command+/ (windows下是control)注：其他的快捷键可以点击工具栏最后的小键盘查看。

tab键的使用

  • 只输入变量或者函数的前几个字母，按下tab可以自动补全
  • 已经输入函数，连续按下shift+tab可以查询函数的具体用法，(一直可以按4次)
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执行shell命令

  • 英文状态下的感叹号+普通的shell命令，例如：!pwd，!ls等，有些时候或许很有用。

5. 魔法函数

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以上是一些常用的魔法函数，其他的一些魔法函数依然可以查阅上面的链接，

https://blog.51cto.com/853056088/2162189吗，读者可以查阅其具体的用法。

Jupyter Notebook扩展

执行以下代码可以安装jupyter notebook扩展

pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install

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安装完之后，重新启动一下jupyter 服务，就可以看到Nbextensions选项卡。我们只需要勾选相应的插件，在每一个notebook的工具条中就会出现相应的扩展。选中每个扩展的时候，在其下方都会出现关于该扩展的说明，演示，配置等情况，通过仔细阅读我们就能得知该扩展的用法。

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比较好用的几个扩展及其作用如下：

1.Table of Contents

这个扩展一般用于整个文件的目录很多的时候。首先在Nbextensions选项卡中勾选该插件，然后在工具条中就可以看到该扩展按钮。如果我们在notebook中使用了MarkDown设置了我们的标题，点击该扩展，就会在左侧生成目录，点击左侧的齿轮，可以在最顶部添加一个cell专门用来显示目录。点击左侧和顶部的链接都可以快速跳转到相应的位置。还可以进行目录的折叠。注意到此时菜单栏上也多了一个“Navigate”标签，同样显示了目录的情况。

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2.Autopep8

这是一个将代码按照PEP8进行格式化的插件，前提是需要通过pip install autopep8安装autopep8，安装完之后需要重启jupyter notebook服务才能生效。同样在Nbextention选项卡中勾选Autopep8，在工具栏中会多一个“锤子”一样的按钮，可以帮助我们排版代码，使其符合pep8标准。

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3.Variable inspector

该插件可以帮助我们查看当前notebook中所有的变量的名称，类型，大小和值。省去了df.shape，type()等语句的执行，也代替了前文提到的魔法函数“%whos”的执行，读者可以自行尝试一下。

4.Code folding

顾名思义，该插件可以对代码进行一定的折叠，例如遇到class，def等关键字，而且主体代码又很长时，折叠代码会方便阅读，这一点也让jupyter notebook更像一个IDE。

5.Execute time

该插件可以显示每一个cell中代码的执行时间。

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除此之外还有一些其他常见的插件扩展，例如Notify，Collapsible headings等，读者可以自行探索查看，并配置使用。

其他说明
  • 制作幻灯片并放映：参考该链接的第二部分：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/85050496
  • 数学公式编辑：这个其实是MarkDown功能的延伸，需要将cell的代码类型改为MarkDown，然后在一对美元符号之间写入LaTex公式，(例如$E=mc^2$)，运行cell之后就可以正常显示公式了。
  • 关于jupyter lab和jupyter hubjupyter lab是基于jupyter notebook的新版本，是包括了Notebook的下一代的有模块化的界面，可以在同一个窗口同时打开好几个notebook或文件（HTML, TXT, Markdown等等），都以标签的形式展示，于是就更像是一个IDE。除了界面上存在差异，使用方式上和notebook没有大的差别。
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    jupyter hub是一个支持多用户的 Jupyter Notebook 服务器，用于创建、管理、代理多个 Jupyter Notebook 实例。具有扩展性和可定制性。常见的场景是公司的运维人员对很多人使用的Notebook进行管理和资源分配。这里不太方便演示。

  • 关于jupyter notebook与pycharm的差别个人认为notebook是更“轻”量级的，适合小白使用。各个cell之间具有相对独立，且变量共享的特点，某些时候特别有用。(例如在爬虫时，请求一次就获得了html源码，后面进行页面解析时就可以以此为基础进行调试，无需再次请求，在处理对请求频次有限制的网站时还是很有用的)。除此外，notebook能够保存中间结果，方便演示，适合数据分析人员或者数据科学家使用。pycharm更适合大型工程项目的管理，每一个文件是一次执行的。如果一个项目工程中有很多个文件，这时最好使用pycharm。此外pycharm在代码编辑时，随时会有提示，而且支持代码跳转，便于对源码的查看学习。当然工具毕竟只是工具，适合自己的就是最好的，读者可以根据自己的需求和使用习惯进行选择。

Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程

Raxxie
34字数 8,961阅读 1,237,147
目录

一、什么是Jupyter Notebook？

1. 简介

Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。——Jupyter Notebook官方介绍

简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。

2. 组成部分

① 网页应用

网页应用即基于网页形式的、结合了编写说明文档、数学公式、交互计算和其他富媒体形式的工具。简言之，网页应用是可以实现各种功能的工具。

② 文档

即Jupyter Notebook中所有交互计算、编写说明文档、数学公式、图片以及其他富媒体形式的输入和输出，都是以文档的形式体现的。

这些文档是保存为后缀名为.ipynb的JSON格式文件，不仅便于版本控制，也方便与他人共享。

此外，文档还可以导出为：HTML、LaTeX、PDF等格式。

3. Jupyter Notebook的主要特点

  1. 编程时具有语法高亮、缩进、tab补全的功能。
  2. 可直接通过浏览器运行代码，同时在代码块下方展示运行结果。
  3. 以富媒体格式展示计算结果。富媒体格式包括：HTML，LaTeX，PNG，SVG等。
  4. 对代码编写说明文档或语句时，支持Markdown语法。
  5. 支持使用LaTeX编写数学性说明。

二、安装Jupyter Notebook

0. 先试用，再决定

如果看了以上对Jupyter Notebook的介绍你还是拿不定主意究竟是否适合你，那么不要担心，你可以先免安装试用体验一下，戳这里，然后再做决定。

值得注意的是，官方提供的同时试用是有限的，如果你点击链接之后进入的页面如下图所示，那么不要着急，过会儿再试试看吧。

试用失败

如果你足够幸运，那么你将看到如下界面，就可以开始体验啦。

主界面

试用成功

编辑页面

编辑页面

1. 安装

① 安装前提

安装Jupyter Notebook的前提是需要安装了Python（3.3版本及以上，或2.7版本）。

② 使用Anaconda安装

如果你是小白，那么建议你通过安装Anaconda来解决Jupyter Notebook的安装问题，因为Anaconda已经自动为你安装了Jupter Notebook及其他工具，还有python中超过180个科学包及其依赖项。

你可以通过进入Anaconda的官方下载页面自行选择下载；如果你对阅读英文文档感到头痛，或者对安装步骤一无所知，甚至也想快速了解一下什么是Anaconda，那么可以前往我的另一篇文章Anaconda介绍、安装及使用教程。你想要的，都在里面！

常规来说，安装了Anaconda发行版时已经自动为你安装了Jupyter Notebook的，但如果没有自动安装，那么就在终端（Linux或macOS的“终端”，Windows的“Anaconda Prompt”，以下均简称“终端”）中输入以下命令安装：

 

conda install jupyter notebook

③ 使用pip命令安装

如果你是有经验的Python玩家，想要尝试用pip命令来安装Jupyter Notebook，那么请看以下步骤吧！接下来的命令都输入在终端当中的噢！

  1. 把pip升级到最新版本
    • Python 3.x

     

    pip3 install --upgrade pip
    • Python 2.x

     

    pip install --upgrade pip
  • 注意：老版本的pip在安装Jupyter Notebook过程中或面临依赖项无法同步安装的问题。因此强烈建议先把pip升级到最新版本。
  1. 安装Jupyter Notebook
    • Python 3.x

     

    pip3 install jupyter
    • Python 2.x

     

    pip install jupyter

三、运行Jupyter Notebook

0. 帮助

如果你有任何jupyter notebook命令的疑问，可以考虑查看官方帮助文档，命令如下：

 

jupyter notebook --help

或

 

jupyter notebook -h

1. 启动

① 默认端口启动

在终端中输入以下命令：

 

jupyter notebook

执行命令之后，在终端中将会显示一系列notebook的服务器信息，同时浏览器将会自动启动Jupyter Notebook。

启动过程中终端显示内容如下：

 

$ jupyter notebook
[I 08:58:24.417 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /Users/catherine
[I 08:58:24.417 NotebookApp] 0 active kernels
[I 08:58:24.417 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/
[I 08:58:24.417 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
  • 注意：之后在Jupyter Notebook的所有操作，都请保持终端不要关闭，因为一旦关闭终端，就会断开与本地服务器的链接，你将无法在Jupyter Notebook中进行其他操作啦。

浏览器地址栏中默认地将会显示：http://localhost:8888。其中，“localhost”指的是本机，“8888”则是端口号。

URL

 

如果你同时启动了多个Jupyter Notebook，由于默认端口“8888”被占用，因此地址栏中的数字将从“8888”起，每多启动一个Jupyter Notebook数字就加1，如“8889”、“8890”……

② 指定端口启动

如果你想自定义端口号来启动Jupyter Notebook，可以在终端中输入以下命令：

 

jupyter notebook --port <port_number>

其中，“<port_number>”是自定义端口号，直接以数字的形式写在命令当中，数字两边不加尖括号“<>”。如：jupyter notebook --port 9999，即在端口号为“9999”的服务器启动Jupyter Notebook。

③ 启动服务器但不打开浏览器

如果你只是想启动Jupyter Notebook的服务器但不打算立刻进入到主页面，那么就无需立刻启动浏览器。在终端中输入：

 

jupyter notebook --no-browser

此时，将会在终端显示启动的服务器信息，并在服务器启动之后，显示出打开浏览器页面的链接。当你需要启动浏览器页面时，只需要复制链接，并粘贴在浏览器的地址栏中，轻按回车变转到了你的Jupyter Notebook页面。

no_browser

例图中由于在完成上面内容时我同时启动了多个Jupyter Notebook，因此显示我的“8888”端口号被占用，最终分配给我的是“8889”。

2. 主页面

① 主页面内容

当执行完启动命令之后，浏览器将会进入到Notebook的主页面，如下图所示。

Notebook Dashboard

如果你的主页面里边的文件夹跟我的不同，或者你在疑惑为什么首次启动里边就已经有这么多文件夹，不要担心，这里边的文件夹全都是你的家目录里的目录文件。你可以在终端中执行以下2步来查看：

① cd 或 cd - 或 cd ~ 或cd /Users/<user_name>

  • 这个命令将会进入你的家目录。
  • “<user_name>” 是用户名。用户名两边不加尖括号“<>”。

② ls

  • 这个命令将会展示你家目录下的文件。

② 设置Jupyter Notebook文件存放位置

如果你不想把今后在Jupyter Notebook中编写的所有文档都直接保存在家目录下，那你需要修改Jupyter Notebook的文件存放路径。

⑴ 创建文件夹/目录

  • Windows用户在想要存放Jupyter Notebook文件的磁盘中新建文件夹并为该文件夹命名；双击进入该文件夹，然后复制地址栏中的路径。
  • Linux/macOS用户在想要存放Jupyter Notebook文件的位置创建目录并为目录命名，命令为：mkdir <directory_name>；进入目录，命令为：cd <directory_name>；查看目录的路径，命令为：pwd；复制该路径。
  • 注意：“<directory_name>”是自定义的目录名。目录名两边不加尖括号“<>”。

⑵ 配置文件路径

  • 一个便捷获取配置文件所在路径的命令：

 

jupyter notebook --generate-config
  • 注意： 这条命令虽然可以用于查看配置文件所在的路径，但主要用途是是否将这个路径下的配置文件替换为默认配置文件。
    如果你是第一次查询，那么或许不会出现下图的提示；若文件已经存在或被修改，使用这个命令之后会出现询问“Overwrite /Users/raxxie/.jupyter/jupyter_notebook_config.py with default config? [y/N]”，即“用默认配置文件覆盖此路径下的文件吗？”，如果按“y”，则完成覆盖，那么之前所做的修改都将失效；如果只是为了查询路径，那么一定要输入“N”。
命令

常规的情况下，Windows和Linux/macOS的配置文件所在路径和配置文件名如下所述：

  • Windows系统的配置文件路径：C:\Users\<user_name>\.jupyter\
  • Linux/macOS系统的配置文件路径：/Users/<user_name>/.jupyter/ 或 ~/.jupyter/
  • 配置文件名：jupyter_notebook_config.py
  • 注意：

① “<user_name>”为你的用户名。用户名两边不加尖括号“<>”。

② Windows和Linux/macOS系统的配置文件存放路径其实是相同的，只是系统不同，表现形式有所不同而已。

③ Windows和Linux/macOS系统的配置文件也是相同的。文件名以“.py”结尾，是Python的可执行文件。

④ 如果你不是通过一步到位的方式前往配置文件所在位置，而是一层一层进入文件夹/目录的，那么当你进入家目录后，用ls命令会发现找不到“.jupyter”文件夹/目录。这是因为凡是以“.”开头的目录都是隐藏文件，你可以通过ls -a命令查看当前位置下所有的隐藏文件。

⑶ 修改配置文件

  • Windows系统的用户可以使用文档编辑工具或IDE打开“jupyter_notebook_config.py”文件并进行编辑。常用的文档编辑工具和IDE有记事本、Notepad++、vim、Sublime Text、PyCharm等。其中，vim是没有图形界面的，是一款学习曲线较为陡峭的编辑器，其他工具在此不做使用说明，因为上手相对简单。通过vim修改配置文件的方法请继续往下阅读。
  • Linux/macOS系统的用户建议直接通过终端调用vim来对配置文件进行修改。具体操作步骤如下：
⒜ 打开配置文件

打开终端，输入命令：

 

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
vim打开配置文件

执行上述命令后便进入到配置文件当中了。

⒝ 查找关键词

进入配置文件后查找关键词“c.NotebookApp.notebook_dir”。查找方法如下：

进入配置文件后不要按其他键，用英文半角直接输入/c.NotebookApp.notebook_dir，这时搜索的关键词已在文档中高亮显示了，按回车，光标从底部切换到文档正文中被查找关键词的首字母。

⒞ 编辑配置文件

按小写i进入编辑模式，底部出现“–INSERT–”说明成功进入编辑模式。使用方向键把光标定位在第二个单引号上（光标定位在哪个字符，就在这个字符前开始输入），把“⑴ 创建文件夹/目录”步骤中复制的路径粘贴在此处。

⒟ 取消注释

把该行行首的井号（#）删除。因为配置文件是Python的可执行文件，在Python中，井号（#）表示注释，即在编译过程中不会执行该行命令，所以为了使修改生效，需要删除井号（#）。

以下是针对Ubuntu16的服务器，其他的可能有部分区别。

第一步，下载anaconda3：

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
  • 1

第二步，安装anaconda3(为避免一些权限问题，我一般简单粗暴的加sudo，这里好像可以不加)：

sudo bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
  • 1

1）请输入回车键继续(Please, press ENTER to continue)
如果出现more，一直按空格键就行
2）是否同意协议(Do you approve the license terms?[yes | no]) 不要直接回车，因为默认为no
3） 输入安装路径(Anaconda3 will now be installed into this location:)
默认是/usr/ubuntu/anaconda3，可以修改，我的目录是/usr/local/anaconda(我也不经常使用Ubuntu，不知道装在哪里比较好，只是觉得装在家目录不好，就像Windows装在桌面一样)
4）是否将安装路径添加到当前用户的环境变量(…)
默认为no，改为yes
5）是否安装vscode
yes/no都行，不知道哪里需要这个，我选yes显示请检查你的网络连接，是否重试，然后一直这样，我就选no了
6）重新加载环境变量
source ~/.bashrc
7）输入conda –version验证是否安装成功

第三步：
1、输入ipython进入python3.6.5的ipython编辑器
分别输入：
from notebook.auth import passwd
passwd()
然后连续输入两次密码，复制它的返回值

2、 执行
jupyter notebook –generate-config
命令会产生一个配置文件：/home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
3、编辑配置文件
vi /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
你可以直接在末尾添加，这样就不需要在配置文件中找这些参数，如果修改记得删掉前面的#。
c.NotebookApp.allow_remote_access = True # 有的有，有的没有，很奇怪
c.NotebookApp.ip = ‘*’ # 允许访问此服务器的 IP，星号表示任意 IP
c.NotebookApp.password = u’sha1:xxx:xxx’ # 之前复制的一长串密码的hash值
c.NotebookApp.open_browser = False # 运行时不打开本机浏览器
c.NotebookApp.port = 1024 # 使用的端口，随意设置，不被占用就行
如果是root用户，
c.NotebookApp.allow_root = True
保存退出
4、 后台运行jupyter notebook
nohup jupyter notebook > jupyter.log 2>&1 &
运行jupyter并输出重定向到jupyter.log文件，错误输出重定向到输出重定向，也就是也输出到这个文件，&表示后台运行

本地浏览器输入服务器IP:端口测试能不能连接。我用的是域名，比如：www.blisst.cn:1024，输入设置的密码即可使用了。如果不能连接请关闭防火墙：systemctl stop firewalld.service

如果是阿里云和腾讯云需要在安全组里开放相应的端口并绑定给服务器，我配置的顺序略有不同，如果出现问题，请留言告知。

原文博客：https://blog.csdn.net/Qwertyuiop2016/
现在这个是小号，给爬虫用的