jupyter Notebook環境搭建

一、什麼是jupyter notebook

　 jupyter notebook是一種 Web 應用，能讓用戶將說明文本、數學方程、代碼和可視化內容所有組合到一個易於共享的文檔中。它能夠直接在代碼旁寫出敘述性文檔，而不是另外編寫單獨的文檔。也就是它能夠能將代碼、文檔等這一切集中到一處，讓用戶一目瞭然。

Jupyter這個名字是它要服務的三種語言的縮寫：Julia，PYThon和R，這個名字與「木星（jupiter）」諧音。Jupyter Notebook 已迅速成爲數據分析，機器學習的必備工具。由於它可讓數據分析師集中精力向用戶解釋整個分析過程。咱們能夠經過Jupyter notebook寫出了咱們的學習筆記。

二、jupyter notebook安裝

　　對於新手，這裏強力推薦使用安裝Anaconda進行jupyter安裝。Anaconda則是一個打包的集合，裏面預裝好了conda、某個版本的python、衆多packages、科學計算工具等等，因此也稱爲Python的一種發行版。可方便地安裝Python，Jupyter Notebook以及用於科學計算和數據科學的其餘經常使用軟件包。

安裝以下：

安裝步驟：

一、官網下載Anaconda。建議下載Anaconda的最新Python 3版本。

二、按照安裝說明一步步安裝便可。

值得注意的是，安裝步驟中有一個地方須要確認：

　　第一個勾是是否把Anaconda加入環境變量，這涉及到可否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推薦打勾，若是不打勾話問題也不大，能夠在以後使用Anaconda提供的命令行工具進行操做；第二個是是否設置Anaconda所帶的Python 3.6爲系統默認的Python版本，這個本身看着辦，問題不大。

 

　　對於有經驗的用戶，或者說linux用戶，可使用Python的包管理器pip安裝Jupyter ，而不是Anaconda。下面爲安裝步驟。

一、確保你是最新的版本; 舊版本可能會遇到一些依賴問題：

pip3 install --upgrade pip

二、使用如下命令安裝Jupyter Notebook：

pip3 install jupyter

　　

三、anaconda配置jupyter的默認啓動路徑

首先了解一下anaconda navigator,從開始菜單中，以管理員方式運行Anaconda Navigator桌面應用程序。

當Navigator啓動時，它會驗證是否安裝了Anaconda。若是運行成功，會顯示以下界面：

home目錄中是顯示的咱們已經安裝了的軟件，後面咱們能夠經過這裏直接啓動須要用到的軟件。

environment目錄下展現的是當前環境及當前咱們已經安裝了的包，第一次進入這個界面會詢問你是否修改路徑，你能夠將路徑修改到你的project項目目錄下，固然你也能夠經過channels修改路徑。這裏先不修改。同時你還能夠經過create建立或則導入新的環境。

poject目錄下你能夠建立工程或者導入已經存在了的項目：

Learning目錄下就是一些相關的教程連接。

 community即一些相關的交流論壇，方便開發者進行交流。

 

在開始菜單中以管理員身份運行Anaconda Prompt，這裏就是啓動conda環境管理器。

在Anaconda Prompt for Windows中使用conda命令行命令能夠完成一系列的操做。關於conda的命令行請參考官方文檔，只作一個大概的介紹：

(1)環境建立及管理

下面是咱們須要安裝Python 3.4的操做

# 建立一個名爲python3.4的環境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda會爲咱們自動尋找3.4.x中的最新版本）
conda create --name python34 python=3.4
 
# 安裝好後，使用activate激活某個環境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活後，會發現terminal輸入的地方多了python34的字樣，實際上，此時系統作的事情就是把默認2.7環境從PATH中去除，再把3.4對應的命令加入PATH
 
# 此時，再次輸入
python --version
# 能夠獲得`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系統已經切換到了3.4的環境
 
# 若是想返回默認的python 2.7環境，運行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac
 
# 刪除一個已有的環境
conda remove --name python34 --all

（2）Conda的包管理

Conda的包管理就比較好理解了，這部分功能與pip相似。例如，若是須要安裝scipy：

# 安裝scipy
conda install scipy # conda會從從遠程搜索scipy的相關信息和依賴項目，對於python 3.4，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫）

# 查看已經安裝的packages
conda list # 最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經安裝的包，不依賴於pip，所以能夠顯示出經過各類方式安裝的包

conda的一些經常使用操做以下：

# 查看當前環境下已安裝的包
conda list

# 查看某個指定環境的已安裝包
conda list -n python34

# 查找package信息
conda search numpy

# 安裝package
conda install -n python34 numpy
# 若是不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境
# 也能夠經過-c指定經過某個channel安裝

# 更新package
conda update -n python34 numpy

# 刪除package
conda remove -n python34 numpy

# 刪除指定的環境（若是不添--all參數，而是指明某個庫名，則是刪除該庫）。

conda remove -n env_name --all

前面已經提到，conda將conda、python等都視爲package，所以，徹底可使用conda來管理conda和python的版本，例如

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
 
# 更新anaconda
conda update anaconda
 
# 更新python
conda update python
# 假設當前環境是python 3.4, conda會將python升級爲3.4.x系列的當前最新版本

補充：若是建立新的python環境，好比3.4，運行conda create -n python34 python=3.4以後，conda僅安裝python 3.4相關的必須項，如python, pip等，若是但願該環境像默認環境那樣，安裝anaconda集合包，只須要：

# 在當前環境下安裝anaconda包集合
conda install anaconda
 
# 結合建立環境的命令，以上操做能夠合併爲
conda create -n python34 python=3.4 anaconda
# 也能夠不用所有安裝，根據需求安裝本身須要的package便可

（3）設置國內鏡像

若是須要安裝不少packages，你會發現conda下載的速度常常很慢，由於Anaconda.org的服務器在國外。所幸的是，清華TUNA鏡像源有Anaconda倉庫的鏡像，咱們將其加入conda的配置便可：

# 添加Anaconda的TUNA鏡像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中鏡像地址加有引號，須要去掉

# 設置搜索時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

執行完上述命令後，會生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，記錄着咱們對conda的配置，直接手動建立、編輯該文件是相同的效果。

4）共享環境

共享環境很是有用，它能讓其餘人安裝你的代碼中使用的全部包，並確保這些包的版本正確。

你能夠在你當前的環境中終端中使用 

conda env export > environment.yaml

將你當前的環境保存到文件中包保存爲YAML文件（包括Pyhton版本和全部包的名稱）。

命令的第一部分 conda env export 用於輸出環境中的全部包的名稱（包括 Python 版本）

在 GitHub 上共享代碼時，最好一樣建立環境文件並將其包括在代碼庫中。這能讓其餘人更輕鬆地安裝你的代碼的全部依賴項。

導出的環境文件，在其餘電腦環境中如何使用呢？

首先在conda中進入你的環境，好比activate py3

而後在使用如下命令更新你的環境：

#其中-f表示你要導出文件在本地的路徑，因此/path/to/environment.yml要換成你本地的實際路徑
conda env update -f=/path/to/environment.yml

對於不使用 conda 的用戶，一般可使用

pip freeze > environment.txt

　　將一個 txt文件導出並將環境包括在其中，而後別人就可使用

pip install -r /path/requirements.txt

安裝該項目實際須要的包（其中/path/requirements.txt是該文件在你電腦上的實際路徑）。

四、jupyter Notebook默認啓動路徑修改

下面講解的是如何更改jupyter的默認啓動路徑。 在軟件頁打開jupyter Notebook

會打開一個瀏覽器界面和一個cmd命令界面：

這裏瀏覽器打開的是Notebook Dashboard，它將顯示筆記本服務器啓動目錄中的筆記本，文件和子目錄列表。值得注意的是，這裏打開的是C:\Users\Administrator，這是由於jupyter notebook命令會在電腦本地以默認配置啓動jupyter服務，windows下能夠經過如下方式修改默認路徑

運行Anaconda Prompt後，輸入指令

jupyter notebook --generate-config

生成jupyter的配置文件。

找到文件並打開 ，在第214行找到

#c.NotebookApp.notebook_dir = ''

將其改成

c.NotebookApp.notebook_dir = 'H:\Jupyter'

這裏的H:\Jupyter即爲咱們想要設置的路徑。這裏注意：第1、文件夾必須先建立好，否則會jupyter初始化時會找不到目錄 第2、要取消註釋，c前面的#要去掉。 第3、要注意文件名不能夠是數字

 保存並關閉。 

在開始菜單中打開jupter notebook屬性

 

由於%USERPROFILE%會使得jupyter打開固定地址。 因此將目標後面的%USERPROFILE%刪除，並將起始位置改成咱們指望的路徑，結果以下：

運行Jupter Notebook能夠看到以下結果：

 

　　

參考資料：

Anaconda document

最省心的Python版本和第三方庫管理——初探Anaconda

初學python者自學anaconda的正確姿式是什麼？？

Conda Docs

Anaconda 下 Jupyter 更改默認啓動路徑方法

如何在Linux系統搭建jupyter notebook