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Jupyter 安装配置

🚀 Ubuntu 下的 Jupyter 终极配置指南：从安装到多环境管理

Jupyter Notebook/Lab 是数据科学、机器学习乃至日常编程探索的瑞士军刀。然而，一个干净、可扩展、能轻松切换不同项目依赖环境的 Jupyter 配置，才是真正释放其生产力的关键。

本指南将带你一步步在 Ubuntu 上搭建一个专业、稳固的 Jupyter Lab 环境。

✨ 核心理念: 我们将遵循 Python 社区的最佳实践，使用虚拟环境 (venv) 来隔离 Jupyter 本身及其为不同项目服务的“内核”，彻底告别环境污染和依赖冲突。

🔧 第一步：基础安装 (在虚拟环境中)

我们不推荐使用 sudo pip install 将 Jupyter 安装到全局。这会让你的系统 Python 环境变得混乱。正确的做法是，为 Jupyter Lab 本身创建一个专属的虚拟环境。

  1. 创建并进入 Jupyter 的专属目录

    mkdir ~/jupyter_env && cd ~/jupyter_env

  2. 创建虚拟环境 这里我们创建一个名为 jlab_venv 的虚拟环境。

    python3 -m venv jlab_venv

  3. 激活环境 激活后，你的命令行提示符前端会出现 (jlab_venv) 字样。

    source jlab_venv/bin/activate

  4. 安装 Jupyter Lab 在该环境中，使用 pip 安装最新版的 Jupyter Lab。

    pip install jupyterlab

至此，Jupyter Lab 已经干净地安装好了。你可以通过运行 jupyter lab 来启动它，它会在你的默认浏览器中打开。

⚙️ 第二步：增强配置 (可选但强烈推荐)

默认启动的 Jupyter 只能本机访问，且每次都需要在终端中运行。我们可以通过生成配置文件，让它更像一个“服务”。

  1. 生成配置文件 在已激活 jlab_venv 环境的终端中运行：

    jupyter lab --generate-config

    这会在 ~/.jupyter/ 目录下创建一个名为 jupyter_lab_config.py 的文件。

  2. 设置访问密码 为了安全，我们设置一个访问密码。运行以下命令并按提示输入两次密码：

    jupyter lab password

    它会生成一个加密后的密码字符串，并存入 ~/.jupyter/jupyter_server_config.json 文件中。

  3. 修改配置文件 (实现远程访问) 用你喜欢的编辑器打开配置文件，例如：

    nano ~/.jupyter/jupyter_lab_config.py

    找到并修改以下几行 (取消行首的 # 注释并修改值)：

    # 允许任何 IP 地址访问 (如果你只想本机访问，请保持默认)
c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'

# 启动时不自动打开浏览器 (在服务器上运行时非常有用)
c.ServerApp.open_browser = False

# 你可以指定一个固定的端口，例如 8888
# c.ServerApp.port = 8888

    保存并退出。现在，当你再次运行 jupyter lab 时，就可以在局域网内的任何电脑上通过 http://<你的Ubuntu主机IP>:8888 来访问了。

🧩 第三步：核心技能 - 添加并管理多项目环境

这是整个配置流程的精髓所在。假设你有一个新的数据科学项目 my-ds-project，它需要 pandas 和 matplotlib。

  1. 为新项目创建独立的虚拟环境

    # 在你的工作区创建一个项目目录
mkdir ~/my-ds-project && cd ~/my-ds-project

# 创建并激活该项目的虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

    你的提示符现在是 (venv)，表示你已进入新项目的环境。

  2. 安装项目所需的库

    pip install pandas matplotlib scikit-learn

  3. 安装 ipykernel 这是将此环境“注册”到 Jupyter 的关键。

    pip install ipykernel

  4. 将此环境注册为 Jupyter 内核 运行以下命令，为你的内核取一个清晰易懂的名字。

    python -m ipykernel install --user --name="my-ds-project" --display-name="🐍 Python (My DS Project)"
    • --user: 将内核安装在用户目录，避免权限问题。
    • --name: 内核的内部名称，用于管理。
    • --display-name: 显示在 Jupyter Lab 启动器和切换菜单中的名字，可以加点 Emoji 更直观。

✨ 第四步：见证奇迹

现在，回到我们最初的 Jupyter 环境，并启动它。

  1. 停用当前项目环境，激活 Jupyter 环境

    deactivate  # 退出 my-ds-project 的环境
cd ~/jupyter_env
source jlab_venv/bin/activate

  2. 启动 Jupyter Lab

    jupyter lab

  3. 在 Web 界面中选择内核 在打开的 Jupyter Lab 页面中，无论是创建一个新的 Notebook，还是打开一个已有的 Notebook，你都可以在右上角的内核选择区域，或者通过 Kernel -> Change Kernel... 菜单，看到你刚刚添加的内核 "🐍 Python (My DS Project)"！

现在，你可以在同一个 Jupyter Lab 实例中，为不同项目使用完全隔离的依赖环境了！

🗑️ 附：管理你的内核

随着项目增多，你可能需要管理这些内核。

  • 列出所有已安装的内核

    jupyter kernelspec list

  • 移除一个不再需要的内核

    # 这里的 my-ds-project 是你之前用 --name 参数指定的内部名称
jupyter kernelspec uninstall my-ds-project

恭喜你！现在你拥有了一个强大、灵活且易于维护的 Jupyter 工作流。祝你探索愉快！

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