Jupyter Notebook — всё по этой теме для программистов


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Jupyter Notebook. Как демонстрировать полный функционал на HTML странице?

Всем привет.
Такой вопрос:
кто нибудь в курсе — можно ли такой код(созданный в юпитере) :
https://anaconda.org/mike_kharkov/untitled6/notebook
заставить как то полноценно работать в отдельной HTML странице?
Если да — то что для этого требуется?

То есть мне необходимо что бы работала анимация(а не картинка) и кода что бы не было видно.
Короче можно ли делать фронтенд(с помощью питоновский графических либ) в юпитере?

P.S. Буду благодарен за советы.

18.09.2020, 02:24

Обращение к файлу jupyter notebook, как к консольному приложению
С python IDLE это делается легко: python file.py В итоге в консоль выводится результат работы.

Jupyter Notebook не видит tensorflow
Привет! ситуация такова: Ipython, jupyter QtConsole видят библиотеку, а notebook нет. как решить.

Проблемы с запуском Jupyter Notebook (Anaconda)
Добрый вечер, данная проблема уже 2-й день не дает мне покоя. Просьба помочь разобраться с.

Полный апгрейд HP Pavilion 15 Notebook PC
Доброе утро. Имеется ноутбук HP, который требует хорошего апгрейда железа. Вот общие.

19.09.2020, 07:34 2 19.09.2020, 19:34 [ТС] 3 20.09.2020, 07:58 4

Настроенный сервер есть в сборке WinPython, 3-й версии.
Там для запуска есть батник scripts\ipython_notebook.bat . Каталог scripts — на верхнем уровне, а не тот, что внутри самого питона.
Сервер по-умолчанию запускается на 127.0.0.1:8888.
Можно и вручную настроить, это надо самому пакеты ставить.

Киви — вряд ли замена ipython-y. Вам надо либо matplotlib с любым из поддерживаемых бакендов (Qt, GTk, wxWidgets), либо иные либы для графиков. Я, к примеру, использую pyqtgraph, очень доволен. С анимациями и вообще динамикой справляется хорошо.

20.09.2020, 07:58
20.09.2020, 07:58

Как получить полный код html-страницы
Всем доброго времени суток у меня возник такой вопрос как получить полный код страницы(html). .

Как демонстрировать свой экран по локальной сети
Здравствуйте, вот столкнулся с проблемой: реально ли демонстрировать экран по локалке? Если да то в.

Как прочитать данные на HTML-странице?
Как прочитать данные, представленные в виде обычной таблицы на HTML-странице, чтобы потом записать.

IPython Notebook

IPython Notebook — это интерактивная среда для программирования на языке python, которая позволяет объединить код, текст (включая Markdown), графики, математические формулы (MathJax) и скомбинировать все в одном отчете. Отчет можно конвертировать в html, LaTeX, pdf и другие форматы.

Удобный инструмент для ведения исследований, заметок, конспектов и тому подобного. Существуют статьи и учебные материалы распространяемые в качестве ноутбуков.

Установка

1 способ

Самым простым способом установки является использование python дистрибутива Anaconda, содержащего более 300 научных python пакетов, включая Ipython.

2 способ

Для установки на *nix системах

Для установки на windows необходимо последовательно установить:

Запуск

Для запуска ноутбука необходимо в терминале выбрать директорию, где будут храниться заметки и воспользоваться командой

На 8888 порту будет запущен локальный сервер и в браузере откроется страница с ноутбуком.

Использование

Новый документ можно создать с помощью выпадающего меню.

После чего будет создан новый, пустой документ. Переименовать документ можно нажав на строку Untitled, либо через меню File->Rename.

Документ сохраняется автоматически и правильно понимает сочетание Ctrl-S.

Код в Ipython документах организован в ячейки ( cells ). По нажатии Ctrl-Enter код в ячейке выполняется и результат вычислений отображается под ней.

Ячейка может относиться к одному из нескольких типов. Выбрать тип ячейки можно используя пункт меню Cell->Cell Type.


Code cell

Позволяет писать и редактировать код с подсветкой синтаксиса и автоподстановкой (Tab). После добавления директивы

в начале ячейки, появляется возможность строить графики прямо в документе.

Markdown cell

Ячейки для документирования, позволяют использовать Markdown синтаксис и математические формулы MathJax.

Raw cell

Эти ячейки служат для хранения дополнительной информации, никак не исполняются и не модифицируются. Например в них можно хранить LaTeX для статьи.

Jupyter Notebook — всё по этой теме для программистов

Jupyter supports over 40 programming languages, including Python, R, Julia, and Scala.

Share notebooks

Notebooks can be shared with others using email, Dropbox, GitHub and the Jupyter Notebook Viewer.

Interactive output

Your code can produce rich, interactive output: HTML, images, videos, LaTeX, and custom MIME types.

Big data integration

Leverage big data tools, such as Apache Spark, from Python, R and Scala. Explore that same data with pandas, scikit-learn, ggplot2, TensorFlow.

A multi-user version of the notebook designed for companies, classrooms and research labs

Pluggable authentication

Manage users and authentication with PAM, OAuth or integrate with your own directory service system.

Centralized deployment

Deploy the Jupyter Notebook to thousands of users in your organization on centralized infrastructure on- or off-site.

Container friendly

Use Docker and Kubernetes to scale your deployment, isolate user processes, and simplify software installation.

Code meets data

Deploy the Notebook next to your data to provide unified software management and data access within your organization.

Подсвечивание отступов в Jupyter Notebook

Не так давно я начал работать в Jupyter Notebook. Реализовано ли в нем подсвечивание отступов внутри ячеек с кодом? Например, если имеется множество вложенных блоков с инструкциями,то иногда, чтобы понять что и к какому блоку относится, приходится пролистывать код и напрягать глаза, а это не всегда удобно, когда долго работаешь.

В том же Notepad++, например, отступы для различных блоков выделены пунктирной линией, что упрощает как читаемость, так и процесс редактирования.

Знаете кого-то, кто может ответить? Поделитесь ссылкой на этот вопрос по почте, через Твиттер или Facebook.

Посмотрите другие вопросы с метками jupyter-notebook или задайте свой вопрос.

Похожие

Подписаться на ленту

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

дизайн сайта / логотип © 2020 Stack Exchange Inc; пользовательское содержимое попадает под действие лицензии cc by-sa 4.0 с указанием ссылки на источник. rev 2020.11.9.35389

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook — популярнейшая бесплатная интерактивная оболочка для языка программирования Python, позволяющая объединить код, текст и диаграммы, и распространять их для других пользователей.

Раньше она называлась IPython Notebook, но название сменили, чтобы подчеркнуть совместимость не только с Python, но и другими языками программирования.


Это крайне удобный инструмент для проведения экспериментов (как чисто математических, так и связанных с обработкой данных от приборов) и оформления результатов в виде профессиональных научных статей. А вообще человечество нашло ему бесчисленные применения — от дизайна электронных схем до обработки астрономических фотографий.

Существует несколько вариантов использования Jupyter онлайн, без установки программ. Но они либо платные, либо медленные и имеют весьма ограниченные возможности. Самый простой вариант находится здесь.

Поэтому лучше всего установить Jupyter на свой компьютер и ни от кого в этом плане не зависеть.

Тем более, что это просто. Добрые люди из фирмы Continuum Analytics собрали Python, Jupyterболее 400 математических, научных, инженерных и аналитических расширений для них) в один пакет, называемый Anaconda.

Установка Jupyter Notebook

Скачайте и установите всё необходимое одним файлом по ссылке для своей операционной системы:

Запускаем Jupyter Notebook

После обыкновенного процесса установки в меню Программы должна появиться папка Anaconda и в ней ряд интересных вещей. Можете поразбиратсья с ними самостоятельно, а нас сейчас интересует только IPython (Py 3.4) Notebook.

При нажатии на нее происходит две вещи:

  • Появляется небольшое окошко с черным фоном
  • Открывается окно браузера примерно такого содержания:

Чёрное окошко это сама программа, которая проводит все вычисления. На него, в принципе, можно не обращать внимания. Однако если его закрыть, то Jupyter не будет работать. Так что можно его свернуть или просто оставить на заднем плане.

А в браузере мы видим систему навигации по файлам и папкам. Тут всё интуитивно понятно. Давайте создадим свой файл. Для этого справа вверху нажмите кнопку New.

Здесь можно создать текстовые файлы (Text File), папки (Folder) и, самое интересное: тетради (Notebooks). У нас по умолчанию установлен язык програмирования Python 3, поэтому можно создать только такую тетрадь. Если Вы программируете на разных языках, то можете настроить систему так, чтобы выбирать нужный в данный момент язык.

Итак, выбираем Python 3.

В браузере открывается новая вкладка. Это и есть наша новая чистая тетрадь. Вверху расположены разнообразные элементы управления, а зеленым выделена единственная пока ячейка.

Да, тетради здесь состоят из ячеек. Это очень удобно. Настолько удобно, что люди, как правило, перестают пользоваться текстовыми редакторами типа Word и пишут в этих тетрадках не только программы, но и всё подряд — от книг до научных статей. Собственно, все материалы проекта OpenFabLab написаны именно так.

Работа в Jupyter Notebook

Давайте что-нибудь напишем в нашей ячейке. Ну, хоть что нибудь. Например, 2+2

Теперь для запуска кода на исполнение нажмите вот такую кнопку:

И получите результат:

Внизу нашей ячейки появилось поле с результатом. Кроме того, вы видите метки In[1] и Out[1]. Эти метки, как мы ещё увидим, позволяют использовать содержимое ячеек в дальнейших вычислениях.

А ещё возникла новая ячейка — для новых задач. Можно задать здесь что-то новое, а можно отредактировать программный код в старой ячейке и запустить ее заново.

Ну, например, давайте узнаем чему равно 1234 56789 . В языке Python умножение обозначается знаком звездочки: *, а возведение в степень — двойной звездочкой: **

После того, как я набрал это выражение и запустил его, опять возникла новая ячейка. Но вместо ответа слева от задания появилась метка со звездочкой: In[*]

Это значит, что программа находится в процессе вычислений. Ну это логично — выражение мы задали не самое простое.

А через несколько секунд появился результат. Содержащий сотни тысяч цифр! Они, конечно, не уместились на экран и поэтому справа видна полоса прокрутки для пролистывания ответа.

Вы можете самостоятельно поразбираться в назначении различных кнопок и пунктов меню. Все они, пожалуй, интуитивно понятны. Единственное, что я обнаружил случайно — это удобное переименование файла путем клика по его названию (название отображается рядом с логотипом Jupyter, для новых файлов это обычно что-то вроде Untitled1).

Файлы тетрадей хранятся с расширением .ipynb и представляют собой набор данных в формате JSON. Это довольно удобно для их машинной обработки в сети.

Обучение работе с Jupyter Notebook

Объем интересной информации, приемов, советов и инструкций по работе с Jupyter Notebook соответствует почти безграничным возможностям языка Python, помноженным на колективный разум огромного сообщества разработчиков и пользователей Jupyter. Это делает нереальным и неэффективным описание их в какой-либо одной статье или справочнике.

Поэтому мы рекомендуем использовать механизм интерактивного онлайн-курса OpenFabLab для пошагового и, в то же время, целенаправленного знакомства с возможностями этого мощного инструмента.

Установите Jupyter Notebook и начните с задачи № 163, а потом система сама будет предлагать новые задания, учитывая уже полученные вами знания.

Другие статьи сайта Научно-технический онлайн-курс Научно-технический конструктор

Повышаем продуктивность при работе с Jupyter Notebook

Эта статья написана на основе моего доклада на Data Science Major (https://youtu.be/pjhV3r6RbDo?t=9722) — для тех, кто не любит читать 🙂

Придя в DS из разработки, у меня были определенные ожидания от одной из самых хайповых областей в IT.


Но как всегда бывает, они разбились о суровую реальность. Как оказалось не в последний раз, особенно посмотрев на качество blockchain проектов.

По началу я немного расстроился, но потом понял, что это обычное дело со многими open source инструментами — из коробки всё плохо, нужно правильно настраивать и читать документацию.

Shortcuts

Начнем с самого простого — посмотрим какие есть горячие клавиши, способные упростить нам жизнь(или хотя бы работу с Jupyter Notebook).

Шорткат который вызывает окно помощь — в принципе все остальные не особо нужно запоминать, если знаешь этот — всегда можно подсмотреть.

“Cmd/Ctrl + Shift + P”

Командная панель — средний вариант между шорткатами и кликами по пунктам меню. Любителям Albert, Spotlight и т.п. понравится.

“Shift+Enter, Ctrl+Enter, Alt+Enter”

Разные варианты запуска ячейки:

  • Shift+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на следующую
  • Ctrl+Enter — выполнение текущей ячейки и сохранение фокуса на текущей ячейке
  • Alt+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на новую ячейку созданную ниже

“Shift+Tab”

Вызываем docstring. Можно использовать вопросительный знак в конце функции, а можно просто этот шорткат.

“Ctrl+Shift+-, Shift+M”

Разделяй и властвуй. Желаем привести ячейки в нормальный вид без копирования, вставки — используем встроенные возможности.

“Shift+Up, Shift+Down”

Нужно выбрать несколько ячеек для мержа — не вопрос.

“1,2,3,4,5,6”

Для определения заголовков markdown есть встроенные шорткаты — не нужно каждый раз заходить в ячейки и добавлять # в заголовок.

Шорткаты для конвертации типов ячеек

“II, 00”

Шорткаты для управления кернелом:

  • II — прервать выполнение
  • 00 — перезагрузить кернел

Включаем/выключаем вывод ячеек

Включаем/выключаем номера строк

“Multicursor”

В Jupyter есть поддержка мультикурсора, что бывает крайне полезно.

Например, нужно создать список категорий из данных с сайта, а парсить его из-за такой мелочи не хочется. Не вопрос — заходим в Google Dev Tools, вытягиваем с помощью js нужные данные и принтим в консоль, далее копируем и вставляем в jupyter, а после используем мультикурсор(зажимаем Alt и тянем мышкой по нужным строкам) для оборачивания каждой категории в кавычки, с добавлением запятой на конце строки.

NB extensions

Со встроенными вещами разобрались, теперь переходим к плагинам и расширениям, которые упростят нашу жизнь (или просто работу с jupyter).

NB extensions configurator

Чтобы ими было удобно управлять придумали специальный плагин, дающий интерфейс для расширений.

Теперь мы можем одним кликом включить или отключать нужное нам расширение, правда тетрадку придется перезагружать.

А теперь перейдем наконец к самим расширениям

Плагин, который превращает тетрадку в презентацию. Для особо ленивых, кто не хочет корпеть ещё и над презентацией после работы в тетрадке.


Кстати бывает удобно когда готовите доклад для митапа.

Ruler

Добавляет визуальную границу ширины кода. PEP8, все дела.

Snippets

Не хотим каждый раз писать import numpy as np — пожалуйста. Есть плагин для сниппетов.

Zenmode

Включаем режим продуктивности — убираем всё лишнее с глаз.

Live markdown preview

WYSIWYG все любят.

Tree filter

Сложная структура проекта и тяжело находить нужные тетрадки — теперь можем искать по всему каталогу прямо в jupyter.

ScrollDown

Обучаем модель и хотим видеть вывод последней строки? Странно почему этого нет по-умолчанию в jupyter.

Gist-It

Шарим ячейку в gist.github.com

Говорят у кого-то он работает 🙂

Table of Contents

Структурировать, структурировать и ещё раз структурировать.

Collapsible headings

Скрываем то с чем не работаем.

ExecuteTime

Начинаем оптимизировать наш код — для начала смотрим сколько выполняются ячейки.

tqdm_notebook

Прогресс бар никому ещё не мешал (кстати говорят, что читается как “такадум”, что переводится с арабского как “прогресс”)

Notify

Долгое обучение? Ставим нотификации когда закончится обсчет и отправляемся смотреть любимый сериальчик или аниме.

Variable inspector

Кто-то жрет много памяти? А не забыл ли ты удалить временную переменную с копией твоего датасета в пару миллионов примеров ?

JupyterThemes

Помимо функциональности нам важна и эстетическая сторона инструмента, а с этим в jupyter очень туго. Благо есть нужные плагины.

Теперь у нас получился более-менее удобный и приятный инструмент, но мы же не разработчики, а дата саентисты — так что нам важно проводить как можно больше экспериментов за как можно меньший промежуток времени. То есть надо, чтобы данные считались быстро.

Можно руками параллелить обработку, а можно заюзать уже готовую либу Dask которая по интерфейсу почти не отличима от нашего любимого pandas, и дает распараллеливания в фоне.

Например через отложенные операции

А ещё мы можем всегда посмотреть верно ли мы строим наши графы вычислений

Есть много однотипных файлов, на которые разбит датасет. Dask умеет и это

Ну и как же без параллельной обработки разных файлов


Интерактивное управление в Jupyter Notebooks

Вряд ли найдётся занятие бесполезнее, чем вновь и вновь запускать одну и ту же ячейку, немного меняя значение входных данных и параметров. Несмотря на то, что я понимаю это, часто замечаю себя за запуском одной и той же ячейки, внося в неё незначительные изменения. Например, используя другое значение для функции, выбирая различные диапазоны данных для анализа, или, меняя цветовую схему визуализации. Это не только непродуктивно, но и отвлекает от основной задачи анализа данных.

Решение проблемы — интерактивное управление, которое позволяет менять переменные, не внося изменений в код. К счастью, как это часто происходит в случае с Python, люди уже столкнулись с этой проблемой и был создан продукт, решающий её. В этой статье мы увидим, как работать с IPywidgets, инструментом интерактивного управления. Эта библиотека превращает блокнот Jupyter из статичного текстового документа в диалоговую панель, удобную для визуализации и работы с данными.

Вы можете посмотреть на пример интерактивного блокнота в этой статье на mybinder.

К сожалению, визуализация виджетов IPython не поддерживается на GitHub или на nbviewer, поэтому для просмотра примеров запустите блокнот локально.

Начало работы с IPyw >Первым делом устанавливаем библиотеку: pip install ipywidgets . Как только установка завершится, активируйте виджеты при помощи команды:

Чтобы использовать с JupyterLab, выполните команду:

Для того, чтобы импортировать ipywidgets в блокнот, создайте ячейку со следующим содержанием:

Интерактивное управление в одну строчку

Пусть нашими данными будет статистика статей в Medium (это моя действительная статистика).

Предположим, что нужно посмотреть статьи со значением просмотра больше 1000. Вот как можно это сделать:

Но, если мы хотим вывести статьи, у которых больше 500 хлопков, нам придётся написать ещё одну строчку:

Было бы гораздо удобнее, если бы мы могли менять эти параметры: и колонку, и пороговое значение без изменений кода. Попробуем выполнить это:

@interact автоматически создаёт текстовое поле и слайдер для выбора колонки и числа! Декоратор смотрит на введённые параметры и создаёт панель диалогового управления, основываясь на типах данных. Теперь мы можем разделять данные, не меняя код.

Возможно, вы заметили, что в нашем виджете x может быть отрицательным, а в графу column необходимо вводить существующие названия колонок. Это неудобство можно исправить, задав возможные параметры функции.

Теперь у нас есть выпадающий список с названиями колонок и слайдер с ограниченной область значений (формат: (начало, конец, шаг)). За подробностями о параметрах обратитесь к документации.

Используем тот же декоратор @interact для того чтобы преобразовать функцию в интерактивный виджет. Например, если есть директория с изображениями, которые мы хотим просмотреть:

Теперь мы можем просматривать все изображения, не перезапуская ячейку каждый раз. Это полезно, если, например, вы создаёте свёрточную нейронную сеть и хотите увидеть изображения, на которых классификатор допустил ошибку.

На самом деле, область использования этих виджетов ничем не ограничена. Ещё одним примером рассмотрим поиск корреляции между двумя столбцами:

На GitHub можно найти ещё больше примеров использования ipywidgets .

Виджеты для графиков

Интерактивные виджеты особенно полезны для данных, которые мы хотим визуализировать. Используем тот же самый декоратор @interact :

Здесь мы используем комбинацию cufflinks + plotly для создания интерактивного графика с интерактивным управлением при помощи виджетов.

Возможно, вы заметили, что график достаточно медленно обновляется. В этом случае, мы можем использовать @interact_manual с отдельной кнопкой для обновления.

Теперь график будет обновлён только после нажатия кнопки. Это полезно для функций с относительно долгим временем выполнения.

Расширение возможностей интерактивного управления

Мы можем сами создавать виджеты и использовать их в функции interact . Один из моих любимых виджетов — DatePicker . Допустим, у нас есть функция stats_for_article_published_between , которая получает на вход начальную и конечную дату и выдаёт все статьи, опубликованные в этот промежуток. Для виджета используем следующий код:

Теперь у нас есть два виджета для выбора даты. ходные данные передаются в функцию (подробности в блокноте):

Точно так же мы можем сделать функцию, которая создаёт график столбцов до определённой даты.

Если мы хотим, чтобы значение одного виджета зависело от значения другого, используем функцию observe . Здесь мы модифицируем функцию просмотра изображений так, чтобы выбирать и директорию, и картинку. Список изображений меняется при смене директории.

Повторное использование виджетов

Если мы хотим использовать виджет в нескольких ячейках, присвоим ей значение выходных данных функции interact :

Теперь из любой ячейки мы можем вызвать stat.widget .

Это позволяет использовать виджеты во всём блокноте. Заметьте, что виджеты привязаны друг к другу, а это значит, что при изменении его в одной ячейке он автоматически поменяется и в остальных

Конечно, мы не узнали о всех возможностях библиотеки ipywidgets . Мы научились привязывать значения друг к другу, создавать виджеты, кнопки, панели с вкладками и анимацию. Для дальнейшего использования и для знакомства с полным функционалом ознакомьтесь с документацией. Надеюсь, что даже та маленькая часть возможностей этой библиотеки, о которой я рассказал, дала понять вам то, как сильно она упрощает вашу работу.

Заключение

Jupyter Notebook — прекрасная среда для обработки и анализа данных. Однако, она одна не предоставляет удобный функционал. Использование расширений и интерактивных виджетов значительно улучшает блокнот и делает работу специалистов науки о данных более эффективной!


IPython Notebook

IPython Notebook — это интерактивная среда для программирования на языке python, которая позволяет объединить код, текст (включая Markdown), графики, математические формулы (MathJax) и скомбинировать все в одном отчете. Отчет можно конвертировать в html, LaTeX, pdf и другие форматы.

Удобный инструмент для ведения исследований, заметок, конспектов и тому подобного. Существуют статьи и учебные материалы распространяемые в качестве ноутбуков.

Установка

1 способ

Самым простым способом установки является использование python дистрибутива Anaconda, содержащего более 300 научных python пакетов, включая Ipython.

2 способ

Для установки на *nix системах

Для установки на windows необходимо последовательно установить:

Запуск

Для запуска ноутбука необходимо в терминале выбрать директорию, где будут храниться заметки и воспользоваться командой

На 8888 порту будет запущен локальный сервер и в браузере откроется страница с ноутбуком.

Использование

Новый документ можно создать с помощью выпадающего меню.

После чего будет создан новый, пустой документ. Переименовать документ можно нажав на строку Untitled, либо через меню File->Rename.

Документ сохраняется автоматически и правильно понимает сочетание Ctrl-S.

Код в Ipython документах организован в ячейки ( cells ). По нажатии Ctrl-Enter код в ячейке выполняется и результат вычислений отображается под ней.

Ячейка может относиться к одному из нескольких типов. Выбрать тип ячейки можно используя пункт меню Cell->Cell Type.

Code cell

Позволяет писать и редактировать код с подсветкой синтаксиса и автоподстановкой (Tab). После добавления директивы

в начале ячейки, появляется возможность строить графики прямо в документе.

Markdown cell

Ячейки для документирования, позволяют использовать Markdown синтаксис и математические формулы MathJax.

Raw cell

Эти ячейки служат для хранения дополнительной информации, никак не исполняются и не модифицируются. Например в них можно хранить LaTeX для статьи.

Jupyter Notebook. Как демонстрировать полный функционал на HTML странице?

Всем привет.
Такой вопрос:
кто нибудь в курсе — можно ли такой код(созданный в юпитере) :
https://anaconda.org/mike_kharkov/untitled6/notebook
заставить как то полноценно работать в отдельной HTML странице?
Если да — то что для этого требуется?

То есть мне необходимо что бы работала анимация(а не картинка) и кода что бы не было видно.
Короче можно ли делать фронтенд(с помощью питоновский графических либ) в юпитере?

P.S. Буду благодарен за советы.

18.09.2020, 02:24

Обращение к файлу jupyter notebook, как к консольному приложению
С python IDLE это делается легко: python file.py В итоге в консоль выводится результат работы.

Jupyter Notebook не видит tensorflow
Привет! ситуация такова: Ipython, jupyter QtConsole видят библиотеку, а notebook нет. как решить.

Проблемы с запуском Jupyter Notebook (Anaconda)
Добрый вечер, данная проблема уже 2-й день не дает мне покоя. Просьба помочь разобраться с.

Полный апгрейд HP Pavilion 15 Notebook PC
Доброе утро. Имеется ноутбук HP, который требует хорошего апгрейда железа. Вот общие.

19.09.2020, 07:34 2
19.09.2020, 19:34 [ТС] 3

20.09.2020, 07:58 4

Настроенный сервер есть в сборке WinPython, 3-й версии.
Там для запуска есть батник scripts\ipython_notebook.bat . Каталог scripts — на верхнем уровне, а не тот, что внутри самого питона.
Сервер по-умолчанию запускается на 127.0.0.1:8888.
Можно и вручную настроить, это надо самому пакеты ставить.

Киви — вряд ли замена ipython-y. Вам надо либо matplotlib с любым из поддерживаемых бакендов (Qt, GTk, wxWidgets), либо иные либы для графиков. Я, к примеру, использую pyqtgraph, очень доволен. С анимациями и вообще динамикой справляется хорошо.

20.09.2020, 07:58
20.09.2020, 07:58

Как получить полный код html-страницы
Всем доброго времени суток у меня возник такой вопрос как получить полный код страницы(html). .

Как демонстрировать свой экран по локальной сети
Здравствуйте, вот столкнулся с проблемой: реально ли демонстрировать экран по локалке? Если да то в.

Как прочитать данные на HTML-странице?
Как прочитать данные, представленные в виде обычной таблицы на HTML-странице, чтобы потом записать.

Установка, запуск и подключение к Jupyter Notebook на удаленном сервере

Jupyter Notebook предоставляет командную оболочку для интерактивных вычислений в виде веб-приложения. Этот инструмент совместим с несколькими языками, включая Python, R, Julia и Scala. Он часто используется для работы с данными, статистического моделирования и машинного обучения.

Jupyter Notebook предоставляет возможность создавать документы, «notebooks». Документы Jupyter Notebook являются разделяемыми, воспроизводимыми исследовательскими документами, которые включают элементы расширенного текста, уравнения, код и их результаты (рисунки, таблицы, интерактивные графики). Их также можно экспортировать в файлы исходного кода, документы HTML или PDF или использовать для создания интерактивных слайд-шоу или веб-страниц.

В этом мануале вы узнаете, как установить и настроить приложение Jupyter Notebook на сервере Ubuntu 18.04 и как подключиться к нему с локального компьютера. Кроме того, мы также рассмотрим, как использовать Jupyter Notebook для запуска кода Python.

Требования

  • Сервер Ubuntu 18.04, настроенный согласно этому мануалу.
  • Предварительно установленные Python 3, pip и venv. Все инструкции можно найти в мануале Установка Python 3 и настройка среды разработки на сервере Ubuntu 18.04.
  • Современный веб-браузер на локальной машине. Он нужен для доступа к Jupyter Notebook.

Кроме того, если ваш локальный компьютер работает под управлением Windows, вам нужно установить на него PuTTY, чтобы в дальнейшем создать SSH-туннель к вашему удаленному серверу. Чтобы скачать и установить PuTTY, следуйте нашему мануалу Вход на сервер через PuTTY (для пользователей Windows).

1: Установка Jupyter Notebook

Поскольку документы используются для написания, запуска и просмотра результатов небольших фрагментов кода, сначала необходимо настроить поддержку языка программирования. Jupyter Notebook использует ядро для конкретного языка (компьютерную программу, которая запускает и анализирует код). Jupyter Notebook поддерживает много ядер для разных языков, по умолчанию используется IPython. В этом мануале мы настроим Jupyter Notebook для запуска кода Python через ядро IPython.

Согласно требованиям у вас должен быть установлен Python 3, pip и виртуальная среда. В этих примерах (как и в мануале по установке Python 3) виртуальная среда называется my_env, но вы можете смело переименовать ее.

Для начала активируйте виртуальную среду:

После этого в командной строке появится префикс – имя вашей среды.

Находясь в виртуальной среде, установите Jupyter Notebook:

python3 -m pip install jupyter

Если установка прошла успешно, вы увидите такой вывод:

. . .
Successfully installed MarkupSafe-1.0 Send2Trash-1.5.0 backcall-0.1.0 bleach-2.1.3 decorator-4.3.0 entrypoints-0.2.3 html5lib-1.0.1 ipykernel-4.8.2 ipython-6.4.0 ipython-genutils-0.2.0 ipywidgets-7.2.1 jedi-0.12.0 jinja2-2.10 jsonschema-2.6.0 jupyter-1.0.0 jupyter-client-5.2.3 jupyter-console-5.2.0 jupyter-core-4.4.0 mistune-0.8.3 nbconvert-5.3.1 nbformat-4.4.0 notebook-5.5.0 pandocfilters-1.4.2 parso-0.2.0 pexpect-4.5.0 pickleshare-0.7.4 prompt-toolkit-1.0.15 ptyprocess-0.5.2 pygments-2.2.0 python-dateutil-2.7.3 pyzmq-17.0.0 qtconsole-4.3.1 simplegeneric-0.8.1 six-1.11.0 terminado-0.8.1 testpath-0.3.1 tornado-5.0.2

Jupyter Notebook был успешно установлен на ваш удаленный сервер. Теперь попробуем запустить приложение.

2: Запуск Jupyter Notebook

Jupyter Notebook должен быть запущен на вашем VPS, чтобы вы могли подключиться к нему с локального компьютера через SSH-туннель и веб-браузер.

Чтобы запустить сервер Jupyter Notebook, введите следующую команду:

После выполнения этой команды вы увидите подобный вывод:

[I 19:46:22.031 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /home/8host/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret
[I 19:46:22.365 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/8host/environments
[I 19:46:22.365 NotebookApp] 0 active kernels
[I 19:46:22.366 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 19:46:22.366 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=Example_Jupyter_Token_3cadb8b8b7005d9a46ca4d6675
[I 19:46:22.366 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 19:46:22.366 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 19:46:22.367 NotebookApp]
Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
to login with a token:
http://localhost:8888/?token=Example_Jupyter_Token_3cadb8b8b7005d9a46ca4d6675&tokenExample_Jupyter_Token_3cadb8b8b7005d9a46ca4d6675

В выводе вы можете заметить предупреждение, что веб-браузер отсутствует: «No web browser». Этого и следует ожидать, так как приложение работает на удаленном сервере, и вы, вероятно, не устанавливали на него веб-браузер. Далее в этом мануале будет рассказано, как подключиться к Notebook на удаленном сервере с помощью SSH-туннелирования. Мы обсудим это в следующем разделе.

На данный момент нужно выйти из Jupyter Notebook, нажав Ctrl+C, затем y, а затем Enter для подтверждения:


Shutdown this notebook server (y/[n])? y
[C 20:05:47.654 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 20:05:47.654 NotebookApp] Shutting down 0 kernels

Затем выйдите из сервера:

Только что вы запустили Jupyter Notebook на своем сервере. Однако чтобы получить доступ к приложению и начать работать с документами, вам необходимо подключиться к приложению с помощью SSH-туннеля и веб-браузера на локальном компьютере.

3: Подключение к серверу по SSH-туннелю

Туннелирование SSH – это простой и быстрый способ подключения к приложению Jupyter Notebook на удаленном сервере. Оболочка Secure shell (более известная как SSH) – это сетевой протокол, который позволяет безопасно подключаться к удаленному серверу по незащищенной сети.

Протокол SSH включает механизм переадресации портов, который позволяет создавать туннели между конкретными портами на сервере и на вашем локальном компьютере. В этом разделе вы узнаете, как туннелировать приложение Jupyter Notebook, работающее на вашем сервере (по умолчанию это порт 8888), на локальную машину.

Метод установки туннеля SSH будет зависеть от операционной системы вашего локального компьютера. Выберите соответствующий подраздел и выполните его.

SSH-туннелирование на Mac или Linux

Если вы используете Mac или Linux, вы можете создать туннель с помощью одной команды.

ssh — это стандартная команда для открытия соединения SSH, но флаг -L в ней позволяет указать, что данный порт на локальном хосте (то есть на вашем локальном компьютере) будет перенаправляться на данный хост и порт на удаленной стороне (в данном случае это ваш сервер). Это означает, что все, что работает по порту 8888 на сервере (в команде этот порт указывается после localhost), будет отображаться по порту 8888 на вашем локальном компьютере (этот порт идет перед localhost).

Чтобы установить SSH-туннель, выполните следующую команду. Вместо порта 8000 укажите любой другой порт (если, например, 8000 используется другим процессом). Рекомендуется использовать номера портов от 8000 и выше, так как эти порты вряд ли будут заняты другими процессами. Не забудьте указать IP-адрес вашего сервера и имя пользователя (не root):

ssh -L 8000:localhost:8888 8host@your_server_ip

Если после выполнения команды не появляется никаких ошибок, вы можете войти на удаленный сервер и активировать виртуальную среду:

В среде запустите Jupyter Notebook:

Чтобы подключиться к Jupyter Notebook, откройте в браузере на локальном компьютере веб-интерфейс Jupyter Notebook по URL-адресу, который начинается с http://localhost:8000.

SSH-туннелирование в Windows через Putty

В системе Windows SSH-туннель можно создать с помощью Putty.

PuTTY – это открытый SSH-клиент для Windows, который можно использовать для подключения к вашему серверу. После загрузки и установки PuTTY на вашем компьютере Windows откройте программу и введите URL или IP-адрес вашего сервера в поле Host Name (or IP address).

Затем нажмите кнопку SSH в нижней части левой панели, чтобы развернуть меню, и нажмите Tunnels. Введите номер локального порта, который будет использоваться для доступа к Jupyter на локальном компьютере. Рекомендуется использовать номера портов от 8000 и выше, так как эти порты вряд ли будут заняты другими процессами. Установите назначение localhost:8888 (где 8888 – это номер порта, на котором работает Jupyter Notebook).

Теперь нажмите кнопку Add, после чего порты должны появиться в списке Forwarded ports.

Затем нажмите кнопку Open, чтобы подключиться к серверу через SSH и туннелировать нужные порты. Если при этом не возникло ошибок, активируйте виртуальную среду:

И запустите Jupyter Notebook:

В браузере перейдите по адресу http://localhost:8000 (или укажите порт, который вы выбрали), чтобы подключиться к экземпляру Jupyter Notebook на сервере.

4: Работа с Jupyter Notebook

При доступе через веб-браузер Jupyter Notebook предоставляет панель инструментов Notebook Dashboard, которая действует как файловый браузер и предоставляет вам интерфейс для создания, редактирования и изучения документов. Это документы с расширением .ipynb, которые заполняются любым количеством отдельных ячеек. Каждая ячейка содержит интерактивный текстовый редактор, который можно использовать для запуска кода или написания текста. Кроме того, документы позволяют писать и выполнять уравнения, а также включают в себя другие мультимедиа, такие как изображения или интерактивные графики. Их можно экспортировать и совместно использовать в различных форматах (.ipyb, .pdf, .py). Чтобы проиллюстрировать некоторые из этих функций, мы создадим файл документа с помощью панели инструментов Notebook Dashboard, запишем простой текст с уравнением и запустим базовый код Python 3.

К этому моменту вы должны были подключиться к серверу через туннель SSH и запустить приложение Jupyter Notebook с вашего сервера. После перехода по адресу http://localhost:8000 вы увидите страницу входа.

В верхнем поле Password or token введите токен, который был показан в выводе после запуска на сервере команды jupyter notebook:

[I 20:35:17.004 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1000/jupyter/notebook_cookie_secret
[I 20:35:17.314 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/8host
[I 20:35:17.314 NotebookApp] 0 active kernels
[I 20:35:17.315 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 20:35:17.315 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=Example_Jupyter_Token_3cadb8b8b7005d9a46ca4d6675
[I 20:35:17.315 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 20:35:17.315 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 20:35:17.316 NotebookApp]
. . .

Кроме того, вы можете скопировать этот URL из вывода вашего терминала и вставить его в адресную строку браузера.

В документе Jupyter автоматически отобразятся все файлы и папки, хранящиеся в каталоге, из которого он запущен. Создайте новый файл документа, нажав New, а затем «Python 3» в правом верхнем углу панели инструментов Notebook Dashboard.

Это откроет новый документ. Например, чтобы первая ячейка принимала Markdown, кликните Cell > Cell Type > Markdown в верхней панели навигации. Теперь можно делать записи, используя Markdown, и даже включать уравнения, написанные в LaTeX, помещая их между символами $$. Например, в ячейку с поддержкой Markdown введите следующее:

# Simple Equation
Let us now implement the following equation in Python:
$$ y = x^2$$
where $x = 2$

Чтобы превратить Markdown в форматированный текст, нажмите сочетание клавиш Ctrl + Enter.

Вы можете использовать ячейки markdown, чтобы делать заметки и документировать свой код.

Давайте выполним это простое уравнение и выведем результат на экран. Нажмите Insert > Insert Cell Below, чтобы добавить новую ячейку. Введите следующий код в новой ячейке.

x = 2
y = x*x
print(y)

Чтобы запустить код, нажмите Ctrl + Enter. На экране появится результат.

Вот несколько сравнительно простых примеров того, что вы можете сделать с помощью Jupyter Notebook. Но помните – это приложение очень мощное, оно имеет много других, более сложных вариантов использования. Теперь вы можете добавить библиотеки Python, импортировать модули и использовать документы, как и в любой другой среде разработки Python!

Заключение

Теперь вы можете писать воспроизводимый код Python и создавать заметки в Markdown с помощью Jupyter Notebook. Быстрый обзор Jupyter Notebook можно получить прямо из интерфейса, для этого выберите Help > User Interface Tour в верхнем меню навигации.

Если вам интересно узнать о Jupyter Notebook больше, мы рекомендуем изучить документацию Project Jupyter. Кроме того, вы можете научиться программировать на Python 3.

Мастер Йода рекомендует:  Избавляемся от шляп, ищем расстояния в массиве и нули в факториале — подборка задач для
Добавить комментарий