Как запустить jupyter notebook через terminal
Перейти к содержимому

Как запустить jupyter notebook через terminal

  • автор:

Running the Notebook#

Start the notebook server from the command line :

You should see the notebook open in your browser.

Starting the Notebook Server#

After you have installed the Jupyter Notebook on your computer, you are ready to run the notebook server. You can start the notebook server from the command line (using Terminal on Mac/Linux, Command Prompt on Windows) by running:

This will print some information about the notebook server in your terminal, including the URL of the web application (by default, http://localhost:8888 ):

It will then open your default web browser to this URL.

When the notebook opens in your browser, you will see the Notebook Dashboard , which will show a list of the notebooks, files, and subdirectories in the directory where the notebook server was started. Most of the time, you will wish to start a notebook server in the highest level directory containing notebooks. Often this will be your home directory.

Notebook Dashboard

Introducing the Notebook Server’s Command Line Options#

How do I open a specific Notebook?#

The following code should open the given notebook in the currently running notebook server, starting one if necessary.

How do I start the Notebook using a custom IP or port?#

By default, the notebook server starts on port 8888. If port 8888 is unavailable or in use, the notebook server searches the next available port. You may also specify a port manually. In this example, we set the server’s port to 9999:

How do I start the Notebook server without opening a browser?#

Start notebook server without opening a web browser:

How do I get help about Notebook server options?#

The notebook server provides help messages for other command line arguments using the —help flag:

Detailed information about command line arguments, configuration, and usage.

Using a command-line interface#

Notebooks can be executed from your terminal using the run subcommand. It expects notebook paths as input arguments and accepts optional flags to modify the default behavior.

Running a notebook is this easy.

You can pass more than one notebook as well.

By default, notebook errors will be raised and printed into the terminal. You can suppress them by passing the —allow-errors flag.

For more sophisticated execution options, consider the papermill library.

How to Start and Run a Jupyter Notebook

As discussed in the introduction, Jupyter notebooks provide a tremendous advantage for scientific computing, analysis and visualization. Here, we will explain how to start a Jupyter notebook. We will present just enough information to get you started. For a more complete treatment of Jupyter notebook software, please read the official documentation.

In the previous section, we explained how to download and install a complete Python installation with Anaconda for both Mac OS X and Windows. Armed with this experience, we will demonstrate how to start a Jupyter notebook in order to run code.

The Jupyter Notebook software is included in the Python installation we obtained from Anaconda. There are at least two scenarios in which you may want to run a Jupyter notebook:

  1. You aim to further experiment with, or augment, an existing Jupyter notebook like the ones that already exist within a repository in github.
  2. You want to develop a Jupyter notebook or series of notebooks for uses such as supplementing teaching material, or for a scholarly journal article, for example.

In both cases, you will want to start the Jupyter notebook in a specific folder.

Starting a Jupyter Notebook in a Specific Folder

On Mac OS X, create a Desktop folder with the Finder called my-notebook . In the last section, we learned how to start the OS X Terminal. Launch the Terminal again so that we may start Jupyter. Change to that directory (i.e., open the newly created my-notebook folder) with the cd command: cd

character is a shortcut to indicate you are at your home directory.

On Windows, create a Desktop folder called my-notebook . Hold down the shift key and right-click on the newly created folder. A context menu will appear and there will be an option to, «Open command window here». Click this option to launch the Windows Command Prompt at that specific location.

We can now start our Jupyter notebook with this command:

Once entered, this command will automatically launch your default web browser with a new notebook in an empty directory.

To actually create a notebook, go to the New, Python 3 menu item.

Enter some code in the first cell:

and press Shift-Enter to actually run the cell yielding

For more information on the basics of using the Jupyter Notebook, we recommend starting with this notebook on Notebook Basics.

How to Run OPT Jupyter Notebooks

This project includes a series of Jupyter notebooks for learning Python with geoscience objectives. They are located in the notebooks folder in the git master branch. In order to clone this project or any projects containing Jupyter notebooks such as the Unidata Python Workshop, please see the section on git and github. Once you have cloned your repository, change directory to where the Jupyter notebooks are located in the repository folder (e.g., the notebooks directory) and start Jupyter with the jupyter notebook command.

MyBinder and Starting your Jupyter Notebook in the Cloud

MyBinder is a third option that runs Jupyter notebooks on a cloud server that is setup on your behalf. If the project has enabled MyBinder, you will see a badge on the github project page. MyBinder is available for the Unidata Python Workshop Jupyter notebooks at this link. See the MyBinder website for more information.

Необычная среда разработки Jupyter Notebook

Если вы хотите писать на Python или работать с Data Science, обратите внимание на интерактивную среду разработки с «живым» кодом — Jupyter Notebook — главного героя сегодняшней статьи.

Что такое Jupyter Notebook

Jupyter Notebook (или Jupyter-ноутбук) — бесплатное веб-приложение, в котором разработчики могут работать с кодом: писать и проверять функции, загружать файлы в память, обрабатывать содержимое и многое другое.

Главное отличие от других сред разработки в том, что код можно разбивать на куски (отдельные фрагменты), чтобы выполнять их в произвольном порядке. А еще в Jupyter-блокноте есть вывод результата сразу после фрагмента кода, благодаря чему можно увидеть график, диаграмму или получить предварительные цифры прямо в середине кода.

Поэтому Jupyter Notebook часто используют новички при изучении программирования на Python: можно писать код и сразу видеть результат своей работы. Однако основная область применения Jupyter — машинное обучение, нейросети, визуализация данных и статистика (это и есть Data Science).

Какие языки поддерживаются

Чаще всего Jupyter Notebook используют для работы с Python. Но поддерживаются и другие языки программирования, например:

  • Ruby,
  • Perl,
  • R,
  • Julia,
  • Matlab.

Чтобы программировать на них, нужно использовать специальные «волшебные» команды — magic-command. Они позволяют запускать код на других языках и существенно расширяют возможности обычного Python. Для каждого из перечисленных выше языков есть отдельная инструкция по установке, поэтому это тема для отдельного поста. Дайте знать в комментариях, если хотите прочитать статью на эту тему.

Jupyter-ноутбук можно запустить двумя способами: на компьютере или в облаке.

Запуск на компьютере

Если вы сами хотите контролировать всё, что происходит с кодом и со средой разработки, тогда нужно установить Jupyter к себе на компьютер.

Как запустить Jupyter Notebook из консоли

Для этого понадобится один убунту-сервер (server Ubuntu 18.04). На этом сервере должны быть настроены пользователь без привилегий root с привилегиями sudo и брандмауэр. И, раз основная среда в таком ноутбуке — это Python, то для работы у вас уже должен быть скачан и установлен Python с загруженной библиотекой Jupyter.

Когда всё будет готово, введите в командную строку (terminal) эту команду:

pip3 install jupyter

Это активирует установочную утилиту — pip, основные задачи которой распаковывать, устанавливать и обновлять пакеты программ.

После перед вами появится сообщение Succellfull installed, что означает, что установка успешно завершена.

Теперь Jupyter Notebook готов к запуску. Чтобы открыть его, используйте команду:

Она запустит локальный сервер для работы ноутбука и покажет нам готовую среду разработки.

Как запустить Jupyter Notebook с помощью Anaconda

Еще один способ запустить Jupyter, который, к слову, подходит и для Windows — загрузить Anaconda. Это архивированный набор файлов с полезным софтом: Python, Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib.

Чтобы установить как Python, так и Jupyter Notebook, скачайте установщик Anaconda для своей платформы и запустите его. В мастере установки укажите параметр для добавления Anaconda в переменную PATH.

  1. После завершения установки, откройте консоль, нажав на клавиши Win+R.
  2. В появившемся окне введите cmd после чего нажмите Enter (во всех версиях Windows).
  3. В среде cmd введите команду: jupyter notebook, и вы сможете запустить редактор.

Запуск в облаке

Если нужно написать код здесь и сейчас без лишних заморочек, можете запустить Jupyter в облаке. Для этого нужно использовать специальные сервисы, работающие во всех браузерах, например, Google Colab. Здесь нет никаких нюансов: переходите по ссылке, следуйте указаниям и создавайте код.

Но сразу же отметим минусы этого способа: программа может работать не так быстро, как на локальной машине. Плюс в облаке может не оказаться нестандартных, но нужных библиотек.

Jupyter Notebook открылся — что делать дальше

С помощью Jupyter Notebook можно загружать файлы, которые будут перемещены в папку, из которой запускается сам ноутбук, и создавать свои файлы (ipynb и не только).

Также вы сможете редактировать и запускать код, по необходимости добавляя к нему текстовые комментарии-напоминалки или сообщения для совместной работы с коллегами.

Для начала работы запустите программу одним из описанных выше способов. URL-адрес приложения будет выглядеть так: https://localhost:8888/tree.

Теперь нажмите на кнопку Upload в правом верхнем углу, если хотите загрузить свой файл (например, в формате config). Если вы хотите написать код с нуля, создайте свой ipynb-файл, нажав на кнопку New.

Дальше всё зависит от цели. Можете писать код, можете писать текст, можете делать и то и другое. Кликайте на пустую ячейку (она пока одна) и … начинайте! Напишите выражение вывода, используя синтаксис Python 3 и нажмите «Run». Вот так за пару шагов вы создали свой фрагмент кода.

Чтобы создать новую ячейку, нажмите «+» на панели инструментов. Вырезайте, копируйте, удаляйте и редактируйте ячейки и markdown (разметку текста) с помощью вкладки Edit.

Как использовать горячие клавиши Jupyter Notebook

Если вы новичок, не пренебрегайте использованием горячих клавиш. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно, а пока можете использовать нашу статью в качестве подсказки.

Esc: Переключение между режимом выполнения и редактирования

A: Добавление пустой ячейки сверху

B: Добавление пустой ячейки снизу

DD: Удаления ячейки

C: Копирование ячеек

X: Вырезание ячеек

V: Вставка ячеек

Комбинируя их, вы сможете быстро совершать множество базовых действий.

Например, для перезапуска блокнота нажмите ESC + 00.

Чтобы прокрутить блокнот вниз, нажмите Space, или а Shift + Space — для прокрутки вверх.

Для запуска кода используйте:

  • 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.

Для быстрого удаления ячейки нажмите ESC + Z.

Если вы начали писать код в одной ячейке, но понимаете, что их всё же нужно разделить, не обязательно разделять текст вручную. Просто поставьте курсор в нужное место и используйте Control + Shift + или -.

Чтобы легко и быстро перемещаться к ячейке, которая выполняется в данный момент, нажмите Alt + I.

А если что-то пошло не по плану, можно пропустить выполнение ячейки, зажав %%script false.

Если не хочется морочиться с маркдауном и вручную проставлять #, используйте шорткаты: 1, 2, 3, 4, 5, 6.

Похожие команды есть и для конвертации типов ячеек

  • Y — code,
  • M — markdown,
  • R — raw.

Чтобы открыть полный список горячих клавиш, нажмите Help → Keyboard Shortcuts в верхнем меню.

Желаем вам продуктивной работы с Jupyter Notebook. А если у вас у вас остались вопросы — оставляйте их в комментариях, мы поможем разобраться.

Lesson 2. Get Started With Jupyter Notebook For Python

Throughout this chapter, you will learn how to use Jupyter Notebook to write and document your Python code. First, you need to know how to open Jupyter Notebook , which is done in the Terminal .

It is ideal (but not required) to launch Jupyter Notebook from the working directory where all of the notebook files that you wish to use live, so you can easily access the files you need.

IMPORTANT: the jupyter notebook command requires that you have Jupyter Notebook installed on your computer! Jupyter Notebook was installed when you created the earth-analytics-python environment as a part of the setup for this textbook. Be sure to activate the environment in the terminal using the command conda activate earth-analytics-python before launching Jupyter Notebook .

Use Bash to Change to Your Working Directory

Begin by opening your terminal (i.e. Git Bash for Windows or the terminal on Mac or Linux).

Change the current working directory to your desired directory (e.g. earth-analytics under your home directory) using cd directory-name .You can then check that the current working directory has been updated ( pwd ).

Begin a Jupyter Notebook Session From the Terminal

Now you can start a new Jupyter Notebook session by typing the command jupyter notebook in the Terminal .

You can use Shell (Terminal) to open Jupyter Notebook with the command, Jupyter Notebook.

You can use Shell (Terminal) to open Jupyter Notebook with the command, Jupyter Notebook.

NOTE: If you get an error jupyter: command not found , this means that you have not activated the conda environment that you installed for this textbook. Be sure to activate the environment in the terminal using the command conda activate earth-analytics-python before running the jupyter notebook command.

When you type this command into the terminal, it will launch a local web server on your computer. This server runs the Jupyter Notebook interface.

You will notice that the Terminal is running commands to start your Jupyter Notebook session. Be sure to leave the Terminal open while you use Jupyter Notebook . It is running a local server for Jupyter Notebook so that you can interact with it in your web browser.

This is what the Terminal looks like with a Jupyter Notebook session running. This is what the Terminal looks like with a Jupyter Notebook session running.

If your commands were successful, your default web browser will open with a new tab that displays your Jupyter Notebook dashboard.

The dashboard serves as a homepage for Jupyter Notebook . Its main purpose is to display the notebooks and files in the current directory.

This is what Jupyter Notebook dashboard will look like when you launch it. If there are any directories and files, you will see them listed in the dashboard, just like the data directory and notebook called week1.ipynb are listed in this image. This is what Jupyter Notebook dashboard will look like when you launch it. If there are any directories and files, you will see them listed in the dashboard, just like the data directory and notebook called week1.ipynb are listed in this image.

Data Tip: While Jupyter Notebook looks like an online interface, when you launch it from the terminal, like you did in this lesson, it is actually running locally on our computer. You do not need an internet connection to run Jupyter Notebook locally.

Navigate Files Using the Jupyter Notebook Dashboard

To find files in the Jupyter Notebook dashboard, you can click on the name of a directory (e.g. ea-bootcamp-day-1 ), and the dashboard will update to show you the contents of the directory.

You can click on the name of directory in the Jupyter Notebook Dashboard to navigate into that directory and see the contents. You can click on the name of directory in the Jupyter Notebook Dashboard to navigate into that directory and see the contents.

You can return to the parent directory of your current directory in the Jupyter Notebook session by clicking on the folder icon on the top menu bar.

You can use the Jupyter Notebook dashboard to return to the parent directory of any subdirectory. You can use the Jupyter Notebook dashboard to return to the parent directory of any subdirectory.

Create New Jupyter Notebook Files

You can create new Jupyter Notebook files (.ipynb) from the dashboard.

On the top right of the dashboard, there are two buttons for Upload and New . Upload allows you to import an existing Jupyter Notebook file (.ipynb) that is not already in that directory.

You can create a new Python 3 Jupyter Notebook file (.ipynb) by clicking on New and selecting Python 3 . A new notebook will open a new tab in your web browser.

When you use the Jupyter Notebook dashboard menu to create new Jupyter Notebook files (.ipynb), you will click on the New button and select Python 3. You can use the Jupyter Notebook dashboard menu to create new Jupyter Notebook files (.ipynb) by clicking on the New button and selecting Python 3.

Open Jupyter Notebook Files

You can open existing Jupyter Notebook files (.ipynb) in the Jupyter Notebook dashboard by clicking on the name of the file in the dashboard (e.g. filename.ipynb ).

Note: if you don’t see the Jupyter Notebook file (.ipynb) or directory that you are looking for, you may need to navigate to another directory in the dashboard (see above). You may also need to launch the Jupyter Notebook from a different directory.

Close Your Jupyter Notebook Session

Close and Shutdown Jupyter Notebook Files

To close your Jupyter Notebook files (.ipynb), you can close the browser tab displaying the notebook, but you still need Shutdown the notebook from the dashboard.

To Shutdown a Jupyter Notebook file (.ipynb), click in the checkbox to left of the filename. You will see an orange button named Shutdown appear in the top left of the dashboard menu; click on it to Shutdown any file that is checked in the list.

You can shutdown Jupyter Notebook files using the Shutdown button on the Jupyter Notebook Dashboard. You can shutdown Jupyter Notebook files using the Shutdown button on the Jupyter Notebook Dashboard.

Shutdown the Jupyter Notebook Local Server

After all of your notebooks are closed and shut down, you can end your Jupyter Notebook session by clicking on the QUIT button at the top right of the dashboard. You can now close the browswer tab for Jupyter Notebook .

If desired, you can also close your terminal by typing the command exit and hitting Enter .

NOTE: You can also shutdown a Jupyter Notebook session by clicking in the Terminal window and clicking Ctrl+c . You will be asked to confirm that you want to Shutdown this notebook server (y/[n])? . Type y and hit Enter to confirm. Then, you can close the Terminal by typing the command exit and hitting Enter .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *