序：
在使用 python 开发过程中发现jupyter notebook是一款非常棒的 python 辅助开发工具，他的前身应该是ipython；
他们共有的特点是能将先前的运算结果保存，以便后面的程序使用
ipython在退出后，之前的运算结果均会丢失
jupyter notebook不同于ipython的优点在于：
1、拥有一个通过端口访问的友好客户端界面
2、单纯的关闭页面并不会丢失之前的运算结果
个人觉得保存每步运算结果的特性，在大量数据的分析运算调试中能起到事半功倍的效果，这里将通过两篇文章分别介绍 jupyter 的安装以及如何在 django 中使用 jupyter
1、激活 python3 (这里使用的conda管理python多环境，可参看上篇文章使用miniconda搭建python开发环境
)
source conda_act base
2、安装 jupyter
(base)ubuntu@ip:~$pip install jupyter
安装 jupyter 的时候会顺带安装 ipython，大家也能体验一下 ipython
3、配置 jupyter
安装不会生成配置文件，想要远程访问就需要生成并修改配置文件
生成配置文件
jupyter notebook --generate-config
修改配置
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
以下均在去掉原有注释的基础上进行修改
1、添加 jupyter 工作目录
## The directory to use for notebooks and kernels.
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/ubuntu/my_python/jupyter_book'
2、默认不在启动时打开浏览器(桌面版不用配置)
c.NotebookApp.open_browser = False
3、修改默认访问端口
c.NotebookApp.port = 8888
4、允许所有 IP 段访问
c.NotebookApp.ip = '*'
4、安装 jupyter 运行内核 ipykernel
# miniconda python3 ipykernel
(base)ubuntu@ip:~$python -m ipykernel install --user --name python3_mconda
# miniconda python2 ipykernel
(base)ubuntu@ip:~$source conda_dect
(base)ubuntu@ip:~$source conda_act python27
# ipython 6.0及以上 不支持 python2
(python27)ubuntu@ip:~$pip install ipython==5.7.0
(python27)ubuntu@ip:~$pip install ipykernel
(python27)ubuntu@ip:~$python -m ipykernel install --user --name python2_mconda
最好加上 --name，以免和系统自带 python 的内核相互覆盖
image.png
5、启动
(base)ubuntu@ip:~$jupyter notebook
如果显示如下：
image.png
访问地址是 http://localhost:8888，远端将无法访问，需用如下命令
(base)ubuntu@ip:~$jupyter notebook --ip='0.0.0.0'
image.png
最后把 token 粘贴到到页面就能进入了
image.png
