一、为什么需要一个远程Jupyter服务
熟悉Python的同学应该都知道Jupyter Notebook这一数据分析神器，它能帮助我们有效地组织输入输出，将我们探索数据的过程记录下来，后续稍加整理便可以生成一篇报告或者博客。Jupyter Notebook支持Markdown，也支持Python、R甚至Julia等语言，完全可以支持一个数据工作者的大多数分析需求。
然而有一个问题可能困扰了很多人，那就是本地的Jupyter Notebook无法轻易地带来带去，性能也不一定有保障。考虑以下场景：
- 小明在公司使用Jupyter Notebook做了一些分析，但是下班回家后还要继续工作。家里的电脑跟公司的电脑环境不完全一致，同时公司的电脑是台式机无法带回家（或者懒得背笔记本回家）；
- 小明的笔记本是超极本，性能较弱，无法支持大数据分析的需求；
- 小明在公司机器上使用Jupyter Notebook跑出了一份结果，但是他回家后需要查阅；
- ……
当你也面临这些场景时，你就有必要考虑搭建一个可以远程访问的Jupyter Notebook或者JupyterLab服务了。JupyterLab与Jupyter Notebook师出同源，可以凭个人爱好进行选择。此次我们拿JupyterLab来进行演示。
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二、快速搭建JupyterLab服务
首先，我们需要一台服务器。BAT三家都有各自的云平台，大家可以自行选择采购，我的忠告是不要选择小服务商，尽量选择大平台，小服务商的服务质量良莠不齐，且生存情况我们也不清楚，为了保证自己的银子不会消失，还是稳妥一点选择有靠谱背书的平台，BAT三家的服务我都体验过，大家可以放心使用，由于我日常使用的是在百度云的服务器上搭建的JupyterLab服务，那么这次我就选择使用腾讯云的另一台服务器给大家做演示。
这台服务器是Ubuntu，不过根据我的体验，CentOS上也没有什么分别。
首先我们登陆上我们的服务器：
# dain @ daindeMacBook-Pro in ~ [19:36:35]
$ sshtc
spawn ssh ubuntu@0.0.0.0
ubuntu@0.0.0.0's password:
Welcome to Ubuntu 16.04.5 LTS (GNU/Linux 4.4.0-134-generic x86_64)
* Documentation: https://help.ubuntu.com
* Management: https://landscape.canonical.com
* Support: https://ubuntu.com/advantage
New release '18.04.1 LTS' available.
Run 'do-release-upgrade' to upgrade to it.
Last login: Thu Sep 20 16:13:26 2018 from 0.0.0.0
# ubuntu @ VM-0-16-ubuntu in ~ [19:36:38]
$
为了方便，小编通过一个脚本模拟登录服务器的流程，这里边使用了expect程序，这里贴出来给感兴趣的同学用：
#!/usr/bin/expect -f
spawn ssh ${USER_NAME}@${YOUR_HOST}
set timeout 30
match_max 100000
expect "*password*"
send -- "${YOUR_PASSWORD}\n"
interact
具体使用的过程中，需要将用户名、服务器地址、密码按实际情况替换，然后将脚本保存为一个你喜欢的名字，并赋予执行权限、移动到环境变量$PATH所包含的目录中去，比如小编就保存在/usr/local/bin目录中。
接下来我们需要保证我们已经安装了Python/Python3，同时已经安装了对应版本的JupyterLab/Jupyter Notebook，使用pip安装Jupyter系列非常方便。
# ubuntu @ VM-0-16-ubuntu in ~ [20:00:33]
$ pip3 install jupyter jupyterlab
安装完成之后，我们进入ipython中，来为我们的Jupyter服务配置密码：
# ubuntu @ VM-0-16-ubuntu in ~ [20:02:19] C:127
$ ipython3
Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 2.4.1 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:1e39d24dcd6c:b265321ca0c4cb798888bcb69b0024983a8ac439'
上边的输出中，‘sha1:’开头的这一串我们需要复制下来，一会儿配置的时候需要使用。而我们输入的密码就是我们在浏览器中登录Jupyter时需要输入的。
接下来我们生成Jupyter配置文件并使用vim打开：
# ubuntu @ VM-0-16-ubuntu in ~ [20:04:51]
$ jupyter lab --generate-config
Writing default config to: /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.
# ubuntu @ VM-0-16-ubuntu in ~ [20:04:59]
$ vim /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
我们看到了一大串的配置选项，一入眼就有点懵了。不要慌，我们只需要修改其中的四行即可。我们使用vim的快捷键/来搜索以下几项，将他们之前的注释去掉，并按照如下配置修改。
# 将ip设置为*，意味允许任何IP访问
c.NotebookApp.ip = '*'
# 这里的密码就是上边我们生成的那一串
c.NotebookApp.password = u'sha1:1e39d24dcd6c:b265321ca0c4cb798888bcb69b0024983a8ac439'
# 服务器上并没有浏览器可以供Jupyter打开
c.NotebookApp.open_browser = False
# 监听端口设置为8888或其他自己喜欢的端口
c.NotebookApp.port = 8888
# 我们可以修改jupyter的工作目录，也可以保持原样不变，如果修改的话，要保证这一目录已存在
c.MappingKernelManager.root_dir = '/home/ubuntu/.jupyter_run/root'
# 允许远程访问
c.NotebookApp.allow_remote_access = True
好了，保存输入:wq退出vim。
接下来输入jupyter lab启动jupyter服务即可：
$ jupyter lab --allow-root
[W 20:23:23.497 LabApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended.
[I 20:23:23.498 LabApp] The port 8888 is already in use, trying another port.
[I 20:23:23.510 LabApp] JupyterLab extension loaded from /usr/local/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab
...
接下来我们打开浏览器测试以下，在地址栏中输入服务器的地址，并访问其8888端口（或自己设置的jupyter监听端口），如：0.0.0.0:8888：
可以看到，浏览器自动跳转打开了我们搭建的JupyterLab服务。在这个过程里，需要输入密码，也就是我们自己设置并确认的密码。
接下来，我们导入matplotlib画一个图测试一下，完美。
到了这里问题还没有结束，因为我们和服务器的连接会断开，或者我们会关闭运行jupyter的这个窗口，这样的话就相当于杀死了Jupyter服务，我们在别的地方就无法通过浏览器远程访问了。有没有什么好办法能解决这个麻烦呢？
有，那就是使用强大的screen命令。screen命令可以让我们开启大量的窗口，并灵活控制每个窗口的开启关闭、前台后台状态。那么接下来，我们使用screen命令将Jupyter服务放置在后台运行，这样的话，及时我们本地的电脑关闭了或者断开了与服务器的连接，我们搭建的Jupyter服务依然会正常运行。
我们使用screen命令新开一个窗口，并命名为jupyter（或其他你喜欢的名字）：
$ screen -S jupyter
接下来，我们在新开的窗口中打开Jupyter Lab：
$ jupyter lab
程序运行起来之后，我们使用Ctrl + A + D的快捷键将这一窗口放入后台，并回到开启screen窗口之前的状态：
$ screen -S jupyter
[detached from 29957.jupyter]
我们也可以查看目前都有哪些窗口在后台运行：
$ screen -ls
There is a screen on:
48155.jupyter (Detached)
1 Socket in /var/run/screen/S-root.
想要返回我们刚才使用的screen窗口，可以这样：
$ screen -r # 其后可以通过指定窗口名打开特定窗口，默认打开上一个使用的窗口
好了，这样我们就可以随时随地访问并愉快地使用我们的JupyterLab服务了，大家有问题可以留言在下方，随时交流。
