安装python和jupyter notebook


安装python

centos7 自带有 python,版本是python2.7

1.首先,你要知道系统现在的python的位置在哪儿

[root@localhost ~]# whereis python

python: /usr/bin/python2.7 /usr/bin/python /usr/lib/python2.7 /usr/lib64/python2.7 /etc/python /usr/include/python2.7 /usr/share/man/man1/python.1.gz

可以知道我们的python在 /usr/bin目录中

[root@localhost ~]# cd /usr/bin/

[root@localhost bin]# ll python*

lrwxrwxrwx. 1 root root    7 2月  7 09:30 python -> python2

lrwxrwxrwx. 1 root root    9 2月  7 09:30 python2 -> python2.7

-rwxr-xr-x. 1 root root 7136 8月  4 2017 python2.7

可以看到,python指向的是python2,python2指向的是python2.7,因此我们可以装个python3,然后将python指向python3,然后python2指向python2.7,那么两个版本的python就能共存了。

2.安装python3要先安装依赖包

yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make

3.创建一个目录

为了让安装的包不混乱,一般选择的路径是/usr/local/:

[root@localhost bin]# mkdir /usr/local/python3 

[root@localhost bin]# cd /usr/local/python3

[root@localhost python3]# ll

4.用wget下载python3的源码包

把源码下载到这个目录下就OK,命令如下:

[root@localhost python3]# wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tgz

5.等待下载完成之后解压到当前目录:

[root@localhost python3]# tar -xvf Python-3.7.0.tgz

[root@localhost python3]# cd Python-3.7.0

6.编译安装

第一句是指定python的安装目录,里面的一些bin目录、lib目录就都会存放在这里。如果不指定这个安装目录的话,安装文件会比较分散。

[root@localhost Python-3.7.0]# ./configure prefix=/usr/local/python3

[root@localhost Python-3.7.0]# make && make install

执行完make&&make install之后,可能会出现这种报错:

ModuleNotFound:No module named '_ctypes'

这里需要执行:

[root@localhost Python-3.7.0]# yum install libffi-devel -y

执行完继续:

[root@localhost Python-3.7.0]# make && make install

7.更改软链接

为了使默认python变成python3,需要把之前的python命令改成python.bak,然后把现在的python3添加进去:

[root@localhost Python-3.7.0]# mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak

[root@localhost Python-3.7.0]# ln -s /usr/local/python3/bin/python3.7 /usr/bin/python

测试是否安装成功了:

[root@localhost Python-3.7.0]# python --version

8.修改默认pip

默认pip也是需要修改的

[root@localhost Python-3.7.0]# mv /usr/bin/pip /usr/bin/pip.bak

[root@localhost Python-3.7.0]# ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip

由于网络有时不稳定的原因,使用pip/pip3下载会出现网络不可达的问题,建议修改pip源,使用国内镜像服务

国内的一些镜像

阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

  豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

  清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

中国科学技术大学http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

修改源方法:

临时使用: 

可以在使用pip的时候在后面加上-i参数,指定pip源,例如:

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

永久修改: 

这里是使用的阿里的,也可以使用其它镜像源

[root@localhost ~]#vim ~/.pip/pip.conf

[global]

index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

[install]

trusted-host=mirrors.aliyun.com

9.更改yum配置

因为yum要用到python2才能执行,不更改会导致yum不能正常使用

[root@localhost Python-3.7.0]# vi /usr/bin/yum

把#! /usr/bin/python修改为#! /usr/bin/python2

[root@localhost Python-3.7.0]# vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down

把#! /usr/bin/python 修改为#! /usr/bin/python2

傻瓜教程https://www.cnblogs.com/simuhunluo/p/7704765.html

安装jupyter  notebook

1.pip安装jupyter

pip install jupyter

2.生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

出错:-bash: jupyter: command not found

建立软连接

ln -s /usr/local/python3/bin/jupyter /usr/bin/jupyter

生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

3.生成密码

python

>>from notebook.auth import passwd

>> passwd()

Enter password:

Verify password:

 'sha1:xxxxxx.....' 这一串东西就是要在 jupyter_notebook_config.py 添加的密码。先复制保存下来。

退出python。

4.修改jupyter_notebook配置文件:

vi  ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

c.NotebookApp.ip='*'

c.NotebookApp.password = u'sha1:59ba1b34a7d4:2731c22d6d4ea9ee7b9cc963361a7'

c.NotebookApp.open_browser = False

c.NotebookApp.port =8888

c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/yh'

按esc,然后:wq! 保存

5.测试运行

jupyter notebook

在浏览器打开http://xxx.xxx.xxx.xxx:8888 试试,

由于jupyter使用的8888作为默认端口,所以我需要把端口给开放并重启防火墙。通过如下代码设置:

firewall-cmd --zone=public --add-port=8888/tcp --permanent

systemctl restart firewalld.service

参考:https://www.jianshu.com/p/3d39a6f2a819

Ctrl +c 退出jupyter notebook

6.Windows本地浏览器打开远程服务器jupyter notebook

1) 在远程服务器上运行命令以下命令来启动jupyter notebook:

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser

其中,

--ip=0.0.0.0 表示任意 IP 访问,也就是说可以通过远程的浏览器访问;

--no-browser 不启动本地 (指服务器端) 浏览器。

如果命令执行成功的话,浏览器会返回一串地址,其中有一个token,如下:

http://remote_server_name:8888/?token=b734514c7d82ac3f4c550280c4bab2f495474fb9dcad026d&token=b734514c7d82ac3f4c550280c4bab2f495474fb9dcad026d

复制下这个token,非常有用。

2) 在windows本地浏览器打开jupyter notebook

在本地浏览器中输入127.0.0.1:8008打开页面,将上面复制的token输入到输入框中。值得注意的是,除了上面会出现一个token输入框,下面还会有一个输入框,可以在那里输入token,并使用简单的密码以后进入就会非常方便了。


7.多个jupyter同时启动

1)复制jupyter默认配置文件,生成 jupyter_notebook_config_222.py

cp /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py /root/.jupyter/jupyter_notebook_config_222.py

2)重新生成一个新的秘钥,并保存

3)修改新的配置文件;

        修改新秘钥:c.NotebookApp.password = 'sha1:**********************' # 刚才生成的新秘钥

        修改新端口:c.NotebookApp.port = 6666           # 指定新端口,以免端口被占用

        修改新目录:c.NotebookApp.notebook_dir = '/data/jupyter-root2'     # 指定新的工作目录

4)指定新的配置文件启动jupyter

        (--config:指定配置文件,如不指定,则使用默认配置文件)        

        jupyter notebook --config /root/.jupyter/jupyter_notebook_config_222.py

 5)打开浏览器输入



linux下环境管理anaconda3

centos自带python2.7,通过输入python,和python3来控制想要使用python2,或者python3,如今想要要在linux下独立的环境下运行,我不得不查看如何将环境分割开来,为此我推荐使用anaconda3来管理

安装:https://www.anaconda.com/distribution/

网址上下载,直接装到linux上,操作简单,shell安装,一直下一步就行了

设置环境变量:

找到目录下的bin绝对路径加到环境变量中,检验输入conda --version查看版本

查看存在的环境

conda info -e

conda info --envs

*为正在使用的环境

创建环境

conda create -n 环境名字 python=版本号

如:

conda create -n test python=3.6

conda create -n test python=3    #如果写3,则会找3中的最新版本

激活环境

source activate 环境名字

退出环境(直接退出当前环境)

source deactivate

删除环境

conda remove -n 环境名字 --all

重命名环境

conda create -n 老环境名字 --clone 新环境名字

conda remove -n 老环境名字 --all

conda info -e

查看安装包(类似于pip list)

conda list

conda list -n 环境名称

安装和更新:

pip install requests

pip install requests –upgrade

删除依赖

conda clean -p      //删除没有用的包

conda clean -t      //tar打包

conda clean -y -all //删除所有的安装包及cache

第三方包的使用

conda install requests  #安装包

conda remove requests #删除包

conda update requests  #更新

导入第三方包文件

conda env export > environment.yaml

conda env export > requirements.txt

保存第三方包到一个文件

conda env create -f environment.yaml

window下也是差不多,唯一不同的是

查看环境:

  conda info --envs 或者 conda env list

激活环境:

  activate 环境名  或者 conda activate 环境名

退出环境:

  deactivate

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