Centos7安裝Miniconda及配置jupyter

Conda是什麼？

Conda是一個開源的包、環境管理器，可以用於在同一個機器上安裝不同版本的軟件包及其依賴，並能夠在不同的環境之間切換。

Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安裝好的工具包，比如：numpy、pandas等。

Anaconda 安裝包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下載。

Miniconda 是一個 Anaconda 的輕量級替代，默認只包含了 python 和 conda，但是可以通過 pip 和 conda 來安裝所需要的包。

Miniconda 安裝包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下載。

安裝使用

本文以Centos7爲例，實現Linux下面安裝Miniconda及配置使用Jupyter Notebook。

1、訪問https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/地址，根據更新日期找到在Linux裏面安裝的最新腳本，通過命令下載到Linux裏面。

通過Linux命令wget進行下載：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

注：若命令不存在，執行 yum install wget -y 安裝即可

執行 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令進行安裝,本文默認安裝，也可自定義安裝目錄，此處不再多做敘述。下圖是安裝流程的完整截圖。

看上圖最後幾行，miniconda安裝完後，環境變量添加到/root/.bashrc文件。
執行 source /root/.bashrc 使其能夠正常使用。

查看版本信息，若能正常返回，說明安裝成功。

conda -V

配置 Anaconda 倉庫鏡像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

設置快捷命令

設置別名，方便操作。
在文件最後追加以下內容
vim /root/.bashrc

# alias for conda
alias conl="conda env list"
alias conc="conda create -n"
alias cona="source activate"
alias cond="source deactivate"
alias conr="conda remove --all -n"

執行 source 命令使配置生效。

source /root/.bashrc

conl 查看環境列表，若返回正確，說明配置成功

構建python3.6環境

#創建一個名爲lfeng，python3.6的虛擬環境

conc lfeng python=3.6

# 進入python3.6虛擬環境

cona lfeng

# 退出python3.6虛擬環境

cond

Jupyter Notebook 安裝

• 進入到python虛擬環境

  cona lfeng

• 使用 pip 包管理工具安裝Jupyter

  pip install jupyter

Jupyter Notebook 命令選項

• 啓動服務

  jupyter 默認不建議以root身份運行.使用 --allow-root 跳過警告信息.

  jupyter notebook --allow-root

  默認情況下啓動的是本地的8888端口，http://localhost:8888

• 自定義端口啓動,修改配置文件也可以實現

  jupyter notebook --port 9999

• 在不打開瀏覽器的情況下啓動Notebook服務器

jupyter notebook --no-browser

• 查看幫助信息

  jupyter notebook --help

Jupyter Notebook 配置文件

• 生成配置文件

  jupyter notebook --generate-config

• 配置文件默認已註釋掉所有字段。我們只要在文件最後追加自己想要的功能選項做對應的修改即可。下面簡單的介紹幾個：

## 是否允許notebook在root用戶下運行.
#c.NotebookApp.allow_root = False

# notebook服務監聽IP地址, 默認是 localhost
c.NotebookApp.ip = 'localhost'

## 用於筆記本和內核的目錄。
#c.NotebookApp.notebook_dir = ''

# 設置密碼登錄時，自定義生成的哈希密碼
#c.NotebookApp.password = u'sha1:bcd259ccf...<your hashed password here>'

## 啓動後是否在瀏覽器中打開
#c.NotebookApp.open_browser = True

## notebook服務監聽的IP端口，默認8888.
#c.NotebookApp.port = 8888

## 如果指定的端口不可用，則要嘗試其他端口的數量.
#c.NotebookApp.port_retries = 50

## SSL/TLS 私鑰文件所在全路徑.
#c.NotebookApp.keyfile = ''
## SSL/TLS 認證文件所在全路徑.
#c.NotebookApp.certfile = ''
## 用於ssl/tls客戶端身份驗證的證書頒發證書的完整路徑.
#c.NotebookApp.client_ca = ''

## 禁用在第一次登錄時更改密碼的功能 
#c.NotebookApp.allow_password_change = True

Jupyter Notebook 功能實現

目標：實現其他主機訪問本機上的Jupyter Notebook，並實現密碼登錄訪問

• 執行下面命令設置祕密，生成哈希密碼。會生成一個json文件

jupyter notebook password

• 修改配置文件

vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

## 是否允許notebook在root用戶下運行.
c.NotebookApp.allow_root = True

# notebook服務監聽IP地址, 默認是 localhost
c.NotebookApp.ip = '10.211.55.5'

## notebook服務監聽的IP端口，默認8888.
c.NotebookApp.port = 8888

## 用於筆記本和內核的目錄。
c.NotebookApp.notebook_dir = '/root/test'

## 啓動後是否在瀏覽器中打開
c.NotebookApp.open_browser = False

# 設置密碼登錄時，自定義生成的哈希密碼,在生成的json文件中獲取
c.NotebookApp.password = u'sha1:942148223b73:aa965e07abb559338596a3caeb3d7c1ae8290c27'

• 啓動jupyter

  jupyter notebook

• 在瀏覽器訪問 http://10.211.55.5:8888/ 地址,出現下面登錄界面，表示安裝成功。輸入密碼即可訪問。
  

附錄：cona的簡單使用

conda create -n [name] #創建名爲name的conda環境

source activate [name] #激活剛纔創建的環境

source deactivate [name] #退出名爲name的環境，回到系統默認環境

conda remove -n [name] --all #刪除剛剛創建的conda環境

conda info -envs

conda list #查看已經安裝的包

conda install [packagename] #安裝具體的包，加-n [name]可以安裝到指定環境

conda list -n [name] #name環境下安裝了哪些包

conda update -n [name] [packagename] #升級name環境的名爲packagename的包

conda remove -n [name] [packagename] #刪除name環境的名爲packagename的包

創建python版本的環境

conda create --name your_env_name python=2.7
conda create --name your_env_name python=3
conda create --name your_env_name python=3.6

創建包含某些包的環境
conda create --name your_env_name numpy scipy

創建指定python版本下包含某些包的環境
conda create --name your_env_name python=3.6 numpy scipy