前言

作为一个数据工程师，最喜欢的事情就是不停的在现实的服务端环境调试代码的参数。我们在本地的环境与生产的状况决然不同，我们一开始在本地写代码测试再部署到服务端的三板斧就不适用了。

最好的方式可以直接在linux环境下的服务端直接写代码，分步调试。之前我在银行都是使用集成在CDSW的环境IDE，但是如今我们需要自己拼凑一个可用类似的工具。

这样我们就要用到远程jupyter，即服务端提供jupyter server，而我们只需要直接在本地环境直接使用server暴露的web接口上直接写代码，分步调试运行测试即可。

作为一个仅仅做数据的开发人员，我更喜欢使用pycharm的源码查看，跳转等功能。所以最终我们需要的是一个远程jupyter+pycharm配置的IDE工具。本篇文章就是搭建一个如此好用的神兵利器的博客说明书。

什么是Jupyter notebook？

Jupyter notebook 是一种 Web 应用，基于网页的用于交互计算的应用程序，可用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。

以前又称为IPython notebook,是一个交互式笔记本, 支持运行40+种编程语言. 可以用来编写漂亮的交互式文档

Jupyter notebook特别适合做数据处理，其用途可以包括数据清理和探索、可视化、机器学习和大数据分析，源于 Fernando Perez 发起的 IPython 项目。

IPython 是一种交互式 shell，与普通的 Python shell 相似，但具有一些更高级的功能，例如语法高亮显示和代码补全，还有一些 magic 操作，十分方便。Jupyter notebook 将 IPython 做成了一种 Web 应用，它的基本架构如下：

这里的核心是 notebook server，用户通过浏览器连接到该服务器，而 notebook 呈现为 Web 应用。

用户在 Web 应用中编写的代码通过该服务器发送给内核，内核运行代码，并将结果发送回该服务器。然后，任何输出都会返回到浏览器中。保存 notebook 时，它将作为 JSON 文件（文件扩展名为 .ipynb）写入到该服务器中。

此架构的一个优点是，内核无需运行 Python。由于 notebook 和内核分开，因此可以在两者之间发送任何语言的代码。

例如，早期的两个非 Python 内核分别是 R 语言和 Julia 语言。使用 R 内核时，用 R 编写的代码将发送给执行该代码的 R 内核，这与在 Python 内核上运行 Python 代码完全一样。

IPython notebook 已被改名，因为 notebook 变得与编程语言无关。新的名称 Jupyter 由Julia、Python 和 R 组合而成。

　　servers：jupyterhub 需要登录的多用户笔记本
　　　　　　 tmpnb 不需要登录的临时笔记本
　　　　　　 nbgrader 作为任务创建和分级的笔记本
　　　　　　 nbviewer 网站笔记本的HTML视图

　　Applications: nbconvert 将笔记本文件转换为其他格式
　　　　　　　　notebook Jupyter notebook 应用相当于Django的app
　　　　　　　　qtconcle 控制应用
　　　　　　　　jupyter_consle Jupyter 终端应用

　　API:nbformat ipython 文件下载，保存，格式版本迁移和信托
　　　　jupyter_client
　　　　jupyter_core jupyter命令,配置文件和文件系统位置

　　Kernerl : ipywidgets 交互组件
　　　　　　 ipython python代码执行，魔法语法和ipython终端交互
　　　　　　 ipykernel 内核通讯协议
　　　　　　 traitlets 所有依赖:配置系统和小部件基础层

1.安装指南：

1.安装jupyter

我们已经安装anaconda环境，conda activate user后 直接执行如下命令

conda install jupyter

安装成功后按如下步骤：

1. 前置条件：一个配置文件

第一步就生成配置文件 jupyter_notebook_config.py

jupyter notebook --generate-config

如果是root 用户执行时需要加上 --allow-root 选项

jupyter notebook --generate-config --allow-config

2. 生成密码

bash生成

jupyter notebook password

Enter password:  xxxx

Verify password: xxxx

[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /home/rdev/jupyter/jupyter_notebook_config.json

也可以python环境下生成

>from notebook.auth import passwd

>passwd()

Enter password:xxxxx

Verify password:xxxxx

res: 'sha1:xxxx:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

passwd() 方法在没有传入参数时候，会如上所示提示输入和验证密码，它也可以传入一个字符串作为密码，即 passwd('12345') ，但不建议这种做法，因为本来输入命令都会被保存起来，直接输入密码，相当于密码以明文方式保存在输入历史。

3.添加到配置文件

将哈希密码添加到配置文件 jupyter_notebook_config.py

# ip 设置为 *

c.NotebookApp.ip = '*'

# 密码 设置为 sha1

c.NotebookApp.password = u'sha1:xxxxx:xxxxxxxxxxx<your hashed password here>'

# 浏览器设置不打开

c.NotebookApp.open_browser = False

# 设置一个固定的接口

c.NotebookApp.port = 

1.官方教程是建议 c.NotebookApp.ip 设置为 * ，但实际上这样操作可能会连接失败，所以可以选择设置为 0.0.0.1 或者就是服务器的 IP

2.服务器端口默认为80，但是80端口基本都会被占用建议设置8888或者8899等等

4.采用 SSL 加密通信(可选)

采用密码的同时使用带有网站证书的 SSL ，可以避免哈希的密码被非加密的形式发送给浏览器。

但是一般运维人员会只暴露服务器端口给公司的网段，所以这一项是可选项。

可以是先使用openssl命令生成ssl证书和key

 openssl req -x509 -nodes -days  -newkey rsa: -keyout sslkey.key -out sslcert.pem

再修改配置文件：

# 证书的信息

c.NotebookApp.certfile = u'/home/rdev/sslcert.pem'

c.NotebookApp.keyfile = u'/home/rdev/sslkey.key'

4.启动jupyter

启动的时候就可以不带后面的参数

1.带参数

jupyter notebook 

2.不带参数

jupyter notebook --certfile=sslcert.pem --keyfile sslkey.key

2.pycharm集合jupyter

建立项目后，创建ipynb文件，选择相应的服务器地址，端口为8888 token就是登入密码

3.jupyter Notebook 扩展工具

如果没有安装插件管理器，打开jupyter notebook后菜单栏只有如下3项，

• Files
• Running
• Clusters

我们需要安装插件管理器来管理我们需要的插件，

第一步：用conda安装插件管理包

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator

并导航至新的 Nbextensions 选项卡：

# only required if you have not added conda-forge to your channels yet

conda config --add channels conda-forge

conda install qgrid

import qgrid

excel_grid=qgrid.show_grid(df.head(20),show_toolbar=True)

excel_grid

# pip

pip install ipywidgets

jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

# Conda

conda install -c conda-forge ipywidgets

#Installing ipywidgets with conda automatically enables the extension