Lassen Sie Jupyter Lab überall mit Docker arbeiten

Bewegen Sie schnell Jupyter

• Installieren Sie Docker. Von https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac/.
• Gehen Sie von der Konsole aus wie folgt vor: Dadurch wird Jupyter gestartet.

docker run -d --rm -p 8888:8888 -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes -v "$PWD":/home/jovyan/work -e GRANT_SUDO=yes --user root jupyter/datascience-notebook:$tag start-notebook.sh --NotebookApp.token=password

• Greifen Sie über Ihren Browser auf 127.0.0.1: 8888 / lab zu.
• Geben Sie "Passwort" ein, wenn Sie auf dem Anmeldebildschirm zur Eingabe eines Passworts aufgefordert werden.
• das Ende

Bewegen Sie es von überall.

run_jupyter_lab

#!/bin/bash
tag=latest
password=password
port=8888

# validate args
if [ $# -gt 1 ]; then
  echo ERROR: the number of args must be 0 or 1
  exit 1
fi

# if a port num is specified, then change the port num
if [ $# -ne 0 ]; then
  port=$1
fi

# the name of running container with port num
name=jl_${port}

# run juypyter lab with port $port
docker run -d --rm -p ${port}:8888 --name ${name} -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes -v "$PWD":/home/jovyan/work -e GRANT_SUDO=yes --user root jupyter/datascience-notebook:$tag start-notebook.sh --NotebookApp.token=$password

Fügen Sie dies in so etwas wie "~ / bin / run_jupyter_lab" ein. Es wird angenommen, dass der Pfad hier drin ist.

Wenn Sie den Befehl run_jupyter_lab ausführen, wird der Docker-Container unter dem Namen des von Ihnen ausgeführten Verzeichnisses ausgeführt. Führen Sie es in dem Verzeichnis aus, in dem sich das Notebook befindet.

Referenz

• https://github.com/jupyter/docker-stacks
• https://hub.docker.com/r/jupyter/datascience-notebook

Lass es mit VS Code funktionieren

settings.json

{
    "python.pythonPath": "./.venv/bin/python3",
    "python.analysis.extraPaths": [
        "hoge/"
    ],
    "files.autoSave": "afterDelay",
    "files.autoSaveDelay": 1000,
    "python.linting.lintOnSave": true,
    "python.linting.pylintEnabled": false,
    "python.linting.pycodestyleEnabled": false,
    "python.linting.flake8Enabled": true,
    "python.linting.flake8Args": [
        "--ignore=W293, W504",
        "--max-line-length=200",
        "--max-complexity=20"
    ],
    "python.formatting.provider": "autopep8",
    "python.formatting.autopep8Args": [
        "--aggressive",
        "--aggressive"
    ],
    "autoDocstring.docstringFormat": "google",
    "editor.formatOnSave": true
}

pipenv --python 3.8
pipenv install --dev autopep8 flake8 

Wenn Sie Jupiter verwenden

pipenv install --dev ipykernel

Bibliotheksinstallation, die notwendig erscheint

pipenv install pandas scikit-learn matplotlib