Faites fonctionner Jupyter Lab n'importe où avec Docker

Déplacez rapidement Jupyter

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

Faites-le bouger de n'importe où.

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

Mettez ceci dans quelque chose comme ~ / bin / run_jupyter_lab. On suppose que le CHEMIN est ici.

Lorsque vous exécutez la commande run_jupyter_lab, le conteneur docker s'exécute sous le nom du répertoire que vous avez exécuté. Exécutez-le dans le répertoire où se trouve le notebook.

référence

Faites-le fonctionner avec VS Code

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 

Si vous utilisez jupyter

pipenv install --dev ipykernel

Installation de la bibliothèque qui semble nécessaire

pipenv install pandas scikit-learn matplotlib

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