基于jupyter搭建python云端开发环境

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一、云平台注册

注册腾讯、阿里、华为等云平台，购买云服务器，安装一个linux系统，以下以centos系统为例。

二、miniconda安装及使用

Miniconda是一款小巧的python环境管理工具，安装包大约只有50M多点，其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。一旦安装了Miniconda，就可以使用conda命令安装任何其他软件工具包并创建环境等。使用conda的主要原因在于不用纠结使用哪个python版本，直接虚拟环境新安装一个即可。

（一）安装miniconda

1. 通过wget指令下载清华镜像源的miniconda的安装脚本

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate

2. 运行脚本文件以安装

sh Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh

3. 重启终端后检验安装

conda -V
（二）换清华源

换清华源的目的主要是为了在国内安装一些包的时候下载速度更快

1. 新建配置文件

touch .condarc

2. 用vim打开.condarc文件，写入下方内容保存后退出

channels:  - defaultsshow_channel_urls: truechannel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondadefault_channels:  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2custom_channels:  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

3. 清除索引缓存

conda clean -i

4. 检验是否成功

conda config --show

5.安装成功后每次打开终端会自动进入base环境，设置不自动进入base(最基础)环境

conda config --set auto_activate_base false
（三）创建虚拟环境

1. 查看当前虚拟环境

conda env list

2. 创建python版本为X.X,名字为env_name的虚拟环境

conda create -n env_name python=X.X

3. 检查是否创建成功

conda env list
（四）虚拟环境使用

1. 激活环境，env_name为环境名

conda activate env_name

2. 退出当前虚拟环境

conda deactivate

3. 删除虚拟环境

conda remove -n env_name --all

4. 更多conda使用教程，可参考Miniconda 安装及使用 - 掘金 (juejin.cn)

二、jupyter安装及使用

“Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。”可简单理解为一种基于浏览器的集成开发环境，是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。jupyter lab 则是jupyer notebook的升级版本。

使用jupyer的原因主要在于只需要一个浏览器即可，安装配置较为简单，搭配云服务器使用，可实现一次配置，到处运行。

（一）安装jupyter lab

1. 通过conda或者pip安装，在base环境安装即可

conda install jupyterlab#或者 pip install jupyterlab

2. 生成并修改配置文件

生成

jupyter lab --generate-config

使用vim打开.jupyter/jupyter_lab_config.py，将以下内容写入并保存

#让所有人都可以访问c.ServerApp.ip = '*'#禁用自动浏览器打开jupyterc.ServerApp.open_browser = False#jupyter lab服务器的端口c.ServerApp.port = 8888#允许远程访问c.ServerApp.allow_remote_access = True#工作根目录c.ServerApp.root_dir = '/root'

3. 设置密码，使用 jupyter-lab password ，接下来输入两次密码即可

（二）使用jupyter lab

4. 启动Lab，云环境使用时，需关注服务器安全组配置，对应的端口号是否打开

jupyter lab

可能会出现权限不足的情况，使用

jupyter lab --allow-root

但是当你关闭终端后，服务器也会关闭，所以让它后台运行

nohup jupyter lab --allow-root > jupyter.log 2>&1 &#用&让命令后台运行, 并把标准输出写入jupyter.log中#nohup 表示no hang up, 不挂起, 命令执行后即使终端退出, 也不会停止运行.

5. 终止进程

ps -a   #显示所有终端机下执行的程序，或者ps -ef | grep jupyter #显示终端机下执行的jupyter程序kill -9 pid  #强制杀死该进程，“pid” 替换为lab的pid

6. 中文插件安装

pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN
（三）jupyter环境管理

1. jupyter是在base环境中安装的，打开jupyter网页，默认使用base环境，如需使用其他虚拟环境，需要添加新环境到jupyter，之后便可在jupyter中切换环境。

首先，激活进入新的虚拟环境，然后pip安装ipkernel，然后运行下面命令，XXX为jupyter中显示的虚拟环境名称

python -m ipykernel install --user --name=xxx

2. 查看已添加到jupyter中的环境

jupyter kernelspec list

3. 删除添加到jupyter中的环境

jupyter kernelspec uninstall env_name
结束

至此就可以愉快的玩耍了，可以随意使用conda建立新的虚拟环境，安装指定版本的python，在虚拟环境中，既可以使用conda安装包，也可以使pip安装，对于两种安装方式的差别暂时没有研究太清楚（欢迎大佬指点），如果使用pip安装，记得配置清华源，以增加软件下载速度。

然后，只要有浏览器，就可以随时随地愉快的写bug了。

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关键词：python Certificate Uninstall tsinghua Channels