利用 Docker 快速搭建用于数据科学的 jupyter 服务

安装 docker

基于系统环境安装，参考官方文档

使用 anaconda3 镜像

docker pull continuumio/anaconda3

docker run -i -t -p 8888:8888 continuumio/anaconda3 /bin/bash -c "/opt/conda/bin/conda install jupyter -y --quiet && mkdir /opt/notebooks && /opt/conda/bin/jupyter lab --notebook-dir=/opt/notebooks --ip='*' --port=8888 --no-browser --allow-root"

之后会出现登陆的地址，将 IP 改为 VPS 的 IP 即可登陆

此镜像因为没有 node.js，因此不能修改登陆密码

使用 datascience-notebook 镜像

该镜像提供了 Python, Julia, R 三个数据科学语言环境，以及其他常用的一些环境，ls -a \usr\bin 查看

docker pull jupyter/datascience-notebook

## 开启镜像容器
docker run -d -p 8888:8888 jupyter/datascience-notebook

可以在首次登陆的时候，修改登陆密码

后续配置

换源

pip 换源

对于 pip，更换为阿里云镜像

修改 ~/.pip/pip.conf，没有就创建一个

[global]
timeout = 6000
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
trusted-host = mirrors.aliyun.com

或者使用 echo 修改文件

cd ~/.pip

echo -e "[global]\ntimeout = 6000\nindex-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple\ntrusted-host = mirrors.aliyun.com" >> pip.conf

清华源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

conda 换源

对于 conda 更换为清华源

修改 ~/.condarc

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/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
ssl_verify: true

主题

在浏览器中连接 jupyter，打开新的终端，安装和配置主题

## 安装
pip install --upgrade jupyterthemes

## 主题配置
jt -t oceans16 -fs 12 -ofs 10 -tf loraserif -tfs 12 -nf opensans -nfs 12 -cellw 88%

如需在 jupyter notebook 内绘图，需要在 jupyter notebook 内添加绘图样式设置代码

from jupyterthemes import jtplot
jtplot.style() ## 可以添加参数

如果不想每次都写这两行代码，也可以把上面的代码写入到启动文件中

~/.ipython/profile_default/startup/startup.ipy

这样每次开启 notebook 时，就可以执行这两行代码

主题生效需要重启 jupyter 服务，重启对应的 docker 容器即可

docker restart [container-NAMEs]

安装其他模块

在浏览器中连接 jupyter，打开新的终端，执行安装模块的操作

注意

对于某些 VPS，需要在 VPS 的安全组设置中开放相应的端口

参考

https://docs.docker.com/engine/install/centos/
https://github.com/dunovank/jupyter-themes