Как открыть jupiter notebook в браузере
Перейти к содержимому

Как открыть jupiter notebook в браузере

  • автор:

Как открыть jupiter notebook в браузере

Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages

examples of jupyterlab workspaces in single document and multiple document workspaces

JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface

JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and machine learning. A modular design invites extensions to expand and enrich functionality.

example notebook of Lorenz differential equations

Jupyter Notebook: The Classic Notebook Interface

The Jupyter Notebook is the original web application for creating and sharing computational documents. It offers a simple, streamlined, document-centric experience.

Language of choice

Jupyter supports over 40 programming languages, including Python, R, Julia, and Scala.

Share notebooks

Notebooks can be shared with others using email, Dropbox, GitHub and the Jupyter Notebook Viewer.

Interactive output

Your code can produce rich, interactive output: HTML, images, videos, LaTeX, and custom MIME types.

Big data integration

Leverage big data tools, such as Apache Spark, from Python, R, and Scala. Explore that same data with pandas, scikit-learn, ggplot2, and TensorFlow.

A multi-user version of the notebook designed for companies, classrooms and research labs

Pluggable authentication

Manage users and authentication with PAM, OAuth or integrate with your own directory service system.

Centralized deployment

Deploy the Jupyter Notebook to thousands of users in your organization on centralized infrastructure on- or off-site.

Container friendly

Use Docker and Kubernetes to scale your deployment, isolate user processes, and simplify software installation.

Code meets data

Deploy the Notebook next to your data to provide unified software management and data access within your organization.

examples of Voilà dashboards

Voilà: Share your results

Voilà helps communicate insights by transforming notebooks into secure, stand-alone web applications that you can customize and share.

Currently in use at

Open Standards for Interactive Computing

Project Jupyter promotes open standards that third-party developers can leverage to build customized applications. Think HTML and CSS for interactive computing on the web.

Notebook Document Format

Jupyter Notebooks are an open document format based on JSON. They contain a complete record of the user’s sessions and include code, narrative text, equations, and rich output.

Interactive Computing Protocol

The Notebook communicates with computational Kernels using the Interactive Computing Protocol, an open network protocol based on JSON data over ZMQ, and WebSockets.

The Kernel

Kernels are processes that run interactive code in a particular programming language and return output to the user. Kernels also respond to tab completion and introspection requests.

Как запустить Jupyter Notebook с GitHub

Jupyter Notebooks становятся стандартом де факто для программирования в области ИИ, машинного обучения и Data Science. Они также очень эффективны в обучении, используя принцип литературного программирования для сочетания в одном документе программного кода и его описания. В этой статье я опишу несколько способов запуска Jupyter Notebooks, как локально на вашем компьютере, так и в облаке.

Ранее, в статье про Azure Notebooks, я описывал как можно удобно запускать код онлайн и делиться кодом с помощью этого инструмента. К сожалению, этот сервис превратился в более профессиональное решение, но необходимость запускать Jupyter Notebooks осталась. Рассмотрим, как же можно запустить Jupyter Notebook.

Просто посмотреть

Если вы просто хотите посмотреть на код в ноутбуке, не запуская его — это очень просто! Если код расположен в репозитории GitHub — просто откройте файл .ipynb , и его содержимое будет показано прямо в браузере.

Можно также использовать nbviewer для просмотра ноутбуков. Для этого нужно будет ввести онлайн имя/репозиторий на GitHub, либо любую URL, доступную через интернет. Вот пример того, как выглядит репозиторий GitHub при открытии в nbviewer.

Ещё одной хорошей опцией будет использовать Visual Studio Code, в которой возможность просмотра ноутбуков встроена “из коробки”. Если Visual Studio Code не установлена — можно использовать онлайн-версию vscode.dev, или github.dev.

GitHub.dev — это отличный способ открыть любой репозиторий в режиме Visual Studio Code для простого редактирования файлов. Для этого достаточно в адресе репозитория заменить github.com на github.dev . Заодно становится доступным просмотр ноутбуков.

Запуск локально или в облаке

В большинстве случае вам захочется не только посмотреть, но и запустить Jupyter notebooks, изменить код и посмотреть, как он работает. В этом случае — читайте дальше!

  • Установить всё необходимое окружение у себя на компьютере
  • Использовать облачные сервисы

В первом случае у вас есть полный контроль над окружением, файлами и вычислительными ресурсами, но придётся потратить некоторое время на установку. Во втором случае, вы будете использовать чьи-то вычислительные ресурсы, и скорее всего количество бесплатных ресурсов, доступных вам, будет ограничено. Зато не потребуется установка ПО, и вы сможете начать работать за считанные минуты.

Локальная установка

Если вы работаете в области ИИ, машинного обучения или Data Science, у вас уже скорее всего установлена среда Python. Иметь Python на своём компьютере — это в любом случае хорошая идея, поскольку велика вероятность, что она вам рано или поздно понадобится.

Проще всего установить Python с помощью дистрибутива Miniconda. Хотя большинство обычно рекомендует ставить Anaconda, которая включает в себя большое количество библиотек, я всегда рекомендую начинать с “голой” установки Python, а все библиотеки устанавливать по мере необходимости. У Miniconda размер первоначального установщика всего 50 Mb, в противовес почти 500 Mb у Anaconda.

Установив Miniconda, будет необходимо установить Jupyter:

conda install -c conda-forge notebook 
pip install notebook 

После установки, перейдите в папку с вашими ноутбуками, и запустите Jupyter:

jupyter notebook 

Откроется окно браузера, и можно начинать работать!

Classical Jupyter Notebook

В некоторых репозиториях GitHub есть файл requirements.txt , содержащий сведения о необходимых для работы проекта библиотеках. В этом случае рекомендуется перед запуском ноутбука установить эти библиотеки командой

pip install -r requirements.txt 

Возможно, вместо классического Jupyter, вы захотите установить JupyterLab, его более продвинутую версию.

pip install juputerlab jupyter-lab 

Jupyter Lab

JupyterLab больше напоминает полноценную среду разработки, позволяя вам, помимо ноутбуков, редактировать скрипты Python, текстовые файлы и многое другое.

Поддержка языков .NET

Jupyter поддерживает много различных языков программирования в дополнение к Python. Если вы хотите использовать C# или F#, вы можете установить .NET Interactive. Установка поддержки .NET для Jupyter описана здесь

Используем Visual Studio Code

Редактировать и исполнять ноутбуки в браузере — не лучшая идея. Намного больше возможностей доступно при использовании Visual Studio Code, в которой есть отличная поддержка Jupyter Notebooks, с возможностью просмотра значений переменных, отладки и т.д. Для выполнения ноутбуков, вам нужно будет установить расширение Python (или расширение .NET, для C#/F#). Вам также понадобится установленное на вашем компьютере Python-окружение, описанное в предыдущем разделе.

Jupyter Notebook in VS Code

Вот ещё немного документации по использованию Jupyter в VS Code.

Установка Python на ваш компьютер — хорошее решение в долгосрочной перспективе, но если вы хотите запустить ноутбук по-быстрому — имеет смысл использовать облачное окружение. Вам не придётся ничего устанавливать на свой компьютер, и вы сможете наслаждаться работой уже через несколько минут. Иногда имеет смысл использовать облачные окружения даже тогда, когда у вас есть Python — например, чтобы избежать конфликта библиотек и запустить ноутбук в “чистом” окружении.

MyBinder

MyBinder.org позволяет вам создать виртуализированное (точнее, контейнеризованное) окружение Jupyter из любого GitHub-репозитория. Вы просто вводите GitHub URL, а Binder создаст контейнер и запустит среду Jupyter. Многие репозитории с ноутбуками даже содержат кнопку Launch Binder, позволяющую вам открыть проект в Binder автоматически.

Binder Welcome Screen

Binder попытается создать окружение, наилучшим образом подходящее для вашего проекта. Например, если в репозитории есть файл requirements.txt с описанием необходимых библиотек, они будут автоматически установлены. Более тонко можно настраивать конфигурацию с помощью файлов в директории binder — вплоть до описания Docker-контейнера, который необходимо собрать для запуска.

GitHub Codespaces

GitHub Codespaces — это новая встроенная в GitHub возможность открывать любой репозиторий в виртуализированном облачном окружении, доступном через среду VS Code в браузере или настольной версии. В настоящий момент Codespaces функционируют в режиме бета-тестирования, предоставляя индивидуальным пользователям некоторый объем бесплатных вычислительных ресурсов.

Codespaces Open Dialog

Datalore, CoCalc и др.

  • JetBrains Datalore предоставляет некоторый объем бесплатных вычислительных ресурсов (в настоящий момент — 120 часов в месяц), а также некоторое количество GPU. Вам придётся предварительно загрузить ваши ноутбуки в рабочую область Datalore.
  • CoCalc — это полноценное окружение для специалистов по Data Science, поддерживающее несколько популярных языков, таких как R, Julia и Sage, систему символьной компьютерной алгебры. Вы также можете запускать ограниченный набор GUI-приложений Linux и редактировать тексты в LaTeX. Я ранее писал про CoCalc в моей заметке про использование систем символьной алгебры для школьников.
  • Про Google Colab вы скорее всего и так уже знаете, поэтому я не буду здесь его подробно описывать.

Заключение

  • Установить Python-окружение на ваш компьютер, и использоват интерфейс Jupyter/JupyterLab в браузере, или Visual Studio Code
  • Запустить в облачной среде онлайн, используя Binder, или одну из описанных выше опций.

У обоих подходов есть свои позитивные и негативные стороны, и я надеюсь, что после прочтения этой заметки вы сможете легко выбрать для себя оптимальный способ запуска Jupyter Notebooks.

Dmitri Soshnikov 2021-09-08 EDUCATION
jupyter notebooks

Как открыть Jupyter Notebook на Windows

Если вы хотите начать изучать Python или уже являетесь опытным разработчиком, то Jupiter Notebook – это отличный инструмент для работы с кодом, визуализации данных и написания документации. Но как открыть Jupiter Notebook на Windows? В этой пошаговой инструкции я расскажу вам, как установить и запустить Jupiter Notebook на вашем компьютере.

Первый шаг – установка Python. Для запуска Jupiter Notebook вам необходимо иметь установленный Python на вашем компьютере. Если у вас уже есть Python, убедитесь, что он установлен в системной переменной PATH. Если у вас нет Python, вы можете скачать его с официального сайта python.org и установить.

Далее, вы должны установить Jupiter Notebook. Откройте командную строку и введите команду pip install jupyter. Если у вас еще не установлен pip, установите его с помощью команды python -m ensurepip —upgrade. После установки Jupiter Notebook, проверьте, что он установлен правильно, введя команду jupyter notebook.

Теперь, когда у вас установлен и запущен Jupiter Notebook, вы можете открыть его в своем браузере. В браузере откроется вкладка с домашней страницей Jupiter Notebook. Вы можете создать новый ноутбук, открыть существующий или выполнить другие действия непосредственно в интерфейсе Jupiter Notebook.

Теперь вы знаете, как открыть Jupiter Notebook на Windows. Начните использовать этот мощный инструмент для разработки и анализа данных. Установите Python, установите Jupiter Notebook и начните писать код и создавать визуализации уже сегодня!

Установка Python на Windows

1. Перейдите на официальный сайт Python по ссылке https://www.python.org/downloads/

2. На открывшейся странице выберите версию Python, которую необходимо установить. Рекомендуется выбирать последнюю стабильную версию Python 3.x.x.

3. Нажмите на ссылку загрузки для выбранной версии Python.

4. В появившемся окне установщика выберите опцию «Add Python to PATH» и нажмите на кнопку «Customize installation», чтобы настроить дополнительные параметры установки.

5. В новом окне оставьте все параметры по умолчанию или настройте их по своему усмотрению.

6. Нажмите на кнопку «Install» и дождитесь завершения установки Python.

7. После завершения установки, проверьте правильность установки, открыв командную строку и введя команду «python —version». Если выводится версия Python, значит установка прошла успешно.

Теперь у вас установлен Python на операционной системе Windows и вы готовы к работе с Jupiter Notebook.

NeilAlishev / Instruction.md

Save NeilAlishev/b774abcd8cc7eaa2355f479c56733e59 to your computer and use it in GitHub Desktop.

Решение проблемы с запуском Jupyter Notebook

Это очень частая проблема, которая появляется на некоторых ОС. Дело в том, что среда разработки запустилась, но браузер не открылся автоматически.

Как решить эту проблему?

В первую очередь, попробуйте запустить Anaconda Navigator с правами администратора (правой кнопкой мыши нажать на иконку Anaconda Navigator, во всплывающем меню выбрать «Запуск от имени администратора»). Теперь, запустите Jupyter Notebook.

Если все равно не открывается окно браузера, выполните инструкции описанные далее.

  1. Запустите программу, которая называется CMD.exe Prompt (может также называться Anaconda Prompt), нажав на Launch. Эта программа находится тут же, в Anaconda Navigator, рядом с программой Jupyter Notebook. После нажатия на Launch, должна открыться командная строка. Если этой программы нет в Anaconda Navigator, можно найти программу «Anaconda Prompt» на компьютере с помощью обычного поиска по программам.
  2. В этой командной строке мы должны выполнить команду jupyter notebook list (если команда не сработала, попробуйте сначала выполнить команду jupyter notebook list -V , а потом уже команду jupyter notebook list )
  3. Вышеупомянутая команда показывает тот адрес, по которому мы сможем получить доступ к нашей среде разработки. Адрес имеет вид: http://localhost:8888/?token=СЛУЧАЙНАЯ_ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ_БУКВ_И_ЦИФР

Вам необходимо скопировать этот адрес, вставить его в адресную строку вашего браузера и перейти на эту страницу. После этого откроется среда разработки Jupyter Notebook. Можно работать.

Чтобы скопировать адрес из командной строки Windows, необходимо кликнуть правой кнопкой мыши в любом месте командной строки. В выпадающем меню надо выбрать пункт «пометить». После этого, можно будет выделить курсором интересующий нас адрес. После того, как адрес будет выделен, надо нажать на клавишу Enter на вашей клавиатуре. Готово — адрес скопирован в буфер обмена. Можно его вставлять в адресную строку браузера.

ОС Linux или Mac OS: Надо просто открыть терминал и там написать jupyter notebook Полученный адрес надо скопировать в адресную строку браузера.

P.S. Если Jupyter Notebook так и не запустился, можно использовать среду разработки PyCharm. Эта среда разработки ничуть не хуже, чем Jupyter Notebook, и тоже отлично нам подойдет.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *