1.前言

学生党学习需要，加之笔记本太过笨重，因此萌生了搭建云服务器的想法，所以决定用云服务器搭建一个在学校“配置落后”的实验室也能使用的Jupyter环境。

参考：从零开始的 Jupyter 云服务器完全搭建指南_青桔_搬砖中的博客-CSDN博客_jupyter服务器搭建0. 前言由于移动工作的需要，相比于把代码环境放在本地我一直更倾向于将其放在云端。毕竟即使用手机和 iPad 也能随时使用和电脑相同的开发体验这实在是太棒了不是吗。因此这段时间为了写作业和做一点自己的小项目，我决定用云服务器搭建一个随时可用的在线 Jupyter 环境，用来写 Python 和 Julia 。由于网上各类教程里五花八门的错误，中间也走了一些弯路，因此在这里记录一下，也分享给需要的其他朋友。本篇文章主要包括的部分有：搭建环境的前期准备Jupyter 环境的简单安装给 .https://blog.csdn.net/weixin_43211757/article/details/111878786

2.搭建环境的前期准备

1.腾讯云服务器的购买，完成云服务器配置，这里采用Ubuntu20.04操作系统

2.SSH远程登陆：

使用MobaXterm工具进行远程的登陆管理，MobaXterm下载官网，选择Free即可

(https://mobaxterm.mobatek.net/)

3.安装 Conda 并更换国内源

一般来说各大服务商的云服务器 Ubuntu 镜像都已经内置更换好了 apt 源，就如我选择的是腾讯云 CVM，那么里面的 apt 走的就是腾讯源；因此一般并不需要将 apt 源更换到国内源。如果有需要的朋友可以将其更换至清华源，上面已经有完整的教程，这里不再赘述。不过在安装前理应先升级一下：

$ su  # 切换到 root 用户
$ apt update && apt upgrade

顺便可以看看vim是否可以使用~~

切换 Conda 源为清华源

由于国外源的下载速度过慢，我们将 Conda 的源切换到清华 Tuna 镜像站。首先我们来修改用户目录下的 .condarc 文件：

$ vim ~/.condarc

如果你的系统镜像丧心病狂地没有集成 vim 那么请自行安装一下或者使用 vi 将就。如果连 vi 都没有请使用 nano 。如果连 nano 都没有还不会安装请上门把服务商的公司砸烂。打开后按 i 进入 Insert 模式，向内输入：

channels:- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_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/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

之后按下 esc 退出 Insert，并输入 :wq! 来退出并保存编辑。之后运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

4.配置Python环境

使用wget命令在线下载：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

完成下载之后，进行安装命令：（注意根据自己版本写）

bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

由于没有加入路径输入以下指令：

export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH

激活命令：

#重新加载配置文件
source ~/.bashrc

conda创建Python3.7虚拟环境：

conda create -n py37 python=3.7

激活环境：conda activate py37

查询conda，和python的版本：

conda -V
#记住是大写V
python -V

如果我们需要关闭该虚拟环境的话，可以执行命令：
conda deactivate

5.开通jupyter环境

Linux安装jupyter notebook

1.生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

2、输入ipython,生成密钥，记住输入密码，记录生成的密钥，就是‘sha1:…’这一串，最后再输入quit退出即可。

from notebook.auth import passwdpasswd()

3.设置 Jupyter 配置文件

使用ifconfig命令查看ip地址并记下

参考：N.S.A的操作

我们给 Jupyter 创建一个设置文件，并打开

(base)$ jupyter notebook --generate-config
(base)$ cd ~/.jupyter # 进入 jupyter 配置目录
(base)$ vim jupyter_notebook_config.py # 打开配置文件

修改Jupyter_notebook_config.py该配置文件

在文件末尾加上：

c.NotebookApp.ip = 'xxx.xxx.xx.xx'     # 设置访问IP，使用ifconfig查看到的ip
c.NotebookApp.open_browser = False    # 默认不自动打开浏览器
c.NotebookApp.password = ''          # 输入刚刚生成的密钥
c.NotebookApp.port = 8888          # 设置端口， 其他端口应该也是可以的

运行jupyter notebook

1.运行如下命令打开Jupyter

jupyter notebook --allow-root

参考：N.S.A

打开浏览器使用：IP:端口就可以访问了。

但是，在服务器中我们需要Jupyter启动后在后台运行，则可以使用下面的命令。

nohup jupyter notebook --allow-root >/dev/null 2>&1 &

（1）服务器端口开放及防火墙开放

参考：Y_LightHouse

点击确定，开放该端口。

（2）有时会出现端口已经开放，但是Jupyter就是无法访问的情况。有可能是服务器防火墙未开通端口的原因。

# 查看防火墙状态
firewall-cmd --state
# 添加端口号
firewall-cmd --zone=public --add-port=端口号/tcp --permanent
# 更新状态
firewall-cmd --reload

Jupyter 灵活切换运行环境

为jupyter notebook安装nb_conda，命令如下：

conda install nb_conda

参考：N.S.A

注：关闭服务方法可参考：Linux nohup命令详解Linux nohup命令详解nohup命令及其输出文件今在linux上部署wdt程序，在SSH客户端执行./start-dishi.sh,启动成功,在关闭SSH客...https://blog.csdn.net/qq_33836092/article/details/108999693

如何上传文件夹到jupyter服务器

参考：上传文件夹到jupyter服务器_Kevinxgl的博客-CSDN博客_jupyter上传文件夹

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