Loading... 首先感谢以下教程，我是总结他们的 [在Ubuntu系统下怎么切换Python的版本？](https://www.zhihu.com/question/265563152) [Anaconda conda常用命令：从入门到精通](https://blog.csdn.net/chenxy_bwave/article/details/119996001) [Ubuntu下创建新用户](https://blog.csdn.net/taolusi/article/details/81304057) [启动终端后自动进入conda环境](https://blog.csdn.net/Crazy_zh/article/details/105234816) **[Ubuntu20.04云服务器安装配置Jupyter Lab](https://zhuanlan.zhihu.com/p/561251985#:~:text=%E2%9D%9A%20%E5%AE%89%E8%A3%85%20Jupyter%20Lab%201%201.%20%E4%BA%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E7%8E%AF%E5%A2%83%20%E2%96%B8,...%208%2011.%20%E5%AE%89%E8%A3%85%20Python%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%2F%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%BA%93%20...%20%E6%9B%B4%E5%A4%9A%E9%A1%B9%E7%9B%AE)** # 安装多版本的python ## Install 比如要安装Python 3.x 版本，您可以使用“deadsnakes”团队 PPA，其中包含为 Ubuntu 打包的最新 Python 版本。 ``` sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa sudo apt update sudo apt install python3.x ``` 如果您想在 Ubuntu 系统中安装特定的 Python 版本或多个版本的 Python，只需运行以下命令并输入所示的 Python 版本号即可。 ``` sudo apt install python3.10 sudo apt install python3.9 sudo apt install python3.8 sudo apt install python3.7 sudo apt install python3.6 ``` 要查看系统上安装的所有 Python 二进制文件的列表，请运行以下 ls 命令。 `ls -l /usr/bin/python*` 列出 Python 二进制文件 使用以下命令检查Python版本。 `python -V` 要使用Python 3.x， 请调用以下命令。 `python3.x` 要退出 Python 解释器，请键入以下命令并按 Enter`quit()`或者`exit()` 设置默认版本如果您在 Ubuntu 系统中安装了多个版本的 Python，并且只想将一个版本设置为默认版本，那么您需要执行一些额外的步骤，如图所示。 ``` python3 --version sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.10 1 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.11 2 sudo update-alternatives --config python3 python3 --version ``` # 安装anaconda ## 新建用户 `sudo adduser jupyterlab` 切换到新用户 ``` su jupyterlab cd ~ ``` ## 下载安装Anaconda 进入 Ubuntu，自己新建下载路径，输入以下命令开始下载 注意，如果不是 x86_64，需要去[镜像看对应的版本](https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A) ``` wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate ``` 输入命令`bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh` 回车后查看许可证，按q退出许可证，然后输入 yes 表示同意 确认安装的路径，一般直接回车安装在默认的 /home/你的名字/anaconda3 等待一会，等到出现installation finished.Do you wish to update your shell profile to automatically initialize conda?这句话时，输入yes并回车。 很快就安装完毕。输入 yes 来确认使用 conda init 来启动 ## 启动环境变量 如果现在输入 conda，会显示找不到命令 需要启动已经修改环境变量，输入以下命令（以后都不用再 source 了，因为启动 Ubuntu 会自动 source） `source ~/.bashrc` 这时候会发现出现了 (base) 如果你查看 ~/.bashrc，可以看到已经添加了 conda ## 启动终端后自动进入conda环境 可以通过配置auto_activate_base关闭自动进入conda基础环境： `conda config --set auto_activate_base false` 如要开启，将其设为true就可以了： `conda config --set auto_activate_base true` 另： 可通过`conda config -h`查看帮助信息，通过`conda config --show`查看全部配置。 # 安装 Jupyter Lab ``` conda install jupyterlab ``` ## 准备 Jupyter Lab 密码 ``` python // 进入 Python 环境 >>> from notebook.auth import passwd >>> passwd() # 输入自己想要设置的密码（重复）得到类似 'argon2:...'的加密串，保存备用 'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$tuOUUSE/KyCKtjW6HmLLvg$WJWRe2O/TDJheuzPcWebZcXkSe8aoW8hsZQrKAyeGxQ' >>> quit() # 退出 Python 环境 ``` ### 配置 Jupyter Lab 端口访问 ``` jupyter lab --generate-config // 创建配置文件 cd ~/.jupyter vim jupyter_lab_config.py // 编辑配置文件 ``` 根据自己需求更新以下内容，具体位置请使用“/字符串”进行搜索。 ``` c.ServerApp.allow_origin = '*' c.ServerApp.allow_remote_access = True c.ServerApp.ip = '0.0.0.0' // 默认是 localhost c.ServerApp.notebook_dir = '/home/ubuntu/workspace' // 项目文件夹 c.ServerApp.password = 'xxxxxx' // 刚生成的类似 'argon2:...' 的加密串 c.ServerApp.open_browser = False // 禁止浏览器打开 c.ServerApp.port = 8080 // 端口 随自己选择即可 ``` `cat xxx.xxx|grep -v "#" |grep -v "^$"` 查看配置文件 > 注：部署在云服务器需要检查是否在防火墙（安全组）开放你配置的端口 ## 运行 Jupyter Lab jupyter lab > 注：若选择 IP 直连，且已在防火墙开放对应端口，即可使用 IP:8080(端口) 访问 ## 开启插件管理器 ``` conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions ``` ❚ 注：安装完成后再次运行 Jupyter Lab 将会有 GUI，此处不再赘述 ## 设置中文（简体）语言 ``` pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN ``` > 安装完成后再次运行 Jupyter Lab 需要在菜单栏选择 【设置】→ 【语言】→ 【中文(简体,中国)】 ，将会自动重载页面，配置完成！ ## 安装 Nodejs（安装插件需要） ``` conda install -c conda-forge/label/cf202003 nodejs ``` ## 添加 Julia 编程语言（可选） 获取 Julia 编程语言压缩包并解压 ``` wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia-releases/bin/linux/x64/1.9/julia-1.9-latest-linux-x86_64.tar.gz tar -xzvf julia-1.9-latest-linux-x86_64.tar.gz ``` 配置 Julia 环境 ``` vim ~/.bashrc ``` 在文件末尾添加以下内容 ``` export PATH=$PATH:/home/你的名字/julia-1.8.0-rc4/bin // 添加环境变量 export JULIA_PKG_SERVER=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia // 添加清华源为 Julia 包源 ``` 立刻加载更新后的设置，使之生效 ``` source ~/.bashrc ``` 配置 Jupyter 内核 ``` julia // 进入 Julia 环境 julia> using Pkg julia> Pkg.add("IJulia") julia> exit() // 退出 Julia 环境 ``` ## 重新安装python3-apt(不报错就不用) ``` sudo apt remove python3-apt sudo apt autoremove # 此命令慎用，可以先不输入它，看能否解决问题 sudo apt autoclean sudo apt install python3-apt ``` ## mamba报错(如果) [安装conda加速工具mamba](https://zhuanlan.zhihu.com/p/644948686) ## 配置 C/C++ 内核（可选） 安装 C++ 内核 ``` mamba install xeus-cling -c conda-forge ``` 安装 C 内核 ``` pip install jupyter-c-kernel install_c_kernel --user ``` ## 安装 Python 数据科学/机器学习常用库 ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch pip install numpy conda pandas scipy matplotlib pip install joblib pip install -U scikit-learn pip install simplejson pip install networks networkx pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python opencv-python-headless pip install Seaborn pip install Keras ``` [pip下载慢](https://zhuanlan.zhihu.com/p/462683444) ## 配置多版本的环境 ``` conda create juypter-1 # 创建环境 conda activate jupyter-1 # 进入环境 conda install jupyterlab # 再装一遍juypterlab conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions #插件管理器 jupyter lab # 启动jupyterlab，不用再配置了 ``` 如果想修改配置，可以执行以下代码 ``` cp /home/jupyterlab/.jupyter/jupyter_lab_config.py /home/jupyterlab/jupyter-1/jupyter_lab_config-1.py jupyter lab --config==/home/jupyterlab/jupyter-1/jupyter_lab_config-1.py # 运行jupyterlab ``` 关闭终端不挂断启动 ``` nohup jupyter lab --config==/home/jupyterlab/jupyter-1/jupyter_lab_config-1.py > jupyter-1.log 2>&1 & ``` # 自启动 ## 配置Jupyter Lab开机自启动（方法1 可选） 新建 jupyter.service 文件并编辑 ``` sudo vim /etc/systemd/system/jupyter.service ``` 添加以下内容（以自己的配置为准） ``` [Unit] Description=Jupyterlab After=network.target [Service] Type=simple ExecStart=/home/jupyterlab/anaconda3/bin/jupyter-lab --config=/home/jupyterlab/.jupyter/jupyter_lab_config.py --no-browser # 记得把jupyterlab改成你的用户名 User=ubuntu Group=ubuntu WorkingDirectory=/home/ubuntu/workspace Restart=always RestartSec=10 [Install] WantedBy=multi-user.target ``` 其中`/home/jupyterlab/anaconda3/bin/jupyter-lab`可以通过如下方式获得 ``` cd ~ ls #可以看见anaconda3 cd anaconda3 cd bin ls |grep jupyter #可以看见jupyter-lab pwd #获得路径 ``` ## 设置开机自启动 ``` sudo systemctl enable jupyter ``` 其他相关控制命令 ``` sudo systemctl start jupyter #（启动） sudo systemctl stop jupyter #（停止） sudo systemctl restart jupyter #（重启） ``` 该方法存在启动后扩展管理器错误问题（如下所示）： 与服务器扩展通信出错。请参考文档 以确保它已启用。 原因： Error: 500 (Internal Server Error) > 注：该错误 仅对 插件管理器的网络连接有影响，不影响 Jupyter Lab 的正常使用！ # 配置 Jupyter Lab 后台启动不挂断（方法2 可选） 新建 jupyter-start.sh 文件并编辑 ``` vim jupyter-start.sh ``` 添加以下内容（以自己的配置为准） ``` #!/bin/sh /bin/echo $(/bin/date +%F_%T) >> /home/jupyterlab/startup.log nohup /home/jupyterlab/anaconda3/bin/jupyter-lab --allow-root > jupyter.log 2>&1 & ps -le | grep jupyter exit 0 ``` 启动 Jupyter Lab （关闭终端不挂断） ``` bash jupyter-start.sh ``` <!-- ## 启动其它环境 ``` #!/bin/sh cd /home/jupyterlab/jupyter-1/ su jupyterlab conda activate jupyter-1 conda env list pwd /bin/echo $(/bin/date +%F_%T) >> /home/jupyterlab/startup.log nohup jupyter lab --config==/home/jupyterlab/jupyter-1/jupyter_lab_config-1.py > /home/jupyterlab/jupyter-1/jupyter-1.log 2>&1 & ps -le | grep jupyter exit 0 ``` --> ## 关闭nohup启动的进程 ``` ps -ef |grep nohup kill PID ``` Last modification：December 13, 2023 © Allow specification reprint Like 如果觉得我的文章对你有用，请留下评论。