[PYTHON] Für diejenigen, die Jupyter Notebook bereits nach 1 Sekunde verwenden möchten, da sie das Passwort nicht kennen

Sie kennen Ihr Passwort nicht, verwenden Sie jetzt Jupyter Notebook! Es ist für diejenigen, die es sind.

Es ist vielmehr ein Memorandum für mich.

Eigene Umgebung

Docker-toolbox on virtualbox on Windows 10

Holen Sie sich das Docker-Image (ignorieren Sie diejenigen, die dies tun)

$ docker pull jupyter/datascience-notebook

Vorerst habe ich mich für das "jupyter / datascience-notebook" entschieden, das verschiedene Elemente enthält. Verwenden Sie Notebook, weil es in Ordnung ist! Ich denke, dass "Jupiter / Notebook" in Ordnung ist.

Container-Start

docker run -d --name notebook -p 8888:8888 -v /c/Users/[User]/[Work]:/home/jovyan/work -e GRANT_SUDO=yes jupyter/datascience-notebook

Geben Sie unter "[Benutzer] / [Arbeit]" Ihren eigenen Benutzernamen und Arbeitsordner an. Da es mit der Option "-v" für Datenpersistenz und Dateifreigabe angegeben ist, Wenn Sie es nicht brauchen, nehmen Sie dieses "-v ~ jovyan / work".

Verbinden Sie sich mit der Hülle im Behälter

$ docker exec -it [Container ID] /bin/bash
jovyab@<Container ID>:~/work$

Sie können "[Container ID]" mit "$ docker container ls" überprüfen. Es mag für diejenigen, die es wissen, offensichtlich sein, aber Sie müssen nur die ersten ein oder zwei Zeichen eingeben (es sei denn, Sie tragen etwas anderes).

Wenn Sie mehr über den Befehl "exec" usw. erfahren möchten Gehen Sie zu Unterschied zwischen Operation Anhängen und Ausführen im Docker-Container - Qiita.

Starten Sie Jupyter Notebook

jovyab@<Container ID>:~/work$ jupyter notebook list
Currently running servers:
http://localhost:8888/?token=<Zeichen> :: /home/jovyan/work

Wenn Sie das obige "http: // ～ " kopieren und in den Browser einfügen und darauf zugreifen, sollte es ausgeführt werden.

• Wenn Sie eine Docker-Maschine usw. verwenden, ändern Sie "localhost" entsprechend. (Ich bin 192.168.99.100)

Es sollte jetzt laufen!