Ich habe eine super einfache Version gemacht. https://github.com/y-sama/cloud9 Hauptsächlich können Jupyter, Pandas, Scikit-Learn und Tensorflow verwendet werden.
git clone https://github.com/y-sama/cloud9.git
bash cloud9/init.sh
Introduction
Ich habe kürzlich gehört, dass Sie Jupyter irgendwo in die Online-IDE Cloud9 aufnehmen können. Es gibt einen vorhergehenden Artikel, aber ich werde ihn für mich selbst neu organisieren.
Ich denke, es dauert weniger als 10 Minuten, bis die schnellste Einstellung die Sicherheit ignoriert, und weniger als 30 Minuten für verschiedene Einstellungen. Die kostenlose Festplatte, die mit Cloud9 verwendet werden kann, ist 2 GB groß, aber ich verwende ungefähr 1,6 GB. Leider kann Tensorflow nicht installiert werden, da es Speicherplatz beansprucht. Da es sich um einen einzelnen Kern handelt, kann er nicht ernsthaft berechnet werden. Es reicht jedoch aus, wenn Sie sich für Jupyter interessieren, Pandas ausprobieren oder Scikit-Lernprogramme durchführen möchten.
Sie benötigen lediglich Ihre E-Mail-Adresse. https://c9.io/signup
Geben Sie einfach einen Namen oder etwas ein.
Bisher ** 1 Minute **
Erstellen Sie einen geeigneten Arbeitsbereich. Derzeit sind die Einstellung "Privat" und die Vorlage auf "Python" eingestellt, aber alles ist in Ordnung. Es dauert eine Weile, bis die virtuelle Maschine gestartet ist.
Bisher ** drei Minuten **
git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
pyenv install anaconda3-4.0.0
pyenv rehash
pyenv global anaconda3-4.0.0
Anaconda wird heruntergeladen, aber es dauert ungefähr 3 Minuten.
Bis hierher ** 6 Minuten **
jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8080 --no-browser
Sicherheit ist super süß, aber vorerst funktioniert es.
https://<workspace>.<username>.c9users.io
Sie können von auf auf Jupyter zugreifen. Da es sich um https handelt, seien Sie nur dort vorsichtig.
Bis hierher ** 7 Minuten ** Am schnellsten können Sie die Umgebung in weniger als 10 Minuten vorbereiten: Lachen:
Wenn Sie Miniconda anstelle von Anaconda haben, können Sie wahrscheinlich so viel hinzufügen.
conda install jupyter scikit-learn bokeh seaborn pandas dask networkx numba pep8 pillow scikit-image sqlalchemy sqlite statsmodels sympy xlrd xlsxwriter xlwt
Sie sollten so viel um Anaconda setzen.
conda update conda #Die Version von conda wird häufig verwendet, überprüfen Sie sie daher vorerst
echo 'alias activate="source $PYENV_ROOT/versions/anaconda3-4.0.0/bin/activate"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
conda install seaborn #Es ist nicht in Anakonda, also werde ich es einsetzen
** Auf Cloud9 kann von überall aus zugegriffen werden. Es ist daher besser, ein Kennwort festzulegen. ** ** **
--Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei
mkdir ~/workspace/jupyter
jupyter notebook --generate-config
#>>> Writing default config to: /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
python -c "from notebook.auth import passwd;print(passwd())"
#>>> Enter password: #Geben Sie das Passwort für den Zugriff auf Jupyter ein
#>>> Verify password:
#>>> 'sha1:......' #Kopieren Sie nach sha
vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
| Änderungen | Ursprünglicher Wert | Nach der veränderung |
|---|---|---|
| c.NotebookApp.ip | 'localhost' | '*' |
| c.NotebookApp.notebook_dir | null | '/home/ubuntu/workspace/jupyter' |
| c.NotebookApp.open_browser | True | False |
| c.NotebookApp.port | 8888 | 8080 |
| c.NotebookApp.password | null | 'sha1:......' #Die Hash-Zeichenfolge von früher |
Dies ist auch in Bezug auf die Sicherheit schwach. Wenn Sie Jupyter also ständig ausführen möchten, beschränken Sie Ihre IP-Adresse.
Wenn Sie .py oder .ipy in ~ / .ipython / profile_default / startup platzieren, wird es beim Start des Ipython-Kernels geladen.
Wenn Sie eine Datei wie "00_start.ipy" einfügen, müssen Sie sie nicht jedes Mal eingeben, wenn Sie Jupyter starten. Das ist also ganz einfach. Das .ipy-Format kann auch ipython magic-Befehle schreiben.
00_start.ipy
import os,sys
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline
Verschiedene IPython-Erweiterungen, Erweiterung RISE für die Präsentation, Dokumentensuche jupyter_cms in Jupyter.
cd ~/
git clone https://github.com/ipython-contrib/IPython-notebook-extensions
cd IPython-notebook-extensions
python setup.py install
cd ../
git clone https://github.com/damianavila/RISE
cd RISE
python setup.py install
pip install jupyter_cms
jupyter cms quick-setup --sys-prefix
[Qiita-Artikel] von IPython-Notebook-Erweiterungen (http://qiita.com/sasaki77/items/30a19d2be7d94116b237) Drag & Drop ist bequem.
jupyter notebook
Wenn Sie die Datei mit jupyter.sh speichern und einmal ausführen, ist dies einfacher, da Sie sie ab dem nächsten Mal mit einem letzten Lauf starten können.
Fügen Sie es in Jupyter mit https: // <workspace>. <Username> .c9users.io ein.
Es ist das Beste als Spielzeug.
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