Jupiter не работает python

Русские Блоги

Ядро Jupyter Notebook не может запустить / перезапустить

Ошибка ядра Win10 Jupyter Notebook или проблемы с запуском

Описание проблемы Jupyter Notebook

Моя операционная среда

[ √ ] Следует отметить, что моя установка на python под win10 установлена ​​напрямую, а не в среде anaconda.

Описание проблемы

Предварительные условия: среда Python зависит от успешной установки!
В Windows 10 работает терминал cmd

Перейдите в браузер и откройте файл с расширением .ipynb. В правом верхнем углу всегда отображается

Или, щелкнув параметр перезагрузки под параметром ядра, всегда не запускается нормально.

Решение для запроса

Перечисленные решения бесполезны для меня и могут быть полезны только для справки!

Способ 1

• ссылка
  https://blog.csdn.net/buct_zc/article/details/80317874
• Описание метода

1. Сначала проверьте установленное ядро ​​и местоположение, используя список спецификаций ядра jupyter.
2. Перейдите в каталог ядра установки и откройте файл kernel.jason, чтобы увидеть путь к компилятору Python.
3. Если он неверно изменен на правильный путь установки, мой измененный путь будет следующим: Если он неправильно изменен на правильный путь установки, мой измененный путь будет выглядеть так: «
4. Перезапустите ноутбук Jupyter: jupyter notebook

• Децентрализованная периферия：
  Мой персональный компьютер нормально работал под управлением jupyter notebook, и оригинальный файл kernel.jason этим способом не изменяется!

Согласно методу модификации этого метода, он должен быть изменен как:

Тем не менее, я не вносил никаких изменений после модификации, и проблема все еще существует, и файл kernel.jason был проверен после нормальной работы. Никаких изменений не было, поэтому предполагается, что у этого блоггера была проблема во время процесса установки и настройки python, или было много Версия Python, поэтому вам нужно указать путь к Python в блокноте jupyter!

Способ 2

• ссылка
  https://blog.csdn.net/buct_zc/article/details/80317874
• Описание метода
  Переустановите блокнот jupyter, конкретные шаги

1. Открыть: anaconda prompt
2. Удаление: conda uninstall jupyter notebook
3. Установка: conda uninstall jupyter notebook

• Децентрализованная периферия
  Поскольку я не использовал anaconda для установки среды python, я не буду комментировать здесь.

Способ 3

• ссылка
  https://github.com/jupyter/notebook/issues/3708
• Описание метода
  Следуя инструкциям других блогов, вы можете напрямую выполнить:

Полный метод, предоставляемый github:

• Децентрализованная периферия
  Решение этой проблемы — для проблемы во время процесса установки ядра, а также для метода установки anaconda. Кроме того, следующие шаги python2

Мое решение

Как старик, который редко использует ноутбук Jupyter (на самом деле ленивый, мне нравится добавлять test.py непосредственно в код проекта), через некоторое время я обнаружил, что все проблемы будут отображаться в терминале win. ! (Я вытаскиваю это и ухмыляюсь один).
Сначала перечислите проблемы, возникающие при установке, в соответствии с онлайн-методом:

В настоящее время проблема уже возникла. Последняя строка:

Я не заметил эту строку в начале. Если вы видите ее здесь, вы можете попытаться увидеть, какая ошибка отображается в вашем терминале cmd, вместо того, чтобы копировать и вставлять код выполнения в соответствии с онлайн-поговоркой.
Мой блокнот jupyter всегда запускается, чтобы показать, что запуск или перезапуск ядра недопустим. Именно из-за этой проблемы решение здесь:
Решение проблемы с Prompt_toolkit на github
Проблема в том, что prompt_toolkit не установлен, так что установите его, просто установите git под cmd:

После того, как установка все еще проблематична, продолжите установку:

После установки этих двух приложений запуск ноутбука jupyter оказался простым: похоже, это не проблема ядра, но ваша компьютерная среда не полностью установлена.

Эй, чтобы подвести итог

Умейте выявлять собственные проблемы, информация в Интернете запутана, и вы не должны слепо следовать этой тенденции! !

Источник

Как настроить Jupyter Notebook для Python 3

Jupyter Notebook — это командная оболочка для интерактивных вычислений. Этот инструмент может использоваться не только с Python, но и другими языками программирования: Julia, R, Haskell и Ruby. Он часто используется для работы с данными, статистическим моделированием и машинным обучением.

В статье мы рассмотрим, как настроить Jupyter Notebook для локального запуска или запуска на сервере под управлением Ubuntu 16.04. Этот инструмент поможет создавать файлы (notebooks), которые содержат не только компьютерный код, но и другие элементы (заметки, уравнения, диаграммы, ссылки и т.д.), которыми можно потом поделиться с заказчиками или друзьями.

После прочтения этой статьи вы будете знать, как запускать код Python 3 при помощи Jupyter Notebook локально или на удалённом сервере.

Требования

Нам понадобится среда программирования для Python 3, установленная либо на локальной машине, либо на сервере Ubuntu 16.04.

Шаг 1. Установка Jupyter Notebook

Jupyter Notebook можно установить при помощи пакетного менеджера pip .

В статье будет использоваться виртуальное окружение с именем my_env . Для установки пакета для работы с виртуальным окружением введите следующую команду в терминале:

Теперь мы готовы создать виртуальное окружение. Выбираем каталог, в который все будет установлено, или создаем новый каталог с mkdir :

Как только вы переместитесь в нужную вам директорию, введите следующую команду в терминал:

По сути, pyvenv создает новый каталог, содержащий несколько элементов, которые мы можем просмотреть с помощью команды ls :

Для активации виртуального окружения вам осталось ввести последнюю команду:

Затем нужно убедиться, что pip был обновлен до последней версии:

Теперь можно установить Jupyter Notebook следующей командой:

После этой строчки кода Jupyter Notebook будет установлен в активное виртуальное окружение.

Revolut , Moscow, можно удалённо , По итогам собеседования

Следующий шаг предназначен для тех, кто хочет подключиться к веб-интерфейсу, используя SSH-туннелирование.

Шаг 2 (необязательный). Запуск Jupiter Notebook на сервере

Для тех, кто установил Jupyter Notebook на удаленный сервер, нужно подключаться к веб-интерфейсу через SSH-туннель. Приложение использует порт 8888 (или же 8889 ), а SSH-туннель поможет обезопасить соединение с сервером.

SSH-туннелирование с помощью Mac или Linux

Для тех, кто работает с macOS или Linux, нужно выполнить следующую команду в окне терминала:

Команда ssh создаст SSH-подключение, а флаг –L перенаправит порт локального или клиентского хоста на хост и порт уделенного сервера. То есть все, что работает на порте 8888 с серверной стороны, будет работать на порте 8888 вашей локальной машины.

При необходимости можно изменить порт 8888 на один из ваших вариантов, чтобы избежать использования порта, который уже используется другим процессом:

• server_username — имя пользователя на сервере (например, sammy );
• your_server_ip — это IP-адрес сервера.

Например, для имени пользователя sammy и адреса сервера 203.0.113.0 команда будет следующей:

Если после запуска команды ssh -L не появляется ошибка, можно переходить в среду программирования и запустить Jupyter Notebook:

После этого, вы получите результат содержащий URL-адрес. Введите его в окне браузера и перейдите к веб-интерфейсу Jupyter Notebook ( http://localhost:8888 ).

SSH-туннелирование с помощью Windows и Putty

Пользователи Windows могут создать туннель SSH, используя программу Putty.

Сначала нужно ввести URL-адрес сервера или IP-адрес имени хоста, как показано ниже на скриншоте:

Далее нажимаем SSH внизу левой панели, для раскрытия полного меню и нажимаем на слово Tunnels (туннели). Вводим номер локального порта, который будет использоваться для доступа к Jupyter на локальном компьютере. Выбираем порт 8000 или выше, чтобы избежать совпадения портов, используемых другими службами, и указываем назначение как localhost: 8888 , где: 8888 — это номер порта, через который работает Jupyter Notebook.

Теперь нажмите кнопку Add (добавить), и порты должны появиться в списке Forwarded ports (Переадресованные порты):

И после этого переходим по адресу http://localhost:8000 (или любым другим портом, который вы выбрали) в веб-браузере, чтобы подключиться к Jupyter Notebook, работающему на сервере.

Шаг 3. Запуск Jupyter Notebook локально

После окончания установки Jupyter Notebook можно запустить при помощи следующей команды в терминале:

В терминале выведутся логи Jupyter Notebook. При запуске инструмент использует определенный порт. Обычно это 8888 . Для проверки порта, с которым работает Jupyter Notebook, используйте команду, при помощи которой запускался Jupyter Notebook:

Если вы используете Jupyter Notebook на локальном компьютере, а не на сервере, то при открытии веб-приложения Jupyter Notebook должен открыться ваш браузер по умолчанию. Если этого не произошло, можно открыть браузер вручную и перейти к http://localhost: 8888 для подключения.

Если нужно остановить процессы Jupyter Notebook, то нажмите CTRL + C , а потом Y при появлении запроса на закрытие и ENTER для подтверждения.

Вы получите следующий результат:

Jupyter Notebook остановлен.

Шаг 4. Использование Jupyter Notebook

Пришло время начать использование Jupyter Notebook.

Теперь можно подключиться к нему с помощью веб-браузера. Jupyter Notebook — очень мощный инструмент и имеет множество функций. В этом разделе описываются некоторые основные функции, позволяющие начать работу с ним. Jupyter Notebook покажет все файлы и папки в каталоге, из которого он запущен, поэтому, когда начинается работа над проектом, обязательно нужно запускать его из каталога проекта.

Чтобы создать документ выбираем New → Python 3 в верхнем выпадающем меню:

После открытия документа можно запускать код Python в ячейке или использовать язык разметки Markdown. Чтобы изменить первую ячейку для работы с Markdown, нужно нажать в верхней панели навигации Cell → Cell Type → Markdown. Теперь можно создавать заметки с использованием Markdown и даже включать уравнения, написанные в LaTeX, помещая их между символами $$ . Например, попробуем ввести следующую команду в ячейку после включения Markdown:

Чтобы переформатировать Markdown в форматированный текст, нажимаем CTRL + ENTER и получаем следующие результаты:

Также можно использовать ячейки Markdown для написания кода. Для теста напишем небольшое уравнение и выведем результат. Нажимаем на верхнюю ячейку, нажимаем ALT+ENTER для создания ячейки под ней и вводим следующий код в новую ячейку:

Чтобы запустить код, нажимаем CTRL + ENTER и получаем следующие результаты:

Теперь у вас есть возможность импортировать модули и использовать Jupyter Notebook так же, как и в любой другой среде разработки Python!

Вывод

Поздравляем! Теперь вы можете написать воспроизводимый код Python и заметки в Markdown с помощью Jupyter Notebook. Для получения справки по использованию Jupyter Notebook нажмите Help → User Interface Tour в главном меню навигации.

Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.

Перейти к регистрации

Источник

NeilAlishev / Instruction.md

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.

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.

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 )

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.

Источник

Как добавить ядро ​​python3 в jupyter (IPython)

Мои Jupyter ноутбуки установлены с python 2 ядром. Я не понимаю, почему. Я мог что-то испортить, когда делал установку. Я уже python 3 установил. Как я могу добавить это к Jupyter ? Вот скриншот того , что по умолчанию Jupyter insalled с python3 -m install jupyter и открыт в браузере с jupyter notebook выглядит следующим образом :

Это работало для меня на Ubuntu 16.04:

Ссылка на документацию:
Ядра для Python 2 и 3 . Установка ядра IPython — Документация IPython.

Убедитесь, что вы ipykernel установили и используете ipython kernel install для удаления спецификации ядра в правильном месте для Python2. Тогда ipython3 kernel install для Python3. Теперь вы сможете выбирать между двумя ядрами независимо от того, используете ли вы jupyter notebook , ipython notebook или ipython3 notebook (последние два не рекомендуется).

Обратите внимание, что если вы хотите установить для конкретного исполняемого файла Python, вы можете использовать следующий прием:

Это работает, когда используется окружение (venv, conda, . ) и позволяет вам назвать ваше ядро ​​(см. —help ). Так что вы можете сделать

И теперь вы получаете ядро, названное py36-test в ваших выпадающих меню, наряду с другими.

1. Получил ноутбук ipython с Python2 (на Windows7)
2. обновить до Jupyter с pip install -U jupyter
3. установить Python3
4. установите Jupyter снова используя pip3 install jupyter
5. установить ядро ​​Python3, используя ipython3 kernelspec install-self
6. Я наконец получил 2 рабочих ядра.

для последних версий jupyter / ipython : используйте jupyter kernelspec

список текущих ядер

В моем случае установка ядра python3 была нарушена, потому что связанного py3.5 больше не было, его заменили на py3.6

добавить / удалить ядра

Удалять:

Добавьте новый: используя Python, который вы хотите добавить, и указав на питон, который запускает ваш юпитер:

Список еще раз:

подробности

Ядра доступны, перечислены в kernels папке в Jupyter DATA DIRECTORY (см http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/projects/jupyter-directories.html для более подробной информации).

Например, на Macosx это будет /Users/YOURUSERNAME/Library/Jupyter/kernels/

ядро просто описывается kernel.json файлом, например. для /Users/me/Library/Jupyter/kernels/python3/kernel.json

Ядра для других языков

Между прочим, это не совсем связано с этим вопросом, но есть много других доступных ядер . https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels

работает, но в списке kernelspec это не отображается.

Если вы используете дистрибутив anaconda, это работает для меня (на компьютере Macintosh):

Просто примечание к последней команде:

После тестирования в OSX Yosemite с вышеуказанными шагами, ввода jupter notebook и создания новой записной книжки в браузере вы увидите следующий снимок экрана:

У меня работает следующая команда на macOS Sierra (10.12.3)

проверить это с помощью списка спецификаций ядра jupyter Доступные ядра: python3 / Users / admin / Library / Jupyter / kernels / python3 python2 / anaconda2 / share / jupyter / kernels / python2

Я успешно установил ядро ​​python3 на macOS El Capitan (версия ipython: 4.1.0) с помощью следующих команд.

Вы можете увидеть все установленные ядра с jupyter kernelspec list .

Более подробная информация доступна здесь

откройте терминал (или cmd для окна), затем выполните следующие команды: (В окне удалите «source» во второй строке.)

Я попробовал какой-то метод, но он не работает, затем я нашел этот путь. Это работало со мной. Надеюсь, что это может помочь.

У меня был Python 2.7, и я хотел иметь возможность переключиться на Python 3 внутри Jupyter.

Эти шаги работали для меня в командной строке Windows Anaconda:

Теперь после открытия записной книжки ipython с помощью обычной команды для Python2.7, Python3.3 также доступен при создании новой записной книжки.

Для текущего Python Launcher

Если у вас установлен Py3, но по умолчанию установлен py2

Если у вас установлен Py2, но по умолчанию установлен py3

На Ubuntu 14.04 мне пришлось использовать комбинацию предыдущих ответов.

Сначала установите pip3 apt-get install python-pip3

Затем с pip3 установкой Jupyter pip3 install jupyter

Затем с помощью ipython3 установки ядра ipython3 kernel install

Ни один из других ответов не работал для меня сразу на ElementaryOS Freya (на основе Ubuntu 14.04); Я получал

[TerminalIPythonApp] ВНИМАНИЕ | Файл не найден: ‘kernelspec’

ошибка, которую описал quickbug под ответом Мэтта . Я должен был сначала сделать:

sudo apt-get install pip3 , затем

sudo pip3 install ipython[all]

В этот момент вы можете запустить команды, предложенные Мэттом ; а именно: ipython kernelspec install-self и ipython3 kernelspec install-self

Теперь, когда я запускаю ipython notebook и открываю блокнот, я могу выбрать ядро ​​Python 3 из меню Kernel.

Мне удалось установить ядро ​​Python3 помимо Python2. Вот как я это сделал:

• открыть новый блокнот в Jupyter
• скопируйте и запустите две ячейки здесь: Enable-Python-3-kernel

Последнюю рабочую ссылку можно найти здесь .

Я попробовал первый подход. Так как я уже ipykernel установил, просто запуск python3 -m ipykernel install —user решил проблему.

Самое короткое и лучшее решение с моей стороны

Добавление ядра означает, что вы хотите использовать Jupyter Notebook версии Python, которые не отображаются в списке.

Простой подход — запустите ноутбук с требуемой версией Python, предположим, что я python3.7 установил, затем используйте следующую команду из терминала (cmd) для запуска ноутбука:

Иногда вместо python3.7 установки с псевдонимом py, py3.7, python .

УСТАНОВКА НЕСКОЛЬКИХ ЯДЕР В ОДИНОЧНОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ СРЕДЕ (VENV)

Большинство (если не все) из этих ответов предполагают, что вы готовы устанавливать пакеты по всему миру. Этот ответ для вас, если вы:

• использовать машину * NIX
• не люблю устанавливать пакеты по всему миру
• не хотите использовать anaconda вы счастливы запустить сервер jupyter из командной строки
• хотите иметь представление о том, что / где находится установка ядра.

(Примечание: этот ответ добавляет ядро ​​python2 к установке python3-jupyter, но концептуально легко поменять местами.)

1. Вы находитесь в директории, из которой вы будете запускать сервер jupyter и сохранять файлы
2. Python2 установлен на вашей машине
3. Python3 установлен на вашей машине
4. virtualenv установлен на вашей машине

Создайте python3 venv и установите jupyter

1. Создайте свежий python3 venv: python3 -m venv .venv
2. Активируйте venv: . .venv/bin/activate
3. Установите jupyterlab: pip install jupyterlab . Это создаст локально всю необходимую инфраструктуру для работы ноутбуков.
4. Примечание: установив jupyterlab здесь, вы также генерируете стандартные спецификации ядра (см. Ниже) в $PWD/.venv/share/jupyter/kernels/python3/ . Если вы хотите установить и запустить jupyter в другом месте и использовать этот venv только для организации всех ваших ядер, вам нужно только: pip install ipykernel
5. Теперь вы можете запустить jupyter lab с помощью jupyter lab (и перейти в браузер по URL-адресу, отображаемому в консоли). Пока что вы увидите только одну опцию ядра под названием «Python 3». (Это имя определяется display_name записью в вашем kernel.json файле.)

Добавить ядро ​​python2

1. Закройте jupyter (или запустите другую оболочку в том же каталоге): ctrl-c
2. Деактивируйте ваш python3 venv: deactivate
3. Создайте новый venv в том же каталоге для python2: virtualenv -p python2 .venv2
4. Активируйте ваш python2 venv: . .venv2/bin/activate
5. Установите модуль ipykernel: pip install ipykernel . Это также сгенерирует спецификации ядра по умолчанию для этого python2 venv в .venv2/share/jupyter/kernels/python2
6. Экспорт этих ядер спецификации к вашему Python3 venv: python -m ipykernel install —prefix=$PWD/.venv . Это в основном просто копирует каталог $PWD/.venv2/share/jupyter/kernels/python2 в $PWD/.venv/share/jupyter/kernels/
7. Переключитесь обратно в Python3 venv и / или перезапуск / перепроверять сервер jupyter: deactivate; . .venv/bin/activate; jupyter lab . Если все прошло хорошо, вы увидите Python 2 вариант в своем списке ядер. Вы можете проверить, что они используют настоящие интерпретаторы python2 / python3, обработав их простой командой print ‘Hellow world’ vs. print(‘Hellow world’)
8. Примечание: вам не нужно создавать отдельный venv для python2, если вы счастливы установить ipykernel и ссылаться на спецификации ядра python2 из глобального пространства, но я предпочитаю хранить все мои зависимости в одном локальном каталоге

1. При желании установите ядро ​​R. Это поучительно, чтобы развить представление о том, что такое ядро.
   1. Из той же директории, установите пакет R IRkernel: R -e «install.packages(‘IRkernel’,repos=’https://cran.mtu.edu/’)» . (Это установит в ваше стандартное расположение R-пакетов; для R, установленной в домашних условиях на Mac, это будет выглядеть так /usr/local/Cellar/r/3.5.2_2/lib/R/library/IRkernel .)
   2. Пакет IRkernel поставляется с функцией экспорта ее ядра спецификации, поэтому запустить: R -e «IRkernel::installspec(prefix=paste(getwd(),’/.venv’,sep=»))» . Если вы посмотрите сейчас, $PWD/.venv/share/jupyter/kernels/ вы найдете ir каталог с kernel.json файлом, который выглядит примерно так:

Таким образом, ядро ​​просто «является» вызовом исполняемого kernel.json файла для конкретного языка из файла, который jupyter ищет в каталоге . /share/jupyter/kernels и перечисляет в своем интерфейсе; в этом случае вызывается R для запуска функции IRkernel::main() , которая будет отправлять сообщения туда и обратно на сервер Юпитера. Аналогично, ядро ​​python2 просто «является» вызовом интерпретатора python2 с модулем, ipykernel_launcher как видно из .venv/share/jupyter/kernels/python2/kernel.json , и т. Д.

Вот скрипт, если вы хотите выполнить все эти инструкции одним махом.

Источник