Как открыть jupiter notebook windows

Запуск Jupyter через командную строку в Windows

Я установил Jupyter на Windows 10, Python 3.x через

Установка для работает нормально, хотя я перезагрузил терминал.

«jupyter» не распознается как внутренняя или внешняя команда, работающая программа или командный файл.

Как и где я могу найти исполняемый файл для Jupyter?

15 ответов

Неустранимая ошибка в панели запуска: невозможно создать процесс с помощью ‘»

В Windows 10: если вы использовали anaconda3 для установки ноутбука Jupyter и забыли установить флажок для добавления переменных среды в систему во время установки, вам необходимо вручную добавить следующие переменные среды в переменную «Путь»: Редактировать переменные среды «)

Если это не работает.

Pip не добавляет jupyter напрямую в path для local.

После некоторых копаний я нашел исполняемый файл для jupyter в папке:

Поэтому, если вы хотите иметь возможность выполнять программу из командной строки, вам нужно добавить ее в переменную% PATH. Вот скрипт powershell, чтобы сделать это. ОБЯЗАТЕЛЬНО ДОБАВЬТЕ «;» перед добавлением нового пути.

Вот как я решил указанную проблему, надеюсь, это поможет:

установите python 3.7, используя официальный сайт для python, при установке включите установку PATH, установив флажок

после этого откройте cmd (обязательно откройте его после шага 1) и напишите: pip install jupyter ENTER

теперь вы сможете открыть блокнот jupyter с помощью команды: jupyter notebook

Кажется простым, но это также может помочь.

Проблема для меня заключалась в том, что я запускал команду jupyter из неправильного каталога.

Как только я перешел на путь, содержащий скрипт, все заработало.

Моя проблема заключалась в том, что в папке моего пользователя был пробел в имени папки.

После создания нового пользователя и переключения на этого пользователя Windows, ярлыки Windows и ссылки изнутри ‘Anaconda работали нормально.

Windows 8.1 64 бит. Последняя Анаконда.

Примечание: я закончил тем, что удалил переустановку Anaconda, но я чувствую, что проблема была действительно просто местом в пользовательском имени пользователя Windows / пользовательской папке.

У меня была такая же проблема, но

Если вы используете дистрибутив Anaconda, при установке убедитесь, что вы отметили опцию «Изменить путь».

Вы можете добавить следующее к вашему пути

C: [путь установки Python] \ Scripts

Например C : \ python27 \ Scripts

Он начнет работать для jupyter и для каждой другой установки pip, которую вы здесь сделаете.

Сначала убедитесь, что вы указали путь к Python в системных переменных. Затем попробуйте запустить

А затем запустить это

На путь, и это сработало.

В Cygwin установите python2, python2-devel, python2-numpy, python2-pip, tcl, tcl-devel, (я включил изображение ниже всех установленных мной пакетов) и любые другие доступные вам пакеты python. Это, безусловно, самый простой вариант.

Затем выполните эту команду, чтобы просто установить блокнот jupyter:

Ниже приведены реальные команды, которые я выполнил, чтобы добавить больше библиотек на тот случай, если другие тоже нуждаются в этом списке:

Если какая-либо из вышеперечисленных команд терпит неудачу, не беспокойтесь, в большинстве случаев решение довольно простое. Что вы делаете, это смотрите на сбой сборки для любого недостающего пакета / библиотеки.

Скажем, он показывает отсутствующий pyzmq, затем закройте Cygwin, заново откройте установщик, перейдите к экрану списка пакетов, покажите «полный» для всех, затем найдите имя, например zmq, установите эти библиотеки и повторите приведенные выше команды.

Используя этот подход, было довольно просто успешно пройти через все отсутствующие зависимости.

После того, как все установлено, затем запустите в Cygwin перейдите в папку, которую вы хотите быть «корнем» для дерева пользовательского интерфейса ноутбука и введите:

Это запустит ноутбук и покажет некоторые результаты, как показано ниже:

Источник

Руководство по Jupyter Notebook для начинающих

Jupyter Notebook — это мощный инструмент для разработки и представления проектов Data Science в интерактивном виде. Он объединяет код и вывод все в виде одного документа, содержащего текст, математические уравнения и визуализации.

Такой пошаговый подход обеспечивает быстрый, последовательный процесс разработки, поскольку вывод для каждого блока показывается сразу же. Именно поэтому инструмент стал настолько популярным в среде Data Science за последнее время. Большая часть Kaggle Kernels (работы участников конкурсов на платформе Kaggle) сегодня созданы с помощью Jupyter Notebook.

Этот материал предназначен для новичков, которые только знакомятся с Jupyter Notebook, и охватывает все этапы работы с ним: установку, азы использования и процесс создания интерактивного проекта Data Science.

Настройка Jupyter Notebook

Чтобы начать работать с Jupyter Notebook, библиотеку Jupyter необходимо установить для Python. Проще всего это сделать с помощью pip:

Теперь нужно разобраться с тем, как пользоваться библиотекой. С помощью команды cd в командной строке (в Linux и Mac) в первую очередь нужно переместиться в папку, в которой вы планируете работать. Затем запустите Jupyter с помощью следующей команды:

Это запустит сервер Jupyter, а браузер откроет новую вкладку со следующим URL: https://localhost:8888/tree. Она будет выглядеть приблизительно вот так:

Отлично. Сервер Jupyter работает. Теперь пришло время создать первый notebook и заполнять его кодом.

Основы Jupyter Notebook

Для создания notebook выберите «New» в верхнем меню, а потом «Python 3». Теперь страница в браузере будет выглядеть вот так:

Теперь напишем какой-нибудь код!

Вывод должен отобразиться прямо в notebook. Это и позволяет заниматься программированием в интерактивном формате, имея возможность отслеживать вывод каждого шага.

Если есть несколько ячеек, то между ними можно делиться переменными и импортами. Это позволяет проще разбивать весь код на связанные блоки, не создавая переменную каждый раз. Главное убедиться в запуске ячеек в правильном порядке, чтобы переменные не использовались до того, как были созданы.

Добавление описания к notebook

В Jupyter Notebook есть несколько инструментов, используемых для добавления описания. С их помощью можно не только оставлять комментарии, но также добавлять заголовки, списки и форматировать текст. Это делается с помощью Markdown.

Первым делом нужно поменять тип ячейки. Нажмите на выпадающее меню с текстом «Code» и выберите «Markdown». Это поменяет тип ячейки.

Интерактивная наука о данных

Соорудим простой пример проекта Data Science. Этот notebook и код взяты из реального проекта.

Также обратите внимание на то, как переменные из предыдущих ячеек, содержащие данные из CSV-файла, используются в последующих ячейках в том случае, если по отношению к первым была нажата кнопка «Run».

Это простейший способ создания интерактивного проекта Data Science!

На сервере Jupyter есть несколько меню, с помощью которых от проекта можно получить максимум. С их помощью можно взаимодействовать с notebook, читать документацию популярных библиотек Python и экспортировать проект для последующей демонстрации.

Редактировать (Edit): используется, чтобы вырезать, копировать и вставлять код. Здесь же можно поменять порядок ячеек, что понадобится для демонстрации проекта.

Вставить (Insert): для добавления ячеек перед или после выбранной.

Ячейка (Cell): отсюда можно запускать ячейки в определенном порядке или менять их тип.

Помощь (Help): в этом разделе можно получить доступ к важной документации. Здесь же упоминаются горячие клавиши для ускорения процесса работы. Наконец, тут можно найти ссылки на документацию для самых важных библиотек Python: Numpy, Scipy, Matplotlib и Pandas.

Источник

Создание и настройка портативной сборки Jupyter Notebook и Lab на Windows. Часть 1

Всем привет. Когда я начинал изучение Python, устанавливал впервые Jupyter Notebook, потом пытался передать с созданное в нём приложение на предприятие, я часто сталкивался с различными проблемами. То кириллица в имени пользователя мешает, то настройки не перенеслись, то ещё чего-то. Все эти проблемы я преодолел в основном самостоятельно, используя Google и затратив немало времени на их решение.

По мере роста опыта я научился создавать папку, в которой лежит переносимое с одного компьютера на другой виртуальное окружение Python, настройки Jupyter и Matplotlib, портативные программы (ffmpeg и др.) и шрифты. Я мог написать дома программу, скопировать всю эту папку на компьютер предприятия, и быть уверенным, что ничего не потеряется и не сломается на ровном месте. Потом я подумал, что такую папку можно дать и новичку в Python, и он получит полностью настроенную и переносимую среду.

Оглавление

Введение

Наконец, если все проблемы позади, могут возникнуть трудности передать приложение другому пользователю. Я сталкивался с ситуацией, когда созданное мною виртуальное окружение для Python отказывалось работать на другом компьютере. Кроме того, Jupyter Notebook и Matplotlib хранят свои настройки в папке пользователя, что усложняет перенос приложений, использующих специфичные настройки.

Решением описанных выше проблем будет создание полностью портативной сборки Jupyter Notebook и/или Jupyter Lab на Windows. Она хранит в себе интерпретатор Python, его библиотеки и настройки, настройки всех необходимых сторонних библиотек, включая Matplotlib и Jupyter, не привязано к имени пользователя и не будет ругаться, если вы запустите её на другом компьютере. Мы можем упаковать такую сборку в архив, либо написать скрипт или программу, которая создаст такую же сборку на компьютере абсолютного новичка. Более продвинутым пользователям портативная сборка может быть полезна тем, что она позволяет хранить окружение Python и настройки библиотек в разных местах. Вы можете разместить папку с настройками в специальное место, которое синхронизируется с облачным хранилищем: Dropbox, облако Mail.ru*, Яндекса или Google. За счёт этого на всех компьютерах автоматически получится локально работающая среда с одинаковыми настройками.

Для простоты восприятия материала я решил описать создание портативной сборки под Windows. Но эта инструкция с минимальными изменениями годится для создания сборки на Linux и Mac OS. Статья в первую очередь предназначена для новичков, поэтому я постарался описать как можно подробнее и проще для восприятия.

Статья состоит из двух частей. В первой части мы создадим портативную сборку, во второй займёмся настройками для Jupyter Notebook, Jupyter Lab, IPython и Matplotlib.

Краткая инструкция по созданию портативной сборки Jupyter

Создайте следующую структуру каталогов для портативной сборки Jupyter:

Создайте виртуальное окружение для Python с помощью conda *:

Активируйте окружение и установите пакеты Python с помощью pip *:

Примечание: если вам необходимо установить Numpy и Scipy, которые используют библиотеку MKL от Intel для ускорения расчётов, используйте (en) intel-numpy вместо numpy и intel-scipy вместо scipy (устанавливается только в Python 3.6!):

После установки выполните:

*Если возникнут ошибки при установке, попробуйте так:

и после окончания установки

В папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл run_jupyter_notebook.bat для запуска Jupyter Notebook с заданными параметрами:

Аналогично, в папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл run_jupyter_lab.bat для запуска Jupyter Lab с заданными параметрами:

Портативная сборка Jupyter создана и готова к настройке и работе. Для начала работы просто кликните по созданным ярлыкам. Если вы решите не удалять установленную Miniconda, вы можете сократить размер папки C:\Dev\Miniconda3 следующей командой:

Установка Miniconda (Python 3.7)

Сначала нам необходимо установить Python. У Python есть две ветки: Python 2 и Python 3. Python 2 поддерживается (en) до 2020 года, поэтому будем ставить только Python 3.

У conda есть отличительные особенности, из-за которой она удобна и для начинающих и опытных пользователей:

Итак, нам нужно скачать и установить Miniconda. Для этого пройдём на https://conda.io/miniconda (en) и выберем 64-битную версию для Windows на Python 3. Если у вас 32-битных компьютер, вам следует скачать 32-битную версию.

Miniconda ставится так же, как и обычное Windows приложение:

Запускаем инсталлятор, жмём Next

Соглашаемся с лицензионным соглашением I Agree

Я предпочитаю установку для всех пользователей, потому что это даст мне возможность указать путь для установки. Выбираем пункт «All users»:

Корректируем путь для установки на C:\Dev\Miniconda3 :

Во время установки можете нажать Show details. Тем самым вы увидите больше информации о том, что именно происходит во время установки. Но это не обязательно.

Когда установка закончится, появится фраза «Completed», а кнопка Next станет доступной. Жмём Next

В последнем окне нам предлагается узнать про Anaconda Cloud (это первый флажок) и как начать работу с Anaconda (второй флажок). Мне ничего из этого не нужно, поэтому я снимаю все флажки и нажимаю Finish. Установка Miniconda завершена.

После установки Miniconda в папке C:\Dev мы увидим новую папку Miniconda весом примерно 340 Мб. Да, это немало, и она ещё будет раздуваться. Позже я покажу, как быстро и безопасно уменьшать её объём.

Если дважды кликнуть по python.exe — запустится консольное окно, в котором можно вводить команды Python.

Вы можете для теста после >>> ввести:

и нажать Enter. Откроется браузер по умолчанию с комиксом про Python на xkcd.

Создание структуры каталогов

Теперь у нас всё готово для того, чтобы начать создание портативной сборки Jupyter Notebook. Для начала создадим следующую структуру каталогов:

Папка apps содержит вспомогательные программы. Например, я часто кладу туда портативную версию FFMPEG, которая нужная Matplotlib для создания анимации.

Папка conf содержит настройки различных библиотек. В нашем случае для IPython, Jupyter и Matplotlib.

В папку conf\backup я кладу копии своих файлов настроек на случай, если в будущем где-то напортачу с настройками.

Папка fonts содержит шрифты, которые могут быть использованы, например, в Matplotlib. Лично мне понравились Roboto и PTSerif.

Создание переносимого виртуального окружения Python

Создание виртуального окружения с помощью conda

Откройте командную строку (+R → cmd.exe → Enter) и введите*:

Исправление ошибки HTTP 000 CONNECTION FAILED при создании виртуального окружения

У одного из пользователей при выполнении команды

столкнулся с ошибкой следующего содержания:

Мне потребовался не один час, чтобы разобраться с ней, потому что на первый взгляд проблема либо с некорректной установкой Miniconda либо с сетью. У некоторых корпоративных пользователей действительно был заблокирован этот ресурс, но проблема происходила у пользователя дома. Переустановка Miniconda не помогла.

В Проводнике Windows заходим в «Этот компьютер» (где перечисляются все диски на компьютере). В свободном месте правым кликом мыши открываем контекстное меню и выбираем в самом низу пункт «Свойства».

В открывшемся окне находим «Дополнительные параметры системы»:

На вкладке «Дополнительно» находим кнопку Переменные среды:

Закройте и откройте командную строку снова. Теперь всё должно работать. Если вдруг не заработало — надо гуглить ошибку или обращаться на форумы.

Активация виртуального окружения

Когда создание виртуального окружения закончится, окно будет выглядеть примерно так:

В результате вы должны получить примерно следующее:

Слово (base) в начале строки как указывает на то, что мы вошли в нужное нам виртуальное окружение.

Установка пакетов Python в виртуальном окружении

Теперь можно установить пакеты*:

У меня получилось установить intel-numpy и intel-scipy только в виртуальном окружении с Python 3.6. Если вы хотите использовать Numpy и Scipy с MKL в окружении с Python 3.7, необходимо использовать команду:

Выход из виртуального окружения Python

После того, как установка завершена, необходимо выйти из виртуального окружения. Для этого в командной строке наберите*:

Подготовка портативной сборки Jupyter к запуску

Настройка переменных окружения для Jupyter, IPython и Matplotlib

Каталоги размещения настроек определяются переменными среды Windows. Изменив эти переменные, мы заставим Jupyter и Matplotlib хранить свои файлы там, где это нужно именно нам. В папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл setenv.bat следующего содержания:

Разберём, что делается в этом файле.

Команда @echo off необходима для того, чтобы в командной строке не выводилось сообщение при выполнении каждой строки нашего файла.

Команда set создаёт переменную. Конструкция %

Затем мы настраиваем переменные для Jupyter:

Создание файла для запуска Jupyter с настройками пользователя

В папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл run_jupyter_notebook.bat следующего содержания:

Аналогично, в папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл run_jupyter_lab.bat следующего содержания:

После того, как это сделали, можете кликнуть дважды по любому из ярлыков. Сначала появится новое окно командной строки, потом откроется браузер по умолчанию и в нём запустится Jupyter Notebook или Lab в новой вкладке. Поздравляю: квест пройден!

Дополнительные файлы для выполнения служебных действий

Для Jupyter Notebook написаны расширения (о них будет подробнее в части 2). Но их недостаточно установить. Их ещё надо активировать. Согласно документации, вам нужно сделать следующее (не выполняйте эту команду!):

Но мы не можем выполнить команду в таком виде, потому что настройки окажутся вне портативной сборки. Мы должны сделать иначе:

Чтобы упростить себе задачу, мы можем в папке C:\Dev\Jupyter\dist создать файл enable_extension.bat следующего содержания:

В итоге наша запись в окне командной строки сократится и станет такой:

Аналогично можно сделать для запуска IPython и других случаев.

Заключение

В части 2 будут рассмотрены различные вопросы кастомизации Jupyter Notebook, Jupyter Lab и Matplotlib. Научимся подключать расширения в Jupyter Notebook и Jupyter Lab, настраивать сочетания клавиш, размер шрифта и прочие настройки, напишем свои «магические команды».

Если у вас остались вопросы, но нет аккаунта на Хабре, вот мои контакты:

Источник

Установка Jupyter Notebook на компьютере и ее подключение к Apache Spark в HDInsight

Из этой статьи вы узнаете, как установить Jupyter Notebook с пользовательскими ядрами PySpark (для Python) и Apache Spark (для Scala) с помощью магических команд Spark, а затем подключить эту записную книжку к кластеру HDInsight.

Для установки Jupyter и подключения к Apache Spark в HDInsight необходимо выполнить четыре основных шага.

Дополнительные сведения о пользовательских ядрах и магических командах Spark см. в разделе Ядра, доступные для Jupyter Notebook с кластерами Apache Spark Linux в HDInsight.

Предварительные требования

Кластер Apache Spark в HDInsight. Инструкции см. в статье Начало работы. Создание кластера Apache Spark в HDInsight на платформе Linux и выполнение интерактивных запросов с помощью SQL Spark. Локальная записная книжка подключается к кластеру HDInsight.

Опыт работы с записными книжками Jupyter с Spark в HDInsight.

Установка Jupyter Notebook на компьютер

Перед установкой Jupyter Notebook необходимо установить Python. Дистрибутив Anaconda установит как Python, так и Jupyter Notebook.

Скачайте установщик Anaconda для своей платформы и запустите программу установки. В мастере установки укажите параметр для добавления Anaconda в переменную PATH. См. также Установка Jupyter с помощью Anaconda.

Установка магических команд Spark

Убедитесь, что мини-приложение ipywidgets установлено правильно. Для этого выполните следующую команду:

Установка ядер PySpark и Spark

Определите место установки sparkmagic с помощью следующей команды:

Затем измените рабочий каталог на расположение, определенное с помощью команды выше.

В новом рабочем каталоге введите одну или несколько из приведенных ниже команд, чтобы установить требуемые ядра:

Необязательный элемент. Введите следующую команду, чтобы включить расширение сервера:

Настройка волшебной команды Spark для подключения к кластеру HDInsight Spark

В этом разделе вы настроите подключение магической команды Spark, установленной ранее, к кластеру Apache Spark.

Запустите оболочку Python с помощью следующей команды:

Сведения о конфигурации Jupyter обычно хранятся в домашнем каталоге пользователей. Введите следующую команду, чтобы определить домашний каталог, и создайте папку с именем .sparkmagic. Будет выведен полный путь.

Внесите в файл следующие изменения:

Полный пример файла можно просмотреть в образце config.json.

Сигналы пульса отправляются, чтобы предотвратить утечку сеансов. При переходе в спящий режим или завершении работы компьютера пульс не отправляется, что приводит к очистке сеанса. Если вы хотите отключить такое поведение для кластеров версии 3.4, то можете настроить для параметра Livy livy.server.interactive.heartbeat.timeout значение 0 с помощью пользовательского интерфейса Ambari. Если для кластеров версии 3.5 не настроить соответствующую конфигурацию, приведенную выше, то сеанс не будет удален.

Запустите Jupyter. Выполните следующую команду из командной строки.

Убедитесь, что вы можете использовать магическую команду Spark, доступную вместе с ядрами. Выполните следующие шаги.

а. Создайте новую записную книжку. В правом верхнем углу щелкните Создать. Должны отобразиться ядро по умолчанию Python 2 или Python 3 и установленные ядра. Фактические значения могут отличаться в зависимости от выбранных вариантов установки. Выберите PySpark.

b. Запустите следующий фрагмент кода.

Если вы успешно получили выходные данные, подключение к кластеру HDInsight работает.

Если вы хотите обновить конфигурацию записной книжки для подключения к другому кластеру, измените файл config.json, указав новый набор значений, как показано на шаге 3.

Зачем устанавливать Jupyter на моем компьютере?

Причины, по которым требуется установить на компьютер Jupyter и подключить к кластеру Apache Spark в HDInsight.

Если Jupyter установлен на локальном компьютере, несколько пользователей могут одновременно запустить одну и ту же записную книжку в одном кластере Spark. В такой ситуации создаются несколько сеансов Livy. Если вы столкнетесь с проблемами и начнете их отладку, вам будет сложно определить, какой сеанс Livy какому пользователю принадлежит.

Источник