10 способов запуска ноутбуков Jupyter: подробное руководство

Введение:
Jupyter Notebook — это популярная интерактивная веб-среда разработки, используемая учеными, исследователями и программистами для анализа данных, машинного обучения и создания прототипов. В этой статье мы рассмотрим 10 различных методов запуска Jupyter Notebooks и приведем примеры кода для каждого подхода.

Метод 1. Локальный запуск Jupyter Notebook
Пример кода:

$ jupyter notebook

Описание. Этот метод предполагает локальную установку Jupyter Notebook и запуск его с помощью интерфейса командной строки.

Метод 2: использование Jupyter Lab
Пример кода:

$ jupyter lab

Описание: Jupyter Lab — это расширенная версия Jupyter Notebook, предоставляющая более многофункциональную и гибкую среду для работы с блокнотами.

Метод 3. Запуск Jupyter Notebook в облаке
Пример кода:

# Using Google Colab
!pip install jupyter_http_over_ws
!jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws
!jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
# Using Microsoft Azure Notebooks
# Refer to the documentation for code examples and setup instructions

Описание. Облачные платформы, такие как Google Colab и Microsoft Azure Notebooks, предоставляют онлайн-среды с предустановленным Jupyter Notebook и дополнительными вычислительными ресурсами.

Метод 4. Запуск Jupyter Notebook в контейнерах Docker
Пример кода:

$ docker run -p 8888:8888 jupyter/scipy-notebook

Описание: Контейнеры Docker позволяют запускать Jupyter Notebooks в изолированных средах, не беспокоясь о зависимостях и конфигурациях системы.

Метод 5: использование Anaconda Navigator
Пример кода:

  1. Запустить Anaconda Navigator
  2. Нажмите кнопку «Запустить» для Jupyter Notebook 
    
Description: Anaconda Navigator is a graphical user interface that provides an easy way to manage Jupyter Notebook installations and launch it with a single click.
Method 6: Running Jupyter Notebooks in Visual Studio Code
Code Example:
  3. Установите расширение Python для Visual Studio Code
  4. Откройте файл Jupyter Notebook (.ipynb) и запустите его в редакторе 
    
Description: Visual Studio Code is a popular code editor that supports Jupyter Notebooks through its Python extension.

Метод 7. Использование блокнотов Jupyter в PyCharm
Пример кода:

  1. Установить PyCharm IDE
  2. Создайте новый файл Jupyter Notebook или откройте существующий.
  3. Выполнение ячеек непосредственно в PyCharm 
    
Description: PyCharm is a powerful integrated development environment (IDE) for Python that includes built-in support for Jupyter Notebooks.
Method 8: Running Jupyter Notebooks on Kaggle
Code Example:
  4. Войдите в Kaggle (при необходимости создайте учетную запись)
  5. Перейдите в раздел «Блокноты» и нажмите «Новый блокнот».
  6. Напишите и выполните свой код непосредственно на платформе Kaggle 
    
Description: Kaggle is a data science platform that provides a collaborative environment for running Jupyter Notebooks and participating in data science competitions.

Метод 9: использование Jupyter Notebooks в IBM Watson Studio
Пример кода:

  1. Войдите в IBM Watson Studio (при необходимости создайте учетную запись)
  2. Создайте новый проект и выберите «Блокнот» в качестве типа ресурса.
  3. Выберите желаемую среду выполнения и начните писать код в блокноте 
    
Description: IBM Watson Studio is an enterprise-level platform that offers Jupyter Notebook integration for data analysis and machine learning tasks.
Method 10: Running Jupyter Notebooks on CoCalc
Code Example:
  4. Войдите в CoCalc (при необходимости создайте учетную запись)
  5. Создайте новый проект и выберите «Блокнот Jupyter» в качестве типа проекта.
  6. Начните программировать в среде блокнота, предоставляемой CoCalc 
    
Description: CoCalc is an online platform that allows you to create and run Jupyter Notebooks in a collaborative and cloud-based environment.

В этой статье мы рассмотрели 10 различных методов запуска Jupyter Notebooks: от локальной установки до облачных платформ и интегрированных сред разработки. Каждый метод имеет свои преимущества и варианты использования, поэтому выберите тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям и предпочтениям. Приятного программирования с помощью Jupyter Notebook!