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2026/1/9 18:36:30 网站建设 项目流程

Jupyter Notebook 是一款能将代码、文字说明和图表无缝融合的工具,支持 Python、R 等 40 多种语言实时运行,就像一个 “会计算的笔记本”。它特别适合数据分析者做模型迭代、学生写编程作业、老师做代码演示,优点在于能边写代码边记录思路,结果实时可见,团队还能共享文件一起修改,比单独用文档加代码文件高效多了😊。

用 Jupyter 时发现,它的 “实时演算” 功能很实用,比如写数据分析代码,输完一行就能看到图表结果,不用等全部写完再调试。但要注意,本地部署时最好固定好 Python 环境版本,不然换台电脑打开同一个文件,可能因为依赖包版本不同报错。另外,默认的 token 登录虽然安全,但记起来麻烦,尽早改成密码登录更方便。

不过,Jupyter 默认只能在局域网内用,这就有点不方便了。比如在实验室用台式机写了一半代码,回宿舍想用笔记本接着弄,就得重新配置环境;团队里有人在外地,想远程帮忙改改代码,因为不在一个网络,只能传文件来回折腾,实时协作根本做不到。

这时候如果和 cpolar 结合,问题就解决了。不用申请公网 IP,也不用折腾服务器,简单设置一下,就能给 Jupyter 生成一个公网访问链接。不管是在咖啡馆、地铁上,还是异地的同事,都能通过这个链接访问你的工作台,而且链接还能加密,不用担心代码泄露,真正实现了 “哪里有网,哪里就能写代码”。

下面就是详细的安装流程,请参阅。

本文中使用的操作系统为Ubuntu 22.04

1. 安装Docker步骤

添加Docker源

# Add Docker's official GPG key:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallca-certificatescurlgnupgsudoinstall-m 0755 -d /etc/apt/keyringscurl-fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg|sudogpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpgsudochmoda+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg# Add the repository to Apt sources:echo\"deb [arch=$(dpkg --print-architecture)signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \$(./etc/os-release&&echo"$VERSION_CODENAME")stable"|\sudotee/etc/apt/sources.list.d/docker.list>/dev/nullsudoapt-getupdate

安装 Docker 包

sudoapt-getinstalldocker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

通过运行映像来验证 Docker 引擎安装是否成功

sudodockerrun hello-world

此命令下载测试映像并在容器中运行它。当容器运行,它打印确认消息并退出。

2. 选择与拉取镜像

本教程中我们以jupyter/base-notebook这个基础版本镜像为例,进行镜像拉取。

执行命令:

sudo docker pull jupyter/base-notebook

执行命令后稍等一会儿就可以看到jupyter/base-notebook镜像已经拉取完毕。

执行命令:

sudo docker images

可以看到本地所有镜像,其中就有刚才拉取的jupyter/base-notebook镜像。

3. 创建容器

在拉取了Jupyter镜像后,我们就可以使用Docker创建容器来运行Jupyter Notebook了。

执行命令:

sudo docker run -d -p 8888:8888 jupyter/base-notebook

即可创建一个在后台运行的名为jupyter的容器,并将本地端口8888映射到容器的8888端口。

执行命令:

sudo docker ps

可以看到容器已经成功运行了。

4. 访问Jupyter工作台

此时,我们在浏览器中输入本机ip地址加端口即可访问Jupyter工作台:

http://127.0.0.1:8888

可以看到,顶部显示我们需要输入密码或者token进行登录。

token获取可以在终端中执行命令sudo docker logs 你的Jupyter容器id进行查看:

在显示的信息底部,可以看到一长串的字符构成的token,下图红框中67f4开头,ec38结尾的这个即是。

将这串字符复制下来,回到刚才打开的浏览器中进行粘贴:

点击log in登录,即可进入Jupyter工作台:

如上图显示,则表示已经成功登录。

不过由于token不方便记忆,所以可以登出后重新登录界面,使用token来设置或修改密码,之后即可使用密码登录。

确认后,会自动跳转到工作台界面:

点击功能导航中的File,选择Log Out,即可登出,之后再登录工作台就可以在顶部输入刚才设置的密码登录了。

5. 远程访问Jupyter工作台

现在,我们可以在本地使用浏览器登录使用Docker部署的Jupyter工作台了。

在工作台中选择Notebook下的Python3(ipykernel),即可创建一个.ipynb文件,开始愉快的使用Jupyer Notebook了。

不过我们只能在本地使用刚刚部署的Jupyer Notebook,如果身在异地,想要远程访问在本地部署的Jupyer Notebook容器,但又没有公网ip怎么办呢?

我们可以使用cpolar内网穿透工具来实现无公网ip环境下的远程访问需求。

5.1 内网穿透工具安装

下面是安装cpolar步骤:

cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

  • 使用一键脚本安装命令
curl-L https://www.cpolar.com/static/downloads/install-release-cpolar.sh|sudobash
  • 向系统添加服务
sudosystemctlenablecpolar
  • 启动cpolar服务
sudosystemctl start cpolar

cpolar安装成功后,在外部浏览器上访问Linux 的9200端口即:【http://服务器的局域网ip:9200】,使用cpolar账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。

5.2 创建远程连接公网地址

登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道:

  • 隧道名称:可自定义,注意不要与已有的隧道名称重复,本例使用了:jup
  • 协议:http
  • 本地地址:8888
  • 域名类型:随机域名
  • 地区:选择China Top

点击创建

创建成功后,打开左侧在线隧道列表,查看刚刚创建隧道后生成两个公网地址,接下来就可以在其他电脑(异地)上,使用任意一个地址复制到浏览器访问即可。

可以看到,能够正常公网远程访问。

输入密码后即可实现在公网远程登录本地内网部署的Jupyer Notebook工作台界面。

小结

为了方便演示,我们在上边的操作过程中使用了cpolar生成的http公网地址隧道,其公网地址是随机生成的。

这种随机地址的优势在于建立速度快,可以立即使用。然而,它的缺点是网址是随机生成,这个地址在24小时内会发生随机变化,更适合于临时使用。

如果有长期远程访问Jupyter Notebook的需求,但又不想每天重新配置公网地址,还想地址好看又好记,那我推荐大家选择使用固定二级子域名地址的方式来远程访问。

5.3 使用固定二级子域名地址远程访问

接下来保留一个固定http地址,登录cpolar官网,点击左侧的预留,找到保留二级子域名,为远程服务器连接保留一个固定二级子域名地址:

  • 地区:选择China VIP
  • 描述:即备注,可自定义,本例使用jup123

点击保留

地址保留成功后,复制生成的公网地址,打开cpolar web ui管理界面,点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表,找到我们刚才创建的随机公网地址隧道jup,点击编辑

修改隧道信息,将刚才保留成功的固定http地址:jup123配置到隧道中

  • 域名类型:选择二级子域名
  • 预留的http地址:复制粘贴官网保留成功的地址,本例中为:jup123
  • 地区选择:China VIP

点击更新

隧道更新成功后,点击左侧仪表盘的状态——在线隧道列表,可以看到公网地址已经更新为了两个固定二级子域名地址。

接下来与之前的操作一样,可以在其他电脑(异地)上,使用任意一个固定二级子域名地址复制到浏览器访问即可。

如上图所示,即为配置成功。我们现在就能在公网使用cpolar内网穿透工具生成的永久不变的固定二级子域名,使用任意浏览器远程访问Jupyter Notebook工作台了,无需购买域名服务器,也不用设置路由器那么麻烦,轻松实现大家远程访问本地服务的需求!

Jupyter Notebook 的交互式编程优势,加上 cpolar 的内网穿透能力,完美弥补了本地部署的访问局限。无论是学生跨场景完成编程作业,还是团队异地协同开发,这种搭配都让编程工作更灵活高效,让代码创作不再受地点限制。

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