在 docker 中运行 Jupyter notebook

Jupyter 是个好东西,提供了简单易用的 web REPL 环境,并且可以根据工作语言选配不同的 kernel 提供不同的功能。但是,由于常常用作测试所用,因此对于我这样的“洁癖患者”来说,保持后台常驻和环境清洁实在是非常终于,于是我想到了 docker,实在是 Jupter 运行容器的不二之选。

本来打算自己定制一个的,不过一番搜索后发现官方提供了更为详细和成熟的 docker 镜像,实在是可喜可贺,这里简单说一下用用法和自己的设置。

官方镜像

官方提供了 base-notebookminimal-notebookall-spark-notebookpyspark-notebookscipy-notebookdatascience-notebooktensorflow-notebook 以及 r-notebook 可选。根据自己的需要选择合适的镜像即可,通常 base-notebook 就够用了,这里便以它为例。

启动:docker run --remove -P jupyter/base-notebook,这里 --remove 表示,因此在其中安装的程序、插件并不会在系统中留下任何痕迹;-P 则是为镜像中 expose 的所有端口都分配一个随机的本地映射。

可以输入 docker ps 查看刚启动的 container 实例:

~ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                   COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                     NAMES
2c3a5876de9b        jupyter/base-notebook   "tini -- start-notebo"   12 minutes ago      Up 12 minutes       0.0.0.0:32768->8888/tcp   kickass_davinci

可以看到这里自动将系统的 0.0.0.0:32768 映射到了 container 中的 8888 端口,这时局域网内任何机器都可以访问 http://<你的 IP>32768 打开 Jupyter notebook 页面。

为了保持可控性,可以将 -P 替换为 -p 18888:8888,确保每次启动 container 实例时都会自动映射到 18888 端口。

该镜像并没有提供更多的配置选项,不过通过直接查看配置文件可以获知实例中的用户名为 jovyan,Jupyter 的活动目录是 /home/jovyan/,并且可以挂载出来:

另外,我们还可以使用 --restart 指令让容器随系统启动,并在出现问题时自动重启。

于是:

mkdir $HOME/nbs
docker run -d --restart=always --name=jupyter -p 18888:8888 \
-v $HOME/nbs:/home/jovyan/ \
jupyter/base-notebook

如果访问 localhost:18888 出现权限错误,可以使用 docker logs jupyter 来输出该容器的标准输出流,你可能看到一串类似 http://localhost:8888/?token=3c32ac9203dc507d0d6bbcc191c83c650c081308100eb397 的带 token 的 URL,将 8888 替换为我们的 18888 在浏览器中打开即可完成验证。

IHaskell

除了官方镜像外,还有很多其它 docker 镜像可以使用,比如 IHaskell,使用 IHaskell kernel 替代默认的 IPython kernel,适合用于学习 Haskell 使用。

最终启动命令:

docker run -d \
-v $(HOME)/nbs:/notebooks \
-p 18899:8888 \
gibiansky/ihaskell

会提供 Haskll 和 IPython2 两个 kernel。

不过这个镜像略显臃肿,会占用比较大的磁盘空间。

远程访问

如果还需要远程访问这些端口,可以使用 ssh tunnel 或者 ngrok。

Kane Blueriver all right reserved,powered by Gitbook最近修改时间: 2018-05-21 17:28:09

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