Debian 10에서 Python 3을 사용하여 Jupyter 노트북을 설정하는 방법
2022-06-01 last update
11 minutes reading Python Debian 10 Data Analysis소개
Jupyter Notebook은 코드를 공유하고 통신할 수 있도록 상호작용 계산에 사용되는 명령 셸을 웹 응용 프로그램으로 제공합니다.이 도구는 Python, Julia, R, Haskell, Ruby 등 다양한 언어로 사용할 수 있습니다.그것은 통상적으로 데이터 처리, 통계 모델링, 기계 학습에 쓰인다.
이 강좌는 Debian 10 서버에서 실행되는 Jupyter 노트북을 설정하는 방법을 가르쳐 주고 노트북을 연결하고 사용하는 방법을 가르쳐 줍니다.Jupyter 노트북(또는 "노트북")은 Jupyter 노트북 응용 프로그램에서 생성된 문서로 컴퓨터 코드와 풍부한 텍스트 요소(단락, 방정식, 숫자, 링크 등)를 포함하여 복제 가능한 연구를 보여주고 공유하는 데 도움이 된다.
이 안내서가 끝날 때 원격 Debian 10 서버에서 실행되는 Jupyter Notebook을 사용하여 Python 3 코드를 실행할 수 있습니다.
선결 조건
이 안내서를 완성하기 위해서, 기본 방화벽과 sudo 권한이 있는 비root 사용자를 위한 새로운 Debian 10 서버 실례를 설정해야 합니다.Initial Server Setup with Debian 10 가이드를 실행하여 이 설정을 설정하는 방법을 알 수 있습니다.
1단계 - Pip 및 Python 헤더 설치
이 과정을 시작하기 위해서, 우리는 데비안 저장소에서 우리가 필요로 하는 모든 항목을 다운로드하고 설치할 것이다.잠시 후 Python 패키지 관리자
pip을 사용하여 다른 구성 요소를 설치합니다.우선 로컬
apt 패키지 인덱스를 업데이트하고 패키지를 다운로드하여 설치해야 합니다.- sudo apt update
pip 및 Python 헤더 파일을 설치합니다. 이 파일들은 Jupyter의 일부 의존 항목에서 사용됩니다.- sudo apt install python3-pip python3-dev
이제 Python 가상 환경을 계속 설정할 수 있습니다. 그 안에 Jupyter를 설치할 것입니다.
2단계 - Jupyter를 위한 Python 가상 환경 만들기
이제 Python 3, 헤더 파일,
pip을 준비했습니다. 관리하기 쉽도록Python 가상 환경을 만들 수 있습니다.우리는 이 가상 환경에 Jupyter를 설치할 것이다.이를 위해서는 우선
virtualenv 명령에 액세스해야 합니다.우리는 pip으로 이것을 설치할 수 있다.pip을 업그레이드하고 다음을 입력하여 패키지를 설치합니다.- sudo -H pip3 install --upgrade pip
- sudo -H pip3 install virtualenv
virtualenv을 설치한 후에 우리는 우리의 환경을 구축하기 시작할 수 있다.프로젝트 파일을 저장할 수 있는 디렉토리로 만들고 이동합니다.- mkdir ~/myprojectdir
- cd ~/myprojectdir
- virtualenv myprojectenv
myprojectenv 디렉터리에 myprojectdir이라는 디렉터리가 생성됩니다.내부에는 Python의 로컬 버전과 pip의 로컬 버전이 설치됩니다.우리는 그것을 사용하여 Jupyter를 위해 독립된 Python 환경을 설치하고 설정할 수 있다.Jupyter를 설치하기 전에 가상 환경을 활성화해야 합니다.다음을 입력할 수 있습니다.
- source myprojectenv/bin/activate
(myprojectenv)user@host:~/myprojectdir$.이제 가상 환경에 Jupyter를 설치할 수 있습니다.
3단계 - Jupyter 설치
가상 환경이 활성 상태인 경우 로컬 인스턴스
pip을 사용하여 Jupyter를 설치합니다.참고: 가상 환경이 활성화되었을 때(프롬프트 앞에
(myprojectenv)이 표시되었을 때), pip이 아닌 pip3을 사용합니다.Python 버전과 상관없이 이 도구의 가상 환경 복사본은 항상 pip으로 명명됩니다.- pip install jupyter
단계 4 - Jupyter 노트북 실행
현재 Jupyter 노트북을 실행하는 데 필요한 모든 것을 가지고 있습니다!그것을 실행하려면 다음 명령을 실행하십시오.
- jupyter notebook
8888을 사용합니다.Jupyter Notebook이 실행하는 특정 포트 번호를 확인하려면 명령을 시작하는 데 사용할 출력을 참조하십시오.Output[I 21:23:21.198 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1001/jupyter/notebook_cookie_secret
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/sammy/myprojectdir
[I 21:23:21.361 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 21:23:21.361 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 21:23:21.361 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 21:23:21.361 NotebookApp]
Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
to login with a token:
http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
SSH 연결을 켜고 Jupyter Notebook을 실행하거나 SSH 터널을 설정한 후 프로그램을 종료하고 다시 실행할 수 있습니다.간단하게 유지하고, Jupyter 노트북 프로그램을 중지합시다.일단 SSH 터널이 작동하면 우리는 그것을 다시 운행할 것이다.Jupyter Notebook 프로세스를 중지하려면
CTRL+C을 누르고 Y을 입력한 다음 ENTER을 누르십시오.다음 내용이 표시됩니다.Output[C 21:28:28.512 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 21:28:28.512 NotebookApp] Shutting down 0 kernels
단계 5 - 서버에 SSH 터널 연결
이 절에서는 SSH 터널을 사용하여 Jupyter Notebook 웹 인터페이스에 연결하는 방법을 배울 것입니다.Jupyter Notebook은 서버의 특정 포트(예:
:8888, :8889 등)에서 실행되므로 SSH 터널을 통해 서버의 포트에 안전하게 연결할 수 있습니다.다음 두 소절에서는 1) Mac 또는 Linux 및 2) Windows에서 SSH 터널을 만드는 방법에 대해 설명합니다.로컬 컴퓨터의 소절을 참조하십시오.
Mac 또는 Linux를 사용하는 SSH 터널
Mac 또는 Linux를 사용하는 경우 SSH 터널을 만드는 절차는 SSH를 사용하여 원격 서버에 로그인하는 절차와 유사하지만
ssh 명령에 다른 매개변수가 있습니다.이 소절에서는 ssh 명령에서 터널 성공에 필요한 추가 매개변수를 설명합니다.SSH 터널은 새 로컬 터미널 창에서 다음 SSH 명령을 실행할 수 있습니다.
- ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip
ssh 명령은 SSH 연결을 열지만 -L 은 로컬(클라이언트) 호스트의 주어진 포트를 원격(서버)의 주어진 호스트와 포트로 전송하도록 지정합니다.즉, 서버의 두 번째 포트 번호 (예: 8888) 에서 실행되는 모든 내용이 로컬 컴퓨터의 첫 번째 포트 번호 (예: 8888) 에 표시됩니다.(선택 사항) 포트
8888을 선택한 포트 중 하나로 변경하여 다른 프로세스가 이미 사용하고 있는 포트를 사용하지 않도록 합니다.server_username은 사용자가 만든 서버에 있는 사용자 이름(예를 들어sammy)이고, your_server_ip은 서버의 IP 주소입니다.예를 들어, 사용자 이름
sammy 및 서버 주소 203.0.113.0의 경우 명령은 다음과 같습니다.- ssh -L 8888:localhost:8888 sammy@203.0.113.0
ssh -L 명령을 실행한 후 오류가 표시되지 않으면 프로그래밍 환경에 들어가서 Jupyter Notebook을 실행할 수 있습니다.- jupyter notebook
http://localhost:8888으로 시작됩니다.영패 번호가 포함되어 있는지 확인하거나 http://localhost:8888 알림 시 영패 번호 문자열을 입력하십시오.Windows 및 Putty를 사용하는 SSH 터널
Windows를 사용하는 경우 Putty을 사용하여 SSH 터널을 생성할 수 있습니다.
먼저 그림과 같이 서버 URL 또는 IP 주소를 호스트 이름으로 입력합니다.
그런 다음 왼쪽 창 아래에 있는 SSH 를 클릭하여 메뉴를 확장하고 Tunnels 를 클릭합니다.로컬 컴퓨터에 액세스할 Jupyter의 로컬 포트 번호를 입력합니다.
8000 이상의 버전을 선택하여 다른 서비스에서 사용할 포트를 피하고 대상을 localhost:8888으로 설정합니다. 그 중에서 :8888은 Jupyter 노트북이 실행하는 포트 번호입니다.이제 추가 버튼을 클릭하면 포트가 전달된 포트 목록에 표시됩니다.
마지막으로 Open 단추를 누르면 SSH를 통해 서버에 연결되고 터널을 통해 필요한 포트를 연결합니다.웹 브라우저에서 서버에서 실행 중인 Jupyter Notebook에 연결하기 위해
http://localhost:8000 (또는 선택한 포트) 으로 이동합니다.영패 번호가 포함되어 있는지 확인하거나 http://localhost:8000 알림 시 영패 번호 문자열을 입력하십시오.단계 6 - Jupyter 노트북 사용
이 섹션에서는 Jupyter 노트북에 대한 기본 지식을 소개합니다.현재 Jupyter 노트북이 실행되지 않으면
jupyter notebook 명령을 사용하여 시작하십시오.웹 브라우저를 사용해서 연결해야 합니다.Jupyter 노트북은 기능이 강한 도구로 많은 기능을 가지고 있다.이 섹션에서는 노트북 사용을 시작하는 데 도움이 되는 기본 기능에 대해 설명합니다.Jupyter Notebook은 실행 중인 디렉터리의 모든 파일과 폴더를 표시하므로 프로젝트를 처리할 때 프로젝트 디렉터리에서 시작해야 합니다.
새 노트북 파일을 만들려면 오른쪽 위 드롭다운 메뉴에서 새로 만들기 > Python 3을 선택합니다.
이것은 공책을 열 것이다.우리는 현재 칸에서 Python 코드를 실행하거나 칸을markdown으로 변경할 수 있습니다.예를 들어, 위쪽 탐색 모음에서 셀 > 셀 유형 > 태그 를 클릭하여 첫 번째 셀을 태그 적용으로 변경합니다.우리는 현재 가격 인하를 사용하여 필기를 할 수 있으며, 심지어 LaTeX의 방정식을
$$ 기호 사이에 놓아서 이 방정식을 포함할 수 있다.예를 들어, 셀을 markdown으로 변경한 후 셀에 다음을 입력합니다.# First Equation
Let us now implement the following equation:
$$ y = x^2$$
where $x = 2$
CTRL+ENTER을 누릅니다. 결과는 다음과 같습니다.
태그 셀을 사용하여 코드를 주석하고 기록할 수 있습니다.이 등식을 실현하고 결과를 인쇄합시다.위쪽 셀을 클릭한 다음
ALT+ENTER을 눌러 아래에 셀을 추가합니다.새 셀에 다음 코드를 입력합니다.x = 2
y = x**2
print(y)
CTRL+ENTER을 누르십시오.다음 결과가 표시됩니다.
이제 다른 Python 개발 환경처럼 import modules과 노트북을 사용할 수 있습니다!
결론
이제 Jupyter 노트북을 사용하여 Markdown에서 복사할 수 있는 Python 코드와 주석을 작성할 수 있어야 합니다.인터페이스 내에서 Jupyter Notebook을 빠르게 탐색하려면 위쪽 탐색 메뉴에서 도움말 > 사용자 인터페이스 탐색을 선택하여 자세한 내용을 확인하십시오.
여기에서 Data Analysis and Visualization with pandas and Jupyter Notebook in Python 3을 읽고 데이터 분석과 시각화 프로젝트를 시작할 수 있습니다.