Как изменить папку запуска jupyter

Как изменить workspace в jupyter lab?

Вы можете изменить конфигурацию из командной строки conda:
запустите командную строку anaconda.
выполните в ней jupyter notebook —generate-config.

Каталог .jupyter/ должен создаться после этого в вашем домашнем каталоге, файл jupyter_notebook_config.py должен оказаться внутре. В нём раскомментируйте и отредактируйте поле c.NotebookApp.notebook_dir.

Ответ написан более двух лет назад

Комментировать

Нравится Комментировать

Как запустить jupyter notebook из другой папки?

Нашёл, что стартовая папка где-то в файле конфигурации.
Но у меня примеры в разных папках. В коде часто используется относительный путь для загрузки данных (../data).
Есть способ менять папки? Допустим, в одном блокноте примеры в одной папки, запускаю другой блокнот, надо как-то переключиться.

• Вопрос задан более года назад
• 657 просмотров

Комментировать
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 1

Data Analyst

очень просто, перейдите в терминале с помощью (cd) в нужную папку и запускайте jupyter notebook или jupyter lab.

Ответ написан более года назад
Александр Скуснов @AlexSku Автор вопроса

Как запускать? По документации пишу jupyter notebook, выдаёт ошибку (в самом конце, что jupyter-notebook не найден).
Запускаю либо из менеджера Анаконды, либо из меню Анаконды (в Windows), причём появляется разный список папок (не исключено, что у меня два ноутбука).

Александр Скуснов @AlexSku Автор вопроса

>jupyter notebook usage: jupyter [-h] [--version] [--config-dir] [--data-dir] [--runtime-dir] [--paths] [--json] [--debug] [subcommand] Jupyter: Interactive Computing positional arguments: subcommand the subcommand to launch options: -h, --help show this help message and exit --version show the versions of core jupyter packages and exit --config-dir show Jupyter config dir --data-dir show Jupyter data dir --runtime-dir show Jupyter runtime dir --paths show all Jupyter paths. Add --json for machine-readable format. --json output paths as machine-readable json --debug output debug information about paths Available subcommands: kernel kernelspec migrate run troubleshoot Jupyter command `jupyter-notebook` not found.

Александр Скуснов, А он у вас установлен? команда jupyter-notebook или jupyter notebook должны обе работать . Может быть анаконда как то странно установлена и notebook не установлен. pip install jupyter notebook попробуйте.

Александр Скуснов @AlexSku Автор вопроса

Кстати, скачал jupyterlab (тоже не исключено, что повторно), она запустилась. Но не может импортировать torch, хотя, если запускать notebook через менеджер Анаконды, то в нём import torch срабатывает.
Как сделать, чтобы в jupyter-lab torch (установленный) импортировался?

Александр Скуснов, Или что наиболее вероятно, ваш терминал не знает что такое jupyter notebook. Нужно будет поработать с переменной окружения. Загуглите если все установлено это проблемы с терминалом а не с jupyter.

Настройка рабочего окружения на Windows для работы с Python

На простом примере рассмотрим, как настроить рабочее окружение для работы с новыми данными, а также как вернуться к рабочему процессу с помощью одного слова.

Нам часто приходится сталкиваться с обработкой различных типов данных. Вся обработка осуществляется с помощью языка Python, который позволяет в короткие сроки решать поставленные задачи. Для работы с новым проектом необходимо создавать новое окружение, чтобы избежать проблем с различными версиями пакетов в Python. Рассмотрим пример создания виртуального окружения и его быстрого запуска.

(далее будет информация для начинающих специалистов, если вы уже профессионал — переходите сразу к следующему пункту)

Если у Вас не установлен Python, то скачиваем программу установки и устанавливаем в нужную директорию, не забываем поставить галочку (Add Python X.X to PATH).

Не всегда последняя версия дистрибутива – оптимальное решение, т.к. множество пакетов работает под определенные версии Python. Наиболее распространена версия 3.6.

Чтобы проверить, что Python установился правильно, в командной строке вводим команду — python —version:

Если в результате получаем ошибку о том, что «python не является внутренней или внешней командой…» — необходимо проверить наличие пути в переменных окружения. Проверить это можно в «переменных среды текущего пользователя»:

В данном случае Python установлен в директорию «D:\Work\Python». Если в переменной Path прописаны эти пути, но все равно выскакивает ошибка, то перезагрузите компьютер.

С установкой разобрались, приступим к созданию окружения. Для этого создадим папку для нового проекта и запустим командную строку в новой директории. Для запуска используем команду cmd в строке пути:

В командной строке вводим команду: python -m venv new_proj_env

Где venv – инструмент для создания виртуального окружения, new_proj_env – произвольное имя, которое задали для данного окружения. В результате выполнения в папке с проектом появится новая директория с именем new_proj_env.

Для работы в рамках виртуального окружения, его необходимо активировать с помощью следующей команды: new_proj_env\Scripts\activate

После активации название окружения должно появиться в скобках слева от пути к проекту:

Далее устанавливаем необходимые пакеты, для примера установим pandas и jupyter:

• pip install pandas jupyter – здесь не нужно разделять имена пакетов запятыми,
• pandas – пакет для работы с табличными данными,
• jupyter – пакет для интерактивной работы с данными в браузере с помощью блокнота (jupyter notebook).

Важно отметить, если Вы не установите jupyter для нового окружения, то интерпретатор Python будет подтягивать пакеты из глобального окружения.

Для того, чтобы начать работу, осталось запустить блокнот, командой jupyter notebook:

В результате должен запуститься браузер (по умолчанию), если этого не произошло, то необходимо скопировать адрес, выделенный красным, и вставить в строку поиска браузера. Создадим новый блокнот, импортируем необходимые библиотеки и загрузим данные:

Таким образом, чтобы на следующий день продолжить работу, необходимо:

1. Перейти в папку с проектом;
2. Активировать виртуальное окружение;
3. Запустить jupyter notebook.

Вместо этого, создадим переменную окружения, которая будет выполнять все три пункта разом. Для этого снова зайдем в переменные окружения и создадим новую переменную:

Здесь мы задаем имя переменной, и через оператор «&» обозначаем команды:

1. d: — переходим на диск D, т.к. в данном примере папка с проектом лежит на локальном диске D;
2. cd D:\Work\New_Projec – переходим к расположению папки с проектом;
3. new_proj_env\Scripts\activate – активируем виртуальное окружение;
4. jupyter notebook – запускаем блокнот.

Таким образом, чтобы на следующий день продолжить работу, потребуется ввести лишь имя переменной, заключенной в знак «%»:

Ввод осуществляется с любого расположения командной строки.

В результате мы создали виртуальное окружение, а также создали переменную для быстрого доступа к рабочему проекту. Надеюсь, вы нашли для себя что-то новое.

Необычная среда разработки Jupyter Notebook

Если вы хотите писать на Python или работать с Data Science, обратите внимание на интерактивную среду разработки с «живым» кодом — Jupyter Notebook — главного героя сегодняшней статьи.

Что такое Jupyter Notebook

Jupyter Notebook (или Jupyter-ноутбук) — бесплатное веб-приложение, в котором разработчики могут работать с кодом: писать и проверять функции, загружать файлы в память, обрабатывать содержимое и многое другое.

Главное отличие от других сред разработки в том, что код можно разбивать на куски (отдельные фрагменты), чтобы выполнять их в произвольном порядке. А еще в Jupyter-блокноте есть вывод результата сразу после фрагмента кода, благодаря чему можно увидеть график, диаграмму или получить предварительные цифры прямо в середине кода.

Поэтому Jupyter Notebook часто используют новички при изучении программирования на Python: можно писать код и сразу видеть результат своей работы. Однако основная область применения Jupyter — машинное обучение, нейросети, визуализация данных и статистика (это и есть Data Science).

Какие языки поддерживаются

Чаще всего Jupyter Notebook используют для работы с Python. Но поддерживаются и другие языки программирования, например:

Чтобы программировать на них, нужно использовать специальные «волшебные» команды — magic-command. Они позволяют запускать код на других языках и существенно расширяют возможности обычного Python. Для каждого из перечисленных выше языков есть отдельная инструкция по установке, поэтому это тема для отдельного поста. Дайте знать в комментариях, если хотите прочитать статью на эту тему.

Jupyter-ноутбук можно запустить двумя способами: на компьютере или в облаке.

Запуск на компьютере

Если вы сами хотите контролировать всё, что происходит с кодом и со средой разработки, тогда нужно установить Jupyter к себе на компьютер.

Как запустить Jupyter Notebook из консоли

Для этого понадобится один убунту-сервер (server Ubuntu 18.04). На этом сервере должны быть настроены пользователь без привилегий root с привилегиями sudo и брандмауэр. И, раз основная среда в таком ноутбуке — это Python, то для работы у вас уже должен быть скачан и установлен Python с загруженной библиотекой Jupyter.

Когда всё будет готово, введите в командную строку (terminal) эту команду:

pip3 install jupyter

Это активирует установочную утилиту — pip, основные задачи которой распаковывать, устанавливать и обновлять пакеты программ.

После перед вами появится сообщение Succellfull installed, что означает, что установка успешно завершена.

Теперь Jupyter Notebook готов к запуску. Чтобы открыть его, используйте команду:

Она запустит локальный сервер для работы ноутбука и покажет нам готовую среду разработки.

Как запустить Jupyter Notebook с помощью Anaconda

Еще один способ запустить Jupyter, который, к слову, подходит и для Windows — загрузить Anaconda. Это архивированный набор файлов с полезным софтом: Python, Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib.

Чтобы установить как Python, так и Jupyter Notebook, скачайте установщик Anaconda для своей платформы и запустите его. В мастере установки укажите параметр для добавления Anaconda в переменную PATH.

1. После завершения установки, откройте консоль, нажав на клавиши Win+R.
2. В появившемся окне введите cmd после чего нажмите Enter (во всех версиях Windows).
3. В среде cmd введите команду: jupyter notebook, и вы сможете запустить редактор.

Запуск в облаке

Если нужно написать код здесь и сейчас без лишних заморочек, можете запустить Jupyter в облаке. Для этого нужно использовать специальные сервисы, работающие во всех браузерах, например, Google Colab. Здесь нет никаких нюансов: переходите по ссылке, следуйте указаниям и создавайте код.

Но сразу же отметим минусы этого способа: программа может работать не так быстро, как на локальной машине. Плюс в облаке может не оказаться нестандартных, но нужных библиотек.

Jupyter Notebook открылся — что делать дальше

С помощью Jupyter Notebook можно загружать файлы, которые будут перемещены в папку, из которой запускается сам ноутбук, и создавать свои файлы (ipynb и не только).

Также вы сможете редактировать и запускать код, по необходимости добавляя к нему текстовые комментарии-напоминалки или сообщения для совместной работы с коллегами.

Для начала работы запустите программу одним из описанных выше способов. URL-адрес приложения будет выглядеть так: https://localhost:8888/tree.

Теперь нажмите на кнопку Upload в правом верхнем углу, если хотите загрузить свой файл (например, в формате config). Если вы хотите написать код с нуля, создайте свой ipynb-файл, нажав на кнопку New.

Дальше всё зависит от цели. Можете писать код, можете писать текст, можете делать и то и другое. Кликайте на пустую ячейку (она пока одна) и … начинайте! Напишите выражение вывода, используя синтаксис Python 3 и нажмите «Run». Вот так за пару шагов вы создали свой фрагмент кода.

Чтобы создать новую ячейку, нажмите «+» на панели инструментов. Вырезайте, копируйте, удаляйте и редактируйте ячейки и markdown (разметку текста) с помощью вкладки Edit.

Как использовать горячие клавиши Jupyter Notebook

Если вы новичок, не пренебрегайте использованием горячих клавиш. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно, а пока можете использовать нашу статью в качестве подсказки.

Esc: Переключение между режимом выполнения и редактирования

A: Добавление пустой ячейки сверху

B: Добавление пустой ячейки снизу

DD: Удаления ячейки

C: Копирование ячеек

X: Вырезание ячеек

V: Вставка ячеек

Комбинируя их, вы сможете быстро совершать множество базовых действий.

Например, для перезапуска блокнота нажмите ESC + 00.

Чтобы прокрутить блокнот вниз, нажмите Space, или а Shift + Space — для прокрутки вверх.

Для запуска кода используйте:

• Shift+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на следующую.
• Ctrl+Enter — выполнение текущей ячейки и сохранение фокуса на текущей ячейке.
• Alt+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на новую ячейку созданную ниже.

Для быстрого удаления ячейки нажмите ESC + Z.

Если вы начали писать код в одной ячейке, но понимаете, что их всё же нужно разделить, не обязательно разделять текст вручную. Просто поставьте курсор в нужное место и используйте Control + Shift + или -.

Чтобы легко и быстро перемещаться к ячейке, которая выполняется в данный момент, нажмите Alt + I.

А если что-то пошло не по плану, можно пропустить выполнение ячейки, зажав %%script false.

Если не хочется морочиться с маркдауном и вручную проставлять #, используйте шорткаты: 1, 2, 3, 4, 5, 6.

Похожие команды есть и для конвертации типов ячеек

• Y — code,
• M — markdown,
• R — raw.

Чтобы открыть полный список горячих клавиш, нажмите Help → Keyboard Shortcuts в верхнем меню.

Желаем вам продуктивной работы с Jupyter Notebook. А если у вас у вас остались вопросы — оставляйте их в комментариях, мы поможем разобраться.