一、Jupyter 简介
Jupyter 支持 markdown 格式，此外还可以跑 python 代码，写交互式的文档。Jupyter 文件后缀是 .ipynb。Jupyter Lab 是 Jupyter Notebook 的升级版，它提供了一个更强大的界面。如果要支持多用户，那么是安装 Jupyter Hub。个人推荐使用 Jupyter Lab。
个人观点：如果只是快速测试一些短小的代码，Jupyter 使用起来还是挺方便的。但个人是不喜欢肢解代码，因为这样后面代码的运行往往是依赖于前面代码的结果。这种一个 input 对应一个 output 的风格和 Mathematica 有点像。自己在使用 Mathematica 时，也是尽可能不肢解代码，除非是完全不相关的，相当于两个独立小文件，才会分别放在两个 input 里。
二、在系统下安装 JupyterLab【推荐】
Anaconda 中已经包含了 Jupyter，为了防止一些莫名其妙的错误，最好再安装一次，相当于更新。官方的安装说明为：https://jupyter.org/install.html。
安装命令：
pip install jupyterlab或
conda install -c conda-forge jupyterlab启动：
jupyter lab如果需要以 root 身份在后台隐藏运行，同时在公网下可以访问，用以下方式启动：
nohup jupyter lab --ip "0.0.0.0" --allow-root &JupyterLab 是通过网页访问的。.ipynb 文件也可以在其他 python 编辑器软件中运行，但没有 JupyterLab 美观。
三、在 Docker 中安装 JupyterLab【推荐】
虽然上面的命令安装和启动 JupyterLab 也很方便，但文件的权限是整个系统级的。如果想要实现单独的文件空间，可以使用 Docker 进行安装。
Docker操作命令参考：开源的应用容器引擎Docker。
Docker镜像的说明和文件在：
- https://github.com/jupyter/docker-stacks
- https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/
- https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/using/selecting.html
- https://quay.io/organization/jupyter
个人推荐安装 base-notebook，有需要其他软件包时可以手动安装。拉取的命令为：
docker pull quay.io/jupyter/base-notebook另外一个也可以考虑（占用空间会大一些）：
docker pull quay.io/jupyter/minimal-notebook如果经常使用 Pytorch 环境，可以安装 pytorch-notebook。拉取的命令为：
docker pull quay.io/jupyter/pytorch-notebook启动容器，容器内部的默认端口为：8888。
进入容器：
sudo docker exec -it 容器ID /bin/bash在容器中输入命令获取密码：
jupyter server list如果比较适应中文界面，可以考虑在容器中可以安装汉化包，然后在 Jupyter 中切换语言：
pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN如果需要获取管理员的权限，但又不知道密码，可以考虑以下这么操作。
以管理员的身份进入 docker 容器：
sudo docker exec -it -u root 容器ID /bin/bash然后通过命令修改管理员密码和 jovyan 用户的密码：
passwd
passwd jovyan使用命令打开 sudo 权限设置：
sudo visudo文件中内容增加为（给 jovyan 用户 sudo 权限）：
# User privilege specification
root ALL=(ALL:ALL) ALL
jovyan ALL=(ALL:ALL) ALL获取 sudo 权限的参考资料：
[1] https://blog.ftliang.com/2022/02/15/jupyter.html
[2] https://blog.csdn.net/qq_38276120/article/details/137778166
四、在 Docker 中安装 JupyterHub
说明：JupyterHub 的安装和配置比较复杂，推荐安装 JupyterLab，可以少比较多的折腾。
JupyterHub 安装参考这个链接：https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/tutorial/quickstart-docker.html
如果是需要安装 JupyterHub，拉取的命令为：
docker pull quay.io/jupyterhub/jupyterhub以下是一些个人安装的记录，供参考：
运行容器后进入容器，进入文件夹 /srv/jupyterhub，使用命令生成配置文件 jupyterhub_config.py：
jupyterhub --generate-config在修改配置的时候可能需要提前安装 vim：
apt-get update
apt install vim在容器中创建用户：
adduser guanjihuan把容器中的配置文件 jupyterhub_config.py 移出来修改后再移进去：
sudo docker cp 容器ID:/srv/jupyterhub/jupyterhub_config.py ./jupyterhub_config.py
sudo docker cp ./jupyterhub_config.py 容器ID:/srv/jupyterhub/jupyterhub_config.py配置的文件 jupyterhub_config.py 内容主要有：
c.JupyterHub.authenticator_class = 'jupyterhub.auth.DummyAuthenticator' # 使用固定的密码
c.DummyAuthenticator.password = "123"
c.Authenticator.admin_users = set('guanjihuan') # 设置管理员修改配置后重启容器。
五、在 Jupyter Notebook 中多个 Python 环境的切换
以下是在 Jupyter Notebook 中的操作，这里做个记录。
如果要让 Jupyter Notebook 使用指定的 conda 环境，那么需要另外安装一个包。参考资料：JupyterNotebook设置Python环境、ipython jupyter notebook 运行环境配置切换。
安装命令： conda install nb_conda_kernels（或者 conda install nb_conda ）
安装后在 Jupyter Notebook 中可实现 Python 环境的切换。
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