Comment installer Jupyter Notebook sur Ubuntu 24.04/22.04/20.04

Jupyter Notebook est une application Web open source qui vous permet de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Il est largement utilisé dans la science des données, l’apprentissage automatique et la recherche scientifique pour sa polyvalence et sa facilité d’utilisation.

  • Exécution de code interactif: Écrivez et exécutez du code en temps réel, en voyant les résultats immédiatement.
  • Prise en charge du texte enrichi: Combinez le code avec Markdown, LaTeX et HTML pour une documentation complète.
  • Visualisation de données: Intégrez des tracés et des graphiques directement dans votre bloc-notes pour une représentation visuelle de vos données.
  • Extensible: Prise en charge de plus de 40 langages de programmation, dont Python, R et Julia.

Grâce à ces fonctionnalités, Jupyter Notebook transforme la façon dont nous travaillons avec les données, les rendant accessibles et interactives. C'est particulièrement avantageux pour ceux qui ont besoin d'itérer rapidement et de collaborer de manière transparente.

Une fois l'introduction terminée, explorons comment installer Jupyter Notebook sur Ubuntu 24.04, 22.04 ou 20.04 LTS à l'aide du terminal de ligne de commande.

Étapes de pré-installation pour Jupyter Notebook

Mettre à jour les packages système sur Ubuntu avant l'installation de Jupyter Notebook

Avant de procéder à une installation centrale, il est crucial de commencer par actualiser les référentiels de packages de votre système Ubuntu. Cette étape prépare votre système aux nouvelles installations et mises à jour.

Pour mettre à jour vos référentiels de packages, ouvrez votre terminal et entrez les commandes suivantes :

sudo apt update
sudo apt upgrade

En exécutant ces commandes, vous vous assurez que les référentiels de packages de votre système sont à jour, établissant ainsi une base solide pour une installation transparente de Python 3.

Installer Python 3 pour Jupyter Notebook

Après avoir mis à jour vos packages système, vous devez installer Python 3. Le gestionnaire de packages d'Ubuntu, apt, simplifie ce processus.

Pour installer Python 3, ainsi que ses composants essentiels, exécutez la commande suivante dans votre terminal :

sudo apt install python3 python3-dev python3-venv python3-pip

Cette commande installe non seulement Python 3 mais inclut également les fichiers de développement Python 3 (python3-dev), le package d'environnement virtuel (python3-venv) et le gestionnaire de packages Python (python3-pip).

Création d'un environnement virtuel pour Jupyter Notebook

À partir d'Ubuntu 20.04 et des versions ultérieures, il est recommandé d'utiliser des environnements virtuels pour gérer Packages Python via Pip. Les environnements virtuels sont essentiels pour le développement Python, car ils fournissent des espaces isolés pour différents projets et leurs dépendances, réduisant ainsi le risque de conflits de versions.

Pour configurer un environnement virtuel, utilisez la commande suivante dans votre terminal :

python3 -m venv myenv

Ici, myenv est le nom de votre environnement virtuel, que vous pouvez renommer selon les besoins de votre projet. L'utilisation d'environnements virtuels est une pratique clé de la programmation Python. Il garantit que chaque projet fonctionne dans son propre environnement isolé, favorisant ainsi un développement de code plus propre et plus stable.

Installer Jupyter Notebook via PIP

Activer l'environnement virtuel pour l'installation de Jupyter Notebook

Pour commencer l'installation de Jupyter Notebook, activez l'environnement virtuel que vous avez précédemment configuré. Cette étape est cruciale pour maintenir un espace de travail Python organisé et sans conflit.

Activez votre environnement virtuel avec la commande suivante :

source myenv/bin/activate

Remplacer myenv avec le nom de votre environnement virtuel s'il diffère. L'activation de l'environnement virtuel garantit que toutes les installations et opérations sont confinées à cet environnement isolé, empêchant ainsi les modifications involontaires à l'échelle du système.

Mettre à niveau Python Pip avant d'installer Jupyter

Rester à jour avec les dernières versions des outils logiciels est une pratique clé en technologie. Avant de procéder à l'installation de Jupyter Notebook, mettez à niveau le gestionnaire de packages de Python, Pip, vers sa version la plus récente. Pour mettre à niveau Pip, exécutez cette commande :

pip install --upgrade pip

La mise à niveau de Pip garantit que vous disposez des dernières fonctionnalités et améliorations de sécurité essentielles pour un processus d'installation fluide et sécurisé.

Installer Jupyter Notebook à l'aide de la commande Pip

Avec Pip mis à jour, vous êtes prêt à installer Jupyter Notebook. Ce puissant outil open source est essentiel pour des tâches telles que le nettoyage des données, la simulation numérique, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique. Pour installer Jupyter Notebook, exécutez la commande suivante :

pip install jupyter

Cette étape demande à Pip de télécharger et d'installer Jupyter Notebook, offrant ainsi un environnement polyvalent pour vos tâches de science des données et de programmation.

Lancer le bloc-notes Jupyter

Après l'installation réussie de Jupyter Notebook dans l'environnement virtuel, il est temps de le lancer. Démarrer Jupyter Notebook est simple. Utilisez la commande ci-dessous :

jupyter notebook

Cette commande lance l'interface Jupyter Notebook, en l'ouvrant généralement dans votre navigateur Web par défaut. Vous êtes maintenant prêt à créer et à utiliser des documents interactifs contenant du code dynamique, des visualisations et des annotations de texte.

Activer le service Jupyter Notebook par défaut sur Ubuntu

Si vous utilisez fréquemment Jupyter Notebook, vous trouverez peut-être pratique d'activer l'environnement virtuel et d'exécuter le service Jupyter Notebook par défaut à chaque démarrage de votre système. Cette étape facultative implique un peu plus de configuration mais peut considérablement rationaliser votre flux de travail.

Activation de l'environnement virtuel par défaut

Modifier le fichier .bashrc

Ouvrez le .bashrc fichier dans votre répertoire personnel à l'aide d'un éditeur de texte comme nano :

nano ~/.bashrc

Ajouter un script d'activation

À la fin de .bashrc fichier, ajoutez la ligne pour activer automatiquement votre environnement virtuel lors de l’ouverture d’une nouvelle session de terminal :

source /path/to/your/virtualenv/myenv/bin/activate

Assurez-vous de remplacer /path/to/your/virtualenv/myenv avec le chemin réel de votre environnement virtuel.

Sauvegarder et quitter

Après avoir ajouté le script d'activation, enregistrez les modifications et quittez l'éditeur. En nano, cela se fait en appuyant sur CTRL + X, suivi de Y, et Enter.

Configuration du service de bloc-notes Jupyter

Créer un fichier de service Systemd

Créez un nouveau fichier de service pour systemd :

sudo nano /etc/systemd/system/jupyter.service

Configurer le service

Dans le fichier de service, saisissez la configuration suivante :

[Unit]
Description=Jupyter Notebook

[Service]
Type=simple
PIDFile=/run/jupyter.pid
ExecStart=/path/to/your/virtualenv/myenv/bin/jupyter notebook
User=your_username
Group=your_group
WorkingDirectory=/path/to/your/working/directory
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Modifier le ExecStart, User, Group, et WorkingDirectory avec vos coordonnées spécifiques. Le ExecStart La ligne doit spécifiquement pointer vers l'exécutable Jupyter dans l'environnement virtuel.

Recharger le démon Systemd

Après avoir configuré le fichier du service Jupyter, vous devez recharger le démon systemd pour appliquer les modifications :

sudo systemctl daemon-reload

Cette commande informe le systemd qu'un nouveau fichier de service a été ajouté ou qu'un fichier existant a été modifié.

Activer et démarrer le service

Après le rechargement du démon, procédez à l'activation et au démarrage du service Jupyter :

sudo systemctl enable jupyter.service
sudo systemctl start jupyter.service

Ces commandes configureront le service Jupyter Notebook pour qu'il démarre automatiquement au démarrage et le lancera immédiatement.

Configurer le tunneling SSH pour Jupyter Notebook

Comprendre le tunneling SSH pour Jupyter Notebook

Le tunneling SSH est une méthode permettant de transférer le trafic réseau en toute sécurité via une connexion SSH cryptée. Il est particulièrement utile pour accéder en toute sécurité à des services distants tels que Jupyter Notebook. Dans cette configuration, le tunneling SSH vous permet d'interagir en toute sécurité avec Jupyter Notebook exécuté sur un serveur distant à partir de votre ordinateur local.

Établir un tunnel SSH

Pour commencer, ouvrez une nouvelle fenêtre de terminal sur votre ordinateur local. Utilisez la commande SSH suivante pour créer un tunnel sécurisé :

ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip

Briser le commandement

  • ssh: Initie une connexion SSH.
  • -L 8888:localhost:8888: Spécifie la redirection de port local. Ici, le port local 8888 est tunnelisé vers le même port sur le serveur distant.
  • your_server_username: Remplacez-le par votre nom d'utilisateur réel sur le serveur distant.
  • your_server_ip: Remplacez-le par l'adresse IP de votre serveur.

Par exemple, si votre nom d'utilisateur est joshua et l'adresse IP du serveur est 203.0.113.0, la commande serait :

ssh -L 8888:localhost:8888 joshua@203.0.113.0

Gestion des conflits de ports

Si le port 8888 est déjà utilisé sur votre ordinateur local, remplacez 8888 avec n’importe quel port disponible.

Initialisation du bloc-notes Jupyter

Après avoir établi le tunnel SSH sans aucune erreur, vous pouvez démarrer Jupyter Notebook sur le serveur distant. Exécutez la commande suivante sur le serveur :

jupyter notebook

Accéder au bloc-notes Jupyter

Une fois Jupyter Notebook démarré, il fournira une URL dans la sortie du terminal. Cette URL, commençant généralement par http://localhost:8888, comprend un jeton de sécurité. Ouvrez votre navigateur Web préféré sur votre ordinateur local et accédez à cette URL.

Note: Si vous y êtes invité, entrez le numéro de jeton fourni dans la sortie du Jupyter Notebook. Ce jeton authentifie votre session.

Interface Web du bloc-notes Jupyter

Accéder à l'interface Web de Jupyter Notebook

Après avoir établi une connexion tunnel SSH sécurisée, vous pouvez accéder au Jupyter Notebook via un navigateur Web. Jupyter Notebook offre une interface conviviale et un large éventail de fonctionnalités, ce qui en fait un outil indispensable pour les data scientists et les programmeurs.

Navigation dans les fichiers et dossiers

Jupyter Notebook affiche tous les fichiers et dossiers dans son répertoire de départ. Pour gérer efficacement vos projets, lancez Jupyter Notebook dans le répertoire des fichiers du projet. Cette pratique garantit un accès rapide et facile à toutes les ressources nécessaires.

Explorer les fonctionnalités du bloc-notes

Lors de l'ouverture d'un Jupyter Notebook, vous pouvez exécuter du code Python dans des cellules ou utiliser Markdown pour la documentation. Cette polyvalence rend le Jupyter Notebook idéal pour combiner du code, des visualisations et des explications détaillées dans un seul document.

Expérimenter avec le code Python dans Jupyter

Pour mieux comprendre les capacités de Jupyter, exécutons un extrait de code Python. Prenons l'exemple suivant :

# Defining a simple greeting function
def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

# Let's greet 'John'
print(greet('John'))

Dans cet exemple, nous définissons un greet fonction qui accepte un nom et renvoie un message d'accueil personnalisé. Lorsque nous passons « John » comme argument au greet fonction, il renvoie « Bonjour, John ! » et imprime le message d'accueil.

Conclusion

Dans ce guide, nous avons couvert l'installation et la configuration initiale de Jupyter Notebook sur Ubuntu 24.04, 22.04 ou 20.04, parcouru l'interface Web et expérimenté des extraits de code Python. Ma dernière recommandation est d'explorer les fonctionnalités étendues de Jupyter, telles que la visualisation des données et la documentation, pour exploiter pleinement ses capacités. Continuez à expérimenter et à repousser les limites de vos projets.

Joshua James
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