Ubuntu 24.04/22.04/20.04 に Jupyter Notebook をインストールする方法

Jupyter Notebook は、ライブ コード、方程式、視覚化、説明文を含むドキュメントを作成して共有できるオープン ソースの Web アプリケーションです。その汎用性と使いやすさから、データ サイエンス、機械学習、科学研究で広く使用されています。

  • インタラクティブコード実行: リアルタイムでコードを記述して実行し、結果をすぐに確認します。
  • リッチテキストのサポート: コードを Markdown、LaTeX、HTML と組み合わせて、包括的なドキュメントを作成します。
  • データの視覚化: プロットやグラフをノートブックに直接埋め込み、データを視覚的に表現します。
  • 拡張可能: Python、R、Julia を含む 40 を超えるプログラミング言語をサポートします。

これらの機能により、Jupyter Notebook はデータの操作方法を変革し、データにアクセスしやすくインタラクティブなものにします。これは、迅速に反復処理を行い、シームレスに共同作業を行う必要がある人にとって特に有益です。

導入はこれで終わりにして、コマンドライン ターミナルを使用して Ubuntu 24.04、22.04、または 20.04 LTS に Jupyter Notebook をインストールする方法を見ていきましょう。

Jupyter Notebook のインストール前の手順

Jupyter Notebook をインストールする前に Ubuntu のシステム パッケージを更新する

集中インストールを進める前に、まず Ubuntu システムのパッケージ リポジトリを更新することが非常に重要です。この手順により、システムを新しいインストールと更新用に準備します。

パッケージ リポジトリを更新するには、ターミナルを開いて次のコマンドを入力します。

sudo apt update
sudo apt upgrade

これらのコマンドを実行することで、システムのパッケージ リポジトリが最新であることが確認され、Python 3 をシームレスにインストールするための強固な基盤が築かれます。

Jupyter Notebook に Python 3 をインストールする

システム パッケージを更新した後、Python 3 をインストールする必要があります。Ubuntu のパッケージ マネージャー apt を使用すると、このプロセスが簡素化されます。

Python 3 とその必須コンポーネントをインストールするには、ターミナルで次のコマンドを実行します。

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

このコマンドはPython 3をインストールするだけでなく、Python 3の開発ファイル(python3-dev)、仮想環境パッケージ(python3-venv)、およびPythonパッケージマネージャ(python3-pip).

Jupyter Notebook の仮想環境を作成する

Ubuntu 20.04以降のバージョンでは、管理に仮想環境を使用するのがベストプラクティスです。 Pip 経由の Python パッケージ仮想環境は、さまざまなプロジェクトとその依存関係に分離されたスペースを提供し、バージョン競合のリスクを軽減するため、Python 開発には不可欠です。

仮想環境を設定するには、ターミナルで次のコマンドを使用します。

python3 -m venv myenv

ここ、 myenv は仮想環境の名前です。プロジェクトのニーズに応じて名前を変更できます。仮想環境の利用は、Python プログラミングにおける重要なプラクティスです。これにより、各プロジェクトが独自の分離された環境で動作することが保証され、よりクリーンで安定したコード開発が促進されます。

PIP経由でJupyter Notebookをインストールする

Jupyter Notebook インストール用の仮想環境を有効化する

Jupyter Notebook のインストールを開始するには、以前に設定した仮想環境をアクティブ化します。この手順は、整理された競合のない Python ワークスペースを維持するために重要です。

次のコマンドで仮想環境をアクティブ化します。

source myenv/bin/activate

交換する myenv 仮想環境の名前が異なる場合は、仮想環境の名前に置き換えてください。仮想環境をアクティブにすると、すべてのインストールと操作がこの分離された環境に限定され、システム全体に及ぶ意図しない変更が防止されます。

Jupyter をインストールする前に Python Pip をアップグレードする

ソフトウェア ツールを常に最新バージョンに更新しておくことは、テクノロジーの重要な実践です。Jupyter Notebook のインストールを進める前に、Python のパッケージ マネージャーである Pip を最新バージョンにアップグレードしてください。Pip をアップグレードするには、次のコマンドを実行します。

pip install --upgrade pip

Pip をアップグレードすると、スムーズで安全なインストール プロセスに不可欠な最新の機能とセキュリティ強化が確保されます。

Pip コマンドを使用して Jupyter Notebook をインストールする

Pip が更新されたら、Jupyter Notebook をインストールする準備が整います。この強力なオープンソース ツールは、データのクリーニング、数値シミュレーション、統計モデリング、機械学習などのタスクに不可欠です。Jupyter Notebook をインストールするには、次のコマンドを実行します。

pip install jupyter

この手順では、Pip に Jupyter Notebook をダウンロードしてインストールするように指示し、データ サイエンスとプログラミングのタスクに多目的な環境を提供します。

Jupyter Notebookを起動する

仮想環境に Jupyter Notebook を正常にインストールしたら、起動します。Jupyter Notebook の起動は簡単です。以下のコマンドを使用します。

jupyter notebook

このコマンドは、Jupyter Notebook インターフェースを起動し、通常はデフォルトの Web ブラウザーで開きます。これで、ライブ コード、視覚化、テキスト注釈を含むインタラクティブなドキュメントを作成して操作する準備が整いました。

Ubuntu で Jupyter Notebook サービスをデフォルトで有効にする

Jupyter Notebook を頻繁に使用する場合は、仮想環境を有効にして、システムを起動するたびに Jupyter Notebook サービスをデフォルトで実行しておくと便利です。このオプションの手順では、少し追加の構成が必要になりますが、ワークフローを大幅に効率化できます。

デフォルトで仮想環境を有効にする

.bashrc ファイルを編集する

開く .bashrc nano などのテキスト エディターを使用して、ホーム ディレクトリにファイルを作成します。

nano ~/.bashrc

アクティベーションスクリプトの追加

最後に .bashrc ファイルに、新しいターミナル セッションを開いたときに仮想環境を自動的にアクティブにする行を追加します。

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

必ず交換してください /path/to/your/virtualenv/myenv 仮想環境の実際のパスを入力します。

保存して終了

アクティベーションスクリプトを追加したら、変更を保存してエディターを終了します。nanoでは、これは次のようにして実行されます。 CTRL + X、 に続く Y、 そして Enter.

Jupyter Notebook サービスの設定

Systemdサービスファイルを作成する

systemd 用の新しいサービス ファイルを作成します。

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

サービスを構成する

サービス ファイルに次の構成を入力します。

[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

変更する ExecStart, User, Group、 そして WorkingDirectory 具体的な詳細を入力してください。 ExecStart 行は、仮想環境内の Jupyter 実行可能ファイルを具体的に指す必要があります。

Systemdデーモンをリロードする

Jupyter サービス ファイルを設定したら、変更を適用するために systemd デーモンをリロードする必要があります。

sudo systemctl daemon-reload

このコマンドは、新しいサービス ファイルが追加されたか、既存のサービス ファイルが変更されたことを systemd に通知します。

サービスを有効にして開始する

daemon-reload に続いて、Jupyter サービスを有効にして起動します。

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

これらのコマンドは、起動時に Jupyter Notebook サービスが自動的に開始されるように設定し、すぐに開始します。

Jupyter Notebook の SSH トンネリングを設定する

Jupyter Notebook の SSH トンネリングを理解する

SSH トンネリングは、暗号化された SSH 接続を介してネットワーク トラフィックを安全に転送する方法です。これは、Jupyter Notebook などのリモート サービスに安全にアクセスする場合に特に便利です。このセットアップでは、SSH トンネリングにより、ローカル マシンからリモート サーバーで実行されている Jupyter Notebook と安全にやり取りできます。

SSHトンネルの確立

まず、ローカル マシンで新しいターミナル ウィンドウを開きます。次の SSH コマンドを使用して、安全なトンネルを作成します。

ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip

コマンドの分解

  • ssh: SSH 接続を開始します。
  • -L 8888:localhost:8888: ローカル ポート転送を指定します。ここでは、ローカル ポート 8888 がリモート サーバー上の同じポートにトンネリングされます。
  • your_server_username: これをリモート サーバー上の実際のユーザー名に置き換えます。
  • your_server_ip: これをサーバーの IP アドレスに置き換えます。

たとえば、ユーザー名が joshua サーバーのIPは 203.0.113.0コマンドは次のようになります。

ssh -L 8888:localhost:8888 joshua@203.0.113.0

ポート競合の処理

ポート8888がローカルマシンで既に使用されている場合は、 8888 利用可能なポートを使用します。

Jupyter Notebook の初期化

エラーなしで SSH トンネルを確立したら、リモート サーバーで Jupyter Notebook を起動できます。サーバーで次のコマンドを実行します。

jupyter notebook

Jupyter Notebook へのアクセス

Jupyter Notebookが起動すると、ターミナル出力にURLが表示されます。このURLは通常、 http://localhost:8888にはセキュリティ トークンが含まれています。ローカル マシンで任意の Web ブラウザーを開き、この URL に移動します。

注記: プロンプトが表示されたら、Jupyter Notebook の出力で提供されたトークン番号を入力します。このトークンはセッションを認証します。

Jupyter ノートブック Web インターフェース

Jupyter Notebook の Web インターフェースにアクセスする

安全な SSH トンネリング接続を確立したら、Web ブラウザ経由で Jupyter Notebook にアクセスできます。Jupyter Notebook はユーザーフレンドリーなインターフェースと幅広い機能を備えているため、データ サイエンティストやプログラマーにとって欠かせないツールとなっています。

ファイルとフォルダのナビゲーション

Jupyter Notebook は、開始ディレクトリ内のすべてのファイルとフォルダを表示します。プロジェクトを効率的に管理するには、プロジェクト ファイルのディレクトリで Jupyter Notebook を起動します。この方法により、必要なすべてのリソースにすばやく簡単にアクセスできます。

ノートブックの機能の探索

Jupyter Notebook を開くと、セル内で Python コードを実行したり、Markdown を使用してドキュメントを作成したりできます。この汎用性により、Jupyter Notebook は、コード、視覚化、詳細な説明を 1 つのドキュメントにまとめるのに最適です。

Jupyter で Python コードを試してみる

Jupyter の機能をよりよく理解するために、Python コード スニペットを実行してみましょう。次の例を検討してください。

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

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

この例では、 greet 名前を受け取り、パーソナライズされた挨拶を返す関数です。引数として「John」を渡すと、 greet 関数は「Hello, John!」を返して挨拶を出力します。

結論

このガイドでは、Ubuntu 24.04、22.04、または 20.04 での Jupyter Notebook のインストールと初期設定、Web インターフェイスの使用法、Python コード スニペットの実験について説明しました。最後に、データの視覚化やドキュメント化などの Jupyter の豊富な機能を調べて、その機能を最大限に活用することをお勧めします。実験を続け、プロジェクトの限界を押し広げてください。

ジョシュア・ジェームズ

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