文章目录

导读
你永远可以信赖的微软
随行参谋JetBrains
永远的神：Docker
- 优点
- 先去把Docker准备好
- 版本介绍
- 安装开始
- 问题发生
- 网络配置
- 环境配置
- 通信测试
- token验证
- 缺点
总结

导读

jupyter作为一个直接在浏览器上编辑的数据分析软件，对于一条在文献中苦苦挣扎的科研狗来说是相当友好的。但是他也有一个致命的缺点：启动的时候需要打开终端，这个终端还不能关，一关掉浏览器也给你关掉了。

作为一个懒得不能再懒的咸鱼，我连多一个终端的想法都没有，只想一开机就开始写代码。

当然方法有很多，这里一一介绍使用Docker搭建jupyter做知识图谱的方法。我会着重介绍我最推荐的，其他的会一笔带过。听说Spyder也相当优秀，但很不幸的是，我没有用过，所以我不会过多的评论这款软件。

你永远可以信赖的微软

首先，那肯定是在设计UI上相当在行的微软公司啦。虽然dotNet就是很难看的一大坨，但是每一款软件（包括Windows在内）都有相当不错的界面。

于是呢，就相当推荐微软的VScode，在软件内打开的终端是可以隐藏起来的，这就使得编译器相当干净：左边一小点是文件夹，右边一大片是编辑器。

简直不要太优秀。

但是对于我这条懒狗，打开软件后还要打开终端，再开启jupyter notebook，那可是太难受了。等服务开启之后我估计已经没有力气思考了。

随行参谋JetBrains

不管你是Java工程师还是Python工程师，只要涉及稍微大一丢丢的项目，web项目也好，爬虫项目也罢，你应该绝对会使用JetBrains的IDEA和PyCharm。因为JetBrains的代码提示做的实在是太完美了，就像一个军师一样，想要做什么直接给你规划出所有的备选方案，让你的代码速度飞起来。

不过打开软件的速度远远跟不上VScode，有太多的东西需要加载了。就像是军队的后勤部队一样，杂七杂八的东西很多，但任何一点都能起到相当大的作用。这一点相信JetBrains已经做了很多割舍和权衡了。

撇开加载速度不谈，要说有什么不足的话，那就是收费了。虽然学生可以直接申请，但不是学生就会相当贵……

永远的神：Docker

光看标题就知道我有多喜欢他了。这也是本篇着重介绍的。

优点

不得不说，Docker是一个相当神奇的虚拟环境，尤其在Linux爱好者和使用者手中就像是宝贝一样。优点就是：可以后台运行，保证了桌面的整洁，比虚拟机都方便。这一点对于强迫症相当友好。

另外，作为一个科研狗，平时用的最多的就是各种数据的处理，jupyter对我来说更轻量级，还不需要额外安装各类软件，而且浏览器还能直接查询问题，非常方便。

当然，最最最重要的优点就是：开机自启动。我突然就觉得这就是我想要的。

先去把Docker准备好

安装Docker我就不再赘述了，可以参考我的Linux版教程和Windows版教程。

接下来的重点，就是怎么搭建环境了。

版本介绍

首先，我们找到这样一个GitHub库：点击这里传送

这里面可以选一款你喜欢的jupyter，不同的版本有不同的依赖。如果你想亲自挑选，可以看看官方给的说明文档。如果想快速浏览，就看我下面简短的翻译：

基础版（base-notebook）
- 仅提供最低限度的功能，基本上就是个空的Python编译环境
- 另外自带俩包管理工具anaconda和mamba，但是科学计算包是一点都没有
轻量版（minial-notebook）
- 在基础版之上添加了一些功能
- 能够将LaTex导出到PDF中（还挺重要的）
- 内置git、vi、nano、tzdata、unzip，组成了一个很基础的Ubuntu Server
数学分析特供版（r-notebook）
- 在轻量版之上添加了一些功能
- 添加了R语言解释器
- 塞进去了从conda-forge里面下载的devtools、shiny、rmarkdown、forecast、rsqlite、nycflights13、caret、tidymodels、rcurl、randomforest包
科学计算特化版（scipy-notebook）
- 在轻量版之上添加了一些功能
- 你叫的上名字的包全都在里面，其中包括了数据分析、数据可视化等等一切涉及科学计算的包
深度学习特供版（tensorflow-notebook）
- 在科学计算特化版之上添加了一些功能
- 内置了tensorflow和keras
数据科学特供版（datascience-notebook）
- 是科学计算特化版和数学分析特供版的结合，同时还增加了点功能
- 添加了Julia解释器，还有HDF5、Gadfly和RDatasets
大数据特供版（pyspark-notebook）
- 在科学计算特化版之上添加了Apache Spark支持和Hadoop
大数据旗舰版（all-spark-notebook）
- 在大数据特供版之上添加了一些功能
- 包含了Python、R、Scala等的支持
- 还自带了Apache Toree、spylon-kernel、ggplot2、sparklyr、rcurl等

看了这么多，是不是有点眼花缭乱？

官方是这么总结的：

似乎直观一点了。

不过我个人比较喜欢datascience这个版本，也就是数据科学特供版，因为我刚好需要。

安装开始

我们先准备一个docker-compose.yml，里面包含这些东西：

严重警告：本配置文件还有为完善的地方，请不要复制，之后给出完整版

version: '3.3'
services:# 专用于neo4j的jupyterjupyter-neo4j:# 镜像image: 'jupyter/datascience-notebook'# 自启动restart: always# 使用docker exec命令登入后显示的主机名称hostname: 'jupyter'# docker容器名称container_name: 'neo4j-1002'# 端口ports:- 1002:8888# 文件保存位置volumes:- /home/sakebow/workplace/jupyter/neo4j:/home/jovyan/work# neo4j服务器 - 配置同上neo4j:image: 'neo4j'hostname: 'neo4j'container_name: 'neo4j-server-1074-1087'restart: always# 环境变量environment:# 用户名和密码NEO4J_AUTH: 'neo4j/ljx62149079'ports:- 1074:7474- 1087:7687volumes:- /usr/local/docker/neo4j/data:/data- /usr/local/docker/neo4j/logs:/logs- /usr/local/docker/neo4j:/var/lib/neo4j
# 严重警告：本配置文件还有为完善的地方，请不要复制，之后给出完整版

很多教程里面顺便还会加上mysql和redis的配置，其实没有必要，neo4j和jupyter就够了。

问题发生

然后，使用docker-compose up -d命令后台运行这两个容器。无需等待，命令敲完之后立马就能开始使用。如果你发现有什么配置写错了，直接改yaml文件，再次docker-compose up -d，所有的容器将会重置。放心，只要设置了volumes字段，你所有的文件就会被保存到本机，不会像重装系统一样什么都没有了。这也是Docker真正吸引我的地方。

容器启动后，我开始配置环境，然后建立测试文件，运行，发现py2neo模块一直报错，说是连不上neo4j服务器。

网络配置

初步猜测，应该是Docker之间不能相互通信。于是尝试Docker的网络配置：

docker network create py2neo --driver bridge

也就相当于使用vmware的时候设置物理机与虚拟机之间的桥接一样，而且还给了这个桥接一个名字：py2neo。

接着我们来完善一下docker-compose.yml：

这次是完整正确的配置文件，放心使用。

version: '3.3'
services:  # jupyterjupyter-neo4j:image: 'jupyter/datascience-notebook'restart: alwayshostname: 'jupyter'container_name: 'neo4j-1002'ports:- 1002:8888volumes:- /home/sakebow/workplace/jupyter/neo4j:/home/jovyan/work# neo4j-serverneo4j:image: 'neo4j'hostname: 'neo4j'container_name: 'neo4j-server-1074-1087'restart: alwaysenvironment:NEO4J_AUTH: 'neo4j/ljx62149079'ports:- 1074:7474- 1087:7687volumes:- /usr/local/docker/neo4j/data:/data- /usr/local/docker/neo4j/logs:/logs- /usr/local/docker/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf- /usr/local/docker/neo4j/import:/var/lib/neo4j/import
# 添加网络连接配置
networks:default:# 使用现有的连接external:# 用上刚刚创建的桥接名称name: py2neo

再次使用docker-compose up -d，等启动之后，立马就能使用。

环境配置

还记得上面讲的版本差异吗？你会发现，没有一个是适合知识图谱的。不过放心，这些容器都自带了anaconda环境，我们可以进去配置。

我们既然已经把容器命名了，那就直接用容器名称咯。

docker exec -it neo4j-1002 /bin/bash

然后就进来了，终端上会显示：

jovyan@neo4j $

你可能会有点不适应。实际上在base-notebook的Dockerfile你会发现他创建了jovyan用户。但是很可惜，没有指定密码，所以是随机生成的。这个密码我们也没有办法试出来，难度太大了，包含了符号、数字、大小写字母共四种字符。也就是说，无法获得管理员权限。

但是anaconda是不需要管理员权限的，那就直接上吧：

pip3 install neo4j-driver py2neo

你问我为什么有了anaconda都不新建环境？因为Docker能够提供比anaconda更高级别的隔离性，为什么不直接新建一个Docker呢？总归也是使用浏览器写代码。

通信测试

最后，我们来看看IP。

如果是Ubuntu，那么就得先安装net-tools，然后使用ifconfig查看：

sudo apt-get install net-tools -y; ifconfig

如果是Windows，那么就直接使用ipconfig查看。

我这里一共启动了四个容器，分别是是 172.17.0.1 172.17.0.1 172.17.0.1、 172.18.0.1 172.18.0.1 172.18.0.1、 172.19.0.1 172.19.0.1 172.19.0.1、 172.20.0.1 172.20.0.1 172.20.0.1。

如果你对SpringCloud+ Docker的微服务框架有所了解，那么你应该知道，使用HTTP在Docker间通信是不能使用localhost的。但由于桥接的特殊性，这四个IP能够自由通信，哪怕完全对应不上Docker和IP，随便从四个地址中选一个都可以进入jupyter，只要你的端口号是匹配的就能进去。比如，我在yml文件中对neo4j-1002配置的是1002端口，那么就应当是 172. x . 0.1 : 1002 172.x.0.1:1002 172.x.0.1:1002，其中 x x x是 17 17 17、 18 18 18、 19 19 19、 20 20 20中的任意一个。

token验证

如果你是JavaWeb工程师，那么你对token应该是相当熟悉了吧？没错，是一段能够自验证的、经过加密计算的字符串。

如果你是每次手动开启命令行启动jupyter服务，那么确实能看到一串很长的网址，大致是：

http://0.0.0.0:8888?token=...

后面是很长一串字符串，这个就是token。把等号后面的复制下来。

但是，这次我们是后台启动，没办法看到这个，怎么办？没关系，我们还能进容器找找：

docker exec -it neo4j-1002 /bin/bash

然后在容器内输入：

jupyter notebook list

就会出现所有连上来的网址：

同样的，把这个网址中等号后面的一长串全部复制。

最后，我们打开物理机的浏览器，输入：http://localhost:1002

就会出现：

把剪贴板的内容粘贴在第一个文本框，就能够登录进去了。这一长串记不住没关系，最下面还有自定义密码的两个输入框。倒数第二个文本框还是粘贴token，倒数第一个就是自定义密码。

缺点

当然这么做肯定还有很多缺点。

Docker需要的内存相当大，如果电脑的内存小于 8 G 8G 8G，可能就相当难受，这也就是说在阿里云学生服务器上没有办法跑起来；
不使用anaconda新建环境的原因其实是：新建了之后jupyter没有办法切换过去，很鸡肋；
无法使用管理员权限，如果像vizdoom等需要额外的依赖包的话，只能下载官方提供的Dockerfile并一点点改。主要难点就是学习成本很高，进展很慢；
jupyter本身就有很大局限，稍微大一点点的项目就没办法了。所以要做出一个什么产品的话还是得VScode或者PyCharm

总结

以上就是使用Docker搭建一个不需要自己启动的jupyter的全部内容。诚然，他有一些缺陷；不过对于我来说，已经相当符合我的诉求了。所以，我才会花一些心思整这个。

是不是有点能理解了呢？

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