ज्यूपिटर को एलएक्सडी कक्षा में प्रक्षेपित करना

क्या आपको कभी लिनक्स में कोड या सिस्टम उपयोगिताओं के साथ प्रयोग करना पड़ा है ताकि बेस सिस्टम के बारे में चिंता न हो और रूट विशेषाधिकारों के साथ चलने वाले कोड में त्रुटि के मामले में सब कुछ नष्ट न हो जाए?

लेकिन इस तथ्य के बारे में क्या कहें कि मान लें कि आपको एक मशीन पर विभिन्न माइक्रोसर्विसेज के पूरे क्लस्टर का परीक्षण करने या चलाने की आवश्यकता है? एक सौ या एक हजार भी?

हाइपरवाइज़र द्वारा प्रबंधित वर्चुअल मशीनों से, ऐसी समस्याओं का समाधान किया जा सकता है और किया जाएगा, लेकिन किस कीमत पर? उदाहरण के लिए, अल्पाइन लिनक्स वितरण पर आधारित एलएक्सडी में एक कंटेनर केवल उपभोग करता है 7.60MB रैम, और जहां रूट विभाजन स्टार्टअप के बाद रहता है 9.5MB! आपको यह कैसा लगा, एलोन मस्क? मैं जाँच करने की अनुशंसा करता हूँ एलएक्सडी की बुनियादी क्षमताएं - लिनक्स में एक कंटेनर सिस्टम

सामान्य तौर पर यह स्पष्ट हो जाने के बाद कि एलएक्सडी कंटेनर क्या हैं, आइए आगे बढ़ें और सोचें, क्या होगा यदि कोई ऐसा हार्वेस्टर प्लेटफ़ॉर्म होता जहां आप होस्ट के लिए सुरक्षित रूप से कोड चला सकते थे, ग्राफ़ उत्पन्न कर सकते थे, गतिशील रूप से (इंटरैक्टिव रूप से) यूआई-विजेट्स को अपने कोड से लिंक कर सकते थे, ब्लैकजैक के साथ कोड को टेक्स्ट के साथ पूरक करें... फ़ॉर्मेटिंग? किसी प्रकार का इंटरैक्टिव ब्लॉग? वाह... मुझे यह चाहिए! चाहना! 🙂

बिल्ली के नीचे देखें जहां हम एक कंटेनर में लॉन्च करेंगे जपयटरलब - पुराने ज्यूपिटर नोटबुक के बजाय उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस की अगली पीढ़ी, और हम पायथन मॉड्यूल भी स्थापित करेंगे जैसे Numpy, पांडा, matplotlib, आईपाइविजेट्स जो आपको ऊपर सूचीबद्ध सब कुछ करने और इसे एक विशेष फ़ाइल - एक आईपीथॉन लैपटॉप में सहेजने की अनुमति देगा।

नेविगेशन

• कक्षीय टेक-ऑफ योजना
• बुनियादी प्रणाली की स्थापना और विन्यास
• बुनियादी सॉफ्टवेयर स्थापित करना और सिस्टम स्थापित करना
• JupyterLab को स्थापित और कॉन्फ़िगर करना
• होस्ट के साथ डेटा साझा करना
• नमस्ते दुनिया!
• पायथन की क्षमताओं का विस्तार
• JupyterLab में परीक्षण मॉड्यूल
• और क्या?

कक्षीय टेक-ऑफ योजना ^

आइए उपरोक्त योजना को लागू करना हमारे लिए आसान बनाने के लिए एक संक्षिप्त कार्य योजना की रूपरेखा तैयार करें:

• आइए वितरण किट के आधार पर एक कंटेनर स्थापित करें और लॉन्च करें अल्पाइन लिनक्स. हम इस वितरण का उपयोग करेंगे क्योंकि इसका उद्देश्य अतिसूक्ष्मवाद है और इसमें केवल सबसे आवश्यक सॉफ़्टवेयर ही स्थापित किया जाएगा, कुछ भी अतिश्योक्तिपूर्ण नहीं।
• आइए कंटेनर में एक अतिरिक्त वर्चुअल डिस्क जोड़ें और इसे एक नाम दें - hostfs और इसे रूट फ़ाइल सिस्टम पर माउंट करें। यह डिस्क कंटेनर के अंदर दी गई निर्देशिका से होस्ट पर फ़ाइलों का उपयोग करना संभव बनाएगी। इस प्रकार, हमारा डेटा कंटेनर से स्वतंत्र होगा। यदि कंटेनर हटा दिया जाता है, तो डेटा होस्ट पर रहेगा। साथ ही, यह योजना कंटेनर वितरण के मानक नेटवर्क तंत्र का उपयोग किए बिना कई कंटेनरों के बीच समान डेटा साझा करने के लिए उपयोगी है।
• आइए बैश, सुडो, आवश्यक लाइब्रेरी स्थापित करें, एक सिस्टम उपयोगकर्ता जोड़ें और कॉन्फ़िगर करें
• आइए पायथन, मॉड्यूल स्थापित करें और उनके लिए बाइनरी निर्भरताएँ संकलित करें
• आइए इंस्टॉल करें और लॉन्च करें जपयटरलब, उपस्थिति को अनुकूलित करें, इसके लिए एक्सटेंशन इंस्टॉल करें।

इस लेख में हम कंटेनर को लॉन्च करने के साथ शुरुआत करेंगे, हम एलएक्सडी को स्थापित करने और कॉन्फ़िगर करने पर विचार नहीं करेंगे, आप यह सब एक अन्य लेख में पा सकते हैं - एलएक्सडी - लिनक्स कंटेनर सिस्टम की बुनियादी विशेषताएं.

बुनियादी प्रणाली की स्थापना और विन्यास ^

हम कमांड के साथ एक कंटेनर बनाते हैं जिसमें हम छवि निर्दिष्ट करते हैं - alpine3, कंटेनर के लिए पहचानकर्ता - jupyterlab और, यदि आवश्यक हो, कॉन्फ़िगरेशन प्रोफ़ाइल:

lxc init alpine3 jupyterlab --profile=default --profile=hddroot

यहां मैं एक कॉन्फ़िगरेशन प्रोफ़ाइल का उपयोग कर रहा हूं hddroot जो रूट विभाजन के साथ एक कंटेनर बनाने के लिए निर्दिष्ट करता है भंडारण पूल भौतिक HDD डिस्क पर स्थित:

lxc profile show hddroot

config: {}
description: ""
devices:
  root:
    path: /
    pool: hddpool
    type: disk
name: hddroot
used_by: []

lxc storage show hddpool

config:
  size: 10GB
  source: /dev/loop1
  volatile.initial_source: /dev/loop1
description: ""
name: hddpool
driver: btrfs
used_by:
- /1.0/images/ebd565585223487526ddb3607f5156e875c15a89e21b61ef004132196da6a0a3
- /1.0/profiles/hddroot
status: Created
locations:
- none

इससे मुझे एचडीडी डिस्क पर कंटेनरों के साथ प्रयोग करने का मौका मिलता है, जिससे एसएसडी डिस्क के संसाधनों की बचत होती है, जो मेरे सिस्टम में भी उपलब्ध है 🙂 जिसके लिए मैंने एक अलग कॉन्फ़िगरेशन प्रोफ़ाइल बनाई है ssdroot.

कंटेनर बनने के बाद, यह स्थिति में है STOPPED, इसलिए हमें इसमें init सिस्टम चलाकर इसे शुरू करने की आवश्यकता है:

lxc start jupyterlab

आइए कुंजी का उपयोग करके LXD में कंटेनरों की एक सूची प्रदर्शित करें -c जो इंगित करता है cस्तंभ प्रदर्शन:

lxc list -c ns4b
+------------+---------+-------------------+--------------+
|    NAME    |  STATE  |       IPV4        | STORAGE POOL |
+------------+---------+-------------------+--------------+
| jupyterlab | RUNNING | 10.0.5.198 (eth0) | hddpool      |
+------------+---------+-------------------+--------------+

कंटेनर बनाते समय, आईपी पता यादृच्छिक रूप से चुना गया था, क्योंकि हमने कॉन्फ़िगरेशन प्रोफ़ाइल का उपयोग किया था default जिसे पहले आलेख में कॉन्फ़िगर किया गया था एलएक्सडी - लिनक्स कंटेनर सिस्टम की बुनियादी विशेषताएं.

हम कंटेनर स्तर पर एक नेटवर्क इंटरफ़ेस बनाकर इस आईपी पते को और अधिक यादगार में बदल देंगे, न कि कॉन्फ़िगरेशन प्रोफ़ाइल स्तर पर जैसा कि यह अब वर्तमान कॉन्फ़िगरेशन में है। आपको ऐसा करने की ज़रूरत नहीं है, आप इसे छोड़ सकते हैं।

एक नेटवर्क इंटरफ़ेस बनाना eth0 जिसे हम स्विच (नेटवर्क ब्रिज) से लिंक करते हैं lxdbr0 जिसमें हमने पिछले लेख के अनुसार NAT को सक्षम किया है और कंटेनर को अब इंटरनेट तक पहुंच प्राप्त होगी, और हम इंटरफ़ेस को एक स्थिर आईपी पता भी निर्दिष्ट करते हैं - 10.0.5.5:

lxc config device add jupyterlab eth0 nic name=eth0 nictype=bridged parent=lxdbr0 ipv4.address=10.0.5.5

डिवाइस जोड़ने के बाद, कंटेनर को रीबूट करना होगा:

lxc restart jupyterlab

कंटेनर की स्थिति की जाँच करना:

lxc list -c ns4b
+------------+---------+------------------+--------------+
|    NAME    |  STATE  |       IPV4       | STORAGE POOL |
+------------+---------+------------------+--------------+
| jupyterlab | RUNNING | 10.0.5.5 (eth0)  | hddpool      |
+------------+---------+------------------+--------------+

बुनियादी सॉफ्टवेयर स्थापित करना और सिस्टम स्थापित करना ^

हमारे कंटेनर को प्रशासित करने के लिए, आपको निम्नलिखित सॉफ़्टवेयर स्थापित करना होगा:

पैकेज
Description

खूब जोर से पीटना
जीएनयू बॉर्न अगेन शेल

बैश-समापन
बैश शेल के लिए प्रोग्रामयोग्य समापन

sudo
कुछ उपयोगकर्ताओं को कुछ कमांड को रूट के रूप में चलाने की क्षमता दें

छाया
छाया फ़ाइलों और PAM के समर्थन के साथ पासवर्ड और खाता प्रबंधन टूल सूट

तजदता
समय क्षेत्र और डेलाइट सेविंग टाइम डेटा के स्रोत

नैनो
संवर्द्धन के साथ पिको संपादक क्लोन

इसके अतिरिक्त, आप निम्नलिखित पैकेज स्थापित करके सिस्टम मैन-पेजों में समर्थन स्थापित कर सकते हैं - man man-pages mdocml-apropos less

lxc exec jupyterlab -- apk add bash bash-completion sudo shadow tzdata nano

आइए उन आदेशों और कुंजियों को देखें जिनका हमने उपयोग किया:

• lxc - एलएक्सडी क्लाइंट को कॉल करें
• exec - LXD क्लाइंट विधि जो कंटेनर में एक कमांड चलाती है
• jupyterlab - कंटेनर आईडी
• -- - एक विशेष कुंजी जो निर्दिष्ट करती है कि आगे की कुंजियों की व्याख्या कुंजियों के रूप में न की जाए lxc और बाकी स्ट्रिंग को वैसे ही कंटेनर में पास करें
• apk - अल्पाइन लिनक्स वितरण पैकेज प्रबंधक
• add - एक पैकेज प्रबंधक विधि जो कमांड के बाद निर्दिष्ट पैकेज स्थापित करती है

इसके बाद, हम सिस्टम में एक समय क्षेत्र निर्धारित करेंगे Europe/Moscow:

lxc exec jupyterlab -- cp /usr/share/zoneinfo/Europe/Moscow /etc/localtime

समय क्षेत्र स्थापित करने के बाद, package tzdata सिस्टम में अब इसकी आवश्यकता नहीं है, यह जगह लेगा, तो आइए इसे हटा दें:

lxc exec jupyterlab -- apk del tzdata

समय क्षेत्र की जाँच करना:

lxc exec jupyterlab -- date

Wed Apr 15 10:49:56 MSK 2020

कंटेनर में नए उपयोगकर्ताओं के लिए बैश स्थापित करने में बहुत समय बर्बाद न करने के लिए, निम्नलिखित चरणों में हम होस्ट सिस्टम से तैयार स्केल फ़ाइलों को इसमें कॉपी करेंगे। यह आपको एक कंटेनर में बैश को अंतःक्रियात्मक रूप से सुंदर बनाने की अनुमति देगा। मेरा होस्ट सिस्टम मंज़रो लिनक्स है और फ़ाइलें कॉपी की जा रही हैं /etc/skel/.bash_profile, /etc/skel/.bashrc, /etc/skel/.dir_colors सिद्धांत रूप में वे अल्पाइन लिनक्स के लिए उपयुक्त हैं और गंभीर समस्याएं पैदा नहीं करते हैं, लेकिन आपके पास एक अलग वितरण हो सकता है और आपको स्वतंत्र रूप से यह पता लगाने की आवश्यकता है कि कंटेनर में बैश चलाते समय कोई त्रुटि है या नहीं।

स्केल फ़ाइलों को कंटेनर में कॉपी करें। चाबी --create-dirs यदि वे मौजूद नहीं हैं तो आवश्यक निर्देशिकाएँ बनाएंगे:

lxc file push /etc/skel/.bash_profile jupyterlab/etc/skel/.bash_profile --create-dirs
lxc file push /etc/skel/.bashrc jupyterlab/etc/skel/.bashrc
lxc file push /etc/skel/.dir_colors jupyterlab/etc/skel/.dir_colors

मौजूदा रूट उपयोगकर्ता के लिए, कंटेनर में कॉपी की गई स्केल फ़ाइलों को होम निर्देशिका में कॉपी करें:

lxc exec jupyterlab -- cp /etc/skel/.bash_profile /root/.bash_profile
lxc exec jupyterlab -- cp /etc/skel/.bashrc /root/.bashrc
lxc exec jupyterlab -- cp /etc/skel/.dir_colors /root/.dir_colors

अल्पाइन लिनक्स उपयोगकर्ताओं के लिए एक सिस्टम शेल स्थापित करता है /bin/sh, हम इसे बदल देंगे root बैश में उपयोगकर्ता:

lxc exec jupyterlab -- usermod --shell=/bin/bash root

कि root उपयोगकर्ता पासवर्ड रहित नहीं था, उसे पासवर्ड सेट करने की आवश्यकता है। निम्नलिखित कमांड उसके लिए एक नया यादृच्छिक पासवर्ड उत्पन्न और सेट करेगा, जिसे आप निष्पादित होने के बाद कंसोल स्क्रीन पर देखेंगे:

lxc exec jupyterlab -- /bin/bash -c "PASSWD=$(head /dev/urandom | tr -dc A-Za-z0-9 | head -c 12); echo "root:$PASSWD" | chpasswd && echo "New Password: $PASSWD""

New Password: sFiXEvBswuWA

साथ ही, आइए एक नया सिस्टम उपयोगकर्ता बनाएं - jupyter जिसके लिए हम बाद में कॉन्फ़िगर करेंगे जपयटरलब:

lxc exec jupyterlab -- useradd --create-home --shell=/bin/bash jupyter

आइए इसके लिए एक पासवर्ड बनाएं और सेट करें:

lxc exec jupyterlab -- /bin/bash -c "PASSWD=$(head /dev/urandom | tr -dc A-Za-z0-9 | head -c 12); echo "jupyter:$PASSWD" | chpasswd && echo "New Password: $PASSWD""

New Password: ZIcbzWrF8tki

आगे, हम दो कमांड निष्पादित करेंगे, पहला एक सिस्टम ग्रुप बनाएगा sudo, और दूसरा इसमें एक उपयोगकर्ता जोड़ देगा jupyter:

lxc exec jupyterlab -- groupadd --system sudo
lxc exec jupyterlab -- groupmems --group sudo --add jupyter

आइए देखें कि उपयोगकर्ता किस समूह से संबंधित है jupyter:

lxc exec jupyterlab -- id -Gn jupyter

jupyter sudo

सब कुछ ठीक है, चलो आगे बढ़ते हैं।

उन सभी उपयोगकर्ताओं को अनुमति दें जो समूह के सदस्य हैं sudo कमांड का उपयोग करें sudo. ऐसा करने के लिए, निम्नलिखित स्क्रिप्ट चलाएँ, जहाँ sed कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में पैरामीटर लाइन को अनटिप्पणी करता है /etc/sudoers:

lxc exec jupyterlab -- /bin/bash -c "sed --in-place -e '/^#[ t]*%sudo[ t]*ALL=(ALL)[ t]*ALL$/ s/^[# ]*//' /etc/sudoers"

JupyterLab को स्थापित और कॉन्फ़िगर करना ^

जपयटरलब एक पायथन एप्लिकेशन है, इसलिए हमें पहले इस इंटरप्रेटर को इंस्टॉल करना होगा। भी, जपयटरलब हम पायथन पैकेज मैनेजर का उपयोग करके इंस्टॉल करेंगे pip, और सिस्टम वन नहीं, क्योंकि यह सिस्टम रिपॉजिटरी में पुराना हो सकता है और इसलिए, हमें निम्नलिखित पैकेजों को स्थापित करके इसके लिए निर्भरता को मैन्युअल रूप से हल करना होगा - python3 python3-dev gcc libc-dev zeromq-dev:

lxc exec jupyterlab -- apk add python3 python3-dev gcc libc-dev zeromq-dev

आइए पायथन मॉड्यूल और पैकेज मैनेजर को अपडेट करें pip वर्तमान संस्करण के लिए:

lxc exec jupyterlab -- python3 -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

स्थित जपयटरलब पैकेज प्रबंधक के माध्यम से pip:

lxc exec jupyterlab -- python3 -m pip install jupyterlab

चूंकि एक्सटेंशन में जपयटरलब प्रायोगिक हैं और आधिकारिक तौर पर ज्यूपिटरलैब पैकेज के साथ नहीं भेजे गए हैं, इसलिए हमें इसे मैन्युअल रूप से इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर करना होगा।

आइए NodeJS और इसके लिए पैकेज मैनेजर - NPM स्थापित करें जपयटरलब अपने एक्सटेंशन के लिए उनका उपयोग करता है:

lxc exec jupyterlab -- apk add nodejs npm

के लिए एक्सटेंशन के लिए जपयटरलब जिसे हम स्थापित करेंगे वह काम करेगा, उन्हें उपयोगकर्ता निर्देशिका में स्थापित करने की आवश्यकता है क्योंकि एप्लिकेशन उपयोगकर्ता से लॉन्च किया जाएगा jupyter. समस्या यह है कि लॉन्च कमांड में कोई पैरामीटर नहीं है जिसे किसी निर्देशिका में पारित किया जा सके; एप्लिकेशन केवल एक पर्यावरण चर स्वीकार करता है और इसलिए हमें इसे परिभाषित करना होगा। ऐसा करने के लिए, हम वेरिएबल एक्सपोर्ट कमांड लिखेंगे JUPYTERLAB_DIR उपयोगकर्ता के वातावरण में jupyter, दायर करना .bashrcजिसे उपयोगकर्ता द्वारा हर बार लॉग इन करने पर निष्पादित किया जाता है:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "echo -e "nexport JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab" >> .bashrc"

अगला कमांड एक विशेष एक्सटेंशन - एक्सटेंशन मैनेजर स्थापित करेगा जपयटरलब:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "export JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab; jupyter labextension install --no-build @jupyter-widgets/jupyterlab-manager"

अब सब कुछ पहले लॉन्च के लिए तैयार है जपयटरलब, लेकिन हम अभी भी कुछ उपयोगी एक्सटेंशन इंस्टॉल कर सकते हैं:

• toc - सामग्री तालिका, एक लेख/नोटबुक में शीर्षकों की एक सूची तैयार करती है
• jupyterlab-horizon-theme - यूआई थीम
• jupyterlab_neon_theme - यूआई थीम
• jupyterlab-ubu-theme - दूसरा लेखक से विषय यह लेख :) लेकिन इस मामले में, GitHub रिपॉजिटरी से इंस्टॉलेशन दिखाया जाएगा

इसलिए, इन एक्सटेंशन को इंस्टॉल करने के लिए निम्नलिखित कमांड को क्रमिक रूप से चलाएँ:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "export JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab; jupyter labextension install --no-build @jupyterlab/toc @mohirio/jupyterlab-horizon-theme @yeebc/jupyterlab_neon_theme"

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "wget -c https://github.com/microcoder/jupyterlab-ubu-theme/archive/master.zip"

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "unzip -q master.zip && rm master.zip"

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "export JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab; jupyter labextension install --no-build jupyterlab-ubu-theme-master"

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "rm -r jupyterlab-ubu-theme-master"

एक्सटेंशन इंस्टॉल करने के बाद, हमें उन्हें संकलित करना होगा, क्योंकि पहले, इंस्टॉलेशन के दौरान, हमने कुंजी निर्दिष्ट की थी --no-build समय बचाने के लिए. अब हम उन्हें एक बार में संकलित करके काफी तेजी लाएंगे:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter -c "export JUPYTERLAB_DIR=$HOME/.local/share/jupyter/lab; jupyter lab build"

अब इसे पहली बार चलाने के लिए निम्नलिखित दो कमांड चलाएँ जपयटरलब. इसे एक कमांड के साथ लॉन्च करना संभव होगा, लेकिन इस मामले में, लॉन्च कमांड, जिसे आपके दिमाग में याद रखना मुश्किल है, कंटेनर में बैश द्वारा याद किया जाएगा, न कि होस्ट पर, जहां पहले से ही पर्याप्त कमांड हैं उन्हें इतिहास में दर्ज करने के लिए :)

एक उपयोगकर्ता के रूप में कंटेनर में लॉगिन करें jupyter:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter

अगला, भागो जपयटरलब संकेतानुसार कुंजियों और मापदंडों के साथ:

[jupyter@jupyterlab ~]$ jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser

अपने वेब ब्राउज़र में पते पर जाएँ http://10.0.5.5:8888 और खुलने वाले पेज पर एंटर करें टोकन एक्सेस जिसे आप कंसोल में देखेंगे। इसे कॉपी करके पेज पर पेस्ट करें, फिर क्लिक करें लॉग इन करें. लॉग इन करने के बाद, बाईं ओर एक्सटेंशन मेनू पर जाएं, जैसा कि नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है, जहां आपको एक्सटेंशन मैनेजर को सक्रिय करते समय तीसरे पक्ष से एक्सटेंशन इंस्टॉल करके सुरक्षा जोखिम लेने के लिए प्रेरित किया जाएगा, जिसके लिए कमांड ज्यूपिटरलैब विकास जिम्मेदार नहीं है:

हालाँकि, हम सभी को अलग कर रहे हैं जपयटरलब और इसे एक कंटेनर में रखें ताकि तीसरे पक्ष के एक्सटेंशन जिन्हें NodeJS की आवश्यकता होती है और वे उपयोग करते हैं, कम से कम उन डिस्क पर डेटा चोरी नहीं कर सकते हैं जो हम कंटेनर के अंदर खोलते हैं। होस्ट पर अपने निजी दस्तावेज़ प्राप्त करें /home कंटेनर से प्रक्रियाओं के सफल होने की संभावना नहीं है, और यदि वे सफल होते हैं, तो आपको होस्ट सिस्टम पर फ़ाइलों पर विशेषाधिकार प्राप्त करने की आवश्यकता है, क्योंकि हम कंटेनर को इसमें चलाते हैं विशेषाधिकार रहित मोड. इस जानकारी के आधार पर, आप एक्सटेंशन शामिल करने के जोखिम का आकलन कर सकते हैं जपयटरलब.

IPython नोटबुक (पेज अंदर) बनाए गए जपयटरलब) अब उपयोगकर्ता की होम डायरेक्टरी में बनाया जाएगा - /home/jupyter, लेकिन हमारी योजना होस्ट और कंटेनर के बीच डेटा (शेयर) को विभाजित करने की है, इसलिए कंसोल पर वापस लौटें और रुकें जपयटरलब हॉटकी निष्पादित करके - CTRL+C और उत्तर दे रहा हूँ y अनुरोध पर। फिर उपयोगकर्ता के इंटरैक्टिव सत्र को समाप्त करें jupyter हॉटकी पूरा करना CTRL+D.

होस्ट के साथ डेटा साझा करना ^

होस्ट के साथ डेटा साझा करने के लिए, आपको कंटेनर में एक उपकरण बनाना होगा जो आपको ऐसा करने की अनुमति देता है और ऐसा करने के लिए, निम्नलिखित कमांड चलाएँ जहाँ हम निम्नलिखित कुंजियाँ निर्दिष्ट करते हैं:

• lxc config device add - कमांड डिवाइस कॉन्फ़िगरेशन जोड़ता है
• jupyter - कंटेनर की आईडी जिसमें कॉन्फ़िगरेशन जोड़ा गया है
• hostfs - डिवाइस आईडी। आप कोई भी नाम सेट कर सकते हैं.
• disk - डिवाइस का प्रकार दर्शाया गया है
• path - कंटेनर में वह पथ निर्दिष्ट करता है जिस पर LXD इस उपकरण को माउंट करेगा
• source - स्रोत निर्दिष्ट करें, होस्ट पर निर्देशिका का पथ जिसे आप कंटेनर के साथ साझा करना चाहते हैं। अपनी प्राथमिकताओं के अनुसार पथ निर्दिष्ट करें

lxc config device add jupyterlab hostfs disk path=/mnt/hostfs source=/home/dv/projects/ipython-notebooks

कैटलॉग के लिए /home/dv/projects/ipython-notebooks अनुमति उस कंटेनर उपयोगकर्ता के लिए सेट की जानी चाहिए जिसके पास वर्तमान में UID के बराबर है SubUID + UID, अध्याय देखें सुरक्षा। कंटेनर विशेषाधिकार लेख में एलएक्सडी - लिनक्स कंटेनर सिस्टम की बुनियादी विशेषताएं.

होस्ट पर अनुमति सेट करें, जहां मालिक कंटेनर उपयोगकर्ता होगा jupyter, और चर $USER आपके होस्ट उपयोगकर्ता को एक समूह के रूप में निर्दिष्ट करेगा:

sudo chown 1001000:$USER /home/dv/projects/ipython-notebooks

नमस्ते दुनिया! ^

यदि आपके पास अभी भी कंटेनर में कंसोल सत्र खुला है जपयटरलब, फिर इसे एक नई कुंजी के साथ पुनः आरंभ करें --notebook-dir मान निर्धारित करके /mnt/hostfs उस डिवाइस के लिए कंटेनर में लैपटॉप के रूट के पथ के रूप में जिसे हमने पिछले चरण में बनाया था:

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser --notebook-dir=/mnt/hostfs

फिर पेज पर जाएं http://10.0.5.5:8888 और पृष्ठ पर बटन क्लिक करके अपना पहला लैपटॉप बनाएं जैसा कि नीचे चित्र में दिखाया गया है:

फिर, पृष्ठ पर फ़ील्ड में, पायथन कोड दर्ज करें जो क्लासिक प्रदर्शित करेगा Hello World!. जब आप प्रवेश करना समाप्त कर लें, तो दबाएँ CTRL+ENTER या JupyterLab को ऐसा करने के लिए शीर्ष पर टूलबार पर "प्ले" बटन:

इस बिंदु पर, लगभग सब कुछ उपयोग के लिए तैयार है, लेकिन यह अरुचिकर होगा यदि हम अतिरिक्त पायथन मॉड्यूल (पूर्ण एप्लिकेशन) स्थापित नहीं करते हैं जो पायथन की मानक क्षमताओं का महत्वपूर्ण रूप से विस्तार कर सकते हैं जपयटरलब, तो चलिए आगे बढ़ते हैं :)

PS दिलचस्प बात यह है कि पुराना कार्यान्वयन बृहस्पति कोड नाम के अंतर्गत जुपीटर नोटबुक दूर नहीं गया है और यह समानांतर रूप से विद्यमान है जपयटरलब. पुराने संस्करण पर स्विच करने के लिए, पते में प्रत्यय जोड़ने वाले लिंक का अनुसरण करें/tree, और एक नए संस्करण में परिवर्तन प्रत्यय के साथ किया जाता है /lab, लेकिन इसे निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है:

• ज्यूपिटर नोटबुक - http://10.0.5.5:8888/tree
• ज्यूपिटर लैब - http://10.0.5.5:8888/lab

पायथन की क्षमताओं का विस्तार ^

इस अनुभाग में, हम ऐसे शक्तिशाली पायथन भाषा मॉड्यूल स्थापित करेंगे Numpy, पांडा, matplotlib, आईपाइविजेट्स जिसके परिणाम लैपटॉप में एकीकृत किए गए हैं जपयटरलब.

पैकेज प्रबंधक के माध्यम से सूचीबद्ध पायथन मॉड्यूल स्थापित करने से पहले pip हमें सबसे पहले अल्पाइन लिनक्स में सिस्टम निर्भरता को हल करना होगा:

• g++ - मॉड्यूल संकलित करने के लिए आवश्यक है, क्योंकि उनमें से कुछ भाषा में कार्यान्वित किए जाते हैं सी + + और रनटाइम पर बाइनरी मॉड्यूल के रूप में पायथन से कनेक्ट करें
• freetype-dev - पायथन मॉड्यूल के लिए निर्भरता matplotlib

निर्भरताएँ स्थापित करना:

lxc exec jupyterlab -- apk add g++ freetype-dev

एक समस्या है: अल्पाइन लिनक्स वितरण की वर्तमान स्थिति में, NumPy के नए संस्करण को संकलित करना संभव नहीं होगा; एक संकलन त्रुटि दिखाई देगी जिसे मैं हल नहीं कर सका:

त्रुटि: नम्पी के लिए पहिए नहीं बनाए जा सके जो पीईपी 517 का उपयोग करते हैं और सीधे स्थापित नहीं किए जा सकते

इसलिए, हम इस मॉड्यूल को एक सिस्टम पैकेज के रूप में स्थापित करेंगे जो पहले से संकलित संस्करण वितरित करता है, लेकिन साइट पर वर्तमान में उपलब्ध संस्करण से थोड़ा पुराना है:

lxc exec jupyterlab -- apk add py3-numpy py3-numpy-dev

इसके बाद, पैकेज मैनेजर के माध्यम से पायथन मॉड्यूल स्थापित करें pip. कृपया धैर्य रखें क्योंकि कुछ मॉड्यूल संकलित हो जाएंगे और इसमें कुछ मिनट लग सकते हैं। मेरी मशीन पर, संकलन में ~15 मिनट लगे:

lxc exec jupyterlab -- python3 -m pip install pandas ipywidgets matplotlib

इंस्टॉलेशन कैश साफ़ करना:

lxc exec jupyterlab -- rm -rf /home/*/.cache/pip/*
lxc exec jupyterlab -- rm -rf /root/.cache/pip/*

JupyterLab में परीक्षण मॉड्यूल ^

अगर आप दौड़ रहे हैं जपयटरलब, इसे पुनः आरंभ करें ताकि नए स्थापित मॉड्यूल सक्रिय हो जाएं। ऐसा करने के लिए, कंसोल सत्र में, क्लिक करें CTRL+C जहां आपके पास यह चल रहा है और दर्ज करें y अनुरोध को रोकने और फिर से शुरू करने के लिए जपयटरलब कीबोर्ड पर ऊपर तीर दबाकर, ताकि बार-बार कमांड दर्ज न करना पड़े Enter इसे शुरू करने के लिए:

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser --notebook-dir=/mnt/hostfs

शहर में नहीं है http://10.0.5.5:8888/lab या अपने ब्राउज़र में पृष्ठ को ताज़ा करें, और फिर एक नए नोटबुक सेल में निम्नलिखित कोड दर्ज करें:

%matplotlib inline

from ipywidgets import interactive
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def f(m, b):
    plt.figure(2)
    x = np.linspace(-10, 10, num=1000)
    plt.plot(x, m * x + b)
    plt.ylim(-5, 5)
    plt.show()

interactive_plot = interactive(f, m=(-2.0, 2.0), b=(-3, 3, 0.5))
output = interactive_plot.children[-1]
output.layout.height = '350px'
interactive_plot

आपको नीचे दी गई तस्वीर जैसा परिणाम मिलना चाहिए, जहां आईपाइविजेट्स पृष्ठ पर एक यूआई तत्व उत्पन्न करता है जो स्रोत कोड के साथ इंटरैक्टिव रूप से इंटरैक्ट करता है matplotlib फ़ंक्शन ग्राफ़ के रूप में चित्र के रूप में कोड का परिणाम प्रदर्शित करता है:

अनेक उदाहरण आईपाइविजेट्स आप इसे ट्यूटोरियल में पा सकते हैं यहां

और क्या? ^

यदि आप रुके और लेख के अंत तक पहुँचे तो अच्छा हुआ। मैंने जानबूझकर लेख के अंत में एक तैयार स्क्रिप्ट पोस्ट नहीं की जो स्थापित होगी जपयटरलब श्रमिकों को प्रोत्साहित करने के लिए "एक क्लिक" में :) लेकिन आप इसे स्वयं कर सकते हैं, क्योंकि आप पहले से ही जानते हैं कि कैसे, कमांड को एक बैश स्क्रिप्ट में एकत्रित करके :)

आप भी कर सकते हैं:

• कंटेनर के लिए आईपी पते के बजाय एक नेटवर्क नाम को सरल तरीके से लिखकर सेट करें /etc/hosts और ब्राउज़र में पता टाइप करें http://jupyter.local:8888
• कंटेनर के लिए संसाधन सीमा के साथ खेलें, इसके लिए अध्याय पढ़ें बुनियादी एलएक्सडी क्षमताएं या LXD डेवलपर साइट पर अधिक जानकारी प्राप्त करें।
• थीम बदलें:

और भी बहुत कुछ आप कर सकते हैं! बस इतना ही। मैं तुम्हारी सफलता की कामना करता हूं!

अद्यतन: 15.04.2020/18/30 XNUMX:XNUMX - अध्याय "हैलो, वर्ल्ड!" में त्रुटियों को ठीक किया गया।
अद्यतन: 16.04.2020/10/00 XNUMX:XNUMX - एक्सटेंशन प्रबंधक सक्रियण के विवरण में पाठ को सही किया गया और जोड़ा गया जपयटरलब
अद्यतन: 16.04.2020/10/40 XNUMX:XNUMX - पाठ में पाई गई त्रुटियों को ठीक किया गया और अध्याय "बुनियादी सॉफ़्टवेयर स्थापित करना और सिस्टम स्थापित करना" को बेहतर बनाने के लिए थोड़ा बदल दिया गया।

स्रोत: www.habr.com