LXD 궤도에 Jupyter 시작

루트 권한으로 실행해야 하는 코드 오류가 발생하는 경우 기본 시스템을 흔들지 않고 모두 해체하지 않도록 Linux에서 코드 또는 시스템 유틸리티를 실험한 적이 있습니까?

하지만 하나의 시스템에서 다양한 마이크로서비스의 전체 클러스터를 테스트하거나 실행해야 한다는 사실은 어떻습니까? 백 또는 천?

하이퍼바이저가 관리하는 가상 머신을 사용하면 이러한 작업을 해결할 수 있고 해결하겠지만 비용은 얼마입니까? 예를 들어 Alpine Linux 배포판을 기반으로 하는 LXD의 컨테이너는 최소한 7.60MB RAM, 시작 후 루트 파티션이 차지하는 위치 9.5MB! 어떻게 생각하세요, 엘론 머스크? 체크 아웃하는 것이 좋습니다 LXD의 기본 기능 - Linux의 컨테이너 시스템

LXD 컨테이너가 무엇인지 일반적으로 명확해진 후, 더 나아가 호스트에 대한 코드를 안전하게 실행하고, 그래프를 생성하고, UI-위젯을 코드와 동적으로(대화식으로) 연결하고, 완료할 수 있는 결합 플랫폼이 있다면 어떨까요? 블랙잭 텍스트가 있는 코드… 서식 지정? 일종의 대화형 블로그? 와... 갖고싶다! 원하다! 🙂

컨테이너에서 시작할 고양이 아래를보십시오. 주피터랩 - 구식 Jupyter Notebook 대신 차세대 사용자 인터페이스 및 다음과 같은 Python 모듈도 설치 눔 파이, 판다, 매트플롯립, IPyWidget 그러면 위의 모든 작업을 수행하고 IPython 랩톱이라는 특수 파일에 모두 저장할 수 있습니다.

항해

• 이륙 계획
• 기본 시스템 설치 및 구성
• 기본 소프트웨어 설치 및 시스템 설정
• JupyterLab 설치 및 구성
• 호스트와 데이터 공유
• 안녕, 월드!
• 파이썬 확장
• JupyterLab의 테스트 모듈
• 또 뭐야?

이륙 계획 ^

위의 계획을 보다 쉽게 ​​구현할 수 있도록 간단한 실행 계획을 제시합니다.

• 배포판을 기반으로 컨테이너 설치 및 실행 알파인 리눅스. 미니멀리즘을 목표로 하는 이 배포 키트를 사용하고 가장 필요한 소프트웨어만 설치합니다.
• 이름을 지정할 컨테이너에 추가 가상 디스크를 추가해 보겠습니다. hostfs 루트 FS에 마운트합니다. 이 디스크를 사용하면 컨테이너 내부의 지정된 디렉터리에서 호스트의 파일을 사용할 수 있습니다. 따라서 데이터는 컨테이너와 독립적입니다. 컨테이너가 삭제되면 데이터는 호스트에 남아 있습니다. 또한 이 체계는 컨테이너 배포의 일반 네트워킹 메커니즘을 사용하지 않고 여러 컨테이너 간에 동일한 데이터를 공유하는 데 유용합니다.
• Bash, sudo, 필요한 라이브러리 설치, 시스템 사용자 추가 및 구성
• Python, 모듈을 설치하고 이에 대한 바이너리 종속성을 컴파일합니다.
• 설치 및 실행 주피터랩, 모양을 사용자 정의하고 확장 프로그램을 설치하십시오.

이 기사에서는 컨테이너를 시작하는 것으로 시작하고 LXD 설치 및 구성을 고려하지 않을 것입니다. 이 모든 내용은 다른 기사에서 찾을 수 있습니다. LXD의 핵심 기능 - Linux 컨테이너 시스템.

기본 시스템 설치 및 구성 ^

이미지를 지정하는 명령으로 컨테이너를 만듭니다. alpine3, 컨테이너 식별자 - jupyterlab 선택적으로 구성 프로파일:

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

여기서는 구성 프로필을 사용하고 있습니다. hddroot 루트 파티션이 있는 컨테이너를 생성하도록 지시합니다. 스토리지 풀 물리적 HDD에 위치:

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

이것은 HDD의 컨테이너를 실험할 수 있는 기회를 제공하여 별도의 구성 프로필을 생성한 내 시스템에도 있는 SSD 디스크의 리소스를 절약합니다. ssdroot.

컨테이너가 생성된 후 상태입니다. STOPPED, 그래서 init 시스템을 실행하여 시작해야 합니다.

lxc start jupyterlab

키를 사용하여 LXD에 컨테이너 목록 표시 -c 이는 c표시할 수:

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

컨테이너를 생성할 때 구성 프로필을 사용했기 때문에 IP 주소는 임의로 선택되었습니다. default 이전에 기사에서 구성한 LXD의 핵심 기능 - Linux 컨테이너 시스템.

현재 구성에 있는 것처럼 구성 프로필 수준이 아닌 컨테이너 수준에서 네트워크 인터페이스를 생성하여 이 IP 주소를 더 기억하기 쉬운 주소로 변경합니다. 이것은 필수가 아니므로 건너뛸 수 있습니다.

네트워크 인터페이스 생성 eth0 스위치(네트워크 브리지)와 연결 lxdbr0 지난 기사에 따라 NAT를 활성화했으며 컨테이너는 이제 인터넷에 액세스할 수 있으며 인터페이스에 정적 IP 주소도 할당합니다. 10.0.5.5:

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

디바이스를 추가한 후 컨테이너를 다시 시작해야 합니다.

lxc restart jupyterlab

컨테이너 상태 확인:

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

기본 소프트웨어 설치 및 시스템 설정 ^

컨테이너를 관리하려면 다음 소프트웨어를 설치해야 합니다.

묶음
상품 설명

세게 때리다
GNU 본 어게인 셸

bash 완성
bash 셸을 위한 프로그래밍 가능한 완성

sudo는
특정 사용자에게 일부 명령을 루트로 실행할 수 있는 기능 제공

그림자
섀도우 파일 및 PAM을 지원하는 암호 및 계정 관리 도구 세트

츠데이터
시간대 및 일광 절약 시간 데이터 소스

나노
향상된 Pico 편집기 클론

또한 다음 패키지를 설치하여 매뉴얼 페이지 시스템에 지원을 설치할 수 있습니다. man man-pages mdocml-apropos less

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

사용한 명령과 키를 분석해 보겠습니다.

• lxc - LXD 클라이언트 호출
• exec - 컨테이너에서 명령을 실행하는 LXD 클라이언트 방식
• jupyterlab — 컨테이너 ID
• -- — 추가 키를 다음에 대한 키로 해석하지 않도록 지정하는 특수 키 lxc 나머지 문자열을 있는 그대로 컨테이너에 전달합니다.
• apk - Alpine Linux 배포 패키지 관리자
• add - 명령어 뒤에 지정된 패키지를 설치하는 패키지 관리자 방식

다음으로 시스템에서 시간대를 설정합니다. Europe/Moscow:

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

시간대 설정 후 패키지는 tzdata 시스템에서 더 이상 필요하지 않으므로 공간을 차지하므로 삭제하십시오.

lxc exec jupyterlab -- apk del tzdata

시간대 확인:

lxc exec jupyterlab -- date

Wed Apr 15 10:49:56 MSK 2020

컨테이너의 새 사용자를 위해 Bash를 설정하는 데 많은 시간을 소비하지 않기 위해 다음 단계는 기성품 skel 파일을 호스트 시스템에서 해당 시스템으로 복사합니다. 이렇게 하면 대화형 방식으로 컨테이너의 Bash를 꾸밀 수 있습니다. 내 호스트 시스템은 Manjaro Linux이고 복사된 파일입니다. /etc/skel/.bash_profile, /etc/skel/.bashrc, /etc/skel/.dir_colors 원칙적으로 Alpine Linux에 적합하고 심각한 문제를 일으키지 않지만 다른 배포판이 있을 수 있으며 컨테이너에서 Bash를 실행하는 동안 오류가 발생하는 경우 직접 파악해야 합니다.

skel 파일을 컨테이너에 복사합니다. 열쇠 --create-dirs 존재하지 않는 경우 필요한 디렉토리를 생성합니다.

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

기존 루트 사용자의 경우 컨테이너에 방금 복사한 skel 파일을 홈 디렉터리에 복사합니다.

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

Alpine Linux는 사용자를 위해 시스템 셸을 설치합니다. /bin/sh, 우리는 그것을 다음으로 대체할 것입니다 root Bash의 사용자:

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

그 root 사용자는 암호가 없는 것이 아니므로 암호를 설정해야 합니다. 다음 명령은 새 임의 암호를 생성하고 설정하며 실행 후 콘솔 화면에 표시됩니다.

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

또한 새 시스템 사용자를 생성해 보겠습니다. jupyter 나중에 구성할 항목 주피터랩:

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

비밀번호 생성 및 설정:

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

다음으로 두 개의 명령을 실행합니다. 첫 번째 명령은 시스템 그룹을 생성합니다. sudo, 두 번째는 사용자를 추가합니다 jupyter:

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

사용자가 속한 그룹 확인 jupyter:

lxc exec jupyterlab -- id -Gn jupyter

jupyter sudo

좋아, 계속하자.

그룹의 구성원인 모든 사용자 허용 sudo 명령 사용 sudo. 이렇게 하려면 다음 스크립트를 실행합니다. 여기서 sed 구성 파일에서 매개변수 행의 주석 처리를 제거하십시오. /etc/sudoers:

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

JupyterLab 설치 및 구성 ^

주피터랩 Python 응용 프로그램이므로 먼저 이 인터프리터를 설치해야 합니다. 또한, 주피터랩 우리는 파이썬 패키지 관리자를 사용하여 설치할 것입니다 pip, 시스템 리포지토리에서 오래되었을 수 있으므로 다음 패키지를 설치하여 종속성을 수동으로 해결해야 합니다. python3 python3-dev gcc libc-dev zeromq-dev:

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

Python 모듈 및 패키지 관리자 업데이트 pip 현재 버전으로:

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

세트 주피터랩 패키지 관리자를 통해 pip:

lxc exec jupyterlab -- python3 -m pip install jupyterlab

의 확장 이후 주피터랩 실험적이며 공식적으로 jupyterlab 패키지와 함께 제공되지 않으므로 수동으로 설치하고 구성해야 합니다.

NodeJS와 패키지 관리자 - NPM을 설치하십시오. 주피터랩 확장에 사용합니다.

lxc exec jupyterlab -- apk add nodejs npm

확장명으로 주피터랩 우리가 설치할 작업이 작동하면 응용 프로그램이 사용자로부터 시작되므로 사용자 디렉토리에 설치해야 합니다. jupyter. 문제는 시작 명령에 디렉터리를 전달할 수 있는 매개 변수가 없고 응용 프로그램은 환경 변수만 허용하므로 이를 정의해야 한다는 것입니다. 이를 위해 변수 내보내기 명령을 작성합니다. JUPYTERLAB_DIR 사용자 환경에서 jupyter, 파일로 .bashrc, 사용자가 로그인할 때마다 실행됩니다.

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

다음 명령은 특수 확장 기능을 설치합니다. 주피터랩:

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

이제 첫 출시를 위한 모든 준비가 완료되었습니다. 주피터랩, 그러나 여전히 몇 가지 유용한 확장 프로그램을 설치할 수 있습니다.

• toc - 목차, 기사/노트북의 제목 목록 생성
• jupyterlab-horizon-theme - UI 테마
• jupyterlab_neon_theme - UI 테마
• jupyterlab-ubu-theme - 다른 것 저자의 테마 이 기사의 🙂 그러나 이 경우 GitHub 리포지토리에서 설치가 표시됩니다.

따라서 다음 명령을 순서대로 실행하여 이러한 확장을 설치하십시오.

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"

확장을 설치한 후에는 이전에 설치 중에 키를 지정했기 때문에 확장을 컴파일해야 합니다. --no-build 시간을 절약하기 위해. 이제 한 번에 함께 컴파일하여 속도를 크게 높일 수 있습니다.

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

이제 첫 번째 실행을 위해 다음 두 명령을 실행하십시오. 주피터랩. 하나의 명령으로 시작하는 것이 가능하겠지만, 이 경우 기억하기 어려운 시작 명령은 이미 충분한 명령이 있는 호스트가 아닌 컨테이너의 bash에 의해 기억됩니다. 역사에 쓰십시오 🙂

사용자로 컨테이너에 로그인 jupyter:

lxc exec jupyterlab -- su -l jupyter

다음 실행 주피터랩 주어진 키와 매개변수:

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

웹 브라우저에서 다음으로 이동 http://10.0.5.5:8888 열린 페이지에서 다음을 입력하십시오. 토큰 콘솔에 표시되는 액세스 권한입니다. 복사하여 페이지에 붙여넣은 다음 클릭 로그인. 로그인 후 아래 그림과 같이 왼쪽의 확장 메뉴로 이동하면 확장 관리자를 활성화할 때 명령이 실행되는 타사의 확장을 설치하는 보안 위험을 수락하라는 메시지가 표시됩니다. JupyterLab 개발 다음에 대해 책임지지 않습니다.

그러나 우리는 전체를 격리할 것입니다. 주피터랩 NodeJS를 필요로 하고 사용하는 타사 확장 프로그램이 적어도 컨테이너 내부에서 여는 것 이외의 디스크 데이터를 훔칠 수 없도록 컨테이너에 넣습니다. 에서 호스트의 개인 문서에 액세스하십시오. /home 컨테이너의 프로세스는 성공할 가능성이 낮으며 성공하는 경우 컨테이너를 다음에서 실행하므로 호스트 시스템에 대한 파일 권한이 있어야 합니다. 비특권 모드. 이 정보를 기반으로 확장 프로그램을 포함하는 위험을 평가할 수 있습니다. 주피터랩.

생성된 IPython 노트북(페이지 주피터랩) 이제 사용자의 홈 디렉토리에 생성됩니다 - /home/jupyter하지만 호스트와 컨테이너 간에 데이터를 공유(공유)할 계획이므로 콘솔로 돌아가 중지 주피터랩 핫키를 실행하여 - CTRL+C 그리고 대답 y 요청시. 그런 다음 사용자의 대화형 세션을 종료합니다. jupyter 핫키를 수행하여 CTRL+D.

호스트와 데이터 공유 ^

호스트와 데이터를 공유하려면 이를 수행할 수 있는 컨테이너에 장치를 생성해야 하며 이를 위해 다음 키를 지정하는 다음 명령을 실행합니다.

• lxc config device add - 명령은 장치 구성을 추가합니다
• jupyter — 구성이 추가되는 컨테이너의 식별자
• hostfs - 장치 아이디. 임의의 이름을 설정할 수 있습니다.
• disk - 기기 종류 표시
• path - LXD가 이 장치를 마운트할 컨테이너의 경로를 지정합니다.
• source - 컨테이너와 공유하려는 호스트의 디렉토리 경로인 소스가 지정됩니다. 환경 설정에 따라 경로를 지정하십시오.

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

카탈로그용 /home/dv/projects/ipython-notebooks 권한은 현재 UID가 다음과 같은 컨테이너 사용자로 설정되어야 합니다. SubUID + UID, 장 참조 안전. 컨테이너 권한 기사에서 LXD의 핵심 기능 - Linux 컨테이너 시스템.

컨테이너 사용자가 소유자가 될 호스트에 대한 권한 설정 jupyter, 그리고 변수 $USER 호스트 사용자를 그룹으로 나열합니다.

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

안녕, 월드! ^

컨테이너에 아직 콘솔 세션이 열려 있는 경우 주피터랩그런 다음 새 키로 다시 시작하십시오. --notebook-dir 값을 설정하여 /mnt/hostfs 이전 단계에서 생성한 장치의 컨테이너에 있는 노트북의 루트 경로로:

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

그런 다음 페이지로 이동 http://10.0.5.5:8888 아래 그림과 같이 페이지의 버튼을 클릭하여 첫 번째 노트북을 만드십시오.

그런 다음 페이지의 필드에 클래식을 출력할 Python 코드를 입력합니다. Hello World!. 입력이 완료되면 다음을 누릅니다. CTRL+ENTER 또는 상단 도구 모음의 "재생" 버튼을 사용하여 JupyterLab에서 수행하도록 합니다.

이것은 거의 모두 사용할 준비가 되어 있지만 Python의 표준 기능을 크게 확장할 수 있는 추가 Python 모듈(본격적인 응용 프로그램)을 설치하지 않으면 흥미롭지 않을 것입니다. 주피터랩그래서 계속 진행합시다 🙂

PS 흥미로운 점은 이전 구현이 주피터 코드명으로 주피터 수첩 사라지지 않고 병행하여 존재합니다. 주피터랩. 이전 버전으로 전환하려면 주소에 접미사를 추가하여 링크를 따르십시오./tree, 새 버전으로의 전환은 접미사와 함께 수행됩니다. /lab, 그러나 지정할 필요는 없습니다.

• 주피터 노트북 - http://10.0.5.5:8888/tree
• jupyterlab- http://10.0.5.5:8888/lab

파이썬 확장 ^

이 섹션에서는 다음과 같은 강력한 Python 언어 모듈을 설치합니다. 눔 파이, 판다, 매트플롯립, IPyWidget 그 결과는 노트북에 통합됩니다. 주피터랩.

패키지 관리자를 통해 나열된 Python 모듈을 설치하기 전에 pip 먼저 Alpine Linux에서 시스템 종속성을 해결해야 합니다.

• g++ - 모듈 중 일부는 언어로 구현되므로 모듈을 컴파일하는 데 필요합니다. C + + 런타임 시 바이너리 모듈로 Python에 연결됩니다.
• freetype-dev - Python 모듈에 대한 종속성 매트플롯립

종속성 설치:

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

한 가지 문제가 있습니다. Alpine Linux 배포판의 현재 상태에서는 NumPy의 새 버전을 컴파일하는 데 작동하지 않고 해결할 수 없는 컴파일 오류가 발생합니다.

ERROR: PEP 517을 사용하고 직접 설치할 수 없는 numpy용 휠을 빌드할 수 없습니다.

따라서 이 모듈을 이미 컴파일된 버전을 배포하는 시스템 패키지로 설치하지만 현재 사이트에서 사용할 수 있는 것보다 약간 오래되었습니다.

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

다음으로 패키지 관리자를 통해 Python 모듈을 설치합니다. pip. 일부 모듈은 컴파일되고 몇 분 정도 소요되므로 인내심을 가지십시오. 내 컴퓨터에서 컴파일하는 데 ~15분이 걸렸습니다.

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

설치 캐시 지우기:

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

JupyterLab의 테스트 모듈 ^

당신이 실행하는 경우 주피터랩, 새로 설치된 모듈이 활성화되도록 다시 시작하십시오. 이렇게 하려면 콘솔 세션에서 CTRL+C 당신이 그것을 실행하고 입력 y 요청을 중지한 다음 다시 시작하려면 주피터랩 명령을 다시 입력하지 않도록 키보드 "위"의 화살표를 누른 다음 Enter 시작하려면:

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

페이지로 이동 http://10.0.5.5:8888/lab 또는 브라우저에서 페이지를 새로 고친 후 새 노트북 셀에 다음 코드를 입력합니다.

%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

아래 그림과 같은 결과를 얻어야 합니다. IPyWidget 소스 코드와 대화식으로 상호 작용하는 UI 요소를 페이지에 생성하고 매트플롯립 코드 결과를 함수의 그래프로 그림으로 표시합니다.

많은 예 IPyWidget 튜토리얼에서 찾을 수 있습니다 여기에

또 뭐야? ^

당신이 머물렀고 기사의 맨 끝에 도달했다면 당신은 훌륭합니다. 설치될 글 말미에 완성된 스크립트를 일부러 올리지 않았습니다. 주피터랩 열심히 일하는 사람들에게 보상하기 위해 "한 번의 클릭"으로 🙂 그러나 명령을 단일 Bash 스크립트로 수집하여 방법을 이미 알고 있기 때문에 직접 할 수 있습니다 🙂

당신은 또한 수:

• 간단하게 작성하여 IP 주소 대신 컨테이너의 네트워크 이름을 설정하십시오. /etc/hosts 브라우저에서 주소를 입력하십시오 http://jupyter.local:8888
• 컨테이너의 리소스 제한을 가지고 놀아보십시오. 기본 LXD 기능 또는 LXD 개발자 사이트에서 자세한 정보를 얻으십시오.
• 테마 변경:

그리고 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다! 그게 다야. 나는 당신이 성공을 기원합니다!

업데이트: 15.04.2020년 18월 30일 XNUMX:XNUMX - "Hello, World!" 오류 수정
업데이트: 16.04.2020년 10월 00일 오전 XNUMX:XNUMX - 확장 프로그램 관리자 활성화 설명의 텍스트 수정 및 추가 주피터랩
업데이트: 16.04.2020년 10월 40일 오전 XNUMX시 XNUMX분 - 텍스트에서 발견된 오류를 수정하고 "기본 소프트웨어 및 시스템 구성 설치" 챕터를 약간 개선했습니다.

출처 : habr.com