数据分析Python工具Jupter Notebook快速部署

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正在学习数据分析，或者想从事数据分析事业的你，都在用什么Python工具进行算法验证和结果分析的呢？仍旧在使用Python脚本，还是eclipseByPython，还是IDEAbyPython？

小编今天与大家分享一个数据分析和Python编写代码的好工具，它就是Jupyter，不论是在学术界还是工业界，Jupyter都已经开始逐步发力，走入主流市场。

Jupyter Notebook 顾名思义，它的核心在于展示与快速迭代。其有且不止以下优势：

适合数据分析的 处理-计算-分析 的过程，不需要再专门写报告

交互式编程, 边看边写

一次运行, 多次阅读,保存运行结果

Python带来的丰富的第三方包支持，不需要自己再重复造轮子

本文会分享一下如何快速部署自己的Jupyter
Notebook，并快速的使用Jupyter上进行科学计算。

Jupyter安装部署

1、下载安装包
https://repo.continuum.io/archive/
2、安装bzip2

yum install bzip2

3、安装

bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda

4、配置环境变量

vim /etc/profileexport PATH=/opt/conda/bin:$PATH

5、配置Security
4000


# 退出command重新登录ipython

from IPython.lib import passwd

passwd()


6、保存SSL证书

!mkdir certificate

cd certificate

!openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mycert.pem -out mycert.pem


7、配置Jupyter notebook

# jupyter notebook --generate-config

# cd ~

# cd .jupyter

# vim jupyter_notebook_config.py

c = get_config()

# Kernel config

c.IPKernelApp.pylab = 'inline'  # if you want plotting support always

# Notebook config

c.NotebookApp.certfile = u'/opt/certificate/mycert.pem'

c.NotebookApp.ip = '*'c.NotebookApp.open_browser = False

c.NotebookApp.password = u'sha1:1c7f538318fd:ad401eebdfc6c4fbcd688280c1f64be099dc3a1b'

# It is a good idea to put it on a known, fixed port

c.NotebookApp.port = 8888

c.NOtebookApp.notebook_dir=u"/notebook"

8、运行Jupyter Notebook

jupyter notebook --allow-root

9、集成R Kernel

# 安装R时icu会与anaconda原有的包冲突需要先删除此链接

rm -rf /opt/anaconda3/lib/icu/current

conda install r r-essentials readline

yum install libXdmcp gcc-c++

10、集成pyspark

cd ~

vim .ipython/profile_default/startup/00-first.py

00-first.py内容如下：

import os

import sys

# Configure the environment

if 'SPARK_HOME' not in

   os.environ:    os.environ['SPARK_HOME'] = '/opt/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7'

# Create a variable for our root path

SPARK_HOME = os.environ['SPARK_HOME']

# Add the PySpark/py4j to the Python Path

sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python", "build"))

sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python"))

11、add kernel

conda create -n py35 python=3.5.2 ipykernel

source active py35

ipython kernel install --user

以上是正常的安装过程，安装期间如有问题，请留言。

PS：因排版问题，总结的常见问题就不在本文中体现了。


其实你也可以做的很专业，专业可以让你信心满满。


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