云端部署JupyterLab并配置进程守护，随时随地访问开发环境！

　　一、为什么需要一个远程Jupyter服务
　　熟悉Python的同学应该都知道Jupyter Notebook这一数据分析神器，它能帮助我们有效地组织输入输出，将我们探索数据的过程记录下来，后续稍加整理便可以生成一篇报告或者博客。Jupyter Notebook支持Markdown，也支持Python、R甚至Julia等语言，完全可以支持一个数据工作者的大多数分析需求。
　　然而有一个问题可能困扰了很多人，那就是本地的Jupyter Notebook无法轻易地带来带去，性能也不一定有保障。考虑以下场景：  小明在公司使用Jupyter Notebook做了一些分析，但是下班回家后还要继续工作。家里的电脑跟公司的电脑环境不完全一致，同时公司的电脑是台式机无法带回家（或者懒得背笔记本回家）； 小明的笔记本是超极本，性能较弱，无法支持大数据分析的需求； 小明在公司机器上使用Jupyter Notebook跑出了一份结果，但是他回家后需要查阅； ……
　　当你也面临这些场景时，你就有必要考虑搭建一个可以远程访问的Jupyter Notebook或者JupyterLab服务了。JupyterLab与Jupyter Notebook师出同源，可以凭个人爱好进行选择。此次我们拿JupyterLab来进行演示，下边就是老Q的成品展示。
　　二、快速搭建JupyterLab服务
　　首先，我们需要一台服务器，或者一台家庭电脑。如果是家庭电脑的话，我们还需要提前搞定公网IP和动态解析，感兴趣的可以翻一下前两个星期的历史文章。老Q的主机是deepin系统，不过根据老Q的经验，Ubuntu、CentOS等也没什么本质区别。
　　接我们需要保证我们已经安装了Python/Python3，同时已经安装了对应版本的JupyterLab/Jupyter Notebook，使用pip安装Jupyter系列非常方便。  pip3 install jupyter jupyterlab
　　安装完成之后，我们进入ipython中，来为我们的Jupyter服务配置密码：  In [1]: from jupyter_server.auth import passwd  In [2]: passwd() Enter password: Verify password: Out[2]: ＂argon2:xxxxxxx:xxxxxxxx＂
　　上边的输出中，‘argon2:’开头的这一串我们需要复制下来，一会儿配置的时候需要使用。而我们输入的密码就是我们在浏览器中登录Jupyter时需要输入的。
　　接下来我们生成Jupyter配置文件并使用vim打开（这里注意把路径替换为你的配置文件的路径）：  $ jupyter lab --generate-config Writing default config to: /home/oldq/.jupyter/jupyter_notebook_config.  $ vim /home/oldq/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
　　我们看到了一大串的配置选项，一入眼就有点懵了。不要慌，我们只需要修改其中的四行即可。我们使用vim的快捷键/来搜索以下几项，将他们之前的注释去掉，并按照如下配置修改。  # 将ip设置为*，意味允许任何IP访问 c.ServerApp.ip = ＂*＂ # 这里的密码就是上边我们生成的那一串 c.ServerApp.password = ＂argon2:xxxxxxx:xxxxxxxx＂ # 服务器上并没有浏览器可以供Jupyter打开 c.ServerApp.open_browser = False # 监听端口设置为8888或其他自己喜欢的端口 c.ServerApp.port = 8888 # 我们可以修改jupyter的工作目录，也可以保持原样不变，如果修改的话，要保证这一目录已存在 c.ServerApp.root_dir = ＂/home/oldq/Jupyter＂ # 允许远程访问 c.ServerApp.allow_remote_access = True
　　好了，保存输入:wq退出vim。
　　接下来输入jupyter lab启动jupyter服务即可：  $ jupyter lab --allow-root [W 20:23:23.497 LabApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended. [I 20:23:23.498 LabApp] The port 8888 is already in use, trying another port. [I 20:23:23.510 LabApp] JupyterLab extension loaded from /usr/local/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab ...
　　接下来我们打开浏览器测试以下，在地址栏中输入服务器的地址，并访问其8888端口（或自己设置的jupyter监听端口），如：127.0.0.1:8888：
　　可以看到，浏览器自动跳转打开了我们搭建的JupyterLab服务。在这个过程里，需要输入密码，也就是我们自己设置并确认的密码。
　　接下来，我们导入matplotlib画一个图测试一下，完美。  二、配置后台运行
　　到了这里问题还没有结束，因为我们和服务器的连接会断开，或者我们会关闭运行jupyter的这个窗口，这样的话就相当于杀死了Jupyter服务，我们在别的地方就无法通过浏览器远程访问了。有没有什么好办法能解决这个麻烦呢？有，那就是使用强大的screen或者tmux。  1.screen
　　screen 命令可以让我们开启大量的窗口，并灵活控制每个窗口的开启关闭、前台后台状态。那么接下来，我们使用screen命令将Jupyter服务放置在后台运行，这样的话，及时我们本地的电脑关闭了或者断开了与服务器的连接，我们搭建的Jupyter服务依然会正常运行。
　　我们使用screen命令新开一个窗口，并命名为jupyter（或其他你喜欢的名字）：  $ screen -S jupyter
　　接下来，我们在新开的窗口中打开Jupyter Lab：  $ jupyter lab
　　程序运行起来之后，我们使用Ctrl + A + D的快捷键将这一窗口放入后台，并回到开启screen窗口之前的状态：  $ screen -S jupyter [detached from 29957.jupyter]
　　我们也可以查看目前都有哪些窗口在后台运行：  $ screen -ls There is a screen on:     48155.jupyter (Detached) 1 Socket in /var/run/screen/S-root.
　　想要返回我们刚才使用的screen窗口，可以这样：  $ screen -r    # 其后可以通过指定窗口名打开特定窗口，默认打开上一个使用的窗口2.tmux
　　tmux 的用法也是类似的。我们可以先通过如下命令创建一个会话。 tmux new -s jupyter
　　然后启动Jupyter Lab。  jupyter lab
　　然后我们按住快捷键Ctrl+b，松开，再按一下d。我们就把这个会话放到了后台。
　　如果我们想要返回刚才的会话，可以输入：  tmux attach -t jupyter三、配置守护进程以实现开机自启
　　上述两种方法虽然好，但是有一个缺陷，那就是每次电脑重启后，进程不会自动重启，我们需要手动再开启一遍。那么这个问题如何解决呢？
　　答案就是配置守护进程。配置守护进程最简单的方法就是利用宝塔面板，没听说过的可以搜索一下，免费安装到电脑。然后在宝塔面板中，搜索安装进程守护管理器。
　　接下来，我们在某个目录写一个脚本文件，如 /usr/local/bin/auto_jupyter.sh ，内容如下： #!/usr/bin/zsh  /home/datalab/anaconda3/bin/jupyter-lab
　　我们在宝塔面板中，找到进程守护管理器并进入。点击添加守护进程，填写名称、启动用户、启动目录、启动命令等即可。
　　好了，这样我们就可以随时随地访问并愉快地使用我们的JupyterLab服务了，大家有问题可以留言在下方，随时交流。