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Cómo actualizar los filtros clasificadores angulares

marzo 4, 2020

 

Introducción

Una aplicación web de código abierto, Jupyter Notebook le permite crear y compartir código interactivos, visualizaciones, y mucho más. Esta herramienta se puede utilizar con varios lenguajes de programación, incluyendo Python, Julia, R, Haskell, y Ruby. A menudo se utiliza para trabajar con datos, modelos estadísticos y de aprendizaje automático.

Este tutorial te guiará a través de la creación de Jupyter portátil para ejecutarse desde un servidor de Ubuntu 18.04, así como enseñar cómo conectar y utiliza el ordenador portátil. Jupyter Notebooks (o simplemente Notebooks) son documentos producidos por la aplicación Notebook Jupyter que contienen tanto el código informático y elementos de texto enriquecido (párrafo, ecuaciones, figuras, enlaces, etc.) que ayudan a presentar y compartir la investigación reproducible.

Al final de esta guía, usted será capaz de ejecutar Python 3 Jupyter código usando portátil que se ejecuta en un servidor remoto.

Requisitos previos

Con el fin de completar esta guía, usted debe tener una instancia de servidor de Ubuntu 18.04 fresca con un firewall básico y un usuario no root con privilegios sudo configurado. Usted puede aprender cómo configurar esto mediante la ejecución a través de nuestro tutorial de configuración inicial del servidor.

Paso 1 – Configurar Python

Para comenzar el proceso, vamos a instalar las dependencias que necesitamos para nuestro entorno de programación Python desde los repositorios de Ubuntu. Ubuntu 18.04 viene preinstalado con Python 3.6. Vamos a utilizar el gestor de paquetes de pepita de Python para instalar componentes adicionales un poco más tarde.

en primer lugar hay que actualizar el índice de paquetes apt local y luego descargar e instalar los paquetes:

sudo apt update

  • sudo update apt

A continuación, instale PIP y los archivos de cabecera de Python, que son utilizados por algunas de las dependencias de Jupyter:

sudo apt install python3-pip python3-dev

  • sudo apt-pip instalar python3 python3-dev

ahora podemos pasar a la creación de un entorno virtual de Python en el que vamos a instalar Jupyter.

Paso 2 – Crear un entorno virtual de Python para Jupyter

Ahora que tenemos Python 3, sus archivos de cabecera, y PIP listo para ir, podemos crear un entorno virtual de Python para gestionar nuestros proyectos. Vamos a instalar Jupyter en este entorno virtual.

Para hacer esto, primero necesitan tener acceso al comando virtualenv cuales podemos instalar con PIP.

pepita de actualización e instalar el paquete escribiendo:

sudo -H pip3 install --upgrade pip
sudo -H pip3 install virtualenv

  • sudo -H PIP3 instalar –upgrade pip
  • sudo -H PIP3 instalar virtualenv asegura bandera

La -H que la política de seguridad establece la variable de entorno de hogar de el directorio de inicio del usuario de destino.

Con virtualenv instalado, podemos empezar a formar nuestro medio ambiente. Crear y mover en un directorio en el que podemos guardar nuestros archivos de proyecto. Llamaremos a este my_project_dir, pero debería utilizar un nombre que sea significativo para usted y lo que está trabajando.

mkdir ~/my_project_dir
cd ~/my_project_dir

  • mkdir ~ / my_project_dir
  • cd ~ / my_project_dir

Dentro del directorio del proyecto, vamos a crear un entorno virtual de Python. Para el propósito de este tutorial, vamos a llamar my_project_env pero usted debe llamar a algo que es relevante para su proyecto.

virtualenv my_project_env

  • virtualenv my_project_env

Esto creará un directorio llamado my_project_env dentro del directorio de su my_project_dir. En el interior, se instalará una versión local de Python y una versión local del PIP. Podemos usar esto para instalar y configurar un entorno aislado para Python Jupyter.

Antes de instalar Jupyter, tenemos que activar el entorno virtual. Puede hacerlo escribiendo:

source my_project_env/bin/activate

  • fuente my_project_env / bin / activar

su pronta debe cambiar para indicar que ahora está operando dentro de un entorno virtual de Python. Se verá algo como esto: (my_project_env) user @ host: ~ / my_project_dir $.

Ahora está listo para instalar Jupyter en este entorno virtual.

Paso 3 – Instalar Jupyter

con su entorno virtual activa, instale Jupyter con la instancia local de PIP.

Nota: Cuando se activa el entorno virtual (cuando el indicador tiene (my_project_env) que lo precede), el uso de pepita en lugar de PIP3, incluso si está utilizando Python 3. La copia del entorno virtual de la herramienta siempre se denomina pip, independientemente de la versión de Python.

pip install jupyter

  • PIP instalar jupyter

En este punto, se ha instalado con éxito en todo el software necesario para ejecutar Jupyter. Ahora podemos iniciar el servidor Notebook.

Paso 4 – Ejecutar Jupyter Notebook

Ahora tiene todo lo que necesita para funcionar Jupyter portátil! Para ejecutarlo, ejecute el siguiente comando: Cuaderno

jupyter notebook

  • jupyter

un registro de las actividades de la Notebook Jupyter será impreso al terminal. Cuando se ejecuta Jupyter portátil, que funciona con un número de puerto específico. El primer portátil se ejecuta por lo general utilizar el puerto 8888. Para comprobar el número de puerto específico Jupyter ordenador está corriendo a, se refiere a la salida del comando utilizado para iniciarlo:

Output[I 21:23:21.198 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1001/jupyter
otebook_cookie_secret
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/sammy/my_project_dir
[I 21:23:21.361 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 21:23:21.361 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 21:23:21.361 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 21:23:21.361 NotebookApp]

Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
to login with a token:
http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72

Si está ejecutando Jupyter Notebook en un ordenador local (no en un servidor), puede desplazarse a la URL que aparece al conectarse a Jupyter Notebook. Si está ejecutando Jupyter Notebook en un servidor, tendrá que conectarse al servidor utilizando túneles SSH como se describe en la siguiente sección.

En este punto, se puede mantener la conexión SSH abierto y mantener Jupyter Notebook corriendo o se puede salir de la aplicación y volver a ejecutar una vez que configura un túnel SSH. Vamos a elegir para detener el proceso Notebook Jupyter. Vamos a correr de nuevo una vez que hemos establecido un túnel SSH. Para detener el proceso Notebook Jupyter, pulse CTRL + C, tipo Y, y luego ENTER para confirmar. Se mostrará el siguiente resultado:

Output[C 21:28:28.512 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 21:28:28.512 NotebookApp] Shutting down 0 kernels

ahora Vamos a configurar un túnel SSH para que podamos acceder al portátil.

Paso 5 – Conectar con el servidor a través de SSH Tunneling

En esta sección vamos a aprender cómo conectar al ordenador portátil Web Jupyter interfaz mediante túneles SSH. Desde Jupyter portátil se ejecutará en un puerto específico del servidor (por ejemplo: 8888,: 8889, etc.), haciendo un túnel SSH le permite conectarse al puerto del servidor de forma segura.

los próximos dos subsecciones describen cómo crear un túnel SSH de 1) un Mac o Linux, y 2) de Windows. Por favor refiérase a la subsección de su equipo local.

túnel SSH con un Mac o Linux

Si está usando un Mac o Linux, los pasos para crear un túnel SSH es similar al uso de SSH para acceder a su servidor remoto, excepto que hay parámetros adicionales en el comando ssh . En esta subsección se delineará los parámetros adicionales necesarios en el comando ssh para hacer un túnel con éxito.

túneles SSH se puede hacer mediante la ejecución del siguiente comando SSH en una nueva ventana de terminal local:

ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip

  • ssh -L 8888: localhost: 8888 your_server_username @ your_server_ip

El comando ssh abre una conexión SSH, pero -L especifica que ese puerto, en el host local (cliente) debe ser remitido al equipo dado y el puerto en el lado remoto (servidor). Esto significa que cualquier cosa que se ejecutan en el segundo número de puerto (por ejemplo, 8888) en el servidor aparecerá en el primer número de puerto (por ejemplo, 8888) en el equipo local.

Opcionalmente abertura de cambio de 8888 a uno de su elección a evitar el uso de un puerto ya está en uso por otro proceso.

server_username es su nombre de usuario (por ejemplo, Sammy) en el servidor que ha creado y your_server_ip es la dirección IP de su servidor.

Por ejemplo, el nombre de usuario Sammy y la dirección del servidor 203.0.113.0, el comando sería:

ssh -L 8888:localhost:8888 sammy@203.0.113.0

  • ssh -L 8888: localhost: 8888 sammy@203.0.113.0

Si no se presenta de error hasta después de ejecutar el comando ssh -L, que puede moverse en su entorno de programación y gestión Jupyter Notebook:

jupyter notebook

  • jupyter portátil

recibirá salida con una dirección URL. Desde un navegador web en su máquina local, abrir la interfaz web Notebook Jupyter con el URL que comienza con http: // localhost: 8888. Asegúrese de que el número de token se incluye, o introduzca el número de token de cadena cuando se le solicite en la dirección http: // localhost: 8888.

túnel SSH con Windows y masilla

Si está utilizando Windows, puede crear un túnel SSH usando masilla.

En primer lugar, introduce la URL del servidor o la dirección IP como el nombre de host como se muestra:

A continuación, haga clic en SSH en la parte inferior del panel izquierdo para expandir el menú y, a continuación, haga clic en Túneles . Introduzca el número de puerto local que desea utilizar para el acceso Jupyter en su máquina local. Elija 8000 o superior para evitar los puertos utilizados por otros servicios, y establecer el destino como localhost: 8888 donde: 8888 es el número del puerto que Jupyter ordenador está corriendo a.

Ahora haga clic en el botón Añadir , y los puertos debería aparecer en la lista de puertos reenviados :

Por último, haga clic en el botón Abrir para conectarse al servidor a través de SSH y el túnel de los puertos deseados. Vaya a http: // localhost: 8000 (o cualquier puerto que eligió) en un navegador web para conectarse a Jupyter portátil que se ejecuta en el servidor. Asegúrese de que el número de token se incluye, o introduzca el número de token de cadena cuando se le solicite en la dirección http: // localhost: 8000.

Paso 6 – Uso de Jupyter Notebook

Esta sección pasa a través de los aspectos básicos del uso Jupyter Notebook. Si actualmente no tiene Jupyter Notebook correr, comenzar con el comando portátil jupyter.

Ahora debería estar conectado a él mediante un navegador web. Notebook Jupyter es una herramienta muy potente con muchas características. En esta sección se esbozarán algunas de las características básicas para empezar a utilizar el ordenador. Jupyter Notebook mostrará todos los archivos y carpetas en el directorio que se ejecuta desde, por lo que cuando se trabaja en un proyecto de maquillaje seguro para iniciar desde el directorio del proyecto.

Para crear un nuevo archivo de Notebook, seleccione Nueva > Python 3 en el menú superior derecho desplegable:

Esto abrirá un cuaderno. Ahora podemos ejecutar código Python en la celda o cambiar la celda de reducción del precio. Por ejemplo, cambiar la primera celda para aceptar de rebajas haciendo clic celular > celular Tipo > de rebajas en la barra de navegación superior. Ahora podemos escribir notas usando de rebajas e incluso incluir ecuaciones escritas en LaTeX poniéndolos entre los símbolos $$. Por ejemplo, escriba lo siguiente en la celda después de cambiar a MarkDown:

# First Equation

Let us now implement the following equation:
$$ y = x^2$$

where $x = 2$

Para encender la rebaja en texto enriquecido, presione CTRL + ENTER, y el siguiente debe ser el resultado:

Puede utilizar las células de rebajas para tomar notas y documentar su código. Vamos a implementar esa ecuación e imprimir el resultado. Haga clic en la celda superior, a continuación, presione ALT + ENTRAR para agregar una celda debajo de ella. Introduce el siguiente código en la nueva célula.

x = 2
y = x**2
print(y)

Para ejecutar el código, presione CTRL + ENTRAR. Vas a recibir los siguientes resultados:

ahora tiene la capacidad de módulos de importación y utilizar el portátil como lo haría con cualquier otro entorno de desarrollo Python!

Conclusión Felicidades

! Ahora debería ser capaz de escribir código y notas reproducibles en Python usando Markdown Jupyter Notebook. Para obtener un rápido recorrido por Jupyter Notebook desde la interfaz, seleccione Interfaz Ayuda > usuario Información en el menú de navegación superior para obtener más información.

A partir de aquí, se puede iniciar un análisis de datos y proyecto de visualización mediante la lectura de análisis y visualización con pandas y Jupyter Notebook en Python 3.

Si usted está interesado en la excavación de más datos, se puede leer en nuestra serie de series de tiempo de visualización y Pronóstico.