简介

JupyterLab是Jupyter Notebook的下一代版本，提供了更强大的用户界面和功能，可用于更复杂的工作流程和项目。

安装

docker安装

在 Docker 中为 pip 指定国内镜像源

在 Dockerfile 中使用环境变量

这是最简洁、最直接的方法。通过在 Dockerfile 中设置 PIP_INDEX_URL 环境变量，可以为容器内所有的 pip install 命令全局指定镜像源。

步骤 1: 修改 Dockerfile

在你的 Dockerfile 中，在执行 pip install 命令之前，添加 ENV 指令来设置环境变量。

# 使用官方的 Jupyter 镜像作为基础
FROM jupyter/minimal-notebook
# --- 开始设置 pip 源 ---
# 设置中科大的 PyPI 镜像源
ENV PIP_INDEX_URL https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
# --- 结束设置 pip 源 ---
# 设置工作目录
WORKDIR /home/jovyan/work
# 复制 requirements.txt 并安装依赖
# 因为上面已经设置了环境变量，所以这里的 pip install 会自动使用中科大源
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 容器启动时执行的命令
CMD ["start-notebook.sh", "--NotebookApp.token=''"]

解释:

  • ENV PIP_INDEX_URL https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple: 这行命令告诉 pip，以后安装任何包时，都去中科大的镜像源地址查找，而不是去官方的 PyPI 源。
  • 这个设置对容器内所有用户和所有 pip 命令都有效。

步骤 2: 构建和启动

现在，你可以像之前一样使用 docker-compose 来构建和启动服务。

# 确保在 docker-compose.yml 所在目录
docker compose up -d --build
  • --build 参数会强制重新构建镜像，以应用你对 Dockerfile 的修改。

如何验证是否生效？

你可以进入正在运行的容器，手动执行一个 pip install 命令，查看其输出日志。

  1. 进入容器:
docker exec -it my-jupyter-container /bin/bash

(请将 my-jupyter-container 替换为你的容器名)

  1. 在容器内执行 pip 命令:
pip install requests -v
  • -v (verbose) 参数会显示详细的安装过程。

  1. 查看输出:

    在输出的日志中，你应该能清晰地看到类似下面这样的行，表明 pip 正在从中科大源下载包：

       Looking in indexes: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

   Collecting requests

   Downloading https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/packages/.../requests-2.31.0-py3-none-any.whl (62 kB)

    pip安装

    使用pip或conda等均可安装
    pip示例:

      pip install jupyterlab

    conda示例:

      conda install -c conda-forge jupyterlab
    启动

    安装完成后, 使用jupyter lab即可启动, 默认端口为8888, 浏览器访问http://localhost:8888/lab就能打开, 进入界面需要输入token才行, 后台日志中会有类似http://localhost:8888/lab?token=af6sg...的日志, 其中token的值就是界面访问所需要的.

    改进

    以上启动方式虽然能够访问, 但是存在如下问题:

  2. 不能轻易关闭终端, 否则jupyter进程将被终止

  3. jupyter一般是给远程用户访问的, 因此需要指定允许远程访问: --ip=0.0.0.0, 另外大概率会安装在类似ubuntu server这种不带界面的系统中, 可以指定参数--no-browser

  4. 容易造成端口冲突(冲突时端口号会自增), 因此最好指定一个固定的端口

  5. jupyter启动默认的工作空间是执行启动命令时所在文件夹, 最好指定一个固定的地方, 比如:~/.jupyter/workspace

  6. 重复执行相同的启动命令, 会因为端口号自增而产生多个实例, 而这一般是不必要的

    基于以上问题, 我们可以写一个启动脚本, 统一解决上述问题

    创建用户

       # 创建jupyter用户并设置登录密码
   sudo useradd -m -s /bin/bash jupyter && sudo passwd jupyter

   # 将jupyter加入到sudo群组
   sudo usermod -aG sudo jupyter
   # 登录jupyter用户
   su - jupyter

    配置脚本

       cat << "JUPYTER" > ~/start.sh
   # 创建必要目录
   mkdir -p ~/.jupyter/workspace ~/.jupyter/venv ~/.jupyter/scripts

   # 创建虚拟环境
   python3 -m venv ~/.jupyter/venv
   source ~/.jupyter/venv/bin/activate

   # 安装jupyterlab
   pip config set global.index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
   pip install jupyterlab
   echo "已安装JupyterLab"

   # 生成配置文件
   yes | jupyter lab --generate-config --allow-config
   echo "已生成配置文件"

   # 修改配置文件
   # cat > ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py <<CONFIG
   # c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'
   # c.ServerApp.port = 8888
   # c.ServerApp.root_dir = '/home/jupyter/.jupyter/workspace'
   # c.ServerApp.allow_remote_access = True
   # c.ServerApp.open_browser = False
   # CONFIG
   # echo "已配置JupyterLab参数"

   # 创建启动脚本
   cat > ~/.jupyter/scripts/start_jupyter.sh <<SCRIPT
   #!/bin/bash
   # 检查端口是否被占用
   if ss -tuln | grep -q ":8888 "; then
       echo "JupyterLab已在运行（端口8888）"
       exit 0
   fi

   # 激活虚拟环境并启动
   source /home/jupyter/.jupyter/venv/bin/activate
   jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --notebook-dir='/home/jupyter/.jupyter/workspace'
   SCRIPT

   # 赋予执行权限
   chmod +x ~/.jupyter/scripts/start_jupyter.sh
   echo "已创建启动脚本"



   nohup  ~/.jupyter/scripts/start_jupyter.sh 2>&1>~/.jupyter/jupyter.log &

   JUPYTER


   chmod +x ~/start.sh

    设置访问密码(可选)

       # 安装jupyter-core
   sudo apt install jupyter-core
   # 设置Jupyter密码（按提示操作）
   echo "请设置Jupyter访问密码："
   jupyter server password

    可以不设置, 首次访问界面时, 会要求根据初始token进行密码设置

    启动

       ~/start.sh