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Ubuntu 18.04에서 Python 3으로 Jupyter 노트북을 설정하는 방법

소개

Jupyter Notebook은 대화형 코드, 시각화 등을 만들고 공유할 수 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다. 이 도구는 Python, Julia, R, Haskell 및 Ruby를 비롯한 여러 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수 있습니다. 데이터, 통계 모델링 및 기계 학습 작업에 자주 사용됩니다.

이 튜토리얼은 Ubuntu 18.04 서버에서 실행되도록 Jupyter Notebook을 설정하는 과정을 안내하고 Notebook에 연결하고 사용하는 방법을 알려줍니다. Jupyter 노트북(또는 간단히 노트북)은 컴퓨터 코드와 서식 있는 텍스트 요소(단락, 방정식, 그림, 링크 등)를 모두 포함하는 Jupyter 노트북 앱에서 생성된 문서입니다. 재현 가능한 연구를 제시하고 공유하는 데 도움이 됩니다. 이 가이드의 마지막 단계에서는 원격 서버에서 실행되는 Jupyter Notebook을 사용하여 Python 3 코드를 실행합니다.

전제 조건

이 가이드를 완료하려면 방화벽이 있는 Ubuntu 18.04 서버 인스턴스와 sudo 권한이 구성된 루트가 아닌 사용자가 필요합니다. 초기 서버 설정 자습서를 실행하여 이를 설정할 수 있습니다.

1단계 — Python 설정

프로세스를 시작하려면 Ubuntu 리포지토리에서 Python 프로그래밍 환경에 대한 종속성을 설치합니다. Ubuntu 18.04에는 Python 3.6.9가 사전 설치되어 있습니다. 나중에 추가 구성 요소를 설치하려면 Python 패키지 관리자 pip를 사용합니다.

먼저 로컬 apt 패키지 색인을 업데이트합니다.

  1. sudo apt update

다음으로, 일부 Jupyter 종속성에서 사용되는 pip 및 Python 헤더 파일을 설치합니다.

  1. sudo apt install python3-pip python3-dev

이제 Python 가상 환경 설정으로 이동할 수 있습니다.

2단계 — Jupyter용 Python 가상 환경 만들기

일부 종속 항목이 설치되어 있으면 Python 가상 환경을 만들어 프로젝트를 관리할 수 있습니다. 이 가상 환경에 Jupyter가 설치됩니다.

pip로 설치할 수 있는 virtualenv 명령에 액세스해야 합니다.

먼저 다음을 입력하여 pip를 업그레이드합니다.

  1. sudo -H pip3 install --upgrade pip

그런 다음 다음 명령으로 virtualenv를 설치합니다.

  1. sudo -H pip3 install virtualenv

-H 플래그는 보안 정책이 home 환경 변수를 대상 사용자의 홈 디렉토리로 설정하도록 합니다.

virtualenv가 설치되면 환경 형성을 시작할 수 있습니다. 프로젝트 파일을 보관할 수 있는 디렉토리를 생성하고 이동합니다. 다음 예제 디렉토리는 my_project_dir입니다. 당신과 당신이 작업하고 있는 것에 의미 있는 이름을 사용하세요.

다음 명령을 입력하여 디렉터리를 만듭니다.

  1. mkdir ~/my_project_dir

다음 명령을 사용하여 my_project_dir로 이동합니다.

  1. cd ~/my_project_dir

프로젝트 디렉터리 내에서 Python 가상 환경을 만듭니다. 이 자습서에서는 환경을 my_project_env로 참조하지만 다시 말하지만 프로젝트와 관련된 환경이라고 부를 수 있습니다.

  1. virtualenv my_project_env

이렇게 하면 my_project_dir 디렉토리 내에 my_project_env라는 디렉토리가 생성됩니다. 내부에는 로컬 버전의 Python과 로컬 버전의 pip가 설치됩니다. 이를 사용하여 Jupyter용 격리된 Python 환경을 설치하고 구성할 수 있습니다.

Jupyter를 설치하기 전에 가상 환경을 활성화하십시오. 다음을 입력하면 됩니다.

  1. source my_project_env/bin/activate

이제 다음과 유사한 Python 가상 환경 내에서 작업하고 있음을 나타내도록 프롬프트가 변경되어야 합니다.

  1.

이제 이 가상 환경에 Jupyter를 설치할 준비가 되었습니다.

3단계 - Jupyter 설치

가상 환경이 활성화된 상태에서 pip의 로컬 인스턴스로 Jupyter를 설치합니다.

참고: 가상 환경이 활성화되면(프롬프트 앞에 (my_project_env)가 있는 경우) pip3 대신 pip를 사용하십시오. Python 3을 사용하고 있습니다. 가상 환경의 도구 사본 이름은 Python 버전에 관계없이 항상 pip입니다.

  1. pip install jupyter

이제 Jupyter를 실행하는 데 필요한 모든 소프트웨어를 성공적으로 설치했습니다. 이제 노트북 서버를 시작할 수 있습니다.

4단계 - Jupyter 노트북 실행

이제 Jupyter Notebook을 실행하는 데 필요한 모든 것이 있습니다. 실행하려면 다음 명령을 실행합니다.

  1. jupyter notebook

Jupyter Notebook의 활동 로그가 터미널에 인쇄됩니다. Jupyter Notebook을 실행하면 특정 포트 번호에서 실행됩니다. 실행하는 첫 번째 노트북은 일반적으로 포트 8888을 사용합니다. Jupyter Notebook이 실행 중인 특정 포트 번호를 확인하려면 시작하는 데 사용된 명령의 출력을 참조하십시오.

Output
[I 21:23:21.198 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /home/sammy/.local/share/jupyter/runtime/notebook_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 6.4.10 is running at:
[I 21:23:21.361 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
[I 21:23:21.361 NotebookApp]  or http://127.0.0.1:8888/?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]

    To access the notebook, open this file in a browser:
        file:///home/sammy/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-7924-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
     or http://127.0.0.1:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72

서버가 아닌 로컬 컴퓨터에서 Jupyter Notebook을 실행 중인 경우 표시된 URL로 이동하여 Jupyter Notebook에 연결할 수 있습니다. 서버에서 Jupyter Notebook을 실행하는 경우 다음 섹션에 설명된 대로 SSH 터널링을 사용하여 서버에 연결해야 합니다.

이 시점에서 SSH 연결을 열린 상태로 유지하고 Jupyter Notebook을 계속 실행하거나 SSH 터널링을 설정한 후 앱을 종료하고 다시 실행할 수 있습니다.

Jupyter Notebook 프로세스를 중지하려면 CTRL + C를 누르고 Y를 입력한 다음 ENTER를 눌러 확인합니다. 다음 출력이 표시됩니다.

Output
[C 19:23:34.939 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 19:23:34.940 NotebookApp] Shutting down 0 kernels
[I 19:23:34.941 NotebookApp] Shutting down 0 terminals

이제 SSH 터널을 설정하여 노트북에 액세스할 수 있습니다.

5단계 - SSH 터널링을 사용하여 서버에 연결

Jupyter Notebook은 서버의 특정 포트(예: :8888, :8889 등)에서 실행됩니다. SSH 터널링을 통해 서버의 포트에 안전하게 연결할 수 있습니다.

다음 두 하위 섹션에서는 Mac, Linux 및 Windows 운영 체제에서 SSH 터널을 만드는 방법을 설명합니다. 로컬 컴퓨터에 대한 하위 섹션을 참조하십시오.

Mac 또는 Linux로 SSH 터널링

Mac 또는 Linux를 사용하는 경우 SSH 터널을 만드는 단계는 ssh 명령에 추가 매개변수가 있다는 점을 제외하면 SSH를 사용하여 원격 서버에 로그인하는 것과 유사합니다.

새 로컬 터미널 창에서 다음 SSH 명령을 실행하여 SSH 터널링을 수행할 수 있습니다.

  1. ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip

ssh 명령은 SSH 연결을 열지만 -L 은 로컬(클라이언트) 호스트의 지정된 포트가 원격의 지정된 호스트 및 포트로 전달되도록 지정합니다. 사이드(서버). 즉, 서버의 두 번째 포트 번호(예: 8888)에서 실행 중인 모든 것이 첫 번째 포트 번호(예: 8888)에 나타납니다. mark>) 로컬 컴퓨터에 있습니다.

선택적으로 다른 프로세스에서 이미 사용 중인 포트를 사용하지 않으려면 포트 8888을 원하는 포트로 변경하십시오.

server_username은 생성한 서버의 사용자 이름(예: sammy)이며 your_server_ip 는 서버의 IP 주소입니다.

예를 들어 사용자 이름이 sammy이고 서버 주소가 203.0.113.0인 경우 명령은 다음과 같습니다.

  1. ssh -L 8888:localhost:8888 sammy@203.0.113.0

ssh -L 명령을 실행한 후 오류 메시지가 표시되지 않으면 프로그래밍 환경으로 이동하여 Jupyter Notebook을 실행할 수 있습니다.

  1. jupyter notebook

URL과 함께 출력을 받게 됩니다. 로컬 컴퓨터의 웹 브라우저에서 http://localhost:8888로 시작하는 URL을 사용하여 Jupyter Notebook 웹 인터페이스를 엽니다. 토큰 번호가 포함되어 있는지 확인하거나 http://localhost:8888에서 프롬프트가 표시되면 토큰 번호 문자열을 입력하십시오.

Output
...
[I 21:23:21.361 NotebookApp] The Jupyter Notebook 6.4.10 is running at:
[I 21:23:21.361 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
...

Windows 및 Putty를 사용한 SSH 터널링

Windows를 사용하는 경우 Putty를 사용하여 SSH 터널을 생성할 수 있습니다.

먼저 다음과 같이 호스트 이름(또는 IP 주소) 필드에 서버 URL 또는 IP 주소를 입력합니다.

그런 다음 왼쪽 창 하단에서 SSH를 클릭하여 메뉴를 확장한 다음 터널을 클릭합니다. 로컬 컴퓨터에서 Jupyter에 액세스하는 데 사용할 로컬 포트 번호를 입력합니다. 다른 서비스에서 사용하는 포트를 피하려면 8000 이상을 선택하고 대상을 localhost:8888로 설정합니다. 여기서 <:8888는 Jupyter Notebook이 실행 중인 포트 번호입니다.

추가 버튼을 클릭하면 전달된 포트 목록에 포트가 나타납니다.

마지막으로 열기 버튼을 클릭하여 SSH를 통해 서버에 연결하고 원하는 포트를 터널링합니다. 웹 브라우저에서 http://localhost:8000(또는 선택한 포트)로 이동하여 서버에서 실행 중인 Jupyter Notebook에 연결합니다. 토큰 번호가 포함되어 있는지 확인하거나 http://localhost:8000에서 프롬프트가 표시되면 토큰 번호 문자열을 입력하십시오.

Mac/Linux OS에서 연결하든 Windows에서 연결하든 이제 SSH 터널링을 통해 서버에 연결해야 합니다. 이제 웹 브라우저에서 Jupyter Notebook을 사용할 준비가 되었습니다.

6단계 - Jupyter 노트북 사용

현재 Jupyter Notebook이 실행 중이 아니면 jupyter notebook 명령으로 시작합니다.

  1. jupyter notebook

이제 웹 브라우저를 사용하여 연결해야 합니다. Jupyter Notebook은 많은 기능을 갖춘 매우 강력한 도구입니다. 이 섹션에서는 노트북 사용을 시작하는 데 필요한 몇 가지 기본 기능에 대해 설명합니다. Jupyter Notebook은 실행되는 디렉터리의 모든 파일과 폴더를 표시하므로 프로젝트 작업을 할 때 프로젝트 디렉터리에서 시작해야 합니다.

새 Notebook 파일을 만들려면 오른쪽 상단 드롭다운 메뉴에서 새로 만들기 > Python 3을 선택합니다.

이렇게 하면 노트북이 열립니다. 이제 셀에서 Python 코드를 실행하거나 셀을 마크다운으로 변경할 수 있습니다. 예를 들어 상단 탐색 모음에서 셀 > 셀 유형 > 마크다운을 클릭하여 마크다운을 허용하도록 첫 번째 셀을 변경합니다. 이제 Markdown을 사용하여 메모를 작성할 수 있으며 $$ 기호 사이에 배치하여 LaTeX로 작성된 방정식을 포함할 수도 있습니다. 예를 들어 markdown으로 변경한 후 셀에 다음을 입력합니다.

# First Equation

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

where $x = 2$

마크다운을 서식 있는 텍스트로 바꾸려면 CTRL + ENTER를 누르면 다음과 같은 결과가 나타납니다.

마크다운 셀을 사용하여 메모를 작성하고 코드를 문서화할 수 있습니다. 해당 방정식을 구현하고 결과를 인쇄하려면 맨 위 셀을 클릭한 다음 ALT + ENTER를 눌러 그 아래에 셀을 추가하십시오. 새 셀에 다음 코드를 입력합니다.

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

코드를 실행하려면 CTRL + ENTER를 누르십시오. 다음과 같은 결과를 받게 됩니다.

이제 다른 Python 개발 환경에서와 마찬가지로 모듈을 가져오고 Notebook을 사용할 수 있습니다.

결론

이제 Jupyter Notebook을 사용하여 Markdown에서 재현 가능한 Python 코드 및 메모를 작성할 수 있습니다. 인터페이스 내에서 Jupyter Notebook을 빠르게 둘러보려면 상단 탐색 메뉴에서 도움말 > 사용자 인터페이스 둘러보기를 선택하여 자세히 알아보세요.

여기에서 Python 3의 pandas 및 Jupyter Notebook을 사용한 데이터 분석 및 시각화를 읽어 데이터 분석 및 시각화 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

더 자세히 알아보려면 시계열 시각화 및 예측에 대한 시리즈를 읽어보세요.