Установка jupiter notebook linux

Предложение от 8host.com

Установка Jupyter Notebook для Python 3 в Ubuntu 18.04

Открытое веб-приложение Jupyter Notebook предоставляет командную оболочку для интерактивных вычислений, визуализации и т.п. Этот инструмент совместим с несколькими языками, включая Python, Julia, R, Haskell и Ruby. Он часто используется для работы с данными, статистического моделирования и машинного обучения.

В этом мануале вы узнаете, как установить и настроить Jupyter Notebook на сервере Ubuntu 18.04, а также научитесь работать с документами (notebook). Notebook – это документы приложения Jupyter Notebook, которые могут содержать как компьютерный код, так и элементы форматированного текста (абзацы, уравнения, рисунки, ссылки и тд.), что помогает описывать и распространять исследования.

В результате вы сможете запустить код Python 3 с помощью Jupyter Notebook на удаленном сервере.

Требования

Для работы вам понадобится свежий сервер Ubuntu 18.04 с пользователем sudo и настроенным брандмауэром. Начальная настройка сервера описана здесь.

1: Установка Python

Для начала нужно установить зависимости виртуальной среды Python из репозиториев Ubuntu. Ubuntu 18.04 поставляется с предустановленным Python 3.6. Немого позже мы установим другие пакеты с помощью менеджера пакетов pip.

Обновите индекс локальных пакетов:

sudo apt update

Установите pip и заголовки Python:

sudo apt install python3-pip python3-dev

Теперь можно настроить виртуальную среду Python, в которой будет установлено приложение Jupyter.

2: Создание виртуальной среды для Jupyter

Виртуальная среда обеспечивает изолированное пространство для проектов Python, благодаря чему все проекты могут иметь индивидуальный набор зависимостей и использовать разные версии одной программы, что при этом никак не повлияет на работу системы.

Установив зависимости, можно создать такую среду.

Для начала нужно получить команду virtualenv. Это можно сделать с помощью pip. Обновите pip и установите нужный пакет:

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

Флаг -H устанавливает в переменной среды home домашний каталог целевого пользователя.

После установки virtualenv можно начать работу над средой. Создайте отдельный каталог для файлов проекта и перейдите в него. Здесь мы назовем его условно my_project_dir, а вам лучше выбрать какое-то описательное название.

В этом каталоге создайте виртуальную среду Python. Для примера она называется здесь my_project_env.

Эта команда создаст каталог my_project_env в вашем каталоге my_project_dir. Внутри будет установлена локальная версия Python и pip. Их можно использовать для установки и настройки изолированной среды Python для Jupyter.

Перед установкой Jupyter нужно активировать виртуальную среду. Вы можете сделать это, набрав:

Ваша командная строка должна измениться – она отразит, что вы сейчас работаете в виртуальной среде Python. Она будет выглядеть примерно так:

Теперь вы готовы установить Jupyter в эту виртуальную среду.

3: Установка Jupyter

Активировав среду, вы можете установить Jupyter с помощью локальной версии pip.

pip install jupyter

Примечание: В виртуальной среде (когда командная строка начинается с (my_project_env)) используйте команду pip вместо pip3, даже если работаете с Python 3. Копия инструмента в виртуальной среде всегда называется pip, независимо от версии Python.

Итак, вы успешно установили все программное обеспечение, необходимое для запуска Jupyter. Теперь можно запустить его.

4: Запуск Jupyter Notebook

Теперь у вас есть все необходимое для запуска Jupyter Notebook. Чтобы запустить приложение, выполните следующую команду:

В терминале появится лог действий Jupyter Notebook. Документы Jupyter Notebook запускаются на определенном порте. Первый запущенный документ обычно использует порт 8888. Чтобы уточнить номер порта, на котором работает Jupyter Notebook, обратитесь к выводу команды, использованной для его запуска:

[I 21:23:21.198 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1001/jupyter/notebook_cookie_secret
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/8host/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

Если вы используете Jupyter Notebook на локальном компьютере (а не на удаленном сервере), вы можете просто перейти к отображаемому URL-адресу и подключиться к Jupyter Notebook. Если вы используете Jupyter Notebook на удаленном сервере, вам необходимо подключиться к серверу через SSH-туннелирование, как описано в следующем разделе.

На этом этапе вы можете оставить SSH-соединение открытым и Jupyter Notebook включенным, либо же выйти из приложения и перезапустить его после настройки SSH-туннелирования. Проще, конечно, остановить процесс Jupyter Notebook. Мы запустим его снова позже, когда будет готов туннель SSH. Чтобы остановить процесс Jupyter Notebook, нажмите CTRL+C, введите Y и нажмите Enter для подтверждения. На экране появится следующее:

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

5: Подключение к серверу по SSH-туннелю

В этом разделе вы узнаете, как подключиться к веб-интерфейсу Jupyter Notebook с помощью SSH-туннелирования. Поскольку каждый документ Jupyter Notebook будет работать по отдельному порту на сервере (например: 8888,: 8889 и т. д.), туннели SSH позволят безопасно подключаться к нужному порту.

В следующих двух подразделах рассказано, как создать SSH-туннель на Mac или Linux и в Windows. Пожалуйста, выполните подраздел, подходящий для вашего локального компьютера.

SSH-туннелирование на Mac или Linux

Если вы используете Mac или Linux, создание туннеля SSH аналогично процедуре входа по SSH на удаленный сервер. Только при этом в команде ssh будут дополнительные параметры.

Туннелирование SSH можно выполнить с помощью следующей команды SSH в новом окне терминала локальной машины:

ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip

Команда ssh открывает соединение SSH, а флаг -L указывает, что данный порт на локальном (клиентском) хосте должен быть перенаправлен на данный хост и порт на удаленной стороне (сервере). Это означает, что все, что работает по порту 8888 на сервере (в команде этот порт указывается после localhost), будет отображаться по порту 8888 на вашем локальном компьютере (этот порт идет перед localhost).

При желании измените порт 8888 на любой другой, если он уже используется другим процессом.

server_username – это имя вашего пользователя (например, 8host) на сервере, а your_server_ip – это IP-адрес сервера.

Например, если имя пользователя — 8host, а адрес – 203.0.113.0, то команда будет выглядеть так:

ssh -L 8888:localhost:8888 8host@203.0.113.0

Если после выполнения команды ssh -L не появляется никаких ошибок, вы можете перейти в виртуальную среду разработки и запустить Jupyter Notebook:

Вы получите вывод с URL. В браузере на локальном компьютере откройте веб-интерфейс Jupyter Notebook по URL-адресу, который начинается с http://localhost:8888. Убедитесь, что номер токена включен, или введите токен при запросе по адресу http://localhost:8888.

SSH-туннелирование в Windows через Putty

В системе Windows SSH-туннель можно создать с помощью Putty.

Сначала введите URL или IP-адрес сервера в поле Host Name (or IP address).

Затем нажмите кнопку SSH в нижней части левой панели, чтобы развернуть меню, и нажмите Tunnels. Введите номер локального порта, который будет использоваться для доступа к Jupyter на локальном компьютере. Выберите порт 8000 и выше, чтобы не занимать порты, используемые другими сервисами, и установите назначение localhost:8888 (где 8888 – это номер порта, на котором работает Jupyter Notebook).

Читать еще: Gpt в mbr linux

Теперь нажмите кнопку Add, после чего порты должны появиться в списке Forwarded ports.

Затем нажмите кнопку Open, чтобы подключиться к серверу через SSH и туннелировать нужные порты. Перейдите по адресу http://localhost:8000 (укажите порт, который вы выбрали) в браузере, чтобы подключиться к Jupyter Notebook на сервере. Убедитесь, что номер токена включен, или введите токен при запросе по адресу http://localhost:8888.

6: Работа с Jupyter Notebook

В этом разделе мы рассмотрим основы использования Jupyter Notebook. Если в данный момент экземпляр Jupyter Notebook остановлен, запустите его с помощью команды jupyter notebook.

Теперь вы должны быть подключены к нему с помощью веб-браузера. Jupyter Notebook очень мощный и имеет много функций. В этом разделе описаны некоторые основные функции, которые помогут вам начать работу. Jupyter Notebook показывает все файлы и папки в каталоге, из которого он запускается, поэтому при работе над проектом очень важно запускать его из каталога проекта.

Чтобы создать новый документ, выберите New > Python 3 в правом верхнем выпадающем меню.

Это откроет новый документ. Теперь вы можете запустить код Python в ячейке или изменить ячейку на markdown. Например, чтобы первая ячейка принимала Markdown, кликните Cell > Cell Type > Markdown в верхней панели навигации. Теперь можно делать записи, используя Markdown, и даже включать уравнения, написанные в LaTeX, помещая их между символами $$. Например, в ячейку с поддержкой Markdown введите следующее:

# First Equation
Let us now implement the following equation:
$$ y = x^2$$
where $x = 2$

Чтобы превратить Markdown в форматированный текст, нажмите сочетание клавиш Ctrl + Enter.

Вы можете использовать ячейки markdown, чтобы делать заметки и документировать свой код. Давайте выполним это простое уравнение и выведем результат на экран. Кликните на верхнюю ячейку, затем нажмите Alt + Enter, чтобы добавить ячейку под ней. Введите следующий код в новой ячейке.

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

Чтобы запустить код, нажмите Ctrl + Enter. На экране появится результат.

Теперь вы можете импортировать модули и использовать документы, как и в любой другой среде разработки Python!

Заключение

Поздравляем! Теперь вы можете писать воспроизводимый код Python и создавать заметки в Markdown с помощью Jupyter Notebook. Быстрый обзор Jupyter Notebook можно получить прямо из интерфейса, для этого выберите Help > User Interface Tour в верхнем меню навигации.

Jupyter Notebook и Anaconda. Удаленная разработка на Ubuntu Server

Jupyter Notebook и Anaconda для удаленной разработки на отдельном Ubuntu Server, нужны для облегчения себе жизни. А так же чтобы не таскать с места на место свои проектики или не работать с jupyter notebook через удалённый рабочий стол. Еще распространена ситуация, когда у вас дома, в офисе, на даче или в датацентре стоит мощная вычислительная нода, многопроцессорная, с профильными для машинного обучения картами. Доступ к ней напрямую по HTTPS всегда удобнее чем через какой-либо каскад графических удаленных рабочих столов.

Можно конечно всё поставить на масдай, но 1) нестабильно, 2) в случае работы в виртуальной среде еще и нарушает лицензию использования масдая. Ведь 99.9% желающих захотят запилить в виртуальную среду какую-нибудь обычную прошку да? А она даже с лицензионным валидным ключем — будет нарушать еулу. Собственно зачем жертвовать стабильностью работы, и нарушать лицензию, если этого можно избежать?

В данной статье не рассматриваются вопросы относительно проброса трафика из интернета до вашей ноды. Подразумевается что этот вопрос у вас уже решен и ваш трафик из интернета спокойно доходит до вашей ноды, хотя бы по одному TCP порту.

Что мы имеем?
Некий сервер, внутри нашей локальной сети, куда мы хотим запилить Ubuntu Server, на неё установить Anaconda и использовать идущей в комплекте Jupyter Notebook. Почему не голый Jupyter Notebook? Потому что у анаконды в комплекте куча еще всяких прочих плюшек.
Что нам надо?
Собственно только сервер (В моём случае виртуальная машина внутри бесплатного гипервизора ESXi). Чем мощнее тем лучшее, но всё зависит от того чем именно вы занимаетесь в Jupyter Notebook.
Я буду использовать виртмашину где:

4 vCPU от процессора Intel
8Gb Ram
16Gb Hdd
IP 192.168.220.135
Вы свои параметры должны определить для себя самостоятельно

С чего стоит начать:

Что может пригодиться:

Обновляем сервер для Jupyter Notebook

Скачиваем дистрибутив с официального сайта

Проверяем хеш скачанного файла

Открываем страницу с хешами, выбираем тип дистрибутива который качали, и там смотрим конкретную версию файла

Проверяем хеш на сайте

Проверяем хеш скачанного файла

В моём случае я скачивал в корень своей папки, поэтому у меня команда будет выглядеть так:

Устанавливаем Anaconda

Вводим команду bash

/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh , принимаем лицензионное соглашение введя yes и ожидаем окончания установки
В конце инсталлятор спросит

Anaconda, Jupyter Notebook для удаленной разработки на Ubuntu Server — Завершение установки

Вводим yes и вуаля! С установкой Anaconda мы закончили.
Для того чтобы изменения вступили в силу, необходимо перелогиниться завершив сессию с помощью exit или просто перезагрузить сервер с помощью sudo reboot -h now

Настраиваем Jupyter Notebook

Генерируем конфиг файл

Эта команда сгенерирует конфиг файл, в моём случае по следующему пути: /home/belfigor/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

Генерируем ssl сертификат

Данная команда сгенерирует файлы сертификата в той же папке, которая была открыта в момент запуска. В моём случае это домашняя моя домашняя папка

/ , полный путь выглядит как /home/belfigor

Изменяем конфигурацию Jupyter Notebook

Открываем на редактирование наш конфиг и ищим указанные ниже параметры

Искать параметры в nano можно с помощью комбинации клавишь Ctrl+W. Сохранить изменения с помощью Ctrl+O, а завершить редактирование с помощью Ctrl+X.

Прописываем интерфейс на котором Jupyter Notebook будет принимать подключения

Я указываю ip интерфейса, которым сервер смотрит в локальную сеть, откуда из интернета прокинут порт 35344, для доступа из вне.
Если у сервера больше одного интерфейса и мы хотим чтобы Jupyter обрабатывал входящие подключения со всех, можно указать «*»

Задаем порт на котором будут обрабатываться подключения

Отключаем автозапуск браузера
Так как у нас Ubuntu Server, обладающий лишь текстовой консолью, нам нет необходимости, чтобы он каждый раз пытался запустить браузер.

Задаем пароль от веб интерфейса

Этой же командой его можно сбросить если он забыт.

Запускаем Jupyter Notebook

Т.к. в пункте 5.2 мы сгенерировали файла сертификата, а в пункте 5.3 указали путь к ним, чтобы запустить Jupyter Notebook с подключением по https, нам достаточно воспользоваться командой

Так же, запустить сервер с использованием сертификатов можно без пункта 2, но тогда нам нужно будет прямо в ней указать расположение файлов сертификата

Подключаемся к Jupyter Notebook

После запуска, в консоли мы увидим на каком ip и порту стартовал сервер:

Нам осталось только открыть браузер и подключиться по указанным реквизитам https://192.168.220.135:35344/ с другой машины внутри локальной сети и ввести пароль заданный в пункте 5.4 и уже можно приступать к работе.

Собственно если не терпится начать что-то запиливать, то можно всё бросать и набигать на jupyter notebook. Но если же есть еще лишние 5 минут, предлагаю сделать свою жизнь чуть лучше установив менеджер расширений для jupyter.

Устанавливаем Nbextensions

Если Jupyter Notebook сервер работает, завершаем его работу с помощью Ctrl+C => y и последовательно вводим команды:

Читать еще: Ошибка при запуске 0х00000019

Когда запрашивает подтверждение, вводим [y]
По окончании установки, зайдя в Jupyter Notebook мы увидим следующее:

Менеджер расширений Nbextensions

Скорее всего галочка disable configuration for… у вас стоит, снимаем её.
Теперь мы можем ставить представленные в списке расширения. Моё самое любимое — Table of Contents (2). Оно формирует из Markdown ячеек содержание, которе удобно использовать для быстрой навигации по проекту, когда счёт ячеек идёт на сотни.

Как настроить Jupyter Notebook для Python 3

Переводы, 17 августа 2017 в 20:29
Ярослав Сарницкий

Jupyter Notebook — это командная оболочка для интерактивных вычислений. Этот инструмент может использоваться не только с Python, но и другими языками программирования: Julia, R, Haskell и Ruby. Он часто используется для работы с данными, статистическим моделированием и машинным обучением.

В статье мы рассмотрим, как настроить Jupyter Notebook для локального запуска или запуска на сервере под управлением Ubuntu 16.04. Этот инструмент поможет создавать файлы (notebooks), которые содержат не только компьютерный код, но и другие элементы (заметки, уравнения, диаграммы, ссылки и т.д.), которыми можно потом поделиться с заказчиками или друзьями.

После прочтения этой статьи вы будете знать, как запускать код Python 3 при помощи Jupyter Notebook локально или на удалённом сервере.

Требования

Нам понадобится среда программирования для Python 3, установленная либо на локальной машине, либо на сервере Ubuntu 16.04.

Шаг 1. Установка Jupyter Notebook

Jupyter Notebook можно установить при помощи пакетного менеджера pip .

В статье будет использоваться виртуальное окружение с именем my_env . Для установки пакета для работы с виртуальным окружением введите следующую команду в терминале:

Теперь мы готовы создать виртуальное окружение. Выбираем каталог, в который все будет установлено, или создаем новый каталог с mkdir :

Как только вы переместитесь в нужную вам директорию, введите следующую команду в терминал:

По сути, pyvenv создает новый каталог, содержащий несколько элементов, которые мы можем просмотреть с помощью команды ls :

Для активации виртуального окружения вам осталось ввести последнюю команду:

Затем нужно убедиться, что pip был обновлен до последней версии:

Теперь можно установить Jupyter Notebook следующей командой:

После этой строчки кода Jupyter Notebook будет установлен в активное виртуальное окружение.

Spectrum, Екатеринбург, от 65 000 до 100 000 ₽

Следующий шаг предназначен для тех, кто хочет подключиться к веб-интерфейсу, используя SSH-туннелирование.

Шаг 2 (необязательный). Запуск Jupiter Notebook на сервере

Для тех, кто установил Jupyter Notebook на удаленный сервер, нужно подключаться к веб-интерфейсу через SSH-туннель. Приложение использует порт 8888 (или же 8889 ), а SSH-туннель поможет обезопасить соединение с сервером.

SSH-туннелирование с помощью Mac или Linux

Для тех, кто работает с macOS или Linux, нужно выполнить следующую команду в окне терминала:

Команда ssh создаст SSH-подключение, а флаг –L перенаправит порт локального или клиентского хоста на хост и порт уделенного сервера. То есть все, что работает на порте 8888 с серверной стороны, будет работать на порте 8888 вашей локальной машины.

При необходимости можно изменить порт 8888 на один из ваших вариантов, чтобы избежать использования порта, который уже используется другим процессом:

server_username — имя пользователя на сервере (например, sammy );
your_server_ip — это IP-адрес сервера.

Например, для имени пользователя sammy и адреса сервера 203.0.113.0 команда будет следующей:

Если после запуска команды ssh -L не появляется ошибка, можно переходить в среду программирования и запустить Jupyter Notebook:

После этого, вы получите результат содержащий URL-адрес. Введите его в окне браузера и перейдите к веб-интерфейсу Jupyter Notebook ( http://localhost:8888 ).

SSH-туннелирование с помощью Windows и Putty

Пользователи Windows могут создать туннель SSH, используя программу Putty.

Сначала нужно ввести URL-адрес сервера или IP-адрес имени хоста, как показано ниже на скриншоте:

Далее нажимаем SSH внизу левой панели, для раскрытия полного меню и нажимаем на слово Tunnels (туннели). Вводим номер локального порта, который будет использоваться для доступа к Jupyter на локальном компьютере. Выбираем порт 8000 или выше, чтобы избежать совпадения портов, используемых другими службами, и указываем назначение как localhost: 8888 , где: 8888 — это номер порта, через который работает Jupyter Notebook.

Теперь нажмите кнопку Add (добавить), и порты должны появиться в списке Forwarded ports (Переадресованные порты):

И после этого переходим по адресу http://localhost:8000 (или любым другим портом, который вы выбрали) в веб-браузере, чтобы подключиться к Jupyter Notebook, работающему на сервере.

Шаг 3. Запуск Jupyter Notebook локально

После окончания установки Jupyter Notebook можно запустить при помощи следующей команды в терминале:

В терминале выведутся логи Jupyter Notebook. При запуске инструмент использует определенный порт. Обычно это 8888 . Для проверки порта, с которым работает Jupyter Notebook, используйте команду, при помощи которой запускался Jupyter Notebook:

Если вы используете Jupyter Notebook на локальном компьютере, а не на сервере, то при открытии веб-приложения Jupyter Notebook должен открыться ваш браузер по умолчанию. Если этого не произошло, можно открыть браузер вручную и перейти к http://localhost: 8888 для подключения.

Если нужно остановить процессы Jupyter Notebook, то нажмите CTRL + C , а потом Y при появлении запроса на закрытие и ENTER для подтверждения.

Вы получите следующий результат:

Jupyter Notebook остановлен.

Шаг 4. Использование Jupyter Notebook

Пришло время начать использование Jupyter Notebook.

Теперь можно подключиться к нему с помощью веб-браузера. Jupyter Notebook — очень мощный инструмент и имеет множество функций. В этом разделе описываются некоторые основные функции, позволяющие начать работу с ним. Jupyter Notebook покажет все файлы и папки в каталоге, из которого он запущен, поэтому, когда начинается работа над проектом, обязательно нужно запускать его из каталога проекта.

Чтобы создать документ выбираем New → Python 3 в верхнем выпадающем меню:

После открытия документа можно запускать код Python в ячейке или использовать язык разметки Markdown. Чтобы изменить первую ячейку для работы с Markdown, нужно нажать в верхней панели навигации Cell → Cell Type → Markdown. Теперь можно создавать заметки с использованием Markdown и даже включать уравнения, написанные в LaTeX, помещая их между символами $$ . Например, попробуем ввести следующую команду в ячейку после включения Markdown:

Чтобы переформатировать Markdown в форматированный текст, нажимаем CTRL + ENTER и получаем следующие результаты:

Также можно использовать ячейки Markdown для написания кода. Для теста напишем небольшое уравнение и выведем результат. Нажимаем на верхнюю ячейку, нажимаем ALT+ENTER для создания ячейки под ней и вводим следующий код в новую ячейку:

Чтобы запустить код, нажимаем CTRL + ENTER и получаем следующие результаты:

Теперь у вас есть возможность импортировать модули и использовать Jupyter Notebook так же, как и в любой другой среде разработки Python!

Вывод

Поздравляем! Теперь вы можете написать воспроизводимый код Python и заметки в Markdown с помощью Jupyter Notebook. Для получения справки по использованию Jupyter Notebook нажмите Help → User Interface Tour в главном меню навигации.

Jupyter Notebook in Windows subsystem for Linux (WSL)

In this article I will tell you about how you can install Jupyter Notebook which is one of the most popular browser-based interpreter that allows you to interactively work with Python in your Windows Subsystem for Linux.

With the introduction of Windows Subsystem for Linux now users can very easily work on Linux distribution like Ubuntu, Debian, Kali Linux and openSUSE within Windows 10 which is pretty cool and this is actually a real bash shell and not some Virtual Machine or Cygwin. This enhances the Windows experience significantly.

There are a few cons also —

Windows 10 is required.
No GUI (Graphic User Interface). I guess most of the Linux users won’t have any problem with this.
You can’t modify Linux files using the Windows tools but vice-versa is possible.

Installing Windows Subsystem for Linux

I have installed Ubuntu 18.04 LTS on my WSL so the rest of my tutorial will be based on that.

I will now tell you about how you can install WSL on your windows 10.

First go to search and type —

After that scroll down to the bottom and you will find the option Windows Subsystem for Linux. You have to tick that to make that feature on and now click OK.

After this you have to restart your system.

Next go to Windows Store and search Linux. You will get something like this-

Now click on Get the apps

As this tutorial is for Ubuntu so I will go for Ubuntu 18.04 LTS.

Now Launch Ubuntu and you have to wait till all the necessary additional files get installed. After this you have to enter your UNIX Username and Password. That is all you have to do.

To check your Ubuntu version type in your bash:

Python installation on WSL

Although Python comes preinstalled with most of the Linux distributions but unfortunately it doesn’t comes with WSL. So you have to install it manually and to do that write the following commands —

This is it. This will install Python 3 in your WSL. To check python version type

Installing Jupyter Notebook

You can run Jupyter Notebook in your WSL. Here WSL will act as a jupyter server accessible at localhost with port 8888. The steps to install Jupyter is as following-

Install Jupyter by typing the following command in your Bash Shell.

2. Create alias to launch jupyter without browser from the WSL:

Open your bash configuration and type:

Next you will get something like this where you have to find esac.

Now below esac type the following command-

Next you have to Press Ctrl + X and type Y for Yes and press enter which will take you back to your bash shell.

After that you have to source your file by updating your Bash profile by entering:

Now whenever you will type Jupyter Notebook in your bash you will be directed to the local host. so type:

Well you must be suprised now that you have not been directed to the Jupyter server directly?

Don’t worry. Here is the reason.

Well I have written in the cons section that WSL doesn’t have access to GUIs so is it a big problem? Well definitely NO.

After typing jupyter notebook you will get something like this —

All you have to do now is that you have to copy this link and paste it in your favorite browser and you will be directed to the host.