5 個必裝的 Jupyter notebook 插件. 從 0 開始建立 Jupyter notebook server 並安裝…

為了模擬 Server 環境，我們用 GCP 建一台 VM，並在裡面先安裝好 Docker，透過容器化方式可以加速我們環境建置的速度，相關安裝可以參考：

chrislee0728.medium.com

Docker 安裝好後我們要使用 Python 的 image 來蓋 Jupyter Server，你可能會很納悶為什麼不直接拿現有的 Jupyter notebook image 就好，主因是現有 Dockerhub 內的 image 版本，不一定符合我們的需求。

例如 Python kernel 是 3.8，Jupyter 版本是 2.1，那我們的插件就會因為 Jupyter 版本太低無法安裝(官方要求 3.0 以上)，與其一個一個 image 測試，不如從純淨的 Python 環境開始蓋會快一些，也更能客製化我們的需求。

我們就是用第一個官方版本即可，kernel 的版本可以自己選，只要帶參數即可，可以參考這裡。

完成後我們把環境 run 起來，因為要讓服務可以從外部連進去，因此設定好外面 80 對 8888 的 port 號，並建立 Container：

進去後發現最新版的 Kernel 是 3.9.1，應該可以滿足大部分插件的要求，然後底層 OS 是 Debien：

在外面 OS 層下docker ps可以看到，我們的 Container 已經正常運行：

首先安裝必要套件，主要是 NodeJs，這是 Jupyter 插件的必要元素之一，而且版本不能低於 12 版，詳細可以參考這裡，或以下語法照貼即可：

完成後安裝 Jupyter notebook，如果有其他想裝的套件也可以先裝一裝：

接下來可以想一下你的 Server 要不要設定密碼，我是偏好設定，避免每次都要 Token 才能打得開，會十分麻煩。如果要的話可以用以下語法設定你的密碼：

在/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.json 可以看到設定好的密碼遮蔽，先把這一串密碼記起來等等會用到。

接下來建立 Config 設定文件：

在裡面貼上下面語法，其中的 password 就是剛剛那一串長遮蔽密碼：

儲存完離開後，移動到我們要起服務的路徑下，用以下語法建立 Jupyter notebook，並讓服務的 log 可以寫到log.file 裡面，以利開發使者查看：

最後一個&是背景執行的意思，沒加打完後畫面可能會卡住，就直接把視窗關閉吧，Container 還會正常運行的。

再來打開瀏覽器，打上 Server 網址，因為我們前面是開 80 port，所以直接打 IP 即可：

Container，我們要再進去一次安裝相關的

首先是事前準備，先進去 Container 內：

先安裝以下套件：

完成後把服務重啟一次，如要關掉現在的服務，可以下top找 Session PID，然後 kill 掉，範例如下：

殺完後再起一次服務：

看到上方欄多了一個 Nbextensions，就代表成功囉，如要啟用上面的 disable 選項記得取消：

接下來就介紹幾個好用的插件：

如果 Notebook 要配合 Markdown 寫一大段解釋說明的話，此工具可以說是必裝插件。

此插件可以像 Rstudio 一樣，顯示目前用到的 Variable，點下鎖定的 icon 即可開啟，還能直接點X刪除 Variable，個人認為實用度超高。

總是很難掌握程式運行的時間嗎，那這個套件一定非常適合你，可以讓每個 cell 顯示該程式碼運行的時間，對資料科學家來說算是必裝插件。

顧名思義就是函數可以做收合，VSCode 或 Pycharm 都有類似功能，裝了可以讓視覺觀感好一點，非常實用。

這個工具應該很多人都有用過，就是傳說中的小槌子，敲下去可以讓程式碼變美觀一點，實用度非常高，但這個插件要先安裝autopep8套件才會生效。