小编在刚开始学习Python时，是在Python官网下载的原生版本，用的是自带的编码环境，后来了解到在数据分析、数据科学领域用Jupyter notebook比较好，于是直到现在也是一直在用Jupyter notebook，也偶尔用PyCharm做开发。在数据分析与处理中Jupyter notebook还是很方便，可以直接查看数据，可以写文档，可以画图 等很多优点，感觉Jupyter notebook 就是是为了数据分析、数据挖掘、机器学习而生的
如果用过Jupyter notebook，大家都知道，它是一个网页界面，服务端和客户端分离，每次启动都会在后台运行一个cmd/terminal窗口，可以理解为服务端，而使用的浏览器界面，可以理解为客户端。既然是服务端与客户端分开的，那么服务端就可以部署到服务器上，可以充分利用服务器的计算资源、存储资源，更甚者可以用GPU资源。其实在服务器部署Jupyter notebook，做机器学习的同学，应该对这个很熟悉，但是不一定亲手部署过
浏览器-客户端
cmd-服务端
需要对Linux服务器要有所了解，如果在工作中压根就没使用过服务器，且不知道ssh，那小编劝你暂时先别看这篇文章，可以先去多学一些Python知识，后面随着知识的积累，慢慢的你就会接触到服务器
在服务器上安装Jupyter notebook，一共分为4步，最终实现在本地电脑来访问
因为Anaconda自带Jupyter notebook，并且可以创建虚拟环境，使用起来非常方便，所以强烈推荐使用Anaconda，可以让你少采坑
在服务器上直接下载（谷歌服务器下载很快）
在服务器上直接安装Anaconda，在安装中一直点击回车或空格键，在许可条款、最后配置的地方输入 yes 即可
在安装时确保硬盘存储空间要足够，小编在安装是最开始只有10G硬盘资源，一直报错，后来扩大硬盘后解决了
安装完成后，命令行提示符前会有多了个 ，这个是Anaconda默认的基础虚假环境，小编下载的是截止发文章时最新版Anaconda，里面集成的是 Python 3.11.5
- 生成配置文件，运行后会显示配置文件的存放位置
- 对配置文件进行修改
小编这里在生成密码是用的 ，在输入时屏幕不会显示
- 1、服务器启动Jupyter notebook
- 2、在本地电脑浏览器远程访问
在浏览器输入服务器的IP地址:9999，小编这里是，访问后，会出现如下页面 - 然后输入密码 进行登录，成功登录后界面如下所示：
- 3、创建一个notebook，查看python版本
- 1、安装jupyter_contrib_nbextensions
该插件会扩展jupyter的很多功能，如目录，自动补全等，在服务器终端依次运行如下命令
打开jupyter会发现多了一个菜单栏
- 2、安装nb_conda
安装完成后，需要在服务器重新启动一下Jupyter notebook，会发现多了一个菜单栏
Jupyter Notebook允许用户在同一个notebook中使用多个不同的IPython内核
- 1、安装Jupyter Notebook和IPython内核
- 2、安装新的kernel内核
- 3、服务器端重新启动Jupyter notebook
建一个python312内核的notebook，查看当前内核的python解释器版本
- Linux （Centos 7）中 Anaconda环境管理，安装不同的版本Python包
- Python常用语句汇总
- 数据分析师常用的 Linux 命令总结
以上是自己实践中遇到的一些问题，分享出来供大家参考学习，
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