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Python | 搭建Python数据分析平台

作者:猛禽

来源:http://blog.csdn.net/raptor/article/details/78035782

1. 基本结构

其实没什么高深的东西,无非是常用的那一套:

pandas, numpy, matplotlib…

但是为了更方便使用,加持了 jupyter notebook(即以前的ipython notebook)……

又为了更方便使用,前端加了nginx或apache反代……

双为了更安全,加持了Let’s Encrypt的HTTPS(只是这台服务器没有80端口,原因你懂的,所以不能用我以前说的方法,这里用了新方法)……

2.安装环境

我在自己的FreeBSD或Debian服务器上都是手工安装所需要的包,但是这个方法并不适合不熟悉的人。

相比之下,Linux或Mac还算方便,但是在Windows下那简直就是噩梦一般的存在——因为除了纯python包以外,所有包含了非python依赖的包在Windows下安装都是各种麻烦——毕竟Windows没有自带编译环境。

所以这里说的是简便方法:Anaconda

Anaconda是个好东西,搞python的人——特别是不爱折腾的人——必备的大杀器。它相当于打包了python的基本环境和常用的包,甚至还包括包管理器,有了Anaconda,在所有平台上都可以很方便地使用python了。

安装非常简单,直接从官网下载安装程序运行即可。

注意,强烈推荐安装python3的版本,毕竟python2已经out了。

3.初步使用

装完Anaconda,python环境就已经可以用了——当然是命令行,或者再加上一个编辑器,IDLE那货我觉得还不如VIM。想正经干活当然应该装个IDE,比如PyCharm,但是对于初学者或者非程序员来说,没这个必要,还是notebook方便简单。

早先这个是属于ipython的一个部分,就是一个web版的ipython,后来ipython变成了jupyter,所以它也变成了jupyter notebook了。

jupyter notebook已经包含在最新版的Anaconda里了,所以直接就可以用。

在本地使用notebook是非常简单的,运行:

会启动一个实例,并自动打开一个浏览器页面,之后就可以正常使用。

这样用当然可以,但更好的方法是让它跑在远程服务器上,再通过浏览器打开。

最简单的方法就是把8888端口开放出去,不过这样不安全,并不推荐,所以还需要作一些配置。

4.配置jupyter notebook

相比ipython notebook,新的jupyter notebook使用配置方面比原来方便多了。

首先是创建配置文件:

然后就可以在 ~/.jupyter/ 下看到 jupyter_notebook_config.py 这个配置文件,其中有很多配置选项可以修改,但这里不细说,有兴趣的人自己去研究吧。

这里只提一个:

把这个改成False就不会自动打开浏览器了。

但是手动打开浏览器有个问题,就是需要输入一个token才能登录使用,而这个token需要到启动LOG去看,略麻烦。所以需要配置一个自己的登录密码:

之后在命令行里输入要设置的密码,之后会自动保存到配置文件里去,重启jupyter notebook之后即可使用了。

5.反向代理配置

因为jupyter notebook使用了websock,所以简单配置反向代理到端口8888是不行了。

Nginx配置如下:

Apache配置如下:

6.https配置

https配置之前的文章里说过很多次,但是这次的要介绍的是不同的方法。

因为原来用acme-tiny有个问题就是需要http支持来实现域名验证,而我现在碰到的问题是没有80端口可用,所以这个方法行不通。

但并不是没有办法,因为Let’s Encrypt除了支持http验证以外,还有很多其它方式,比如DNS(但需要域名服务商有API支持),还有这里要说的:tls-sni方式,即仅https方式。

这是Let’s Encrypt官方客户端支持的,所以需要先安装(以nginx为例):

然后就可以创建证书了:

执行完就可以自动创建证书并保存,同时还会修改相应的nginx配置文件,非常方便。

现在,可以通过 https://your.domain.name/ 访问,输入前面配置的密码,即可登录并使用jupyter notebook。

推荐阅读:

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本文分享自微信公众号 - Python专栏(xpchuiit)

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原始发表时间:2018-11-15

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