任务目的

实验的第一步需要配置实验所需的项目环境。在这一步中，首先需要创建一个Ubuntu Linux的云服务器CVM实例，作为实验的运行环境。接下来会进行实验所需软件环境——Anaconda的下载与安装。然后便可以启动Jupyter服务，并通过浏览器远程登录Jupyter Notebook。

任务步骤

1.新建并登录CVM实例

(1)新建CVM实例

关于新建CVM实例的详细步骤，可以参考腾讯云大学课程快速搭建网站实战中的 任务 1 新建 Linux 实例 。

注意：本实验使用Ubunutu Linux进行，配置时请选择64位的Ubuntu镜像。

本实验所使用的CVM配置如下（供参考）：

注：此处为便于进行实验效果展示，在安全组的配置中放通了全部端口。这样的操作会将全部端口暴露到公网和内网，具有一定的安全风险，仅用于进行项目实验，不可以用于生产环境。

(2)登录CVM实例

在实例列表界面，点击CVM实例右侧的【登录】按钮。

展示登录方式的选择界面，建议选择【标准登录方式】：

填写登录密码并完成CVM实例的登录后，将会进入CVM实例的终端界面：

此界面展示了Linux的交互终端，对CVM进行的操作可以直接在此界面中进行。

2.配置安装Anaconda

(1)为什么要使用Anaconda？

本实验中使用的Jupyter Notebook，以及相关的依赖包，可以直接通过pip命令进行安装，但是这里推荐使用Anaconda作为实验的运行环境，主要原因如下：

• 稳定的运行环境——可以跨平台运行，避免由于操作系统之间的版本差异而产生运行问题。
• 便捷的Python版本管理——不同的Python版本可以创建多个不同的软件环境，各自具有独立的包管理，避免同时配置多个Python环境的版本冲突问题。
• 丰富的Python依赖包——自带的大量Python包可以省去大量的Python包下载时间（如本实验中所需的jupyter包、matplotlib包）。在安装包的同时会解决系统级的依赖问题，同时也方便对安装的软件包进行管理。

接下来会通过安装Anaconda，完成Jupyter Notebook的配置。

(2)Anaconda下载与安装

以Anaconda3.5版本为例，执行下方命令，可以将Anaconda下载到本地：

wget -c https://accessory-1259416093.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/Matplotlib/Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64.sh

注：此处下载的文件来自腾讯云对象存储COS的存储桶，由于存储桶和云服务器之间可以通过内网进行数据传输，可以获得极快的文件下载速度。关于对象存储的更多信息，可以参考 对象存储官方文档 。

待文件下载完成后，执行下方命令，进入Anaconda的安装界面：

sudo bash Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64.sh

依据软件的提示信息进行安装，具体安装步骤如下：

• 首先会展示软件安装的提示信息，按下【Enter】继续：

• 接下来会展示软件的阅读许可协议，可以按【f】键（小写）跳过许可协议的阅读：

• 下一步会询问用户是否同意许可协议，这里需要输入【yes】，然后按下【Enter】键：

• 接下来需要确认安装路径，此处使用默认安装路径，直接按下【Enter】键即可：

• 按下【Enter】键后，便会开始进行软件的安装，在此过程中请耐心等待，建议不要执行任何操作。

• 完成安装后，会展示如下的提示信息：

最后这一步是询问用户是否要将Anaconda添加到PATH路径，请输入【yes】并按下【Enter】键完成安装。

至此Anaconda的安装操作已经完成。

(3)环境变量配置

执行下方命令，让Anaconda的环境变量配置生效：

source ~/.bashrc

为了让Anaconda的环境变量配置能够在Linux启动时自动生效，执行下方命令，修改~/.bash_profile文件（如果文件不存在会自动创建）：

sudo vim ~/.bash_profile

按下【i】键进入编辑模式，在配置文件底部添加下方代码（可以通过右键粘贴代码）：

if [ -f ~/.bashrc ] ; then
    source .bashrc
fi

添加完上述内容后，可以按下【ESC】进入命令行模式。然后输入【:wq】并按下回车，保存并退出文件。

此命令会让Linux在每次启动时自动执行~/.bashrc文件，使Anaconda的环境变量配置在Linux启动时自动生效。

(4)验证Anaconda已经成功安装

执行命令conda -V，验证Anaconda已经成功安装。如果可以展示Anaconda的版本信息（如conda 4.3.27），说明Anaconda已经成功安装。

3.配置字体文件

完成上面的步骤后，Jupyter Notebook已经可以使用了，但是仍然会出现中文内容无法展示的问题：

为了解决此问题，需要执行下方操作，为Matplotlib配置支持中文的字体：

(1)下载中文字体

执行下方命令，下载实验中需要用到的SimHei中文字体：

sudo wget -P ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf -c https://accessory-1259416093.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/Matplotlib/SimHei.ttf

(2)修改Matplotlib配置文件

执行下方命令，修改Matplotlib的配置文件：

sudo vim ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

找到font.family配置项，并移除前面的【#】号注释，修改后的结果如下：

font.family         : sans-serif

注：在按下【ESC】后的命令模式下，可以通过命令/<需要查找的内容>在全文中进行查找。对于本例来说，可以在命令模式下输入命令/#font.family，直接跳转到对应行，然后按下【i】键进入编辑模式修改内容。下同。

再找到font.sans-serif配置项，移除前面的【#】号注释，将对应的值修改为SimHei（按下【ESC】后的命令模式下，可以通过命令d$删除光标所在处到本行的最后一个字符），修改后的结果如下：

font.sans-serif     : SimHei

完成上述内容的修改后，可以按下【ESC】进入命令行模式。然后输入【:wq】并按下回车，保存并退出文件。

(3)删除缓存文件

执行下方命令，删除Matplotlib的缓存文件，让新的配置生效：

sudo rm -rf ~/.cache/matplotlib/

至此中文字体的显示问题已经成功解决，接下来便可以尝试远程登录Jupyter Notebook。

4.远程登录Jupyter Notebook

(1)启动Jupyter服务

执行下方命令，启动Jupyter服务：

jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --allow-root

注：Jupyter服务的默认端口是8888，如果想要手动指定端口，可以在命令中添加--port <要指定的端口号>（数字两端不加尖括号）进行指定。

启动成功后会展示类似下方的提示信息，其中包含着远程访问的口令：

记住这里的口令，稍后将会用于进行远程登录。

注：此处建议使用光标选中，配合鼠标右键进行口令复制，如果直接输入Ctrl+C的组合键可能会终止Jupyter服务。

(2)获取CVM公网IP

在云服务器的 实例列表页 ，可以复制项目中使用的Linux实例的公网IP地址：

(3)远程登录Jupyter Notebook

在浏览器中新建一个页面，输入服务器的IP和项目端口，尝试访问页面。

如Linux实例的IP为1.1.1.1，可以通过访问1.1.1.1:8888进入项目页面（Jupyter服务的默认端口为8888）。

如果访问成功，将会展示如下的口令输入提示页：

登录后的Jupyter Notebook主页展示如下：

接下来便可以进行Jupyter Notebook的相关操作。