Jupyter lab 安装及多kernel配置_jupyterhub的端口改为80

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Jupyter lab 是Jupyter notebook 的升级版，是ipython notebook的升级版。
大体来说就是用浏览器作为IDE，编写代码边运行，并且保留结果，形成像notebook一样的一份文档。

安装

Jupyter lab 的安装很简单，假定已经安装了anaconda了。那么已经有了Jupyter notebook了，这个时候安装只需要一句命令：

pip install jupyterlab
或者
conda install -c conda-forge jupyterlab
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安装好了启动也是非常简单，在命令行输入

jupyter lab
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就ok了。当然也可以进行一些配置, 与jupyter notebook 的配置完全一致。你可以输入jupyter lab -h 来进行查看。例如

jupyter lab --port='8080' --ip='*' --notebook-dir='d:/'
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就是指运行在8080端口，可以从任意ip访问（可以远程机器直接连过来），工作路径为d盘根目录。

看到一连串输出后就可以打开浏览器访问了，ip:port 就可以了。如果在本机就是localhost:8080(一般会弹出浏览器)。
这里需要配置一下密码登录，如果你不配置密码登录。你就需要输入一个token，显示在命令行里面，我觉得有点麻烦，还是设置一个密码比较好。

配置密码

如果没有config文件(默认在 c:/User/< your user name>/.jupyter/jupyter_notebook_config.py )，执行下面这个

jupyter notebook --generate-config
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然后执行

jupyter notebook password
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输入你的密码，生成对应的hash值，放到config文件的同目录下了（自动）

应该已经可以了。试试在浏览器里面输入localhost:8080 ，如果还是不行，就手动把生成的 jupyter_notebook_config.json 里面的password后面的， 复制到 jupyter_notebook_config.py 中

找到下面这行并修改

c.NotebookApp.password = u'...刚才复制的那个密文'
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进去之后就是这样了

下一个问题就是如何配置多个kernel了。

配置python2 python3 r的kernel

R kernel

如果你已经安装了r，那么在r的命令行下输入

install.packages(c('pbdZMQ', 'repr', 'devtools')) 
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel') 
IRkernel::installspec()
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多个python kernel

如果你的多个python 是安装在多个环境中的，就是用activate < env_name >这样的语句可以进入不同的环境的话，可以这样操作，下面假定python 3.5 安装在py35 的环境里面，

acitvate py35   (or source activate py35)
python -m ipykernel install --name py35
deactivate (or source deactivate)
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其他同理。