前篇学习爬虫的基础介绍中，推荐了 Python 的科学计算发行版本
Anaconda，其中集成了一个非常好用的Python开发工具——jupyter Notebook。
这篇说一下 Linux 下配置一个 Python 的 jupyter Notebook并可以外网访问进行开发的方法，这样就可以随时轻松的使用 jupyter Notebook进行pythob的开发学习，十分方便。
安装 Anaconda
这一部分上一篇已经说过了，这里再说一下。
anaconda 官网 - 是Python的一个科学计算的发行版。
这里以官方最新版本（18/1/10）3-5.0.1为例，通过安装脚本安装(Ubuntu环境)。
事实上，win下的安装更为简单，也可以配合PyCharm食用更佳。
因为资源在国外，所以下载速度很慢，可以使用清华大学镜像源
代码语言：javascript复制$ wget
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
$ bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh下载并执行脚本后，按照提示逐步安装。
注意： Anaconda 和 jupyter Notebook 在Linux环境下都不推荐使用root权限，因此最好使用其他用户进行安装。
配置 jupyter Notebook
生成一个 notebook 配置文件
默认情况下，配置文件 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 并不存在，需要自行创建。使用下列命令生成配置文件：
$ jupyter notebook --generate-config如果是 root 用户执行上面的命令，会发生一个问题：
代码语言：javascript复制Running as root it not recommended. Use --allow-root to bypass.提示信息很明显，root 用户执行时需要加上 --allow-root 选项。
$ jupyter notebook --generate-config --allow-config执行成功后，会出现下面的信息：
代码语言：javascript复制Writing default config to: /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py生成密码
如果要外网访问 jupyter Notebook 则需要一个密码，这里推荐直接生成的方法
从 jupyter notebook 5.0 版本开始，提供了一个命令来设置密码：jupyter notebook password ，生成的密码存储在 jupyter_notebook_config.json 。
$ jupyter notebook password
Enter password: ****
Verify password: ****
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /Users/you/.jupyter/jupyter_notebook_config.json使用 vim 或其他的编辑器打开文件，复制 " " 中的内容，将其放入后面需要修改的配置文件中
修改配置
在 jupyter_notebook_config.py 中找到下面的行，取消注释并修改。
代码语言：javascript复制c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'sha:ce...刚才复制的那个密文'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888 #可自行指定一个端口, 访问时使用该端口提示: 可以使用 vi/vim 的查找指令，参看——Vim勉强入个门 。
以上设置完以后就可以在服务器上直接输入 jupyter notebook 启动， root 用户使用 jupyter notebook --allow-root 。
常见错误提示
正常进入 jupyter notebook 登陆后提示404
解决方法，更换启动指令时的目录，然后重新启动。
创建新项目出错 Unexpected error while saving file: Untitled.ipynb Errno 13
给予指定目录可写入权限(推荐变更所有者为当前用户，若未生效则给与755/777所有用户权限)
代码语言：javascript复制$ sudo chown raphael /home/raphael/ -R
$ sudo chmod 755 /home/raphael/.local重新安装到Docker
安装完成之后，发现关闭当前 session 后， jupyter notebook 就会退出，于是我第一个想到的方法是传统的 screen ,但是转念一想，为什么不使用 Docker 呢？
整理一下思路，安装流程应该是，基于 ubuntu 镜像创建容器，安装 Anaconda （需要注意root权限），配置 jupyter notebook ,指定端口,外网访问并使用。然而实际上并不需要这么复杂！
为啥捏~(￣▽￣)~*？因为 anaconda 官方给用户提供了 Docker 镜像，地址 continuumio/anaconda3
So，let’s do this!
代码语言：javascript复制$ docker pull continuumio/anaconda3
$ docker run -i -t continuumio/anaconda3 /bin/bash
$ docker run -i -t -p 8888:8888 continuumio/anaconda3 /bin/bash -c "/opt/conda/bin/conda install jupyter -y --quiet && mkdir /opt/notebooks && /opt/conda/bin/jupyter notebook --notebook-dir=/opt/notebooks --ip='*' --port=8888 --no-browser --allow-root"两天推荐的启动指令，一个是直接启动 anaconda3,而最后一条指令是启动容器并启动 jupyter notebook 。
执行最后条指令，发现提示root权限问题，加上 --allow-root 试试，因为本身就是只运行 anaconda3 和 jupyter notebook 的容器，不存在其他用户使用的情况，所以也就无所谓。
如上图中，暴露了 token ,输入上述地址可以直接打开，或者直接访问，然后输入 token 当然，也可以使用密码，大家自行按照使用需求来解决。
