VScode连接远程服务器上的jupyter notebook的实现

1. 准备工作

1.1 安装VScode和Python

首先,我们需要安装VScode和Python。将VScode从官方网站下载并安装,并确保Python也已经正确安装在本地机器上。在安装Python时,可以选择“Add Python to PATH”选项,这样Python就会自动添加到系统的PATH环境变量中。

1.2 安装VScode插件

为了能够在VScode中连接远程服务器上的Jupyter Notebook,我们需要安装两个插件:Remote Development和Jupyter。

打开VScode,点击左侧的扩展图标,搜索并安装Remote Development插件。安装完成后,再次打开扩展图标,搜索并安装Jupyter插件。

2. 连接远程服务器

2.1 配置SSH连接

要连接远程服务器,我们首先需要配置SSH连接。在VScode的菜单栏中,选择“File -> Preferences -> Settings”打开设置窗口。在搜索框中输入“remote.SSH”,找到“Remote - SSH: Config File”选项,点击编辑按钮。在弹出的输入框中,选择“New File”创建一个新的SSH配置文件。

在配置文件中,我们需要添加以下内容:

Host remote_server

HostName 远程服务器IP地址

User 用户名

IdentityFile SSH私钥文件路径

请将上述信息替换为你自己的远程服务器IP地址、用户名和SSH私钥文件路径。

2.2 连接远程服务器

保存配置文件后,我们可以使用VScode的命令面板来连接远程服务器。按下F1键(或者Ctrl+Shift+P),然后输入“Remote-SSH: Connect to Host”。在弹出的下拉菜单中,选择我们在配置文件中设置的主机(例如“remote_server”)。VScode会自动使用SSH连接到远程服务器。

3. 启动Jupyter Notebook

成功连接到远程服务器后,我们可以使用VScode的终端功能来启动Jupyter Notebook。在VScode中打开终端(按下Ctrl+`键),确保选择了远程服务器的终端。

在终端中输入以下命令来启动Jupyter Notebook:

jupyter notebook --no-browser --port=8888

这将在远程服务器上启动一个Jupyter Notebook并绑定到8888端口。在终端中,我们会看到一个类似于“http://localhost:8888/”的网址,这就是Jupyter Notebook的访问地址。

4. 在本地浏览器中打开Jupyter Notebook

虽然在远程服务器上启动了Jupyter Notebook,但我们无法直接在本地浏览器中访问它。为了解决这个问题,我们可以使用SSH隧道来将远程服务器上的Jupyter Notebook转发到本地浏览器。

在本地机器上打开一个新的终端窗口,并输入以下命令:

ssh -NL 8888:localhost:8888 user@远程服务器IP地址

请将上述命令中的“远程服务器IP地址”和“user”替换为你自己的实际内容。然后,输入服务器密码以建立SSH隧道。

5. 使用VScode连接Jupyter Notebook

一旦建立了SSH隧道,我们就可以使用VScode连接到Jupyter Notebook了。在VScode的侧边栏中,找到并打开Jupyter插件。在插件的面板中,点击“Enter the full URL to your notebook server”按钮,然后在弹出的输入框中输入Jupyter Notebook的访问地址(例如“http://localhost:8888/”)。

点击确定后,VScode会自动在浏览器中打开Jupyter Notebook。现在,你可以在VScode中编辑和运行Jupyter Notebook了!

6. 结束使用

在使用完Jupyter Notebook后,你可以在VScode的终端中按下Ctrl+C来停止Jupyter Notebook的运行。然后,你可以关闭终端窗口,并在VScode的菜单栏中选择“File -> Close Remote Connection”来断开与远程服务器的连接。

总结

本文详细介绍了如何使用VScode连接远程服务器上的Jupyter Notebook。通过配置SSH连接、启动Jupyter Notebook,并使用SSH隧道将其转发到本地浏览器,我们可以方便地在本地机器上编辑和运行远程服务器上的Jupyter Notebook。这个方法非常适用于需要处理大型数据集或运行计算密集型任务的情况下,可以充分利用远程服务器的计算资源,同时提供优秀的编辑环境和交互性能。

注意:在使用Jupyter Notebook时,请注意保护服务器的安全性。确保使用强密码和SSH密钥,定期更新服务器和软件的补丁,并只允许受信任的IP地址访问服务器。

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