起因：

最近在捣鼓一些挺有意思的东西，今天了解到Jupyter这个功能强大的交互式笔记本后觉得自己现在正需要这样一个东西，恰好博主的云服务器现在还有约一半的空闲性能，于是开始着手将其部署到自己的服务器上，这篇博客主要记录这个过程和其中踩过的坑，整理出来方便日后需要

版本选择：

Jupyter还有一个改进版：JupyterLab，博主选择了后者，原因嘛，第一眼看着高大上（笑）

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#这段好处摘自知乎，虽然大部分目前和博主没什么关系(笑)
#1.交互模式：Python交互式模式可以直接输入代码，然后执行，并立刻得到结果，因此Python交互模式主要是为了调试Python代码用的
#2.内核支持的文档：使你可以在可以在Jupyter内核中运行的任何文本文件（Markdown，Python，R等）中启用代码
#3.模块化界面：可以在同一个窗口同时打开好几个notebook或文件（HTML, TXT, Markdown等等），都以标签的形式展示，更像是一个IDE
#4.镜像notebook输出：让你可以轻易地创建仪表板
#5.同一文档多视图：使你能够实时同步编辑文档并查看结果
#6.支持多种数据格式：你可以查看并处理多种数据格式，也能进行丰富的可视化输出或者Markdown形式输出
#7.云服务：使用Jupyter Lab连接Google Drive等服务，极大得提升生产力

除此之外最吸引博主的是其notebook的编辑和运行模式，比较适合捣鼓最近学习的东西，不过这东西本质上是个Web应用，不像普通软件那样可以一键安装

服务器环境：Ubuntu20.04，Python 3.8.10，Node.js 16.14.2 (JupyterLab需要更新到12以上)

安装过程：

首先用root账户pip安装jupyterlab，随后生成配置文件

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pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#下载慢就改镜像源(root用户)
pip install jupyterlab	#root用户下
jupyter lab --generate-config	#普通用户下

生成想要设定的密码对应的密文

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from notebook.auth import passwd
passwd()
'xxxxx'

用vim打开刚才的配置文件(./jupyter目录下)，添加

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c.ServerApp.ip = '*'	#允许所有ip访问
c.ServerApp.port = xxxx		#开放端口号，只要不冲突就行
c.ServerApp.open_browser = False	#启动时不打开浏览器
c.ServerApp.root_dir = '/xxxx/xxxx/xxx' 	#使用编辑器时默认工作目录
c.ServerApp.password_required = True	#登陆时需要密码
c.ServerApp.password = 'xxxxxxx'	#密码对应的密文

开放服务器防火墙对应的端口，接着可以启动了，在本地浏览器访问服务器公网ip:xxxx即可

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jupyter lab -p xxxx --no-browser	#xxxx是端口号

输入密码进入，好了，满眼的英文，看不懂几个，装中文包重启jupyterlab

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pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

踩坑：

上网找了些插件推荐：jupyterlab_go_to_definition (跳转到定义)，jupyterlab_lsp (代码跳转+补全)，latex (数学公式语言)，matplotlib (数据图形化)，theme-darcula(界面主题)，github，drawio(绘图)，variableinspector(变量追踪)，全装上了。提示需要重新编译整个jupyterlab来应用修改，这和vscode不同(装完顶多重新加载一遍)，编译了一会，编译失败

听说有的源码编译容易出问题，清空再来几遍，还是失败，后来查到是有的插件不兼容新版本，没办法，枚举排除，好在插件不多，最终锁定variableinspector，同时了解到这个插件的功能已经整合到新版jupyterlab里了，卸载重新编译，成功

体验了一会，这玩意是为python量身打造的，操作起来特别舒服，也很快发现了问题：matplotlib的弹窗只是一张图片，压根没法交互，没办法继续搜索：得装一个叫ipympl的matplotlib专为Jupyter开发的交互式后端，然后又要重启jupyterlab

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pip install ipympl	#root用户下

使用matplotlib前需要运行一句”%matplotlib widget”表示将其后端切换为”Matplotlib Jupyter Widget Backend”，交互就正常了。

后台运行：

为了让服务器断开ssh连接后保持运行，博主这里选择了screen工具，用到的命令有：

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screen -S xx	#新建一个名为xx的窗口
screen -r xx	#恢复xx窗口会话
screen -D -r xx	#意外与xx窗口断开连接后显示状态为Attached，踢掉上一个会话，重新连接
screen -ls 		#列出当前活动的窗口
#脱离窗口快捷键：Ctrl + A 松开后按D (Detach分离)
#脱离当前窗口后再断开ssh，窗口里的进程不会停止

之后就能随时随地在浏览器正常使用了，JupyterLab用起来确实方便