Custom Environment

Python-Pakete hinzufügen und custom Umgebungen erstellen¶

Obwohl viele wichtige Pakete in die Images vorinstalliert sind, können Sie zusätzliche Pakete selbst installieren.

Wenn Sie Python-Pakete hinzufügen möchten, haben Sie zwei Optionen:

1. Verwenden von Pip¶

Sie können Python-Pakete direkt in einem Jupyter-Notebook installieren, indem Sie den folgenden Befehl in einer Codezelle ausführen:

!pip install package_name

Dies installiert package_name in Ihrer aktuellen Umgebung. Pip ist nützlich, wenn das Paket nicht in conda verfügbar ist oder für einfachere Installationen.

2. Verwenden von Conda¶

Viele Standardverzeichnisse sind schreibgeschützt, sodass Sie Pakete nicht direkt in die Basisumgebung installieren können. Stattdessen können Sie eine neue conda-Umgebung (siehe den Abschnitt unten für Anweisungen) erstellen, in der Sie Ihre eigenen Pakete installieren und verwalten können.

Erstellen einer neuen conda-Umgebung als Kernel in JupyterHub¶

Voraussetzungen¶

Bevor Sie neue Pakete installieren, müssen Sie Ihre Shell für conda initialisieren. Dieser Schritt stellt sicher, dass conda-Befehle in Ihrem Terminal ordnungsgemäß funktionieren. Öffnen Sie das Terminal und führen Sie die folgenden Befehle aus:

conda init
bash

Installation¶

Um eine neue conda-Umgebung mit Python 3.11 und dem pandas-Paket zu erstellen, befolgen Sie diese Schritte. Das ipykernel-Paket ist ebenfalls erforderlich, um diese Umgebung als Kernel in Jupyter zu verwenden. 1. Öffnen Sie ein Terminal in JupyterHub. 2. Erstellen Sie die Umgebung, indem Sie Folgendes ausführen:

conda create --name py311 python=3.11 ipykernel pandas -y

3. Aktivieren Sie die Umgebung:

conda activate py311

4. Installieren Sie die Umgebung als Jupyter-Kernel, sodass Sie sie in Notebooks verwenden können:

python -m ipykernel install --user --name py311 --display-name "Python (py311)"

Schlussfolgernde Schritte

Nach Abschluss der obigen Schritte laden Sie die JupyterHub-Seite neu. Ihre neue Umgebung sollte nun als auswählbarer Kernel verfügbar sein, wenn Sie neue Notebooks öffnen oder erstellen.

Wichtige Punkte zu beachten: - Conda init ist nur einmal erforderlich, um Ihre Shell für conda einzurichten. - Sie können py311, pandas oder die Python-Version durch den gewünschten Umgebungsnamen, Pakete oder die Python-Version ersetzen. - Der Kernelname "Python (py311)" ist der Name, der in Jupyter beim Auswählen des Kernels angezeigt wird. Sie können ihn nach Belieben anpassen.

Ausführen von Befehlen und GUI-Anwendungen im Terminal¶

Sie können auch jeden Befehl oder jedes Skript ausführen, indem Sie ein Terminal in JupyterHub öffnen. Als Benutzer haben Sie die Berechtigung, Dateien mit Ihren Benutzerberechtigungen auszuführen.

JupyterHub NRW stellt auch ein X11-Terminal (Konsole) bereit, mit dem Sie auf GUI-basierte Anwendungen zugreifen können. Dies ermöglicht es Ihnen, Programme auszuführen, die eine grafische Oberfläche benötigen, wie z.B. wissenschaftliche Software, visuelle Tools oder Datenvisualisierungsanwendungen.