sa-jupyterhub

Fügen Sie Benutzer, die mit Jupyterhub arbeiten, zur Jupyter-Gruppe hinzu:

sudo usermod -a -G jupyter Benutzername

# z. B.
sudo usermod -a -G jupyter vagrant
sudo usermod -a -G jupyter ubuntu

Wenn ein Benutzer nicht berechtigt ist, mit Jupyterhub zu arbeiten, kann das System keine Sitzung für diesen Benutzer starten. Die Fehlermeldung könnte irreführend sein, zum Beispiel: 'Anaconda-Fehler in Authenticator.pre_spawn_start: ValueError Substring nicht gefunden'.

Beispiel für die Verwendung:

Einfach

     - {
         role: "sa-jupyterhub"
       }

Fortgeschritten

     - {
         role: "sa-jupyterhub",

         option_install_python2: True,
         option_install_python3: True,
         option_install_anaconda: True,

         option_install_git: True,

         jupyterhub_python: "anaconda",  # python3 / anaconda
         option_install_nodejs_legacy: True,

         jupyterhub_properties:
           - {regexp: "^c.Authenticator.admin_users*", line: "c.Authenticator.admin_users = {'jupyter'}"}
           - {regexp: "^c.LocalAuthenticator.create_system_users*", line: "c.LocalAuthenticator.create_system_users = True"}
           - {regexp: "^c.JupyterHub.confirm_no_ssl*", line: "c.JupyterHub.confirm_no_ssl = True"}
           # - {regexp: "^c.JupyterHub.hub_ip*", line: "c.JupyterHub.hub_ip = '{{ jupyterhub_ip }}'"}
           # - {regexp: "^c.JupyterHub.ip*", line: "c.JupyterHub.ip = '{{ jupyterhub_ip }}'"}
           # - {regexp: "^c.JupyterHub.proxy_api_ip*", line: "c.JupyterHub.proxy_api_ip = '{{ jupyterhub_ip }}'"}

         jupyterhub_ip: "{{ansible_default_ipv4.address}}",

         # ANACONDA
         anaconda_version: '5.1.0',
         anaconda_python: 3, # 2|3

         option_anaconda_addtoprofile: False,
         option_anaconda_update_packages: True,

         anaconda_base_dir: /usr/local,
         anaconda_additional_packages: [],
         # /ANACONDA
         # PYTHON 3

         python_version: "3.6.4"

         # /PYTHON 3

       }

Credits:

Wenn Sie Anaconda anstelle von Python3 installieren, wird ein Drittanbieter-Modul zur Verwaltung von Paketen verwendet:

Conda-Modul für Python: https://github.com/UDST/ansible-conda , siehe Lizenz für das Modul unter library/License.txt

Benutzerdefinierte Kerne installieren

1. Melden Sie sich als Jupyter-Benutzer an

$ whoami
jupyter

2. Liste der verfügbaren Kerne anzeigen

jupyter kernelspec list

3.1 Neuen Kern mit Conda erstellen

Hinweis: Möglicherweise müssen Sie Ihre Shell für die Verwendung mit Conda vorbereiten, indem Sie

conda init <SHELL_NAME>

ausführen.

/usr/local/anaconda/bin/conda search "^python$"
...
python                         3.8.2      h191fe78_0  pkgs/main
python                         3.8.2      hcf32534_0  pkgs/main

Wählen Sie die Python-Version und erstellen Sie eine virtuelle Umgebung

/usr/local/anaconda/bin/conda create -n Anaconda3.6 python=3.6 anaconda

Sobald sie erstellt ist, aktivieren Sie die zuvor erstellte Umgebung

conda activate Anaconda3.6

Stellen Sie sicher, dass die Umgebung aktiviert ist, und installieren Sie ipykernel

(Anaconda3.6) jupyter@bionic:~$ pip install ipykernel

Registrieren Sie Anaconda3.6 zur Verwendung in Ihren Jupyter-Notebooks:

python -m ipykernel install --user --name Anaconda3.6 --display-name  "Python 3.6 - anaconda venv"
Installierte kernelspezifikation Anaconda3.6 in /home/jupyter/.local/share/jupyter/kernels/anaconda3.6

Sie sind fertig:

 jupyter kernelspec list
Verfügbare Kerne:
  anaconda3.6    /home/jupyter/.local/share/jupyter/kernels/anaconda3.6
  python3        /usr/local/share/jupyter/kernels/python3

Hinweis: Die Kernregistrierung ist nichts anderes als eine json-Datei cat /home/vagrant/.local/share/jupyter/kernels/anaconda3.6/kernel.json

{
 "argv": [
  "/home/vagrant/.conda/envs/Anaconda3.6/bin/python",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "Python 3.6 - anaconda venv",
 "language": "python"
}

Sie können Kerne für Ihren eigenen Benutzer oder für alle Benutzer installieren. Dann sollte die Definition in /usr/local/share/jupyter/kernels/ landen und Sie sollten entsprechende Rechte für die Gruppe jupyter vergeben.

3.2 Ansible-Kern installieren

pip install ansible-kernel
python -m ansible_kernel.install

oder

pip install ansible-kernel
python -m ansible_kernel.install --sys-prefix

Verwendung mit Ansible Galaxy Workflow

Wenn Sie die sa-jupyterhub-Rolle mit dem Befehl installiert haben:

ansible-galaxy install softasap.sa-jupyterhub

wird die Rolle im Ordner library/softasap.sa-jupyterhub verfügbar sein. Bitte passen Sie den Pfad entsprechend an.

     - {
         role: "softasap.sa-jupyterhub"
       }

Urheberrecht und Lizenz

Der Code ist zweifach lizenziert unter der [BSD-3-Klausel] (https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause) und der [MIT-Lizenz] (http://opensource.org/licenses/MIT). Wählen Sie die Lizenz, die am besten zu Ihnen passt.

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