Linux 环境安装Anaconda3详细教程&创建虚拟环境&配置远程访问Jupyter

一 安装Anaconda3

Anaconda3官方下载地址：Download Anaconda Distribution | Anaconda

将下载好的安装包上传到hadoop100的/opt/soft目录下执行安装命令

bash /opt/soft/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

按照安装提示

回车

安装此版本时，会强制用户看完整个协议，直接一路回车就行【空格翻页】，直到看到确认信息

输入yes，按回车，表示同意安装协议

确认安装路径(可修改，也可以使用自定义)

如果使用默认路径，直接键入回车，使用自定义路径，直接输入安装路径
此处使用 /opt/app/anaconda3作为安装路径
==【注意：】==安装位置也可以在执行安装脚本的时候直接指定，可以这样修改执行内容：

bash /opt/soft/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh -p /opt/app/anaconda3

这样可跳过软件安装路径确认阶段，直接安装到指定目录下
安装完成

查看conda版本信息报错

使用vim /etc/profile配置环境变量即可，在文件的末尾加上下述代码：

export PATH= /opt/app/anaconda3/bin:$PATH这里是看你有没有自定义安装位置，默认是/root/anaconda3这个位置，我自定义的是/opt/app/anaconda3位置

使环境变量生效

source /etc/profile

再次查看conda版本信息

安装完成后，关闭并重新打开终端，或者手动激活Anaconda环境

source /opt/app/anaconda3/bin/activate

启动一个新的终端会话窗口，看到前面的（base），表示安装成功

二 修改镜像

不修改创建环境会报如下错

一开始不存在，直接创建文件编辑即可vim ~/.condarc

直接复制一下内容:wq保存退出

channels:  - defaultsshow_channel_urls: truechannel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondadefault_channels:  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2custom_channels:  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

【修改完之后reboot重启服务器】一定要重启！！！

三 创建虚拟环境

创建一个新的虚拟环境

conda create --name my_pyspark python=3.8

输入y继续

等待一会儿即可创建成功

激活新创建的环境

conda activate my_pyspark

前面的环境变为了 （pyspark） ，即切换成功

可以查看当前已有的虚拟环境

conda-env list

查看环境下面python的下载的包的信息

pip list

退出当前虚拟环境

conda deactivate

四 配置远程访问Jupyter

生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

此时会在/root/.jupyter/下面生成一个jupyter_notebook_config.py文件，用于jupyter的相关配置

设置密码

进入到python的编辑页面，输入如下代码，此时会让你输入密码，然后确认密码，最后生成秘钥，记住秘钥，然后进入到刚才生成的配置文件中去

from jupyter_server.auth import passwdpasswd()

修改配置文件

退出python编辑页面，输入命令

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

大写G跳到最后一行，o进入插入模式，添加如下内容：

c.NotebookApp.allow_root = True  ##允许以root账户登录jupyterc.NotebookApp.ip = '192.168.10.100'   ##可以让任何主机访问jupyter的ip地址c.NotebookApp.open_browser = False  ##由于远程访问jupyter，因此关闭自动打开浏览器c.NotebookApp.password = u'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$p6hJ/mUm96R0xl6EomOHSg$Tx1Qn4BlVjiFJ+98PmJueygPh3bI0IPjopdFpXhZQZk'  ##复制刚才的秘钥到这里

:wq保存退出

reboot关机重启服务器，然后再激活python环境并启动jupyter notebook

conda activate my_pyspark    #激活自己创建的python虚拟环境jupyter notebook             #前台启动或conda activate my_pyspark    #激活自己创建的python虚拟环境nohup jupyter notebook &    #后台启动【强烈推荐！！！】

最后在远端浏览器上访问【ip地址:8888】,进入之后输入密码即可

如果访问不成功，检查防火墙是否关闭

#如果防火墙处于running激活状态service firewalld status   #执行以下命令关闭防火墙 并 永久禁用防火墙systemctl stop firewalld.service & systemctl disable firewalld.service

【注意：】
在创建虚拟环境时，你可以根据需要选择不同的Python版本。如果你想使用其他版本，只需将上述命令中的“3.8”替换为你所需的版本号即可。此外，每个虚拟环境都应该有独立的依赖关系和软件包安装。如果你需要安装的软件包在不同虚拟环境中有所差异，请在相应的虚拟环境中进行安装。
总结：在Linux环境下安装conda并创建虚拟环境可以帮助用户更好地管理项目和依赖关系。通过按照上述步骤进行操作，你可以轻松地完成这一过程。请注意，在创建虚拟环境时，请确保为每个项目使用独立的虚拟环境，以避免潜在的依赖冲突和版本冲突问题。