今回は、jupyter notebookをPycharm内で使用し強力なコード補完を利用する方法について紹介します。
ローカルのANACONDA NAVIGATORでjupyter notebookを利用する方法
ANACONDA NAVIGATORを起動して、jupyter Notebookを選択します。
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ターミナルが起動し、ローカルホスト上でjupyternotebookが起動します。
jupyternotebookのブラウザも起動しますので、右上の[New]→[Python3 ipykernel]を選択します。
jupyter notebookが利用できます。
Pycharmでローカルjupyter notebookを利用する方法
新たなプロジェクトを作成し、仮想環境を設定します。
次にjupyterパッケージをインストールします
1 2 3 | pip install jupyter |
.jpynbのnotbookファイルを作成し、開きます。
適当のコードを入力し、実行すると自動的にサーバーが立ち上がりnotebookが利用できます。
また、エディタ下部のタグにもJupieternotebookが追加されます。
こちらを選択するとログを確認する事ができます。
docker-composeでローカルjupyter notebookを利用する
適当な作業用のディレクトリを作りその中に、docker-compose.ymlファイルを作成し、以下のような内容とします。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | version: "3.7" services: notebook: image: jupyter/datascience-notebook volumes: - notebook:/home/jovyan/work ports: - 8888:8888 restart: always command: start.sh jupyter lab --NotebookApp.token='' volumes: notebook |
作成後は以下のコマンドを事項し、ブラウザで作業を行います。
1 2 3 | docker-compose up --build |
1 2 3 | http://127.0.0.1:8888/lab |
ボリュームを[work]ディレクトリとしているため、永続化が必要なファイルはその中で作成、保存するようにします。
docker-composeで作成したjupyter notebookをPycharm内で利用する
まずは、docer-compose.ymlファイルを作成します。
適当な作業用のディレクトリを作りその中に、docker-compose.ymlファイルを作成し、以下のような内容とします。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | version: "3.7" services: notebook: image: jupyter/datascience-notebook volumes: - notebook:/home/jovyan/work ports: - 8888:8888 restart: always command: start.sh jupyter lab --NotebookApp.token='' volumes: notebook |
次に、Pycharmのエディタで先程のプロジェクトのpythonのインタープリターを設定します。
こちらの記事で紹介しているように、docker-composeを利用して設定します。
設定後、コンテナを起動します。
起動後、jpynbファイルを作成し、開きます。
今回は、Dockerコンテナを利用するため、ローカルのサーバーの設定を編集します。
Configured Serverをチェックし以下のように設定します。
これでpython3が設定され、下部のタブにもJupyterが追加されます。
実際にnotebookを使用すると、Tokenの確認が出る場合がありますが、今回は設定していないので空欄のまま設定します。
これで、pycharm内でDockerコンテナを利用し、jupyter notebookのコーディングが可能となります。
利用するリモートサーバーを変更すれば、ローカル以外の環境にも対応できます。
以上、jupyter notebookをPycharm内で使用し強力なコード補完を利用する方法を紹介しました。