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Benutzerdefinierte Umgebung

Hinzufügen von Python-Paketen und Erstellen benutzerdefinierter Umgebungen

Viele häufig verwendete Python-Pakete sind in den bereitgestellten Images vorinstalliert. Falls weitere Pakete benötigt werden, können diese eigenständig installiert werden.

Für das Hinzufügen zusätzlicher Python-Pakete stehen zwei Möglichkeiten zur Verfügung:

1. Verwendung von Pip

Python-Pakete können direkt innerhalb eines Jupyter Notebooks installiert werden, indem der folgende Befehl in einer Code-Zelle ausgeführt wird: 

!pip install paket_name
Dieser Befehl installiert das Paket paket_name in der aktuellen Umgebung. Die Verwendung von pip eignet sich insbesondere für einfache Installationen oder für Pakete, die nicht über Conda verfügbar sind.

2. Verwendung von Conda

Viele Standard-Systemverzeichnisse sind schreibgeschützt, weshalb eine direkte Installation von Paketen in die Basisumgebung (Base Environment) nicht möglich ist. Stattdessen kann eine neue Conda-Umgebung erstellt werden (siehe Anleitung unten), in der eigene Pakete installiert und verwaltet werden können.

Neue Conda-Umgebung als Kernel in JupyterHub erstellen

Voraussetzungen

Vor der Installation neuer Pakete muss die Shell für Conda initialisiert werden. Dieser Schritt stellt sicher, dass Conda-Befehle im Terminal ordnungsgemäß funktionieren. Öffnen Sie dazu ein Terminal und führen Sie die folgenden Befehle aus:

conda init
bash

Installation

Um eine neue Conda-Umgebung mit Python 3.11 und dem Paket pandas zu erstellen, sind die folgenden Schritte erforderlich. Das Paket ipykernel wird ebenfalls benötigt, um diese Umgebung als Kernel in Jupyter nutzen zu können.

  1. Öffnen Sie ein Terminal in JupyterHub.
  2. Erstellen Sie die Umgebung mit folgendem Befehl: 
    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, damit sie in Notebooks verwendet werden kann: 
    python -m ipykernel install --user --name py311 --display-name "Python (py311)"
  5. Laden Sie die JupyterHub-Seite neu.

Abschließende Schritte

Die neue Umgebung sollte nun als auswählbarer Kernel zur Verfügung stehen, wenn Sie ein neues Notebook öffnen oder erstellen.

Wichtige Hinweise:

  • conda init ist nur einmalig erforderlich, um die Shell für Conda einzurichten.
  • py311, pandas oder die Python-Version können durch einen gewünschten Umgebungsnamen, andere Pakete oder eine andere Python-Version ersetzt werden.
  • Der Kernel-Name „Python (py311)“ ist die Bezeichnung, die in Jupyter bei der Auswahl des Kernels angezeigt wird und kann beliebig angepasst werden.

Ausführen von Befehlen und GUI-Anwendungen im Terminal

Durch das Öffnen eines Terminals in JupyterHub können beliebige Befehle oder Skripte ausgeführt werden. Als Benutzer verfügen Sie über die Berechtigung, Dateien mit Ihren Benutzerrechten auszuführen.

JupyterHub.nrw stellt außerdem ein X11-Terminal (Konsole) bereit, das den Zugriff auf GUI-basierte Anwendungen ermöglicht. Dies ermöglicht die Ausführung von Anwendungen, die eine grafische Benutzeroberfläche erfordern, beispielsweise wissenschaftliche Software, Visualisierungs- oder Analysewerkzeuge.