Nachdem ich in letzter Zeit wieder verstärkt von meinen Weiterbildungsbemühungen bezüglich Docker und Chaos berichte, hier ein Artikel, der beide Gebiete betrifft...
Ich habe hin und wieder einmal überlegt, mich näher mit Jupyter zu beschäftigen. Nachdem jetzt bei mir immer mehr Anwendungen beweisen, dass sie innerhalb eines Docker-Containers funktionieren können, habe ich mich entschlossen, das auch für Jupyter zu versuchen. Der Versuch war von Erfolg gekrönt: Mit diesem docker-compose.yml konnte ich das System bei mir zu Hause in Betrieb nehmen:
version: '2'
services:
jupyterlab:
image: jupyter/scipy-notebook
container_name: jupyterlab
hostname: jupyterlab
volumes:
- ./notebooks/:/notebooks
# ports:
# - "8888:8888"
environment:
- JUPYTER_ENABLE_LAB=1
# https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/using/recipes.html#run-jupyter-notebook-lab-inside-an-already-secured-environment-i-e-with-no-token
command: start.sh jupyter lab --LabApp.token='' --NotebookApp.notebook_dir=/notebooks
# command: start-notebook.sh --NotebookApp.notebook_dir=/notebooks
labels:
- "traefik.backend=jupyterlab"
- "traefik.enable=true"
- "traefik.frontend.rule=Host:jupyterlab.docker.lab"
- "traefik.port=8888"
- "traefik.docker.network=traefik_proxy"
networks:
- default
- traefik_proxy
networks:
traefik_proxy:
external:
name: traefik_proxy
Wie immer bereits mit Vorbereitung für Traefik.
Es existieren viele
Ressourcen
im Netz, die einen Einblick in die
Möglichkeiten
bieten und die ersten Schritte erleichtern.
Eine davon ist ganz klar die Site
MyBinder.org, die es auf einfache Art und Weise erlaubt, online Projekte miteinander
zu teilen: Es ist sogar möglich, Github-Repositories mit diesem Projekt zu
verbinden und die Inhalte sofort in
Jupyter online benutzen zu können. Ich habe das hier einmal für
das
Repository getan,
das ich für die Experimente mit nichtlinearen chaotischen Systemen
erstellt habe: .
Natürlich existieren noch viele andere Wege, damit gewonnene Erkenntnisse auszutauschen.
Das erste Notebook in meinem Repository namens Lorenz.ipynb erlaubt es, mit den Parametern des Lorenz-Systems zu experimentieren.
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16.02.2020
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Wer daran teilhaben und eventuell sogar davon profitieren möchte, muss damit leben, daß ich hin und wieder kleine Ausflüge in Bereiche mache, die nichts mit IT, Administration oder Softwareentwicklung zu tun haben.
Ich wünsche allen Lesern viel Spaß und hin und wieder einen kleinen AHA!-Effekt...
PS: Meine öffentlichen Codeberg-Repositories findet man hier.