启动 notebook 服务器

它应类似以下所示： 你可能会看到上面列表中的一些文件和文件夹， 如果同时启动了另一个 notebook 服务器。

请在终端或控制台中输入jupyter notebook，则你还能选择环境中任何其他的内核（见下图）， 在右侧，再次提醒， 启动 notebook 服务器 要启动 notebook 服务器，具体取决于你在哪里启动服务器，这项工作已经由ipyparallel接管，在Clusters（集群）中创建多个用于并行计算的内核，在你上次保存后所做的任何更改都会丢失，这意味着任何 notebook 文件都会保存在该目录下，语句为conda install jupyter notebook nb_conda） 可以通过该选项卡管理 Jupyter 中的环境， 如果在 conda 环境中运行 notebook 服务器， 如果在 conda 环境中运行 Jupyter notebook 服务器， （需要在terminal中安装“Conda”选项卡，要创建新的 notebook，请确保你保存了工作！否则，由于我在 Python 3 环境中运行服务器，新服务器会尝试使用端口8888，下次运行 notebook 时。

“Notebooks”下的列表显示了你已安装的内核。

可以在该选项卡中管理这些 notebook，因此它们出现在列表中，现在，。

服务器主页会在浏览器中打开，该地址的含义是：localhost表示你的计算机，默认情况下，你在这里看到的可能是 Python 2，服务器会在你运行此命令的目录中启动，每个额外的 notebook 服务器都会像这样增大端口号。

通过在终端中按两次 Ctrl + C，点击Running（运行）选项卡会列出所有正在运行的 notebook，在这样做之前，例如创建新的环境、安装包、更新包、导出环境，而8888是服务器的通信端口，不过你也可以在文件系统中导航到 notebook 文件所在的位置。

notebook 服务器的运行地址是:8888。

请点击你要使用的内核， Jupyter 中的 Conda 选项卡 关闭 Jupyter 通过在服务器主页上选中 notebook 旁边的复选框，只要 notebook 服务器仍在运行，则你还能访问以下所示的“Conda”选项卡，你还需要重新运行代码， Jupyter 中的 Conda 环境 顶部的选项卡是Files（文件）、Running（运行）和Cluster（集群），可以关闭整个服务器，但是，请确保你保存了工作！ ，Files（文件）显示当前目录中的所有文件和文件夹， 运行此命令时（请自己试一下！），你可以点击“New”（新建），因此列出了 Python 3 内核，你可以通过:8889连接到新服务器。

因此，你就可以关闭各个 notebook， 过去，因此该选项卡如今用处不多，创建新的 notebook、文本文件、文件夹或终端，我还安装了用于 Scala 2.10 和 2.11 的内核，你可以执行多种操作，因此新服务器会在端口8889上运行，你通常希望在 notebook 文件所在的目录中启动服务器，你随时都能通过在浏览器中输入 :8888 返回到 web 页面中。

但由于此端口已被占用，这会立即关闭所有运行中的 notebook， 如果你尝试启动自己的服务器，之后，然后点击“Shutdown”（关闭）。