机器在学习在文章《PYCHARM专业版实现远程开发,MACBOOK连接远程GPU服务器进行机器学习》中，我描述了如何用使用pycharm远程链接ubuntu服务器进行开发。
pycharm功能很不错，但是多余数据分析爱好者而言，jupyter也是一个不可抛弃的工具。jupyter功能强大，提供了在同一环境中执行数据可视化的功能。
假如你有一台性能强劲的GPU服务器，那你肯定希望在这台服务器上直接使用jupyter进行开发。
首先，你需要保证服务器端装好了jupyter编辑器，安装很简单，一行代码就可以了
安装好jupyter后，就可以对服务器和本机进行设置啦！
服务器端的设置
步骤一：生成配置文件
进入服务器的terminal，输入以下代码，生成jupyter的配置文件
步骤二：创建一个密文密码
将输出的密文复制，稍后需要用到。
步骤三：修改配置文件
进入服务器的terminal，输入以下代码，编辑配置文件。
c.NotebookApp.ip = '*' # 允许访问此服务器的 IP，星号表示任意 IP
c.NotebookApp.password = u'sha1:xxx:xxx' # 之前生成的密码 hash 字串, 粘贴进去
c.NotebookApp.open_browser = False # 运行时不打开本机浏览器
c.NotebookApp.port = 12035 # 使用的端口，随意设置
c.NotebookApp.enable_mathjax = True # 启用 MathJax
c.NotebookApp.allow_remote_access = True #允许远程访问进入配置文件修改界面后，按照下面的提示进行修改。
步骤四：在服务器端启动jupyter
和之前启动jupyter一样，直接在服务器端的terminal输入
运行命令后，提示jupyter notebook已经启动了，而且端口号是8857，前面提示有很多端口已经在使用了，这是因为别的程序在使用这些端口，不影响远程使用jupyter。
每个人的使用习惯不一样，我喜欢使用noohup，指定一个端口号，开启服务后，即便断开与服务器的连接，jupyter的服务也不会中断，非常方便！
步骤五：查看服务器的ip地址
本机访问服务器，ip地址肯定是免不了，如果你的服务器有公网ip，那就使用本机访问服务器的公网IP就可以啦。如过服务器和本机在同一局域网，使用内网也是一样的（使用内网IP需要保证你的服务器与本机在同一网络内）。
在服务器端terminal使用ifconfig就可以查看到服务器ip啦。
本机连接远程服务器jupyter
假设你服务器的ip为192.168.57.127，刚配置的端口号为8857，那么在windnows下打开 http://192.168.57.127:8857/tree，然后输出你通过notebook设置的密码就可以了。
到这里为止，本地的MAC已经连接到远程ubuntu服务器啦，可以使用jupyter编辑器直接在远程服务器上跑程序啦！
修改jupyter编辑器主题
完成配置后，可以修改jupyter编辑器主题
pip install --upgrade jupyterthemes
或者
pip install --user git+https://github.com/dunovank/jupyter-themes.git
等待安装好后，输入jt -l就可以查看到已经安装好的jupyter主题
之后，输入
jt -t chesterish -T -N
表示我选择了chesterish这个主题，同时希望打开顶部的工具栏（Toolbar），显示笔记本的名字（Name）。
这里需要注意，之前我忘了加-T -N ，导致jupyter一直没有工具栏。
为jupyter编辑器安装插件
jupyter支持丰富的插件，让使用体验更加友好，安装也非常简单，可以使用pip安装
pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextensions_configurator enable --user
也可以使用cond命令安装
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator
执行完安装过程后，重启jupyter编辑器，会看到jupyter顶部的菜单栏中出现【Nbxtensions】点击进去选择你需要的插件就可以了，这里不再赘述。
