[Cloud102]#1 Pythonを始めよう(第2部 Jupyter Notebook構築 AWS編)

AGENDA

0.はじめに
1.インストール
2.SG追加と動作確認
3.使い方

0.はじめに

(1)前置き
・本コンテンツは "[Cloud102]#1 Pythonを始めよう"の第2部 Jupyter Notebook構築AWS編です。
第1部はこちら： http://qiita.com/nagahisa/items/f378ff23d93119cb3c60
・本当はJupyter Notebookはもっと後半で説明するつもりでしたが、GCP研修(CPB100)などで Jupyter Notebookを使うらしいので、思いっきり前倒して説明します。
・ただ、CPB100で扱うようなSparkやTensorFlowには一切触れず、便利なPython勉強環境としてJupyter Notebookが扱えるようになる事を目指します。

(2)元情報
QIITAにUbuntuにJupyter入れるコンテンツがあるので、これをAmazon Linux版に変更して利用します。
Jupyter事始め
http://qiita.com/taka4sato/items/2c3397ff34c440044978

(3)注意事項
- 今回使用するPythonはAmazon Linuxに "python"として導入されている ver.2.7系です。
- Pythonにはver.3系もあり、今後の主力はこちらになります。
- ver.3系では大きな仕様変更が幾つか入っており、ver.2系で開発したコードと互換性が一部ないところがあります。
- 自分のMac・Windowsに環境構築される場合は、Pythonの両方のバージョンを導入して必要に応じて切り替えることをお勧めします( pyenv, virtualenv )。

1. インストール

(1)Amazon Linuxインスタンス起動＆SSHログイン

・前回(＊)の環境準備で作成しておいたAmazon Linuxを起動します。
(＊)http://qiita.com/nagahisa/items/c6bd92992eef42dbe53a

・EC2ダッシュボード > インスタンスから、前回作成しておいたインスタンスを起動

・起動したら、前回手順でログイン

Macでのコマンド例：
$ssh -i ~/.ssh/cloud102.pem ec2-user@52.198.159.203


(2) Updateと必要なコンポーネントをインストール

Amazon Linux上で以下を実行：

$ sudo yum update
$ sudo yum -y upgrade
$ sudo yum install -y python-pip libpq-dev python-dev
$ sudo pip install -U pip
$ sudo /usr/local/bin/pip install ipython[notebook]
$ sudo /usr/local/bin/pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn


・まずはUpdate：

$ sudo yum update
$ sudo yum -y upgrade


・pipコマンド導入(キャプチャは一部)：
$ sudo yum install -y python-pip libpq-dev python-dev
$ sudo pip install -U pip


・pipコマンドで本体＋アルファをインストール(キャプチャは一部)：
$ sudo /usr/local/bin/pip install ipython[notebook]
$ sudo /usr/local/bin/pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn


(3) SG(Security Group)修正

・Jupyterサーバを起動するポート(今回は 8080/tcp)のアクセスを受け付けるようにSGを修正

・VPCダッシュボード > セキュリティグループから、前回作成したSGに 「8080/tcp許可」を追加

・以前作ったSG

・追加(8000を使っても良いけど）

・完了

(4) まずはJupyter Login Passwordなしで起動・アクセス確認

・configファイルテンプレート作成

Amazon Linuxで：
$ jupyter notebook --generate-config


・configファイルの最後に以下を追加

c = get_config()
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8080


適当なエディタで：
$ vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py


・起動

$ jupyter notebook


・手元のブラウザでアクセスし動作確認（Login Passwordなし）

・動作確認できたらJupyterサーバを "Ctrl+C"で停止

(5) Jupyter Login Password設定して起動・アクセス確認

・パスワード作成

$ python -c "import IPython;print(IPython.lib.passwd())"


・~/.jupyter/jupyter_notebook_config.pyに表示されたFinger Printを以下のように追加

c.NotebookApp.password = u'表示されたsha1から始まる文字列’


・もう一度起動

$ jupyter notebook


・手元のブラウザでアクセスし動作確認（Login Passwordあり）

3.使い方

(1)Notebook作成
・元情報(＊)の後半を参照して Notebook作成。

(＊)Jupyter事始め
http://qiita.com/taka4sato/items/2c3397ff34c440044978

(2)せっかくなのでちょっと統計処理に触れる
・以下をNotebookのセルにコピべして実行(Ctrl+Enter)

%mathplotlib inline

import numpy as np
import mathplotlib.pyplot as plt

x = np.random.randint(0,100,10000)
plt.hist(x.bins=20)
plt.plot()

Enjoy!