安装 conda、pip 或 apt 包#

TLJH (The Littlest JupyterHub) 在同一个 conda 环境中启动所有用户。在此环境中安装的包/库可供 JupyterHub 上的所有用户使用。具有管理员权限的用户可以轻松安装包。

安装 pip 包#

pip 是从 Python 包索引 (PyPI) 安装 Python 包的推荐工具。PyPI 目前拥有近 145,000 个包，因此您需要的很多东西都可以在那里找到！

以管理员用户身份登录，并在 Jupyter Notebook 中打开一个终端。

如果您已经以管理员用户身份打开了终端，那么它也应该可以工作！
安装一个包！
```
sudo -E pip install numpy
```
这将从 PyPI 安装 numpy 库，并使其可供所有用户使用。

注意

如果您收到类似于 sudo: pip: command not found 的错误消息，请确保您没有在 sudo 之后缺少 -E 参数。

安装 conda 包#

Conda 允许您安装新的语言（例如 Python、Node、R 等的新版本），以及这些语言中的包。对于许多科学软件，使用 conda 安装通常比使用 pip 安装更简单、更容易 - 特别是如果它链接到 C/Fortran 代码。

我们建议从 conda-forge 安装包，这是一个由社区维护的 conda 包存储库。

以管理员用户身份登录，并在 Jupyter Notebook 中打开一个终端。

如果您已经以管理员用户身份打开了终端，那么它也应该可以工作！
安装一个包！
```
sudo -E conda install -c conda-forge gdal
```
这将从 conda-forge 安装 gdal 库，并使其可供所有用户使用。 gdal 使用 pip 很难安装。

注意

如果您遇到类似于 sudo: conda: command not found 的错误消息，请确保您在 sudo 后没有遗漏 -E 参数。

安装 apt 包#

apt 是 Ubuntu Linux 发行版的官方包管理器。您可以安装实用程序（例如 vim、sl、htop 等）、服务器（postgres、mysql、nginx 等）以及 conda 中提供的更多语言（haskell、prolog、INTERCAL）。一些第三方软件（例如 RStudio）以 .deb 文件的形式分发，这些文件是 apt 用于安装软件的文件。

您可以使用 Ubuntu 包搜索搜索包 - 确保查看您正在使用的 Ubuntu 版本！

以管理员用户身份登录，并在 Jupyter Notebook 中打开一个终端。

如果您已经以管理员用户身份打开了终端，那么它也应该可以工作！
更新可用包列表。这将确保您从存储库中获取最新版本的包。
```
sudo apt update
```
安装您想要的包。
```
sudo apt install mysql-server git
```
这将安装（并启动）一个 MySQL 数据库服务器和 git。

用户环境位置#

用户环境是在 /opt/tljh/user 中设置的 conda 环境，默认使用 python3 内核。所有用户都可以读取它，但只有具有 root 权限的用户才能写入它。这使得 JupyterHub 管理员（具有 sudo 的 root 权限）可以轻松地在用户环境中安装软件。

在 JupyterHub 外部访问用户环境#

我们将 /opt/tljh/user/bin 添加到所有 JupyterHub 用户的 $PATH 环境变量中，因此在用户环境中安装的所有内容都会自动对他们可用。如果您使用 ssh 访问您的服务器，则可以使用以下方法访问相同的环境：

export PATH=/opt/tljh/user/bin:${PATH}

现在，无论何时运行任何命令，都会先搜索用户环境，然后再搜索您的系统环境。因此，如果您运行 python3 <somefile>，它将使用用户环境中安装的 python3（/opt/tljh/user/bin/python3），而不是系统环境中安装的 python3（/usr/bin/python3）。这通常是您想要的！

要使此更改“生效”，您可以在主目录中的 .bashrc 文件末尾添加该行。

使用 sudo 时，出于安全原因，$PATH 环境变量通常会被重置。这会导致类似于以下的错误消息：

sudo conda install -c conda-forge gdal
sudo: conda: command not found

使用 ssh 时，最常见且最便携的解决方法是：

sudo PATH=${PATH} conda install -c conda-forge gdal

升级到更新的 Python 版本#

所有新的 TLJH 安装都使用 miniconda 4.7.10，它为用户提供了一个 Python 3.7 环境。以前的 TLJH 安装使用 miniconda 4.5.4，这意味着一个 Python 3.6 环境。

要升级用户环境的 Python 版本，您可以：

在没有安装 TLJH 的机器上重新开始。

请参阅有关如何安装 TLJH 的安装部分。
手动升级 Python。

由于为现有安装升级 Python 可能会破坏在旧 Python 下安装的包，因此升级当前的 TLJH 安装不会升级用户环境的 Python 版本，但您可以手动执行此操作。

步骤
1. 如果使用 ssh，请激活用户环境。如果终端是使用 JupyterHub 启动的，则可以跳过此步骤。
```
source /opt/tljh/user/bin/activate
```
2. 获取当前已安装的 pip 包列表（以便您稍后在新的 Python 下安装它们）。
```
pip freeze > pip_pkgs.txt
```
3. 更新环境中所有 conda 安装的包。
```
sudo PATH=${PATH} conda update --all
```
4. 更新 Python 版本。
```
sudo PATH=${PATH} conda install python=3.7
```
5. 安装之前保存的 pip 包。
```
pip install -r pip_pkgs.txt
```