用 Python 做数据分析的同学，最习惯的 IDE 莫非 Ipython和 Jupyter 莫属了。个人更倾向于 Jupyter，最初源于 Ipython总会无意给关掉，在内存的各种变量全没了，又要重新加载，而jupyter以浏览器的形式不会有这个问题；另一个重要原因在于，Jupyter 可以方便地把输入的代码全部保存下载，而 Ipython想保存相对操作复杂些（没法删掉无意义代码），因此目前重要就是用 Jupyter 了。
最近突发奇想，可不可以把 Jupyter 部署到服务器上，这样随时可以在其他电脑上登录 Jupyter 做分析而且不必要求安装python？万能的 google 没有辜负我，果然这是可以实现的，就各处搜集资料，期间也踩了一鞋坑，终于把 Jupyter 搭建在我的服务器上啦。主要的好处，我总结为三点：
- 随时可在未安装 Python 的电脑上使用 Python（可以分享给别人）
- 借助服务器的性能，在服务器上做分析，解放本地计算机的 CPU
- 不同电脑间，使用服务器jupyter可避免数据不一致
完工后的界面如下，输入密码就可以开始使用啦：
接下来介绍我搭建 Jupyter 云服务器的过程，以及可能会遇到的坑，只要按照步骤一步步来，应该都可以顺利安装的。
前提介绍：
首先是必须要有一台服务器，现在云服务器卖的都很便宜，华为云目前是免费试用 30 天，可以考虑入手一个。
我的服务器是 CentOS 6.8 系统，单核 2G 内存， 1M 带宽，性能一般，但足够使用。
安装过程
1、安装 Jupyter Notebook 库
我安装的是 Ananconda ，这是 Python 的科学计算包，自带了 Jupyter，因此无需此步骤。若未安装，也可单独安装
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$ pip install Jupyter |
2、生成 Jupyter Notebook 配置文件
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$ jupyter notebook --generate-config |
生成的配置文件，后来用来设置服务器的配置
