qq_24715319 2024-03-03 20:26 采纳率: 30%
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通过docker 部署Jupyter Notebook后 怎么通过HTTP请求 Jupyter Notebook的API达到运行python代码

通过docker 部署Jupyter Notebook后 怎么通过HTTP请求 Jupyter Notebook的API达到运行python代码,求爱心人指点实现方法。

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  • GISer Liu 2024-03-03 20:27
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    该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写:

    根据您的问题描述,您想要通过 Docker 部署 Jupyter Notebook,并通过 HTTP 请求 Jupyter Notebook 的 API
    来运行 Python 代码。下面是解决问题的步骤和思路:

    问题分析:

    1. Docker 部署 Jupyter Notebook: 需要创建一个 Docker 容器来运行 Jupyter Notebook。
    2. 通过 HTTP 请求 Jupyter Notebook 的 API: 需要了解 Jupyter Notebook 的 API,以及如何通过 HTTP 请求来执行 Python 代码。

      解决方案:

      Docker 部署 Jupyter Notebook:

    3. 准备 Dockerfile: 创建一个 Dockerfile 文件,用于定义 Docker 镜像的构建规则。
      DockerfileCopy code
      FROM jupyter/base-notebook
      # 安装所需的 Python 包
      RUN pip install requests
      # 设置 Jupyter Notebook 密码
      RUN jupyter notebook --generate-config && echo "c.NotebookApp.password='sha1:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'" >> /home/jovyan/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
      # 将工作目录切换为 /home/jovyan/work
      WORKDIR /home/jovyan/work
      # 暴露 Jupyter Notebook 的端口
      EXPOSE 8888
      
    4. 构建 Docker 镜像: 在包含 Dockerfile 的目录下执行以下命令构建 Docker 镜像。
      bashCopy code
      docker build -t my_jupyter_notebook .
      
    5. 运行 Docker 容器: 执行以下命令来启动 Docker 容器。
      bashCopy code
      docker run -d -p 8888:8888 --name my_jupyter_container my_jupyter_notebook
      

      通过 HTTP 请求 Jupyter Notebook 的 API:

    6. 了解 Jupyter Notebook API: Jupyter Notebook 提供了一个 RESTful API,可以通过 HTTP 请求来执行代码、获取输出等。您可以查阅 Jupyter Notebook 的官方文档以了解 API 的具体使用方法。
    7. 使用 Python 的 requests 库发送 HTTP 请求: 在您的 Python 代码中,您可以使用 requests 库来发送 HTTP 请求到 Jupyter Notebook 的 API。以下是一个简单的示例:
      pythonCopy code
      import requests
      # Jupyter Notebook 的地址和端口
      url = 'http://localhost:8888/api/contents'
      # Python 代码
      code = '''
      print("Hello, Jupyter Notebook!")
      '''
      # 准备请求体
      data = {
      'code': code,
      'type': 'execute_request'
      }
      # 发送 POST 请求
      response = requests.post(url, json=data)
      # 打印响应内容
      print(response.json())
      

      结论:

      通过上述步骤,您可以成功地通过 Docker 部署 Jupyter Notebook,并通过 HTTP 请求 Jupyter Notebook 的 API
      来运行 Python 代码。如有任何问题或疑问,请随时提出。

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