Linux中将 uv 与 Jupyter 结合使用 配置python的环境

Question

在centos7的linux中，将 uv 与 Jupyter 结合使用 配置python的环境，需要超详细的步骤，还需要对于uv和Jupyter的介绍，求指教！

Answer 1

回答参考qwen.

在现代 Python 开发中，uv 作为一款新兴的高性能工具链，正逐渐成为开发者构建虚拟环境与管理依赖的新宠。而 Jupyter Notebook 凭借其交互式编程特性，在数据分析、机器学习和教学场景中广受欢迎。

本文将带您从零开始，在 CentOS 7 系统上完整搭建一个基于 uv 的 Python 环境，并成功运行 Jupyter Notebook，支持远程访问，适用于科研、学习或轻量级开发项目。

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🧩 一、什么是 uv？它为什么这么快？

uv 是由 Astral 团队使用 Rust 编写的 超高速 Python 包安装器和虚拟环境管理器，目标是替代传统的 pip + virtualenv 组合。

✅ uv 的核心优势

特性	描述
⚡ 极致速度	安装包比 pip 快 10~100 倍（得益于二进制缓存）
💾 内置 venv 支持	uv venv 可直接创建隔离环境
📦 兼容性强	支持 requirements.txt、pyproject.toml 等格式
🌐 离线安装	缓存命中时无需网络连接
🔁 行为一致	跨平台行为统一，避免“我本地能跑”的问题

📌 官方 GitHub：https://github.com/astral-sh/uv

📌 技术原理简析：

uv 使用预编译的 universal wheels 并建立本地索引数据库，跳过了 pip 中频繁的元数据解析和重复下载过程，因此性能大幅提升。

$$
\text{传统流程：} \quad \text{resolve} \rightarrow \text{download} \rightarrow \text{build} \rightarrow \text{install}
$$
$$
\text{uv 流程：} \quad \text{resolve} \xrightarrow{\text{cache hit}} \text{install}
$$

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🧪 二、什么是 Jupyter Notebook？

Jupyter 是一个基于 Web 的交互式计算环境，允许用户以“笔记本”形式编写和执行代码、插入文字说明、图表和公式。

主要用途包括：

• 数据清洗与分析（Pandas）
• 可视化展示（Matplotlib/Seaborn）
• 教学演示（Markdown + LaTeX 公式）
• 实验记录（保存中间结果）

📌 官网：https://jupyter.org/

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🎯 目标清单：我们要完成什么？

步骤	内容
1	在 CentOS 7 上安装 Python 3.11
2	安装 uv 工具
3	使用 uv 创建虚拟环境 .venv
4	在环境中安装 jupyter 及常用库
5	配置 Jupyter 支持远程访问
6	启动服务并通过浏览器访问
7	（可选）设置开机自启

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🛠️ 第一步：升级系统并安装 Python 3.11

CentOS 7 默认只提供 Python 2.7，无法满足现代开发需求，我们需要通过 SCL（Software Collections）来引入新版 Python。

1. 更新系统源并安装基础工具

sudo yum update -y
sudo yum install epel-release wget curl tar gzip vim net-tools -y

2. 安装 Software Collections 源

sudo yum install centos-release-scl -y

3. 安装 Python 3.11

sudo yum install rh-python311 -y

4. 启用 Python 3.11 环境（每次登录自动生效）

echo 'source /opt/rh/rh-python311/enable' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

5. 验证版本

python --version
# 输出应为: Python 3.11.x
pip --version
# 查看是否指向 rh-python311 路径

⚠️ 注意事项：

• 所有后续操作都必须在此环境下进行
• 若未启用 rh-python311，会误用系统默认的 Python 2.7

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🧰 第二步：安装 uv（Ultra-fast Python Tool）

目前 uv 尚未进入 PyPI 主流渠道（截至 2025 年初），推荐使用官方发布的二进制文件安装。

1. 下载 uv Linux 版本（x86_64 GNU）

curl -L https://github.com/astral-sh/uv/releases/latest/download/uv-linux-x86_64-gnu -o /usr/local/bin/uv

🔗 最新版本地址：https://github.com/astral-sh/uv/releases

2. 添加执行权限

sudo chmod +x /usr/local/bin/uv

3. 验证安装

uv --version
# 示例输出: uv 0.2.4

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🐍 第三步：使用 uv 创建虚拟环境并安装 Jupyter

我们将在家目录下创建一个专用项目文件夹。

1. 创建项目目录

mkdir ~/jupyter-env && cd ~/jupyter-env

2. 使用 uv 创建虚拟环境

uv venv .venv

这会在当前目录生成 .venv 文件夹，包含独立的 Python 解释器和包存储路径。

3. 激活虚拟环境

source .venv/bin/activate

激活后命令行前会出现 (.venv) 提示符：

(.venv) [user@localhost jupyter-env]$

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4. 使用 uv pip 安装 Jupyter 及相关库

uv pip install \
    jupyter \
    notebook \
    pandas \
    numpy \
    matplotlib \
    scipy \
    ipykernel

✅ 包作用说明表：

包名	用途
jupyter	核心框架
notebook	经典 Web UI 界面
pandas / numpy	数据处理基石
matplotlib	绘图支持
ipykernel	让 Jupyter 能运行 Python 代码

💡 提示：你也可以加上 seaborn、scikit-learn 等用于更复杂的分析任务。

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🖥️ 第四步：配置 Jupyter 支持远程访问

默认情况下，Jupyter 只监听本地回环地址 127.0.0.1，我们需要修改配置使其对外提供服务。

1. 生成默认配置文件

jupyter notebook --generate-config

生成路径为：

~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

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2. 设置登录密码（推荐方式）

jupyter notebook password

输入两次密码（如 myjupyter123），系统会将其哈希加密后保存到：

~/.jupyter/jupyter_server_config.json

这样下次启动就不需要手动输入 token。

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3. 编辑配置文件支持外网访问

打开配置文件：

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

添加以下内容：

c = get_config()

# 允许任意 IP 访问
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'

# 不自动打开浏览器
c.NotebookApp.open_browser = False

# 指定端口（默认 8888）
c.NotebookApp.port = 8888

# 启用密码认证
c.NotebookApp.password_required = True

# 设置工作目录（可选）
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/your_username/jupyter-env'

# 允许远程访问
c.NotebookApp.allow_remote_access = True

# 允许跨域请求
c.NotebookApp.allow_origin = '*'

📌 请将 your_username 替换为你的实际用户名（可通过 whoami 查看）。

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🚀 第五步：启动 Jupyter Notebook

确保已激活虚拟环境：

source .venv/bin/activate

启动服务：

jupyter notebook

看到如下输出即表示成功：

[I 14:32:10.456 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/user/jupyter-env
[I 14:32:10.456 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 14:32:10.456 NotebookApp] http://0.0.0.0:8888/

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🌐 第六步：通过浏览器访问 Jupyter

在你本地电脑的浏览器中输入：

http://<服务器IP>:8888

例如：

http://192.168.1.100:8888

然后输入你在 jupyter notebook password 中设置的密码即可登录！

✅ 成功画面：出现文件列表界面，点击右上角【New】→【Python 3】可新建一个 Notebook。

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🔒 安全建议与常见问题

✅ 防火墙开放端口（重要！）

如果无法访问，请检查防火墙是否放行了 8888 端口：

sudo firewall-cmd --permanent --add-port=8888/tcp
sudo firewall-cmd --reload

查看是否生效：

sudo firewall-cmd --list-ports | grep 8888

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❌ 常见错误及解决方案

错误现象	可能原因	解决方法
command not found: jupyter	未激活虚拟环境	运行 source .venv/bin/activate
页面提示 “Token required”	但没看到 token 日志	改用密码登录（前提是设置了密码）
无法连接服务器	防火墙/安全组未放行	开放 8888 端口
启动时报错缺少模块	pip 安装失败	改用国内镜像源：uv pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter

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🚀 进阶技巧：让 Jupyter 开机自启（systemd 服务）

如果你希望服务器重启后 Jupyter 自动运行，可以配置 systemd 服务。

1. 创建服务文件

sudo vim /etc/systemd/system/jupyter.service

写入以下内容（请替换用户名）：

[Unit]
Description=Jupyter Notebook Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=your_username
Group=your_username
WorkingDirectory=/home/your_username/jupyter-env
ExecStart=/bin/bash -c "source /home/your_username/jupyter-env/.venv/bin/activate && jupyter notebook"
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

2. 启用并启动服务

sudo systemctl daemon-reexec
sudo systemctl enable jupyter
sudo systemctl start jupyter

3. 查看状态

sudo systemctl status jupyter

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📊 总结：关键步骤一览表

步骤	命令摘要
安装 Python 3.11	yum install rh-python311
激活 Python 环境	source /opt/rh/rh-python311/enable
安装 uv	curl -L ... -o /usr/local/bin/uv && chmod +x
创建虚拟环境	uv venv .venv
激活环境	source .venv/bin/activate
安装 Jupyter	uv pip install jupyter notebook ...
生成配置	jupyter notebook --generate-config
设置密码	jupyter notebook password
修改配置支持远程	编辑 jupyter_notebook_config.py
开放防火墙	firewall-cmd --add-port=8888/tcp
启动服务	jupyter notebook

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如果对您有帮助请点一个赞,谢谢