Jupyter Notebook与cpolar的深度协作——解锁远程开发新体验

前言

Jupyter Notebook 是一款集代码运行、实时可视化和文档编写于一体的交互式工具，特别适合数据科学家、机器学习工程师和编程学习者使用。它支持 Python、R 等多种编程语言，能将代码、注释和图表无缝结合，让分析过程更直观。最大的优点是轻量化且易上手，无需复杂配置就能，打开浏览器就能快速开始工作。

使用 Jupyter 时，建议提前始就设置好密码替代默认 token，避免每次登录都要查日志；如果用 Docker 部署时，最好映射本地文件夹，防止容器删除后数据丢失。另外，它的内核容易因依赖冲突崩溃，定期清理无用包能让运行更稳定。

但默认情况下，Jupyter 只能在本机或同一局域网内访问。这意味着如果出门在外想改代码、看实验结果，或者团队成员不在同一地点，就很难实时协作，只能靠 U 盘传文件或反复发邮件，效率特别低。

而搭配 cpolar 内网穿透后，这个问题迎刃而解。它能给本地的 Jupyter 生成一个公网可访问的链接，不用申请公网 IP，也不用折腾路由器设置。无论是在咖啡馆改模型，还是和异地同事共享分析成果，直接发链接就能实时操作，既安全又方便，让 Jupyter 的灵活性真正延伸到任何有网络的地方。

本文主要介绍如何在Ubuntu系统中使用Docker本地部署Jupyter Notebook，并结合cpolar内网穿透工具实现任意浏览器公网远程访问Jupyter登录界面。

本文中使用的操作系统为Ubuntu 22.04

1. 安装Docker步骤

添加Docker源

# Add Docker's official GPG key:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallca-certificatescurlgnupgsudoinstall-m 0755 -d /etc/apt/keyringscurl-fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg|sudogpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpgsudochmoda+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg# Add the repository to Apt sources:echo\"deb [arch=$(dpkg --print-architecture)signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \$(./etc/os-release&&echo"$VERSION_CODENAME")stable"|\sudotee/etc/apt/sources.list.d/docker.list>/dev/nullsudoapt-getupdate

安装 Docker 包

sudoapt-getinstalldocker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

通过运行映像来验证 Docker 引擎安装是否成功

sudodocker run hello-world

此命令下载测试映像并在容器中运行它。当容器运行，它打印确认消息并退出。

2. 选择与拉取镜像

本教程中我们以jupyter/base-notebook这个基础版本镜像为例，进行镜像拉取。

执行命令：

sudo docker pull jupyter/base-notebook

执行命令后稍等一会儿就可以看到jupyter/base-notebook镜像已经拉取完毕。

执行命令：

sudo docker images

可以看到本地所有镜像，其中就有刚才拉取的jupyter/base-notebook镜像。

3. 创建容器

在拉取了Jupyter镜像后，我们就可以使用Docker创建容器来运行Jupyter Notebook了。

执行命令：

sudo docker run -d -p 8888:8888 jupyter/base-notebook

即可创建一个在后台运行的名为jupyter的容器，并将本地端口8888映射到容器的8888端口。

执行命令：

sudo docker ps

可以看到容器已经成功运行了。

4. 访问Jupyter工作台

此时，我们在浏览器中输入本机ip地址加端口即可访问Jupyter工作台：

http://127.0.0.1:8888

可以看到，顶部显示我们需要输入密码或者token进行登录。

token获取可以在终端中执行命令sudo docker logs 你的Jupyter容器id进行查看：

在显示的信息底部，可以看到一长串的字符构成的token，下图红框中67f4开头，ec38结尾的这个即是。

将这串字符复制下来，回到刚才打开的浏览器中进行粘贴：

点击log in登录，即可进入Jupyter工作台：

如上图显示，则表示已经成功登录。

不过由于token不方便记忆，所以可以登出后重新登录界面，使用token来设置或修改密码，之后即可使用密码登录。

确认后，会自动跳转到工作台界面：

点击功能导航中的File，选择Log Out，即可登出，之后再登录工作台就可以在顶部输入刚才设置的密码登录了。

5. 远程访问Jupyter工作台

现在，我们可以在本地使用浏览器登录使用Docker部署的Jupyter工作台了。

在工作台中选择Notebook下的Python3（ipykernel），即可创建一个.ipynb文件，开始愉快的使用Jupyer Notebook了。

不过我们只能在本地使用刚刚部署的Jupyer Notebook，如果身在异地，想要远程访问在本地部署的Jupyer Notebook容器，但又没有公网ip怎么办呢？

我们可以使用cpolar内网穿透工具来实现无公网ip环境下的远程访问需求。

5.1 内网穿透工具安装

下面是安装cpolar步骤：

cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

• 使用一键脚本安装命令

curl-L https://www.cpolar.com/static/downloads/install-release-cpolar.sh|sudobash

• 向系统添加服务

sudosystemctlenablecpolar

• 启动cpolar服务

sudosystemctl start cpolar

cpolar安装成功后，在外部浏览器上访问Linux 的9200端口即:【http://服务器的局域网ip:9200】，使用cpolar账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。

5.2 创建远程连接公网地址

登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道：

• 隧道名称：可自定义，注意不要与已有的隧道名称重复，本例使用了：jup
• 协议：http
• 本地地址：8888
• 域名类型：随机域名
• 地区：选择China Top

点击创建

创建成功后,打开左侧在线隧道列表,查看刚刚创建隧道后生成两个公网地址，接下来就可以在其他电脑（异地）上，使用任意一个地址复制到浏览器访问即可。

可以看到，能够正常公网远程访问。

输入密码后即可实现在公网远程登录本地内网部署的Jupyer Notebook工作台界面。

小结

为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用了cpolar生成的http公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。

这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。

如果有长期远程访问Jupyter Notebook的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想地址好看又好记，那我推荐大家选择使用固定二级子域名地址的方式来远程访问。

5.3 使用固定二级子域名地址远程访问

接下来保留一个固定http地址，登录cpolar官网，点击左侧的预留，找到保留二级子域名，为远程服务器连接保留一个固定二级子域名地址：

• 地区：选择China VIP
• 描述：即备注，可自定义，本例使用jup123

点击保留

地址保留成功后，复制生成的公网地址，打开cpolar web ui管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到我们刚才创建的随机公网地址隧道jup，点击编辑

修改隧道信息，将刚才保留成功的固定http地址：jup123配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名
• 预留的http地址：复制粘贴官网保留成功的地址，本例中为：jup123
• 地区选择：China VIP

点击更新

隧道更新成功后，点击左侧仪表盘的状态——在线隧道列表，可以看到公网地址已经更新为了两个固定二级子域名地址。

接下来与之前的操作一样，可以在其他电脑（异地）上，使用任意一个固定二级子域名地址复制到浏览器访问即可。

如上图所示，即为配置成功。我们现在就能在公网使用cpolar内网穿透工具生成的永久不变的固定二级子域名，使用任意浏览器远程访问Jupyter Notebook工作台了，无需购买域名服务器，也不用设置路由器那么麻烦，轻松实现大家远程访问本地服务的需求！

Jupyter Notebook 的交互式特性与 cpolar 的远程访问能力相结合，完美解决了本地开发的地域限制。无论是个人随时随地处理数据，还是团队跨地域协作，这种搭配都能让工作流更顺畅，真正实现 “代码随身带，协作无边界”。

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