jupyterhub.md



JupyterHub
Der JupyterHub stellt eine Python- und R-Umgebung für Sie bereit, damit Sie direkt loslegen können.

Server starten und stoppen


Loggen Sie sich bei https://jupyter.hs-bochum.de mit Ihrer normalen BO-Kennung und Passwort ein.


Ggf. erhalten Sie eine Auswahl, ansonsten startet der Server direkt für Sie.


Sie werden zum JupyterLab weitergeleitet. Von dort können Sie VS Code starten um in Python oder R zu entwickeln.


Wenn Sie fertig sind, stoppen Sie bitte den Server um Ressourcen für andere freizugeben! Dazu klicken Sie im Menü auf File → Hub Control Panel oder auf https://jupyter.hs-bochum.de/hub/home


Anschließend klicken Sie auf Stop My Server! Damit werden evtl. laufende Programme geschlossen und der Zustand des Dateisystems mit der Ausnahme ihrer eigenen Dateien in /home/jovyan/ wieder zurück gesetzt.


VS Code für Python

In VS Code (genauer: code-server) können Sie Python-Skripte oder Jupyter-Notebooks über File → New File... erstellen bzw. per Drag'n'Drop hochladen. Für große Dateien eigenen sich CLI Tools wie wget oder curl besser. Dateien können mit Rechtsklick → Download vom JupyterHub heruntergeladen werden. *Beachten Sie: Dateien in Ihrem Home-Verzeichnis /home/jovyan/ bleiben bei einem Server-Stop erhalten.


Zum Entwickeln ist der interaktive Modus komfortabler. Den erreichen Sie neben dem Play-Button mit Run Current File in Interactive Window oder einfach, indem Sie Sections # %% erstellen und diese z.B. mit Shift+Enter oder Ctrl+Enter ausführen.


Für sehr lang laufende Skripte ist die Konsole besser. Wenn Sie den Browser-Tab schließen, sollte sich die Konsole wieder verbinden und Sie können die Ausgaben des Skriptes sehen oder es mit Ctrl+C abbrechen.


Beachten Sie: Wenn Sie vier Tage nicht über den Browser mit VS Code interagiert haben, wird der Server automatisch gestoppt.

Pakete nachinstallieren
Pakete lassen sich einfach mit mamba install PAKET oder pip install PAKET nach /opt/conda nachinstallieren. Bei einem Server-Stop sind sie allerdings wieder weg. Daher macht es vielleicht Sinn die Installation ins Skript mit einem ! davor hinzuzufügen.


Interaktive Plots
Wenn Sie mit JavaScript-basierten Paketen wie Plotly Express oder Bokeh plotten, sind die Plots im interaktiven Fenster automatisch interaktiv.
Damit Matplotlib-Plots interaktiv sind, führen Sie vor dem Plotten %matplotlib widget einmalig aus.


VS Code für R

Erstellen Sie eine neue Textdatei und speichern Sie sie mit der Endung .r.
Erstellen Sie Sections # %% mit Code.
Führen Sie die Sections mit Shift+Enter oder Ctrl+Enter aus. Plots öffnen sich automatisch und Ausgaben werden im Terminal gezeigt.