优点：
- 支持的格式很多，Markdown，Latex等都支持，还有很方便的快捷键。
- 可以将代码可视化分享给其他人，From notebook to slides
- 像一张草稿纸，可以一边通过它来进行你的思考探索过程，交互式的进行，每一步都能看到结果，也很方便查看之前的结果。
于本人博客：http://feiyang.li/，点击左边的python在线编译试，密码是我的名字。我把《利用Python进行数据挖掘》的所有数据集和代码都放到了服务器里边2333333
本地安装Jupyter
推荐先安装python科学计算包ANACONDA点击进入官网下载，按要求下载安装完成之后。期间会有一步提示是否加入Path，勾选加入环境变量。如果但是没有勾选，对于win事后可以手动添加环境变量。对于linux，使用export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH进行添加。
anaconda安装完后，对于win10用户，可以看到已经成功安装Jupyter Notebook，点击即可打开食用~
点击之后，默认直接打开浏览器localhost:8888
用命令行也可以打开此页面，并且在打开的页面会形成.ipynb文件
线上部署 Jupyter Notebook
在本地部署好了之后，其实给了我一些灵感，既然可以在浏览器运行。那么其实部署在服务器上也是可以的，大家如果看过我看过我之前的文章，就知道我对vps很感兴趣。其实在本地看到的那个localhost:8888，完全可以在外网也可以访问，只需要稍微加以设置即可。
首先要申请虚拟机
这里推荐腾讯云或者DO，通过本链接注册送$10。然后再加上github的学生优惠包，可以很便宜哦。设置好之后，使用SSH连接上服务器。
服务器下载Anaconda
- 如果选择国内服务器，推荐清华Anaconda 镜像，点击进入，选择与自己服务器相符的版本。
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda-2.3.0-Linux-x86_64.sh - 如果选择国外服务器，使用代码
wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh
本来想推荐科大源的，但是科大源实在是烂泥扶不上墙，目前清华源是国内比较好的了。
安装Anaconda
sudo bash Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh
Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh这个地方，输入自己下载的文件名称，其实只要写前几个字母，然后敲Tab，就可以自动补全了。
安装好时候输入conda --v检查一下，如果输出为conda的版本则正常。
如果输出conda: command not found，出现这种情况的原因是conda没有在path添加，使用export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH 添加即可。
打开Ipython ,设置密码
设置过程中要设置用于远程登录的密码，把生成的密文‘sha:ce…’复制下来
In [1]: from IPython.lib import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:7467b73*************************3003b****'
生成配置文件
终端输入：
jupyter notebook --generate-config
这个时候在当前目录会生成一个.jupyter的隐藏文件夹，修改文件内的jupyter_notebook_config.py
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
关于vim的常用功能：按a在光标所在位置插入内容（进入编辑模式），Esc退出编辑模式，连续按两下z，保存并退出。
将如下内容直接复制进jupyter_notebook_config.py内即可
c.NotebookApp.ip='*' # 就是设置所有ip皆可访问
c.NotebookApp.password = u'sha:ce...刚才复制的那个密文'
c.NotebookApp.open_browser = False # 禁止自动打开浏览器
c.NotebookApp.port =8888 #随便指定一个端口
启动jupyter notebook
jupyter notebook
此时应该可以直接从本地浏览器直接访问http://address_of_remote:8888就可以看到jupyter的登陆界面。
如果希望不要在退出SSH命令行的时候，同时也停止jupyter notebook服务，推荐**nohup **，之前写过篇博客解释过nohup的作用
在线python编译器就搭建好了，是不是很洋气~
