写这篇博客的目的，大概是身边很多人都认为
Jupyter Notebook
是 Python 专属的，但其实 Jupyter 是支持很多其他
kernel
的，在学习一门新的语言、或是对于一些新的语言特性不确定的时候，用 Jupyter 来测试会十分方便，尤其是对于像 C++、Go、Rust 这种编译型语言。
部署流程
出于安全性考虑，请不要使用 root 用户运行 Jupyter，因为 Jupyter 默认是开启 Terminal 的，即使关掉，通过编程语言的接口，也可以直接对系统进行操作。该流程在容器中部署，同时用非 root 用户运行，提供了一定的安全保障。
Dockerfile
下面的 Dockerfile 会装 C++, Go, Rust 这 3 个 kernel，可以参考官方
wiki
装其他 kernel。如果 Host 系统不是 x86_64 架构的，Miniconda 和 Go 需要下载对应架构的 release（可能会踩一些坑 🤣）。
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| FROM debian:bullseye-slim
ARG USER=notebook
ARG HOME=/home/${USER}
RUN adduser --disabled-password --gecos "" --home ${HOME} ${USER}
RUN apt-get update && export DEBIAN_FRONTEND=noninteractive && \
apt-get install -y --no-install-recommends ca-certificates curl wget cmake build-essential && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
USER ${USER}
# install miniconda
ENV PATH=${HOME}/miniconda3/bin:${PATH}
RUN cd ${HOME} && \
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b && \
rm -f Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# install jupyter
RUN conda install -y jupyter
# install C++ kernel
RUN conda install -y xeus-cling -c conda-forge
# clean conda cache
RUN conda clean --all
# install go kernel
ENV PATH=${HOME}/go/bin:${PATH}
RUN wget -qO- https://go.dev/dl/go1.19.linux-amd64.tar.gz | tar zxvf - -C ${HOME}
RUN go install github.com/gopherdata/gophernotes@v0.7.5 && \
mkdir -p ${HOME}/.local/share/jupyter/kernels/gophernotes && \
cd ${HOME}/.local/share/jupyter/kernels/gophernotes && \
cp "$(go env GOPATH)"/pkg/mod/github.com/gopherdata/gophernotes@v0.7.5/kernel/* ./ && \
chmod +w kernel.json && \
sed "s|gophernotes|$(go env GOPATH)/bin/gophernotes|" < kernel.json.in > kernel.json
# install rust kernel
ENV PATH=${HOME}/.cargo/bin:${PATH}
RUN cd ${HOME} && \
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs > rustup-init.sh && \
bash rustup-init.sh -y && \
rm -f rustup-init.sh
RUN rustup component add rust-src && \
cargo install evcxr_jupyter && \
evcxr_jupyter --install
RUN mkdir -p ${HOME}/notebook
WORKDIR ${HOME}/notebook
ENTRYPOINT [ "jupyter", "notebook", "--ip='*'", "--port=8888" ]
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构建 docker 镜像
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| docker build -t notebook .
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运行容器
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| docker run -d -p 8888:8888 --restart always --name notebook notebook
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设置访问密码
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| docker exec -it notebook jupyter notebook password
|
重启容器
1
| docker restart notebook
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