开发一个多用户的基于云服务器的开发指南。

首先搭建云服务器

服务器要求：
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 18.04 LTS
Release: 18.04

在服务器上安装jupyterhub

参考链接：
https://blog.csdn.net/sela0708/article/details/72846334
https://blog.51cto.com/m51cto/2370679
https://cloud.tencent.com/developer/article/1405735
https://www.cnblogs.com/xieldy/p/11664476.html
https://www.jianshu.com/p/0285feaa2ba2
官方教程
http://tljh.jupyter.org/en/latest/install/custom-server.html
这个官方教程很简单但我在家里没安装成功，在学校可以安装成功。

这个阿里云平台上安装成功的步骤：
安装步骤：

1. 安装软件：

sudo apt-get -y install git gcc g++ make openssl libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev python-dev libmysqlclient-dev

2. 使用root权限进行下列操作

sudo passwd root

su root

4. 安装pyenv

cd /opt

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git pyenv

这里git clone慢的话可以利用码云来进行下载但可能依赖的一些子模块也需要下载，我也没搞懂这个
5. 用vim打开~/.bashrc后

vim ~/.bashrc

添加如下的配置

export PYENV_ROOT="/opt/pyenv"
if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then
    export PATH=${
    PYENV_ROOT}/bin:$PATH
    eval "$(pyenv init -)"
fi

6. 读取新添加的配置

source ~/.bashrc

8. 通过pyenv来安装anaconda（先手动从清华anaconda源下载anaconda-5.3.0的安装包，然后放入pyenv的根目录（上面配置过）/opt/pyenv，这样pyenv install就会自动识别到已经下载的安装包开始安装）

cd /opt/pyenv

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

这里pyenv安装很慢需要
在pyenv里创建cache文件夹

mkdir cache

cd /opt/pyenv/cache

pyenv install anaconda3-5.3.0

pyenv global anaconda3-5.3.0

9. 利用conda安装jupyterhub和它使用的notebook
   首先将conda切换为清华源

vim ~/.condarc

将内容修改为

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

开始安装：

cd /opt/pyenv

conda install -v -c conda-forge jupyterhub

conda install -c conda-forge jupyterhub

conda install -v notebook

11. 生成jupyter的配置文件

mkdir /etc/jupyterhub
cd /etc/jupyterhub
jupyterhub --generate-config

13. jupyter的启动配置

echo jupyterhub -f /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py > jupyterhub.sh 

echo su -l root /etc/jupyterhub/jupyterhub.sh \& >> /etc/rc.local

14. 配置jupyterhub用户
    首先要在linux平台上创建用户

adduser 用户名

编辑 /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py这个文件

vim /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py

将下面内容添加进这个文件

c.Authenticator.admin_users = {
    '第一位管理员用户名','第二位管理员用户名'}
c.LocalAuthenticator.create_system_users=True

16. 读取配置文件启动jupyterhub

jupyterhub -f  /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py

若想关闭服务器运用ctrl+c关闭jupyterhub服务器
若想断开远程登录的时候服务器依然可以运行可以用下面命令打开jupyterhub服务器

nohup jupyterhub -f  /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py > jupyterhub.log &

接下来通过网址就可以访问jupyterhub界面了,若不能出现界面说明安装失败
http://ip地址:8000/hub/login

至于根据端口8000，8001关掉进程可以用下面代码
1.查看该端口的占用情况

lsof -i:端口号

2.关闭进程

kill PID

修改所有的网页界面

替换两个文件夹里的内容

1. 首先将/opt/pyenv/versions/anaconda3-5.3.0/share/jupyterhub/
   里原有的static和templates两个文件夹删去，用替换文件里1登录界面那块的界面替换里的两个文件夹进行替代
2. 其次将/opt/pyenv/versions/anaconda3-5.3.0/lib/python3.7/site-packages/notebook/
   里原有的static和templates两个文件夹删去，用替换文件里2代码编写那块的界面替换里的两个文件夹进行替代

将现有机器学习文件夹整个复制到用户/home/用户名/目录下。即可运行现有的机器学习代码