📚 Como rodar o Jupyter Notebook via Docker

Como rodar o Jupyter Notebook via Docker

O Jupyter Notebook é uma ferramenta essencial para análise de dados, ciência de dados e desenvolvimento de projetos técnicos. Ele permite executar código interativo, visualizar resultados e documentar processos em um único ambiente. No entanto, para usar o Jupyter de forma eficiente e isolada, é comum recorrer ao Docker, que oferece portabilidade e simplicidade na configuração.

Mas antes de começar, é necessário instalar o Docker no seu sistema operacional. Veja como fazer isso:
👉 Guia para instalar o Docker no Linux (Ubuntu/centOS)

🌳 Passo 1: Instale o Docker

Se você ainda não tem o Docker instalado, siga o tutorial acima para configurar o ambiente. O Docker é necessário para rodar containers, como o Jupyter, de forma isolada e sem conflitos de dependências.


🖥️ Passo 2: Execute o Jupyter Notebook via Docker

Abra o terminal e execute o seguinte comando:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
docker run -p 8888:8888 -v $(pwd):/home/jupyter --name jupyter-notebook jupyter/base-notebook
docker run -p 8888:8888 -v $(pwd):/home/jupyter --name jupyter-notebook jupyter/base-notebook
docker run -p 8888:8888 -v $(pwd):/home/jupyter --name jupyter-notebook jupyter/base-notebook
Explicação dos parâmetros:
  • -p 8888:8888: Mapeia a porta 8888 do Docker para a porta 8888 do seu computador.
  • -v $(pwd):/home/jupyter: Monta o diretório atual no container para salvar notebooks.
  • --name jupyter-notebook: Define um nome para o container (opcional).
  • jupyter/jupyter-notebook: Imagem oficial do Jupyter no Docker Hub.
🧱 Passo 3: Usando Docker Compose

Se você precisar de um ambiente mais complexo, ou gerar um pipeline se estiver usando alguma automação, utilize o Docker Compose. Crie um arquivo docker-compose.yml com o seguinte conteúdo:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
version: '3'
services:
jupyter:
image: jupyter/base-notebook
ports:
- "8888:8888"
volumes:
- ./notebooks:/home/jupyter
environment:
- JUPYTER_TOKEN=seutokenaqui
version: '3' services: jupyter: image: jupyter/base-notebook ports: - "8888:8888" volumes: - ./notebooks:/home/jupyter environment: - JUPYTER_TOKEN=seutokenaqui
version: '3'  
services:  
  jupyter:  
    image: jupyter/base-notebook  
    ports:  
      - "8888:8888"  
    volumes:  
      - ./notebooks:/home/jupyter  
    environment:  
      - JUPYTER_TOKEN=seutokenaqui

Inicie o ambiente com:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
docker-compose up -d
docker-compose up -d
docker-compose up -d
Passo 4: Parar o Container

Caso seja necessário, você pore parar o container e economizar recursos em sua maquina. Para isso, use o comando:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
docker stop jupyter-notebook
docker stop jupyter-notebook
docker stop jupyter-notebook

e caso tenha utilizado o Docker Compose, use o comando:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
docker-compose down
docker-compose down
docker-compose down
🖥️ Passo 5: Acesse o Jupyter Notebook

Após o comando, o Docker exibirá uma URL como:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
http://127.0.0.1:8888/?token=abc123...
http://127.0.0.1:8888/?token=abc123...
http://127.0.0.1:8888/?token=abc123...

Cole essa URL no navegador e acesse o Jupyter Notebook.

  • Token de segurança: Use o token exibido para autenticar (não o deixe em branco).

✨ Benefícios de Usar o Docker com Jupyter

  • Isolamento de dependências 🧰: Evita conflitos com bibliotecas instaladas no sistema.
  • Portabilidade 🌍: O mesmo ambiente funciona em qualquer sistema operacional.
  • Rapidez ⏱️: Não precisa instalar o Jupyter manualmente.

🚀 Conclusão

Rodar o Jupyter via Docker é uma forma rápida e eficiente de criar um ambiente de trabalho para análise de dados. Com o Docker instalado e configurado, você pode aproveitar todas as funcionalidades do Jupyter sem preocupações com configurações ou dependências.

Deseja aprender a usar o Jupyter com Python, Pandas ou Machine Learning? 😊

Vejas nossos outros artigos e seja pro!