Jupyter Notebook 数据分析：NAS 上 Docker 部署，手机也能看结果

项目介绍

Jupyter Notebook 是一个开源的交互式笔记本：代码写在一个个格子里，点运行，输出就贴在格子下面。它最早是给数据分析和教学用的，现在也常被拿来当随手算数、整理表格、画图的小工具。

一个笔记本文件里同时存着代码、说明文字和运行结果，发给别人，对方打开就能看到你是怎么算的，而不是只拿到一张截图。官方镜像 jupyter/base-notebook 里带着 Python 3、JupyterLab 和经典的 Notebook 界面，浏览器打开就能用，本机不用装 Python。

项目地址：点我跳转

部署安装

只要能跑 Docker 的 NAS 都能装，下面用飞牛 NAS 演示：先用 帕斯内网穿透 拿到一个公网地址，再把 Jupyter 用 Docker Compose 装起来。装好以后，笔记本和数据都留在 NAS 上，电脑、手机打开浏览器就能接着算。

一、先用帕斯内网穿透拿到公网地址

飞牛的「应用中心」里搜 PassNAT，装上这个穿透插件，打开它，点「创建隧道」。隧道名字随便起（不超过 12 个字符），接入节点和传输协议留默认，本地 IP 留默认的 127.0.0.1，本地端口填 8888——也就是下面编排里冒号左边的端口。

建好之后点开这条隧道，按一下电源，状态变成运行中，详情里就能看到分配好的公网地址（形如 IP:端口），先记下来。

不是飞牛的系统，PassNAT 文档的「连接使用」里有其他系统的连接教程：点我跳转。

二、新建 Compose 项目

打开飞牛的「Docker」应用，切到「Compose」标签，点右上角的新增项目。项目名称填 jupyter，路径在「我的文件」下面挑一个空文件夹，没有就当场新建一个。来源选「创建 docker-compose.yml」，把下面这段整个贴进去：

1services:
2  jupyter:
3    image: jupyter/base-notebook:latest
4    container_name: jupyter
5    restart: unless-stopped
6    ports:
7      - "8888:8888"
8    environment:
9      - JUPYTER_TOKEN=换成一串自己的口令
10      - NB_UID=1000
11      - NB_GID=100
12    volumes:
13      - jupyter_work:/home/jovyan/work
14
15volumes:
16  jupyter_work:
Copy

整段编排里只有一处要改：

JUPYTER_TOKEN：换成你自己的一长串口令，字母数字混着来。它会变成打开笔记本时要求输入的那串口令，别用 123456 或者项目名这种一眼能猜到的。装好之后想改它，改这里再重启项目就行，已经打开的浏览器需要重新输入一次。

端口 8888 被占用的话，把冒号左边的数字换一个，隧道里的本地端口也跟着改。勾上「创建项目后立即启动」，镜像下完（约 1 GB）就起来了，日志里出现 “Jupyter Server … is running at” 就可以访问了。

笔记本和 CSV 都在 work 目录里，挂在具名卷 jupyter_work 上：重建容器、升级镜像，文件都还在。备份这个卷就够了。

三、第一次打开：输入口令进 JupyterLab

用公网地址打开，会先看到一个要求输入口令的页面。把编排里 JUPYTER_TOKEN 填的那串贴进去，点登录，就进到 JupyterLab。

左边是文件栏，当前在 work 目录；右边是主工作区，可以新建 Notebook、打开已有文件，也可以开一个终端。登录状态会记在浏览器里，下次打开同一个地址不用再输一遍；换一台设备、换一个浏览器才需要重新输入。

四、把分析跑起来

把手机导出的数据整理成 CSV，放进 work 目录（JupyterLab 文件栏上方有上传按钮，也可以直接拖进去）。然后新建一个 Notebook，写上读文件、按周汇总的代码，按 Shift + Enter 一格一格运行。

每个格子下面会立刻显示输出：print 出来的文字、生成的表格、画出来的图，都跟着代码一起存进这个 .ipynb 文件。关掉浏览器、过几天再打开，上次的运行结果还在，不用从头再跑。

关于依赖库： base-notebook 是精简镜像，只带 Python 标准库和 Jupyter 本身，没有预装 pandas、numpy、matplotlib。读 CSV、算总数、用 HTML 画一个条形表格，标准库的 csv、collections 加上 IPython.display 就够了，装完就能跑。确实需要 pandas 的，在 Notebook 里执行 pip install pandas 即可，但容器重建后要重装，建议另做一个自己的镜像。

五、手机看结果

同一个公网地址，手机浏览器打开，输入口令，进到同一个 work 目录，点开笔记本就能看上次跑出来的表格和数字。也可以直接在手机上改一行代码再运行，结果马上刷新。

不用在手机上装 Python，也不用把文件传来传去：算的东西一直在 NAS 上，浏览器只是个窗口。

几点说明

数据在哪。 所有笔记本、CSV 和其他文件都在 jupyter_work 卷里，容器里的路径是 /home/jovyan/work。想搬到别的机器，把这个卷导出来带走。

升级。 镜像标签用的是 latest，升级前先备份 jupyter_work 卷，再到 Docker 里重新拉取镜像、重启项目。个人文件在卷里，不受镜像升级影响。

明文 HTTP 访问。 内网穿透给的是 http 地址，Jupyter 本身不需要 HTTPS 才能用；但它能执行任意 Python 代码，等于一台可以远程操作的机器，口令要设得够长，公网地址别到处发，用完可以在插件里把隧道关掉。

资源占用。 空载时内存占用不高，跑大一点的数据分析时才会吃内存；在 NAS 上同时跑别的服务，建议先看一眼剩余内存再开大任务。