dclong/docker-jupyterlab 镜像文档

镜像概述

本镜像为基于Python 3环境的JupyterLab容器化部署方案，旨在提供开箱即用的交互式开发环境。JupyterLab作为Jupyter项目的下一代用户界面，整合了笔记本、终端、文本编辑器、文件浏览器等组件，支持多种编程语言（以Python 3为核心），适用于数据分析、代码开发、教学演示等场景。

核心功能和特性

• 完整JupyterLab环境：包含最新稳定版JupyterLab，支持多标签页、分屏操作等多文档界面特性
• Python 3支持：内置Python 3运行环境，预装常用科学计算库（如NumPy、Pandas等，具体依赖以GitHub源码为准）
• 集成工具链：包含终端模拟器、文件管理器、文本编辑器等开发必备工具
• 容器化优势：环境隔离、部署便捷，无需手动配置系统依赖
• 可扩展性：支持通过pip安装额外Python包，或通过Dockerfile定制镜像

使用场景和适用范围

• 数据分析与可视化：适用于数据科学家进行数据清洗、分析及结果可视化
• 机器学*开发**：提供交互式环境，便于模型调试和实验
• 教学与培训：快速搭建统一的编程教学环境，避免环境配置差异
• 快速原型开发：无需本地安装依赖，直接启动容器即可开始编码
• 团队协作：通过容器化确保团队成员使用一致的开发环境

使用方法和配置说明

快速启动

通过以下命令快速启动JupyterLab容器：

docker run -d -p 8888:8888 --name jupyterlab dclong/docker-jupyterlab

启动后，访问 http://localhost:8888 即可打开JupyterLab界面。首次登录需输入容器启动日志中的token（可通过 docker logs jupyterlab 查看）。

持久化数据

为避免容器重启后数据丢失，建议挂载本地目录作为数据卷：

docker run -d -p 8888:8888 -v /本地目录:/home/jovyan/work --name jupyterlab dclong/docker-jupyterlab

其中 /本地目录 为本地需挂载的文件夹路径，容器内对应路径为 /home/jovyan/work（JupyterLab默认工作目录）。

环境变量配置

可通过环境变量自定义JupyterLab配置，常用变量包括：

• JUPYTER_TOKEN：设置登录token（替代自动生成的随机token）
• JUPYTER_PASSWORD：设置登录密码（需为哈希值，可通过 jupyter server password 生成）
• NB_UID/NB_GID：指定容器内用户ID和组ID，解决文件权限问题

示例（设置自定义token）：

docker run -d -p 8888:8888 -e JUPYTER_TOKEN=mysecret token --name jupyterlab dclong/docker-jupyterlab

参考链接

完整配置细节及更新日志，请参考项目GitHub仓库：
dclong/docker-jupyterlab