其实，不只是iPad，手机也可以。
痛点
我组织过几次线下编程工作坊，带着同学们用Python处理数据科学问题。
其中最让人头疼的，就是运行环境的安装。
实事求是地讲，参加工作坊之前，我已经做了认真准备。
例如集成环境，选用了对用户很友好的Anaconda。
代码在我的Macbook电脑上跑，没有问题。还拿到学生的Windows 7上跑，也没有问题。这才上传到了Github。
在我的文章里，我也提前把安装软件包的说明写得非常详细。
但是，现场遇见的情况，依然五花八门。
有的是操作系统。例如你可能用Windows 10，我确实没用过。拿着Surface端详，连Anaconda运行文件夹都不知道在哪儿。
有的是编码。不同操作系统，有的默认中文编码是UTF-8，有的是GBK。这样同样的一段中文文本，我这里一切正常，你那里就是乱码。
有的是套件路径。来参加工作坊前，你可能看过我一些教程，并安装了 Python 2.7 版本 Anaconda。来到现场，一看需要 Python 3.6 版本，你就又安装了一份。结果执行起来，你根本分不清运行的 Python, pip 来自哪一个套件，更搞不清楚软件包究竟安装到哪里去了。
还有的，甚至是网络拥塞问题。因为有时需要现场调用体积庞大的软件包，几十台电脑“预备——齐”一起争抢有限的Wifi带宽，后果可想而知。
痛定思痛，我决定改变一下现状。
只提供基础源代码，对于许多新手同学来说，是不够的。
我得给你提供一个直接可以运行的环境。
这不是录一段视频给你播放那样简单，你需要即时获得运行结果的反馈。在此基础上，你还得可以修改代码，对比执行的差别。
这个事儿可能吗？
我研究了一下，确认没问题。
只要你的设备上有个现代化浏览器（包括但不限于Google Chrome, Firefox, Safari和Microsoft Edge等）就行。
IE 8.0？那个不行，赶紧升级吧！
读到这里，你应该想明白了。别说你用Windows 10，你就是用iPad，都能运行代码。
尝试
请你打开浏览器，输入这个链接（http://t.cn/R35fElv）。
看看会发生什么？
一开始会有个启动界面出来。请你稍等10几秒钟。
然后，你就能看到熟悉的Python代码运行界面了。
这个界面来自 Jupyter Lab。
你可以将它理解为 Jupyter Notebook 的增强版，它具备以下特征：
- 代码单元直接鼠标拖动；
- 一个浏览器标签，可打开多个Notebook，而且分别使用不同的Kernel；
- 提供实时渲染的Markdown编辑器；
- 完整的文件浏览器；
- CSV数据文件快速浏览
- ……
图中左侧分栏，是工作目录下的全部文件。
右侧打开的，是咱们要使用的ipynb文件。
为了证明这不是逗你玩儿，请你点击右侧代码上方工具栏的运行按钮。
点击一下，就会运行出当前所在代码单元的结果。
不断点击下来，你可以看见，结果都被正常渲染。
连图像也能正常显示。
甚至连下面这种需要一定运算量的可视化结果，都没问题。
为了证明这不是魔术，你可以在新的单元格，写一行输出语句。
就让Python输出你的名字吧。
假如你叫 Chuck，就这样写：
print("Hello, Chuck!")
把它替换成你自己的姓名，看看输出结果是否正确？
其实，又何止是iPad而已？
你如果足够孜(sang)孜(xin)以(bing)求(kuang)，手机其实也是可以的。
就像这样。
流程
下面我给你讲讲，这种效果是怎么做出来的。
我们需要用到一款工具，叫做 mybinder 。它可以帮助我们，把 github 上的某个代码仓库（repo），转换成为一个可运行的环境。许许多多的人同时在线使用，也不相冲突。
我们先来看看，怎么准备一个可供 mybinder 顺利转换的代码仓库。
我为你提供的样例在这里（http://t.cn/R35MEqk）：
其中，你需要注意以下3个文件：
demo.ipynbenvironment.ymlpostBuild
其中demo.ipynb就是你在上一节看到的包含源代码的Jupyter Notebook文件。你需要首先在本地安装相关软件包，并且运行测试通过。
environment.yml文件非常重要，它来告诉 mybinder ，需要该如何为你的代码运行准备环境。
我们打开看看该文件的内容：
dependencies:
- python=3
- pip:
- spacy
- ipykernel
- scipy
- numpy
- scikit-learn
- matplotlib
- pandas
- thinc
该文件首先告诉 mybinder ，你的 Python 版本。我们这里采用的是 3.6 。所以只需要指定 python=3 即可。
然后这个文件说明需要使用 pip 工具安装哪些软件包。我们需要把所有依赖的安装包都罗列出来。
这就是之前，我总在教程里给你说明的那些准备步骤。
但是这还没有完，因为 mybinder 只是为你安装好了一些软件依赖。
这里还有两个步骤需要处理：
- 为了分析语义，我们需要预训练的模型，这需要 mybinder 为我们下载好。
- Jupyter Notebook打开后，该使用的 kernel 名称为 wangshuyi ，这个 kernel 目前还没有在 Jupyter 里面注册。
为了完成上述两个步骤，你就需要准备postBuild文件。
它的内容如下：
python -m spacy download en
python -m spacy download en_core_web_lg
python -m ipykernel install --user --name=wangshuyi
好了，至此你的准备工作就算结束了。
打开 mybinder 的网址（https://mybinder.org/）。
在 “GitHub repo or URL” 一栏，填写我们的 github 代码仓库链接，即
https://github.com/wshuyi/demo-spacy-text-processing
我们希望一进入界面，就自动打开 demo.ipynb ，因此需要在“Path to a notebook file (optional)”一栏填写demo.ipynb 。
这时，你会发现“Copy the URL below and share your Binder with others:”一栏中，出现了你的代码运行环境网址。
点击右侧的“复制”按钮保存到你的记事本里面。将来找到你的运行环境，全靠它了。
保存地址后，点击“Launch”按钮。
根据你的依赖安装包数量等因素，你需要等待的时间不一。但是只有构建的时候，需要花一些时间。
以后每一次执行，就会非常快了。
构建完毕后， mybinder 会自动为我们开启对应的运行环境。
但是你会发现，不对啊！
老师你刚才展示的，不是高级版的 Jupyter Lab 吗？怎么又变成了 Jupyter Notebook 了？
我也想要高级版！
别着急。
看看你目前的链接地址：
https://mybinder.org/v2/gh/wshuyi/demo-spacy-text-processing/master?filepath=demo.ipynb
你只需要做个小小的调整，将其中的：
?filepath=
替换为：
?urlpath=lab/tree/
替换后的链接为：
https://mybinder.org/v2/gh/wshuyi/demo-spacy-text-processing/master?urlpath=lab/tree/demo.ipynb
把它输入到浏览器，看看出来的结果：
这下没问题了吧？
原理
你是不是觉得，mybinder 很黑科技？
其实，也不算。
它只是把之前的几项技术，链接了起来。
我们看看 mybinder 的说明：
可以看到，其中最为关键的技术，是用了 docker 。
Docker 是个什么东西呢？
简单来说，Docker 就是为了不同平台上，都能够顺利执行同一份代码的保障工具。
你有些犹疑，这说的不是 Java 吗？
没错，Java 的宣传口号，就是一次编码，各处运行。
它利用虚拟机，来保障这种能力。
但是，如果你经常使用 Java 开发出来的工具，就应该了解痛点有哪些了。
上图中，左侧是虚拟机，右侧是Docker。
Docker 不但效率上要强过 Java 虚拟机，而且它支持的编程语言也不仅仅是一种。
至于其他好处，咱们就不展开了。否则听起来跟广告差不多。
但其实，即便是把 github 代码仓库转换为 docker 镜像（image），也不是 mybinder 来做的。
它调用的，是另外的一个工具，叫做 repo2docker（https://github.com/jupyter/repo2docker） 。
至于你的浏览器能够执行 Python 代码，那是因为 Jupyter Notebook （或者Lab）本来就是建立在“浏览器/服务器”（Browser / Server, B/S）结构上。
看看你本地执行这个语句：
jupyter notebook
会出现什么？
对，它开启了一个服务器，然后打开你的浏览器，跟这个服务器通讯。
Jupyter 的这种功能，本身就让它的扩展极为方便。
因为服务器摆在你的笔记本上，还是摆在另一个大洲的机房，对你执行代码来说，是没有实质区别的。
小结
总结一下，本文为你讲述了以下内容：
- 如何利用 mybinder ，把一个 github repo 一键转换成 Jupyter Lab 运行环境；
- 如何在各种不同操作系统的浏览器上，运行该环境，编写、执行与修改代码；
- mybinder 转换 github repo 背后的基本原理。
我希望你能想到的，不仅仅是这点儿简单的用途。
提几个问题给你，作为思考题。
- 如果代码执行都在云端完成，教学实验室机房还有没有必要预装一大堆软件，且不定期更新维护？
- 练习、作业、考试有没有可能通过这种方式，直接远程进行，并且自动化评分？
- 既然应用的技术都是开源的，你有没有可能利用这些开源工具创业，例如提供深度学习环境，租赁给科研机构与小企业？
延伸阅读
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