jupyter notebook/labs 的代码是否有真正的配置？

Question

所以我有一个 jupyterhub-esk 安装，我正在旋转运行 jupyter lab 或 jupyter notebooks 的容器（取决于用户的选择）。启动时，容器基本上会执行 git clone，使我能够选择我的一个 git 存储库并在几分钟内启动一个工作的 jupyterlab 环境，其中包含所有内容。

直到最近，我的 dockerfile 中有一个很大的预安装库列表，随着我对各种项目的添加需求而增长。然而，这一切都变得相当难以管理，构建的 docker 映像接近 4GB（哎呀！）。

我决定采用配置即代码的方法 - 每个 git 存储库都将在根目录下拥有自己的 environment.yaml（这是conda env），它将在运行时安装和激活容器旋转起来。每个 repo 都有责任“了解”其要求。这将权衡容器大小的启动时间，并且在我专门构建的图像之外使事情更具可重复性！

但是我遇到了以下问题：

• 我的大多数笔记本都需要一个或另一个插件（gmaps/widgets/etc）
• jupyter 实验室的插件对实验室的特定版本非常敏感（配置即代码的主要候选者）
• 通过environment.yaml可以正常安装插件，但默认无法激活！
• 这意味着每次我启动 jupyter 环境时，都会有大约 5 分钟的时间来搞乱更多的配置！！更糟糕的是，这个项目的整个想法是让我可以将链接发送给不“知情”的人 - 他们可以在其中配置包含我的笔记本的环境，并在几分钟内准备好使用。

是否有一个简单的配置即代码解决方案，它可以同时执行 python/conda 包和 jupyter 扩展？ 我知道这两者在某些方面是正交的（您可以交换 conda env，但您的扩展是您的内核会话的属性）

我已经想到了以下两种次优的解决方案：

1. Environment.yaml 和 startup.sh

我不喜欢这个，它确实解决了这个问题，但它不是一个干净的方法。从公共 git repo 运行任何旧的 shell 脚本总是一个坏主意（安全性）。此外，了解 shell 脚本的人与使用笔记本的人不同，这使得共享此解决方案变得更加困难。

1. 很好的 ipython 魔法

import sys
!jupyter nbextension enable xyz...
sys._exit(00)

再次，不是最大的粉丝，这会杀死笔记本中的“运行所有单元”操作，而且感觉非常笨重。

人们的想法和建议将不胜感激！

Answer 1

在 GitHub 的 official repository 中有一些现成的 Jupyter Notebook Docker 镜像，如果你错过了，我建议你看看它们来解决你的问题。

AFAIK，在自动配置 Jupyter Notebooks 方面有一些工作要做，例如 here，它自己解决了一个安装所有必需组件的 bash 脚本。