Update sistemi di casa

Istruzione per l’aggiornamento.

Aggiornamento wiki.js

Aprire la console di proxmox dove è hostata la macchina wiki.

prima di fare queste operazioni conviene fare backup del db

cp /opt/wikijs/data/wiki.db /opt/wikijs/data/wiki.db.backup

Quindi i comandi sono:

pcd enter 220
cd /opt/wikijs
docker compose pull
docker compose up -d

Aggiornamento Nginx

Aprire la console di proxmox dove è hostata la macchina nginx.

prima di fare queste operazioni conviene fare backup del db

cp -r /opt/npm /opt/npm_backup

Quindi i comandi sono:

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Pagina 2: Architettura Interna e Kernel

📄 Pagina 2: Architettura Interna e Kernel

Percorso: /programmazione/python/jupyter/architettura

⚙️ Architettura Tecnica: Kernel e Protocollo ZeroMQ

Focus: Come il codice viene trasmesso, eseguito e restituito.

::: info L’architettura di Jupyter è completamente disaccoppiata. L’interfaccia (VS Code o Browser) non sa “nulla” di come si esegue il codice; delega tutto a un processo separato chiamato Kernel. :::

🧠 1. Il Kernel: Il Motore di Esecuzione

Il Kernel è un processo separato che esegue il codice dell’utente.

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Pagina 1: L'Ecosistema Jupyter

📄 Pagina 1: L’Ecosistema Jupyter

Percorso: /programmazione/python/jupyter/ecosistema

# 🌐 L'Ecosistema Jupyter: Lab, Hub e Dashboard
> **Focus:** Distribuzione, scalabilità e trasformazione dei notebook in applicazioni.

::: info
Mentre il Notebook classico è l'unità base, l'ecosistema Jupyter offre strumenti per gestire interi team di lavoro (Hub), interfacce avanzate (Lab) e la pubblicazione di risultati (Dashboards).
:::

## 🧪 1. JupyterLab: L'IDE del Futuro
JupyterLab è l'interfaccia web di nuova generazione che sostituisce il vecchio "Jupyter Notebook".
*   **Modularità:** Permette di affiancare notebook, terminali, file browser e visualizzatori di immagini in un'unica tab.
*   **Extensions:** Supporta plugin per Git, debugger visuali e integrazione con database SQL.
*   **Uso Consigliato:** Quando la sperimentazione richiede la gestione di più file contemporaneamente.

## 👥 2. JupyterHub: Calcolo Multi-Utente
Se hai un server (come il tuo **Proxmox**), JupyterHub è lo strumento per centralizzare le risorse.
*   **Architettura:** Un server centrale autentica gli utenti e lancia istanze Jupyter isolate (spesso dentro container Docker).
*   **Scalabilità:** Permette a più persone di usare la potenza di calcolo di un server remoto senza installare nulla localmente.

## 📊 3. Dallo Script alla Dashboard (Voilà)
Uno dei limiti dei notebook è mostrare troppo codice agli utenti non tecnici.
*   **Voilà:** Trasforma un file `.ipynb` in un'applicazione web stand-alone, nascondendo le celle di codice e visualizzando solo gli output (grafici, tabelle, widget).
*   **IPyWidgets:** Permette di inserire slider e bottoni per creare interfacce di controllo interattive.

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## 📈 Confronto degli Strumenti

| Strumento | Target | Caso d'Uso Principale |
| :--- | :--- | :--- |
| **Notebook** | Individuale | Prototipazione rapida e appunti tecnici. |
| **JupyterLab** | Power User | Sviluppo di librerie e analisi dati complessa. |
| **JupyterHub** | Team/Lab | Condivisione di GPU e risorse server. |
| **Voilà** | End-User | Presentazione di report e dashboard aziendali. |

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Tags: #JupyterLab #JupyterHub #Dashboards #Voila*
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Project Jupyter: The Standard for Interactive Computing

Setup completo: Wiki.js → Blog Hugo auto-contenuto (ottimizzato per risorse limitate)

Blog della Wiki di GeppettoBarbuto

4. Esempi Pratici & Lab