先给你吃个定心丸：完全可行！Jupyter生态本身就支持多用户访问和交互式运行依赖标准输入的脚本，不过需要做一些针对性配置来保证安全性和用户体验，下面给你一步步拆解：

一、具体实现步骤 #

1. 用JupyterHub搞定多用户管理 #

如果要给多个用户提供访问，直接用原生Jupyter Notebook单用户模式肯定不够，推荐用JupyterHub——这是官方专门为多用户场景打造的部署工具，能帮你处理用户登录、资源隔离、环境管理这些麻烦事。
安装也很简单：

# 安装JupyterHub和依赖的代理工具
pip install jupyterhub
npm install -g configurable-http-proxy

启动后，用户只要在浏览器里输入你的服务器IP+8000端口（默认端口），就能用你配置的认证方式（本地账户、LDAP、OAuth都支持）登录自己的Notebook环境。

2. 让脚本支持标准输入 #

Jupyter的代码单元格天然支持input()函数——用户运行带stdin的脚本时，单元格下方会自动弹出输入框，让用户输入内容就行。如果是要限定用户只能运行特定脚本，可以这么做：

• 把你的预设脚本放到服务器的共享目录里（比如/opt/public_scripts/），设置权限为用户可读可执行但不可修改，防止脚本被篡改。
• 给用户准备一个模板Notebook，里面写好运行脚本的代码：

  # 运行预设的带标准输入的脚本
  %run /opt/public_scripts/your_target_script.py
  

用户打开这个模板，运行对应的单元格就能直接使用，不用自己找脚本路径。

3. 安全与权限要跟上 #

公共服务最怕安全问题，这几个点一定要注意：

• 资源隔离：用DockerSpawner配合JupyterHub，给每个用户分配独立的Docker容器，防止用户之间互相干扰，也能限制每个用户的CPU/内存使用量。
• 限制危险操作：修改jupyter_notebook_config.py配置文件，禁用用户执行系统命令的权限（比如通过相关参数和扩展来限制），或者用nbgrader来管控用户能运行的内容。
• 认证加固：别用默认的简单认证，根据你的用户群体选合适的方式——比如内部用户用LDAP，外部用户用GitHub OAuth。

二、如果JupyterHub太复杂，这些替代方案也好用 #

要是觉得JupyterHub的配置有点繁琐，还有几个更轻量的选项：

• Streamlit：把你的Python脚本包装成Web应用只需要几行代码，用户打开浏览器就能输入参数、运行脚本，还能实时看到输出，上手特别快，适合功能单一的脚本。
• FastAPI + 简单前端：自己搭一个轻量级Web服务，后端用FastAPI接收用户输入，运行脚本并返回结果，前端用HTML/JS做个简单的输入界面，灵活性拉满，想怎么定制都行。
• Code-server：这是Web版的VS Code，支持多用户，用户可以在浏览器里像用本地VS Code一样写代码、运行脚本，完全支持标准输入，适合需要完整开发环境的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kloop