Jupyter lab 介绍

Jupyter Lab

介绍

Jupyter Lab 1.0 近日已发布，作为 Jupyter Notebook 的接班人，在功能上有很大的提升，目前插件也已形成不错的生态。

下文将总结最近的一些使用情况、技巧。

安装

官网推荐使用conda或pip进行安装。

• conda

  conda install -c conda-forge jupyterlab
  

• 升级到最新版 conda update jupyterlab

或者

• pip

  pip install jupyterlab
  

可以使用 conda list jupyterlab 查看版本，确保版本 > 1.0

使用

安装或升级成功后，与 notebook 使用方法类似，在命令行输入 jupyter lab 启动。

• 与 notebook 不同，lab将侧边栏利用了起来，这样切换文件等操作在同一窗口就可完成，使其向IDE又近了一步。
• lab基本的操作与快捷键与notebook保持一致，在cell中输入代码，shift+enter运行。
• 对cell可进行拖拽操作，可实现多窗口排列效果，右键可清除输出等操作。

插件

目前 Jupyter lab 已有许多插件支持，并再逐步丰富。awesome-jupyterlab 总结了常用的一些，每个插件项目都有详细的安装配置教程。

插件的安装需要 nodejs，可以使用 conda install nodejs安装，或直接官网下载安装包。

其实在最新版本中，jupyter lab 自带了一个插件管理器，默认是关闭状态，开启后只需在管理中便可方便的安装、升级、删除插件。

开启方法为：在侧边栏打开 commands (调色盘标志)，搜索框中输入extension manager，将它勾选，然后侧边栏最后将出现插件管理器。

目前extension manager还处于试验阶段，如果插件安装失败，可按照插件安装说明的命令行模式安装。通常为 jupyter labextension install 插件名。

下面介绍几个实用插件：

• Table of Contents，目录展示，使用 markdown 进行编辑

• Go to definition，alt+click 实现函数及变量定义跳转

• Code Formatter，规范代码
• jupyterlab-variableInspector，变量监控，支持 numpy、pandas、tensorflow，目前暂不支持高维数据的表格式查看，使用方法见以下动图