JupyterLab:下一代交互式计算环境

Ray

JupyterLab简介

JupyterLab是基于Jupyter Notebook和架构的可扩展环境,用于交互式和可重复的计算。作为Project Jupyter的下一代用户界面,JupyterLab提供了经典Jupyter Notebook的所有熟悉功能,如notebook、终端、文本编辑器、文件浏览器和丰富的输出等,并将它们整合到一个灵活而强大的用户界面中。

JupyterLab界面

JupyterLab的设计理念是提供一个模块化和可扩展的架构。用户可以在工作区中灵活地排列多个文档和活动,使用标签和分割器并排显示。这种设计为交互式计算开辟了新的工作流程,例如:

  • 代码控制台提供了交互式运行代码的临时暂存区,支持丰富的输出。控制台可以链接到notebook内核,作为notebook的计算日志。
  • 支持内核的文档允许在任何文本文件(Markdown、Python、R、LaTeX等)中交互式运行代码。
  • Notebook单元格输出可以镜像到单独的标签中,与notebook并排显示,实现由内核支持的简单仪表板和交互式控件。
  • 使用不同编辑器或查看器的多个文档视图支持文档的实时编辑,在其他查看器中反映。例如,可以轻松实现Markdown、CSV或Vega/Vega-Lite文档的实时预览。

主要特性

1. 统一的数据格式处理

JupyterLab提供了查看和处理数据格式的统一模型。它能够理解多种文件格式(图像、CSV、JSON、Markdown、PDF、Vega、Vega-Lite等),并可以以这些格式显示丰富的内核输出。

2. 可定制的用户界面

JupyterLab提供了可定制的键盘快捷键,使用户能够快速导航用户界面。

3. 扩展系统

JupyterLab的扩展系统允许开发者自定义或增强JupyterLab的任何部分,包括新主题、文件编辑器和自定义组件。这些扩展可以通过npm包分发,使用JupyterLab的公共API。

4. 兼容性

JupyterLab使用与经典Jupyter Notebook相同的notebook文档格式,确保了与现有工作流程的兼容性。

安装和使用

安装

JupyterLab可以通过多种方式安装,包括conda、mamba和pip。以下是一些常用的安装命令:

# 使用conda安装
conda install -c conda-forge jupyterlab

# 使用mamba安装
mamba install -c conda-forge jupyterlab

# 使用pip安装
pip install jupyterlab

运行

安装完成后,可以通过以下命令启动JupyterLab:

jupyter lab

JupyterLab将自动在浏览器中打开。如果遇到"Command 'jupyter' not found"错误,请确保已正确设置PATH环境变量。

扩展开发

JupyterLab的一大特色是其强大的扩展系统。开发者可以创建扩展来添加新功能、自定义界面或集成其他工具。扩展可以是预构建的,通过PyPI、conda等包管理器分发,也可以是源代码形式,直接从npm安装但需要额外的构建步骤。

要开始开发JupyterLab扩展,可以参考开发者文档API文档

社区和支持

JupyterLab是一个活跃的开源项目,拥有庞大的社区支持。如果在使用过程中遇到问题,可以通过以下渠道寻求帮助:

结语

JupyterLab作为下一代的Jupyter界面,为科学计算、数据分析和机器学习等领域提供了强大而灵活的工作环境。它不仅继承了Jupyter Notebook的优势,还通过模块化设计和强大的扩展系统,为用户提供了更多可能性。随着持续的发展和社区的支持,JupyterLab正在成为交互式计算领域的重要工具。

无论您是数据科学家、研究人员还是教育工作者,JupyterLab都能为您的工作流程带来显著的改进。我们鼓励您尝试JupyterLab,探索其丰富的功能,并参与到这个充满活力的社区中来。

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

elyra

Elyra为JupyterLab提供多种AI扩展功能,包括可视化管道编辑、批处理运行、代码片段重用、混合运行时支持、Python和R脚本编辑与执行、自动生成目录导航、语言服务器协议集成以及Git版本控制,帮助用户高效开发和调试。

Project Cover

genai

GenAI结合IPython与OpenAI的语言模型,在Jupyter环境中提供高级笔记本功能。功能包括代码生成、SQL查询解释和异常处理,显著提升编程效率。马上安装并体验其强大功能。

Project Cover

jupyterlab

JupyterLab是Project Jupyter推出的新一代用户界面,为科学计算和数据分析提供了可扩展的交互式环境。它集成了Jupyter Notebook的核心功能,包括笔记本、终端、文本编辑器和文件浏览器等,并通过灵活的界面呈现。JupyterLab支持npm包扩展,能够满足各类数据科学和科学计算需求,是一个功能强大的开源工具。

Project Cover

model

Clay Foundation Model是专为地球科学研究设计的开源AI模型和接口。它可用于气候变化预测、地质分析等领域。项目支持JupyterLab环境,提供快速启动选项,适用于Binder和SageMaker Studio Lab。采用LightningCLI v2进行灵活的模型训练,文档基于Jupyter Book,便于研究人员和开发者共同参与和改进。

Project Cover

docker-stacks

Jupyter Docker Stacks提供预配置的Docker镜像,集成Jupyter应用和交互式计算工具。适用于个人Jupyter服务器、团队JupyterHub部署、本地容器Jupyter Notebook运行和自定义Dockerfile开发。支持x86_64和aarch64架构,涵盖基础到数据科学多个版本,满足各类用户需求。镜像包含JupyterLab和Jupyter Notebook前端,支持灵活切换,便于快速部署和使用。

Project Cover

jupyterlab-github

jupyterlab-github为JupyterLab提供了一个新的文件浏览器标签,允许直接访问GitHub仓库。用户可以浏览组织和个人仓库,打开并运行文件,包括笔记本和文本文件。这个扩展简化了从GitHub获取代码和数据的过程,提高了开发效率,但不包括完整的GitHub功能。它为数据科学家和开发者提供了一种在JupyterLab环境中便捷使用GitHub资源的方法。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

问小白

问小白是一个基于 DeepSeek R1 模型的智能对话平台,专为用户提供高效、贴心的对话体验。实时在线,支持深度思考和联网搜索。免费不限次数,帮用户写作、创作、分析和规划,各种任务随时完成!

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

Trae

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号