【Jupyter】Jupyter Lab安装与启动

一、关于Jupyter、Jupyter Lab、Jupyter Notebook

1. Jupyter 是Jupyter Notebook的简称，一种基于网页的用于交互计算的应用程序。 支持运行40多种编程语言，本质是一个Web应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化，markdown等。
   简单来说就是以网页形式打开，可以直接在网页内开发、运行代码、编写文档、显示结果的一个多功能科学运算平台。
   

2. Jupyter的主要优势：

   • 功能强大，使用方便（支持多种编程语言与markdown，便于创建和共享文学化程序文档，功能强大；利用指令即可在WEB界面启动，使用方便）；
   • 基于WEB界面，整合所有资源（传统的软件开发中，频繁切换资料窗口占用了大量时间，影响生产效率，Jupyter将所有和软件编写相关的资源全部放置在一个地方，即启动Jupyter Notebook时就可以看到相应的代码、文档、图表等资源，解决了这个问题。）；
   • 交互性编程（传统开发过程中，如果想要查看某一中间变量或者结构，往往只能通过断点或者日志输出的方式进行调试，非常耗时，而Jupyter它引入了cell的概念，每次实验可以只运行一个cell内的代码，并且可以立刻看到这部分cell的运行结果。这样的强互动性，可以让开发人员专注于问题本身）；

3. Jupyter Notebook的主要用途：数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习、数据分析等邻域效果出色。

4. Jupyter Lab是Jupyter Notebook的升级版本，集合了Jupyter Notebook、终端、文本编辑器等个性化组件。在原有的基础上进行了完善和升级。

5. Jupyer Lab 对比 Notebook的优势：

   • Jupyter Lab能够打开更多的文件格式；
   • Jupyter Lab采用标签页式界面布局，一个窗口可以同时打开多个笔记本、编辑器、终端等组件（方便用户组织和管理工作空间，多任务处理效率提高）；
   • Jupyter Lab提供文件浏览器功能（WEB界面内即可完成文件的浏览、创建、删除、重命名等操作）；
   • Jupyter Lab提供了更加灵活、集成化的用户界面，支持定制化设置。

二、Jupyter Lab的安装与启动

因为网上基于conda环境的安装教程很多，因此本文主要讲解非conda环境下的安装。

1. 安装Python环境；
   Python详细安装教程（3.10版本）

2. 创建Python虚拟环境；
   推荐但非必要，主要还是为了避免不同项目之间的冲突，保证开发环境的稳定，便于开发与维护。接下来主要讲解虚拟环境下的Jupyter Lab的安装与启动。
   创建虚拟环境之后，后续如果本项目需要安装python包，也最好在虚拟环境下安装。即先用指令进入虚拟环境（见第5点第①条指令），再安装。
   
   

3. 启动虚拟环境；
   
   

4. 虚拟环境下安装Jupyter Lab;
   
   

5. 启动Jupyter Lab。
   ① 启动自定义虚拟环境
   

   ② 切换工作目录
   

   ③ 启动Jupyter Lab
   

6. 补充：为Jupyter Lab创建自定义快捷方式，快速启动
   我们可以看到，正常状况下启动Jupyter Lab往往需要三条命令，比较麻烦，因此推荐将命令打包成.bat文件，以下是步骤教程：
   ①新建txt文件，写入一下代码，保存
   

   将其放到虚拟环境文件夹内（不强求），然后发送快捷方式到桌面，属性-》更改图表，即可更改快捷方式图表，然后重命名一下即可

7. Jupyter Lab界面展示
   启动Jupyter Lab之后，默认浏览器会自动打开Jupyter Lab的界面，以下是展示
   

三、Jupyter Lab简介视频推荐

以下视频是我当时在初次了解Jupyter Lab时看过的一些很有用的入门视频，特意推荐给大家，都是油管上的，有兴趣的可以看看：
Jupyter Lab is AWESOME For Data Science
見るだけで自然と身につくPythonデータ分析
Python数据分析（数据挖掘）实战项目教程
Python处理Excel，实战办公自动化