Jupyter Lab3.0远程访问配置及代码无法自动补全问题

作者在配置深度学习利器Jupyter Lab时遇到问题,总结了解决方案。包括远程访问配置,如生成默认配置文件、自动生成密钥、修改配置文件、后台启动等;还指出代码无法自动补全的主要原因是jedi库和ipython库版本太高。
1. 前言

阴沟里翻船,也算做了几年深度学习,居然配置深度学习利器Jupyter Lab出了一堆问题,总结以及解决方案如下:

2. 远程访问配置
  • 生成默认配置文件,会保存在~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py中
jupyter notebook --generate-config --allow-root
  • 敲下面指令自动生成密钥,密码自己想,输两次
jupyter notebook password
  • 在~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py中找到以下行,取消注释并修改
c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'自己敲的密码'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888 #可自行指定一个端口, 访问时使用该端口
  • 后台启动jupyter lab
 jupyter lab > jupyter.log 2>&1 &

# 补充,若想杀死进程,先找到进程ID,再杀死
ps -ef | grep jupyter
kill -9 进程ID
  • 远程访问
IP:端口,如:10.0.0.111:8888
3. 代码无法自动补全

主要原因:jedi库,ipython库版本太高

pip uninstall jedi ipython
pip install jedi==0.17
pip install ipython==7.1.1

本文为作者原创,转载需注明出处!

<think>我们正在讨论如何在Windows环境下配置JupyterLab代码自动补全和提示功能。根据之前的引用资料,我们知道JupyterLabJupyterNotebook的升级版,是一个集成的开发环境。实现代码自动补全有多种方法,其中引用[1]提到了使用Kite引擎,引用[3]提到了使用Hinterland插件。但是,由于Hinterland是针对JupyterNotebook的,而JupyterLab有自己的一套扩展系统,因此我们需要使用JupyterLab的扩展。根据引用[1]和引用[3],以及当前的最佳实践,我们可以通过安装JupyterLab扩展来实现自动补全。目前比较流行的是使用jupyterlab-lsp(LanguageServerProtocol)和Kite(如果用户选择使用Kite引擎)。但请注意,Kite是一个商业产品,而jupyterlab-lsp是开源的,支持多种语言服务器。由于用户明确在Windows环境下,我们将按照以下步骤进行:1.确保已安装Python和JupyterLab。2.安装Node.js,因为JupyterLab扩展需要Node.js环境来编译安装。3.安装JupyterLab扩展,可以选择安装jupyterlab-lsp(推荐)或者Kite(如果用户愿意使用)。下面我们分别介绍两种方法:**方法一:使用jupyterlab-lsp(开源)**jupyterlab-lsp是一个支持语言服务器协议的JupyterLab扩展,它可以提供代码自动补全、悬停提示、跳转到定义等功能。它需要与对应语言的语言服务器配合使用(例如Python需要安装python-lsp-server)。安装步骤:1.安装Node.js(>=10.0.0),从Node.js官网下载并安装:https://nodejs.org/2.安装python-lsp-server(用于Python语言支持):```pipinstallpython-lsp-server```注意:如果使用旧版Python(如3.6),可能需要安装特定版本的python-lsp-server。3.安装jupyterlab-lsp扩展:```pipinstalljupyterlab-lsp```或者使用conda(如果使用conda环境):```condainstall-cconda-forgejupyterlab-lsp```4.安装完成后,需要重建JupyterLab的前端:```jupyterlabbuild```5.启动JupyterLab:```jupyterlab```启动后,在代码编辑时,应该可以看到自动补全的提示(通常会有短暂的延迟,因为语言服务器需要启动)。**方法二:使用Kite(商业引擎,提供高级补全)**Kite是一个AI驱动的代码补全工具,支持多种编辑器。但请注意,Kite的免费版本已经停止更新,且部分功能可能受限。不过,如果用户希望尝试,可以按照以下步骤:1.下载并安装Kite引擎:https://kite.com/2.安装Kite的JupyterLab插件:```pipinstalljupyter-kitejupyterlabextensioninstall@kiteco/jupyterlab-kite```3.安装完成后,重建JupyterLab:```jupyterlabbuild```4.启动JupyterLab,然后启动Kite引擎(Kite会在后台运行)。在JupyterLab中,第一次使用时,可能需要按照提示登录Kite账户(如果有的话)并授权。**注意事项**:-使用jupyterlab-lsp时,如果需要其他语言支持(如JavaScript、R等),需要安装相应的语言服务器。-如果安装扩展后没有生效,请检查JupyterLab的版本(建议使用较新版本)以及是否成功构建。-在Windows上,确保Node.js安装时选择了添加到PATH,这样命令行才能使用。此外,引用[2]提到JupyterLab是一个全能IDE,因此配置代码补全可以大大提高效率。最后,我们还可以通过JupyterLab的扩展管理器(ExtensionManager)来搜索和安装其他扩展,但需要先启用扩展管理器(默认可能已启用)。如果用户已经按照上述步骤操作,但自动补全没有出现,可以尝试以下排查:-检查是否安装了正确的扩展。-检查浏览器控制台是否有错误(按F12打开开发者工具)。-重新启动JupyterLab和内核。希望这些步骤能帮助用户在Windows上成功配置JupyterLab代码自动补全和提示功能。根据用户的问题,我们生成以下相关问题:§§相关问题§§1.如何验证JupyterLab代码自动补全功能已经成功启用?2.除了自动补全JupyterLab还有哪些提高编码效率的扩展?3.在Windows上安装JupyterLab扩展时遇到构建失败的问题,如何解决?4.jupyterlab-lsp支持哪些语言服务器?如何为其他编程语言(如R或Julia)配置自动补全?5.Kite引擎的免费版本和付费版本有什么区别?是否推荐使用?</think>### Windows Jupyter Lab 代码自动补全与提示功能配置指南 #### 🛠️ 配置步骤 1. **安装必备组件** - 安装 [Node.js](https://nodejs.org/)(≥v10.0) *(JupyterLab 扩展编译依赖 Node.js)* - 安装 [Kite 引擎](https://kite.com/)(可选 AI 增强补全) ```bash # 安装 Kite 的 JupyterLab 插件 pip install jupyter-kite jupyter labextension install @kiteco/jupyterlab-kite ``` 2. **启用基础补全插件** ```bash # 安装 Hinterland 式补全插件 pip install jupyterlab-lsp pip install python-lsp-server[all] # Python 语言支持 jupyter labextension install @krassowski/jupyterlab-lsp ``` 3. **重建 JupyterLab** ```bash jupyter lab build # 编译前端扩展 ``` 4. **启动与验证** - 启动 JupyterLab:`jupyter lab` - 在代码单元输入时观察自动提示(如输入 `import numpy as np; np.` 应显示函数列表) #### ⚙️ 使用技巧 - **触发方式**:输入字符自动触发,按 `Tab` 键确认补全 - **悬浮文档**:鼠标悬停在函数上显示文档(需启用 LSP) - **快捷键**:`Ctrl+Space` 手动唤出补全菜单 - **Kite 专属功能**: - 按 `Tab` 补全多行代码片段 - 函数参数实时提示(如图) ![Kite 参数提示示例](https://kite.com/static/images/docs/jupyterlab/args-hint.png)[^2] #### 🔍 故障排查 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|----------| | 补全不显示 | 检查 `jupyter labextension list` 确认插件已激活 | | 缺少文档提示 | 确保安装 `python-lsp-server[all]` | | Kite 未响应 | 重启 Kite 后台进程,检查系统托盘图标状态 | > 💡 **提示**:JupyterLab 作为下一代 Notebook 环境,其扩展生态持续进化。LSP 方案支持多种语言(Python/R/Julia 等),而 Kite 提供更智能的 AI 补全[^2][^3]。
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