JupyterLab 3.0，极其强大的下一代notebook！

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转载最新推荐文章于 2026-07-15 09:12:36 发布 522 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

别再只用Jupyter Notebook了！JupyterLab 4.0保姆级安装与中文界面配置指南本文详细介绍了JupyterLab 4.0的安装与中文界面配置方法，帮助数据科学从业者从传统的Jupyter Notebook升级到更强大的开发环境。文章涵盖系统准备、安装步骤、中文支持、主题定制及核心功能解析，全面提升数据分析工作效率。阅读详情

选自blog.jupyter.org 作者：Jeremy Tuloup
机器之心编译

超强下一代 Jupyter Notebook ：JupyterLab 3.0 已经发布了，新版本为用户带来了许多新特性，并对扩展系统进行了实质性的改进。

JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境，可用于 notebook、代码或数据，因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv 文件及图片等。除此以外，JupyterLab 还具有灵活而强大的用户界面。就在近日，这款好用的工具发布了新版本 JupyterLab 3.0。

JupyterLab 3.0 在以下几个方面进行了改进：

可视化调试器；
支持多种显示语言；
notebook 目录；
扩展系统。

3 种安装方式

JupyterLab 3.0 的安装方式有 3 种，第一种采用 pip 方式进行安装，代码如下：

pip install jupyterlab==3

第 2 种采用 mamba（快速跨平台软件包管理器）方式进行安装，代码如下：

mamba install -c conda-forge jupyterlab=3

第 3 种采用 conda 方式进行安装，代码如下：

conda install -c conda-forge jupyterlab=3

需要注意，为了兼容 JupyterLab 3.0，许多第三方扩展仍在更新中，所以用户需要检查自己使用的扩展，必要时也可以更新这些扩展。接下来详细介绍 JupyterLab 3.0 在面向用户使用方面的一些主要改进。

JupyterLab 3.0 新特性

可视化调试器

JupyterLab 3.0 现在具备可视化调试器功能了。为了使用可视化调试器，用户首先需要一个支持调试器的内核。Xeus-Python 内核是第一个支持 Python 代码调试的 Jupyter 内核。展示如下：

在 JupyterLab 3.0 中使用可视化调试器进入 Python 程序。

更多详细文档请参阅：https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/user/debugger.html

目录扩展

现在 JupyterLab 3.0 提供了目录扩展，使得用户更方便地查看和浏览文档结构。展示如下：

在 JupyterLab 3.0 使用目录功能。

支持多种语言显示

JupyterLab 3.0 提供了设置用户界面显示语言的功能。若要使用这种功能，用户需要将语言包作为单独的 Python 包安装。语言包在 GitHub 项目中已经分组，采用 pip 的方式就可以安装。例如，使用以下代码可以安装简体中文语言包：

pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

以简体中文显示的 JupyterLab 3.0 界面。

关于添加新语言包请参考：https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/user/language.html

简单交互界面模式的改进

JupyterLab 3.0 对简单交互界面模式（即以往的单文档显示模式）进行了更新，使交互界面模式更流畅、更能面向文档。用户可以使用状态栏中的开关切换简单交互界面模式，也可以从视图菜单或命令面板中切换或者使用默认快捷键「Ctrl/Cmd+Shift+D」。

启用和禁用简单交互界面模式。

JupyterLab 3.0 对移动设备的支持也得到了很大的改进。用户可以对窗口进行缩展，使布局更加紧凑。当窗口缩小时，JupyterLab 自动切换到简单交互界面模式。

JupyterLab 在屏幕缩小时自动切换到简单交互界面模式。

目前这项功能正在不断的迭代更新，使得这个交互界面在移动设备上更容易访问。

使用 pip 和 conda/mamba 方式安装新的扩展

JupyterLab 扩展现在可以作为预构建的扩展进行分发，而不需要用户重新构建 JupyterLab 或安装 Node.js。用户可以使用熟悉的包管理器（如 pip、conda 和 mamba）将预构建的扩展作为 Python 包分发，从而使得安装和使用扩展更快更方便。

采用 pip 方式安装新的扩展。

预构建的扩展可以作为单独的包发布到 PyPI 和 conda-forge 中，或者捆绑到带有 Jupyter 服务器扩展和 Classic Notebook 扩展的包中。这些有助于整个系统的一致性。

例如：使用 pip 或 conda 方式安装新的 ipywidgets 7.6.0，以在典型的 Jupyter Notebook 和 JupyterLab3.0 中自动启用 ipywidgets—无需额外的步骤或者重建 JupyterLab。

在 JupyterLab 3.0 中自动安装 ipywidgets。

改进 Extension Author 的工作流程

新的预构建扩展对于 Extension Author 来说开发起来非常方便。TypeScript 扩展 cookiecutter 已经更新为默认情况下开发预构建的扩展，并提供了所有必要的工具来快速从头开始创建新的扩展。

关于扩展的更多信息，请参考：

https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/extension/extension_dev.html
https://jupyterlab.readthedocs.io/en/latest/extension/extension_migration.html

如果你正在寻找示例来学习如何制作自己的扩展，请查看 GitHub 上的扩展示例库。这些示例已经更新兼容 JupyterLab 3.0，并提供了开发扩展的手动方法。

扩展示例库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examples

变更日志

上述内容仅仅概述了 JupyterLab 3.0 的新功能。如果你想要浏览更完整的变更列表，包括错误修复等，请查看详细变更日志。

详细变更日志地址：https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/changelog.html#v3-0
JupyterLab 3.0 测试地址：https://mybinder.org/v2/gh/jupyterlab/jupyterlab-demo/3818244?urlpath=lab

原文链接：https://blog.jupyter.org/jupyterlab-3-0-is-out-4f58385e25bb

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