JupyterLab 的安装以及 解决打开JupyterLab时失败,浏览器弹出 404:Not Found 的问题

JupyterLabJupyter Notebook 是一家人,前者算是后者的一个升级加强版,更像一个IDE。前者相比后者最大的优势在于它的 用户界面集成强,适合多文档协助工作。而且 JupyterLab 是可扩展的,插件丰富且完美的继承了 Jupyter Notebook 的所有优点。

1.JupyterLab的安装

Anaconda prompt 中运行:

pip install jupyterlab

如果你使用的Jupyter版本早于5.3,那么你还需要运行以下命令来启动JupyterLab服务组件。

jupyter serverextension enable --py jupyterlab --sys-prefix

2. 运行

Anaconda prompt 中运行:

jupyter lab

注意:jupyter 和 lab 中间有一个空格

启动后会在浏览器中弹出 JupyterLab 的窗口。但是有时会出现打开失败,弹出的浏览器窗口显示:404 Not Found

在这里插入图片描述
解决办法如下:

Anaconda prompt 中运行:

jupyter serverextension enable --py jupyterlab --user
conda install -c conda-forge nodejs

然后就可以运行JupyterLab了。

在这里插入图片描述
参考:
https://www.cnblogs.com/xingnie/p/10930378.html
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_34112208/article/details/86261660

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### Jupyter 安装完成后 'jupyter: command not found' 的解决方案 #### 一、确认环境变量配置 如果遇到 `zsh: command not found: jupyter` 错误,可能是由于安装路径不在系统的 PATH 环境变量中。可以通过以下方式验证并修正: 1. **检查 Python 和 pip 版本** 需要先确保当前使用的 Python 及其包管理工具 pip 是最新版本,并且来自预期的源。 2. **查看 Jupyter 是否成功安装** 使用命令 `pip show jupyter` 来获取有关已安装的 Jupyter 包的信息。如果没有显示任何信息,则说明可能没有正确安装[^1]。 3. **更新环境变量 (针对 macOS/Linux 用户)** 如果通过 pip 或者其他方法全局安装了 Jupyter 而仍然找不到该命令,可以尝试手动添加 Python scripts 文件夹到 `.zshrc` 或者 `.bash_profile` 中对应的 PATH 下面去。 ```shell export PATH=$PATH:/path/to/python/scripts/folder source ~/.zshrc # 刷新配置文件使更改生效 ``` #### 二、重新安装 Jupyter Notebook 有简单的重装操作就能解决问题。建议卸载后再按照官方文档推荐的方式进行全新安装: ```shell pip uninstall jupyter notebook pip install --upgrade pip setuptools wheel pip install jupyter[notebook] ``` 对于 Anaconda 发行版用户来说,可以直接利用 conda 命令来处理依赖关系更复杂的应用程序像 Jupyter 这样的情况会更加方便一些[^4]: ```shell conda remove jupyter notebook conda update conda conda install jupyter notebook ``` #### 三、创建新的 Conda 环境并激活它 为了防止不同项目之间的库冲突以及更好地隔离开发环境,在每次启动新项目之前都应该考虑建立独立的工作空间。这一步骤同样适用于修复现有环境中存在的问题。 ```shell conda create -n myenv python=3.x anaconda conda activate myenv ``` 接着再重复上述提到过的安装过程即可。 #### 四、解决特定错误案例中的依赖项缺失 某些情况下,即使完成了以上所有步骤之后还是会出现类似 "ImportError: cannot import name 'soft_unicode'" 的异常提示。这应该仔细阅读报错日志寻找线索,比如这里是因为缺少 MarkupSafe 库所引起的兼容性问题,那么只需要单独对其进行升级就可以恢复正常工作状态了[^2]. ```shell pip install --upgrade markupsafe ```
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