jupyterlab安装代码补全插件，比装kite简单多了

最新推荐文章于 2025-03-20 04:11:52 发布

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在jupyterlab所在的python 环境下

pip install jupyterlab-lsp
pip install 'python-language-server[all]'

再在jupyer lab Extension Manager 搜索 @krassowski/jupyterlab-lsp 安装就OK了

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求助！Jupyter lab代码补全插件Kite

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坑！求帮助。我想给Jupyter lab添加代码补全功能，看到Kite支持，就开始安装。按照文档介绍，必须有 upyterLab v2.2.0 and above Kite Engine Python 3.5+ with pip nodejs 10+ 前面三项都没问题，nodejs我直接使用conda install nodejs，结果报错 RemoveError: 'requests' is a dependency of conda and cannot be removed from conda

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@[TOC] Jupyter Lab 代码补全提示卸载当前环境下的jupyter-nbextensions包及jupyter-contrib-nbextensions包（jupyter-notebook扩展插件，lab中用不到，但和代码补全提示有隐式的冲突）。运行以下代码： pip install jupyter-lsp pip install nodejs pip install python-language-server[all] 第一次安装成功进入jupyter lab需要一段时间才能激活代码提示

安装Jupyter Lab 代码使用代码自动补全功能

活到老、学到老

01-30

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搜索 jupyterlab-lsp 或 hydrogen 插件。确保您安装的插件与您的 Jupyter Lab 版本兼容。您可以使用 Shift+Tab 键返回上一个补全选项。您可以使用 Ctrl+Space 键触发代码自动补全。您可以使用 Tab 键循环浏览所有可能的补全选项。点击插件名称旁边的 Install 按钮安装插件。您可以使用 Enter 键选择当前的补全选项。确保您使用的是正确的 conda 渠道。重新启动 Jupyter Lab。重新启动 Jupyter Lab。

Jupyter Lab 安装和使用

最新发布

04-01

根据引用内容，有几种方法可以实现代码补全：使用JupyterLab LSP、Kite插件、Hinterland模式，以及汉化插件。另外，用户提到需要生成相关问题，这也是任务的一部分。我需要先回顾每个引用的内容：引用1提到通过...

jupyterlab 代码补全

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- *3* [jupyter lab 代码提示/代码补全插件：jupyter lsp 配置教程 + 开启 Hinterland mode](https://blog.youkuaiyun.com/aboshu/article/details/121864655)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001....

jupyterlab-kite:JupyterLab的Kite自动完成扩展

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JupyterLab的Kite自动完成扩展 Kite是一款由AI驱动的编程助手，可帮助您在JupyterLab中编写Python代码。通过保存击键并在正确的时间向您显示正确的信息，Kite可以帮助您更快地编写代码。通过了解有关Kite如何增强JupyterLab编辑器功能的更多信息。从高层次看，风筝为您提供： :brain: 由机器学习模型提供动力，在整个开源代码领域中受过训练 :magnifying_glass_tilted_left: 光标下方符号的，从而节省了搜索Python文档的时间要求 JupyterLab> = 2.2.0，<4.0.0a0 带有pip的Python 3.6+ 使用其他编辑器？查看。安装安装风筝引擎需要安装才能使扩展正常运行。该扩展本身提供了与Kite Engine接口的前端，Kite Engine在您的计算机上本地执行所有代码分析和100％机器学习（没有代码发送到云服务器）。 macOS指令下载并打

jupyterlab-lsp：JupyterLab的语言服务器协议集成（代码导航+悬浮建议+ linters +自动完成+重命名）

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Jupyter（Lab）的语言服务器协议集成该项目仍在成熟中，但欢迎您查看它，留下反馈和/或PR 快速链接：| | | | 产品特点示例显示了Python代码，但是大多数功能也可以在R，bash，打字稿和。徘徊将鼠标悬停在任何代码段上；如果出现下划线，则可以按Ctrl以获得带有功能/类签名，模块文档或语言服务器提供的任何其他信息的工具提示诊断程序严重错误带有红色下划线，警告是橙色等。将鼠标悬停在带下划线的代码上可以查看更详细的消息跳转到定义使用上下文菜单项，或使用Alt + :computer_mouse_selector: 跳转至定义（你可以设置其更改为Ctrl /⌘）; 使用Alt + o跳回重点参考将光标

Python库 | jupyterlab_discovery-4.0.0-py2.py3-none-any.whl

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资源分类：Python库所属语言：Python 资源全名：jupyterlab_discovery-4.0.0-py2.py3-none-any.whl 资源来源：官方安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059

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大家好！

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习惯了pycharm的代码提示，在jupyter自然不能落下，因此马上找到了jupyter-lsp来实现此效果。但没想到配置过程坑多，并不顺利，一些其他博客也没对细节展开介绍（可能版本久远有些差异），本博客使用的。最近在学习人工智能，因为使用pycharm每次运行脚本都需要加载torch库太慢，因此想转jupyter进行学习记录。这样就完成了conda虚拟环境的注册，jupyter里也可以使用conda环境啦。上述博客年头久远，仅完成这样的配置是不行的。python版本 > 3.8，详情见。

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qq_55542491的博客

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很多人在刚开始接触jupyter的时候会发现jupyter lab中没有自己建的虚拟环境，分享一下解决方法注意：本方法基于已经创建完成环境了一、给创建好的虚拟环境添加ipykernel 格式：conda install -n 虚拟环境名称 ipykernel 然后选y即可二、激活虚拟环境格式：conda activate 虚拟环境名称 (base) C:\Users\1999wax>conda activate tensorflow 三、在虚拟环境中写入kernel .