JupyterLab教程：程序员的笔记本神器v2.0

之前写过一份JupyterLab的使用教程，但是随着个人使用时间的增加和更多优秀插件的出现，断断续续我基于JupyterLab:v3.0+衍生出了自己的最佳实践，本篇文章将从以下方面更加全面地介绍JupyterLab：

• 搭建安装

• 基本功能

• 插件推荐

• 容器化最佳实践

最终成品如下图所示，有兴趣的话一起来使用看看吧 ✨

介绍

了解JupyterLab之前先说下什么是Jupyter Notebook，简单来说它是一个交互式的开发环境，其提供了在Web上编写运行代码的能力，还可以同时使用md语法编写文档。

而JupyterLab是Jupyter Notebook的下一代产品，如今已经发展到第三个大版本了，其主要优势有：

• 更现代化的界面设计和更灵活的架构

• 提供终端交互和文件浏览器

• 结合插件可以快速打造成 Web 上的 IDE 笔记本

通过使用JupyterLab，我们能够以灵活，集成和可扩展的方式处理代码与文档，对于以下人群非常有帮助：

• 随时随地希望试验一些代码片段，如 Python、Julia、R、Go、Scala 等

• 大数据开发&机器学习进行数据分析、处理、建模等

• 作为笔记本，可以将代码的输入输出解释直接导出成笔记文档，结合插件还可以绘制流程图等

安装

接下来，我将以 Python 为默认语言来搭建JupyterLab，这里我为了获取一个干净的环境直接使用Docker进行构建：

docker run -it --name jupyter_test -p 8888:8888 python:3.7-slim /bin/bash

用Docker目的是方便出错后删除重来，这里仅做演示，大家直接在本机操作即可，只需要确认你安装好了Python基本环境就行：

# Input
python

# Output
Python 3.6.15 (default, Oct 13 2021, 09:43:57)
[GCC 10.2.1 20210110] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

有了Python环境就可以直接安装JupyterLab：

# 先换源
pip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple/
# 一行命令搞定
pip install jupyterlab

这一行命令我们就已经安装好了JupyterLab，启动起来试试看吧：