日前JupyterLab官方博客发布消息宣布正式发布 JupyterLab3.0,该版本新增加了可视化调试器,目录,简单模式UI,多语言支持等大量新功能,并对扩展系统进行了重大改进。今天虫虫就带领大家一起尝鲜JupyterLab3.0。
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
安装
JupyterLab 3.0的安装可以直接用pip,mmba以及conda:
pip install jupyterlab==3
mamba install -c conda-forge jupyterlab=3
conda install -c conda-forge jupyterlab=3
注意,由于JupyterLab 3.0刚刚才推出,很多第三方扩展还在更新适配过程中。如果你的项目中依赖了特殊的第三方扩展,需要仔细检查以免影响你的工作。
功能介绍
下面我们介绍JupyterLab 3.0中向用户一些新的功能和更新。
调试器
视觉调试器,已经在先前版本中发布过,但是需要自己手动安装,在JupyterLab 3.0将默认启用JupyterLab一起提供。
要使用可视调试器,需要一个支持调试的内核,比如xeus-python,这是第一个支持调试的Python Jupyter内核。可以使用下面的命令安装xeus-python内核:
conda create -n jupyterlab-debugger -c conda-forge jupyterlab=3 xeus-python
conda activate jupyterlab-debugger
然后就可以在JupyterLab中在线可视化调试Python代码:
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
更详细的信息可以查阅用户文档,官方还提供了一个基于Notebook的教程,以交互方式学习如何使用调试器。
内容目录
JupyterLab还新添加了内容目录扩展,可以用来结构化的显示文档,可以很轻松查看和浏览文档的结构。
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
简单界面模式
简单界面模式,即之前的单文档模式,已进行了显著优化,实现更方便简易的用户体验。
为了使简单界面模式更易于发现,新版中在状态栏中新增加了开关可以实现很方便的一键切换。也可以从查看菜单或命令面板中切换它,或直接使用默快捷键Ctrl/Cmd Shift D。
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
通过更紧凑的布局,对移动设备的支持也大大提高了。调整窗口大小时,JupyterLab会自动切换到简单模式界面。
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
多语言支持
JupyterLab新增加了设置用户界面显示语言的功能。用户语言包需要作为单独的Python包安装。目前支持语言包在托管在GitHub语言包存储库中(github/jupyterlab/language-packs),可以通过pip安装。例如,我们要增加中文的支持,可以使用:
pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
使用pip和conda/mamba安装新扩展
JupyterLab扩展,现在可以作为预构建扩展发布,它不要求用户重新编译JupyterLab或通过Node.js的安装。预构建扩可以用软件包管理器,目前支持Python包管理器pip,conda和mamba。这样可以更快,更方便地安装和使用扩展。
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
预先构建的扩展可以作为单独的软件包发布到PyPI和conda-forge,也可以与Jupyter Server扩展和Classic Notebook扩展捆绑到现有的软件包中。这有助于使整个Jupyter生态系统的链的更加协调一致。
例如,ipywidgets的最新版本7.6.0,可以使用pip或conda在传统的Jupyter Notebook和JupyterLab 3.0中自动安装并启用,无需JupyterLab重构建和额外的安装步骤。
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
Binder在线试用
如果自己没有安装环境,可以使用Binder的在线系统进行JupyterLab 3.0的试用。
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
稍等片刻,就会生成试验环境:
![JupyterLab 3.0发布——集成式数据科学环境](http://www.yixao.com/wp-content/themes/exou/themer/assets/images/lazy.png)
总结
JupyterLab是个非常有意义的项目,可以方便和改善我们的数据分析和Web化开发体验。本文我们介绍了JupyterLab3.0带来的新的功能和改进,希望大家尝试并给社区提供反馈,也可以通过开发的扩展等参与项目的协作。
内容出处:,
声明:本网站所收集的部分公开资料来源于互联网,转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。如果您发现网站上有侵犯您的知识产权的作品,请与我们取得联系,我们会及时修改或删除。文章链接:http://www.yixao.com/soft/19129.html