Jupyter je populární open-source projekt, který umožňuje uživatelům vytvářet a sdílet dokumenty obsahující živý kód, rovnice, vizualizace a popisný text.

Používají ho datoví vědci, výzkumníci a vývojáři k analýze dat, strojovému učení, vědeckým simulacím a dalším úlohám.

Jupyter má dvě rozhraní: JupyterLab (improvizované) a Jupyter Notebook (klasické). JupyterLab je pokročilé webové prostředí, které lépe pracuje s daty, kódy atd., zatímco Jupyter Notebook je jednodušší rozhraní s méně funkcemi.

V tomto článku se dozvíte, jaké jsou mezi těmito dvěma nástroji rozdíly a kdy je jeden z nich vhodnější než druhý.

Co vědět o JupyterLabu?

JupyterLab (rozhraní nové generace pro zápisníky) je webové interaktivní vývojové prostředí (IDE), které poskytuje flexibilní a výkonnou platformu pro práci se zápisníky, kódem a daty. .

Umožňuje uživatelům uspořádat práci do několika panelů, karet a oken a přizpůsobit si prostředí pomocí rozšíření a zásuvných modulů.

Mezi hlavní funkce JupyterLabu patří:

1. Rozhraní MDI (Multiple Document Interface): JupyterLab umožňuje uživatelům pracovat s více sešity, konzolami, textovými editory a dalšími komponentami v jediném integrovaném rozhraní. To usnadňuje přepínání mezi různými soubory a úlohami a přetahování komponent mezi panely.
2. Navigace v kódu: JupyterLab poskytuje pokročilé nástroje pro navigaci v kódu, jako je prohlížeč souborů, paleta příkazů, inspektor kódu a ladicí program. Tyto nástroje umožňují uživatelům rychle vyhledávat a přecházet do různých částí kódu, spouštět příkazy a ladit chyby.
3. Úpravy bohatého textu: JupyterLab podporuje bohatou editaci textu pomocí formátů Markdown, HTML a LaTeX. Uživatelé mohou vytvářet a upravovat textové buňky, nadpisy, seznamy, tabulky a rovnice pomocí různých možností formátování.
4. Vizualizace: JupyterLab podporuje širokou škálu nástrojů pro vizualizaci dat, jako jsou Matplotlib, Bokeh, Plotly a Vega. Uživatelé mohou ve svých zápisnících vytvářet a zobrazovat interaktivní grafy, tabulky a diagramy.
5. Systém rozšíření: JupyterLab má modulární architekturu, která uživatelům umožňuje rozšiřovat a přizpůsobovat si prostředí pomocí rozšíření a zásuvných modulů. Pro JupyterLab je k dispozici mnoho komunitních rozšíření, která poskytují další funkce, jako je integrace s gitem, úryvky kódu a motivy.

Co vědět o zápisníku Jupyter?

Jupyter Notebook (klasické notebookové rozhraní) je webové interaktivní prostředí, ve kterém jsou uživatelům otevřeny všechny jednoduché funkce. Jedná se o klasické notebookové rozhraní, které již mnoho let používají tisíce uživatelů.

Mezi hlavní funkce zápisníku Jupyter patří:

1. Rozhraní notebooku: Jupyter Notebook poskytuje rozhraní pro zápisníky, které uživatelům umožňuje vytvářet a upravovat zápisníky složené z buněk. Každá buňka může obsahovat kód, text nebo markdown.
2. Interaktivní výpočetní technika : Jupyter Notebook umožňuje uživatelům interaktivně spouštět kód a okamžitě vidět výsledky. Uživatelé mohou používat různé programovací jazyky, jako jsou Python, R, Julia a Scala.
3. Vizualizace: Jupyter Notebook podporuje řadu nástrojů pro vizualizaci dat, jako jsou Matplotlib, Bokeh a Plotly. Uživatelé mohou ve svých zápisnících vytvářet a zobrazovat interaktivní grafy, tabulky a diagramy.
4. Sdílení a spolupráce: Jupyter Notebook umožňuje uživatelům sdílet své zápisníky s ostatními a spolupracovat na nich. Uživatelé mohou své zápisníky exportovat v různých formátech, jako je HTML, PDF a Markdown.
5. Rozšíření: Jupyter Notebook má bohatý ekosystém rozšíření, která umožňují uživatelům rozšířit a přizpůsobit si prostředí. Pro Jupyter Notebook je k dispozici mnoho komunitních rozšíření, která poskytují další funkce, jako je kontrola pravopisu, skládání kódu a zvýrazňování kódu.

Případy použití JupyterLab vs. Jupyter Notebook

Nyní, když jsme si ukázali rozdíly mezi JupyterLabem a Jupyter Notebookem, se podíváme, kdy je jeden z nich vhodnější než druhý.

Případy použití pro JupyterLab:

Projekty datové vědy

JupyterLab je vhodnější pro komplexní projekty datové vědy, které vyžadují pokročilou navigaci v kódu, vizualizaci a přizpůsobení.

Umožňuje uživatelům pracovat s více sešity, textovými editory a konzolami v jediném rozhraní, což usnadňuje organizaci a správu práce.

Systém rozšíření JupyterLabu také umožňuje uživatelům přizpůsobit si prostředí pomocí dalších funkcí, jako je integrace s gitem, úryvky kódu a motivy.

Strojové učení

JupyterLab je dobrou volbou pro projekty strojového učení, které vyžadují pokročilé nástroje pro vizualizaci a analýzu.

Podporuje širokou škálu knihoven pro vizualizaci dat, jako jsou Matplotlib, Bokeh, Plotly a Vega, které lze použít k vytváření a zobrazování interaktivních grafů, diagramů a tabulek v sešitech.

Paleta příkazů a inspektor kódu v JupyterLabu také poskytují pokročilé možnosti navigace v kódu a ladění, které jsou užitečné v pracovních postupech strojového učení.

Projekty spolupráce

JupyterLab je dobrou volbou pro společné projekty, které vyžadují sdílení a správu verzí. Podporuje integraci s gitem, což uživatelům umožňuje spravovat kód a zápisníky pomocí systémů pro správu verzí, jako je Git nebo GitHub.

Architektura serveru JupyterLab pro více uživatelů také umožňuje uživatelům sdílet zápisníky s ostatními a spolupracovat na nich v reálném čase.

Případy použití zápisníku Jupyter

Jednoduchá analýza dat

Jupyter Notebook je vhodnější pro jednoduché úlohy analýzy dat, které nevyžadují pokročilou navigaci v kódu nebo vizualizaci. Jedná se o jednoduché rozhraní notebooku, které uživatelům umožňuje vytvářet a upravovat notebooky sestávající z buněk obsahujících kód, text nebo markdown.

Učení

Jupyter Notebook je dobrou volbou pro počáteční výuku a vzdělávací účely, jako je výuka programovacích jazyků nebo analýza dat.

Jedná se o jednoduché a intuitivní rozhraní, které studentům umožňuje psát a spouštět kód interaktivně a okamžitě vidět výsledky.

Díky podpoře různých programovacích jazyků, jako jsou Python, R, Julia a Scala, je Jupyter Notebook také univerzálním nástrojem pro výuku různých programovacích paradigmat.

Vytváření prototypů

Jupyter Notebook je vhodnou volbou pro vytváření prototypů a experimentování. Umožňuje uživatelům rychle vytvářet a testovat fragmenty kódu, zkoumat datové sady a vizualizovat výsledky jednoduchým a interaktivním způsobem.

Podpora různých programovacích jazyků v Jupyter Notebooku také umožňuje uživatelům vybrat si jazyk, který nejlépe vyhovuje jejich potřebám pro tvorbu prototypů a experimentování.

Často kladené otázky (FAQ)

Jaký je hlavní rozdíl mezi JupyterLabem a Jupyter Notebookem?

JupyterLab je nová generace rozhraní pro notebooky, která poskytuje flexibilnější a výkonnější platformu pro práci s notebooky Jupyter, kódem a daty, zatímco Jupyter Notebook je klasické rozhraní pro notebooky, které je jednodušší a přímočařejší.

Který nástroj je lepší pro projekty datové vědy: JupyterLab nebo Jupyter Notebook?

JupyterLab je vhodnější pro komplexní projekty datové vědy, které vyžadují pokročilou navigaci v kódu, vizualizaci a přizpůsobení, zatímco Jupyter Notebook je vhodnější pro jednoduché úlohy analýzy dat.

Mohu používat JupyterLab a Jupyter Notebook pro stejný projekt?

Ano, pro stejný projekt můžete použít JupyterLab i Jupyter Notebook.

V závislosti na konkrétních požadavcích projektu si můžete vybrat nástroj, který nejlépe vyhovuje vašim potřebám pro jednotlivé úkoly nebo pracovní postupy.

Závěr

JupyterLab a Jupyter Notebook jsou dva populární nástroje pro vytváření a sdílení interaktivních zápisníků obsahujících živý kód, rovnice, vizualizace a popisný text.

JupyterLab je rozhraní nové generace pro notebooky, které poskytuje flexibilní a výkonnou platformu pro práci s notebooky Jupyter, kódem a daty.

Je vhodnější pro komplexní projekty datové vědy, vizualizaci a přizpůsobení. Jupyter Notebook je klasické notebookové rozhraní, které je vhodnější pro jednoduchou analýzu dat, vzdělávání a prototypování.

Poskytuje jednoduché a intuitivní rozhraní, které uživatelům umožňuje psát a spouštět kód interaktivně a okamžitě vidět výsledky.

Díky podpoře různých programovacích jazyků a knihoven pro vizualizaci dat je Jupyter Notebook také univerzálním nástrojem pro různé případy použití.

V závislosti na konkrétních požadavcích vašeho projektu si můžete vybrat mezi JupyterLabem a Jupyter Notebookem a optimalizovat tak svůj pracovní postup a produktivitu.

Další články: