Jupyter es un popular proyecto de código abierto que permite a los usuarios crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.

Lo utilizan científicos de datos, investigadores y desarrolladores para realizar análisis de datos, aprendizaje automático, simulaciones científicas y otras tareas.

Jupyter tiene dos interfaces: JupyterLab (la improvisada) y Jupyter Notebook (la clásica). JupyterLab es un entorno avanzado basado en web que es mejor para manejar datos, códigos, etc., mientras que Jupyter Notebook es una interfaz más sencilla con menos funciones.

En este artículo, descubriremos las diferencias entre estas dos herramientas y veremos cuándo una es más apropiada que la otra.

¿Qué hay que saber sobre JupyterLab?

JupyterLab (la interfaz de cuadernos de nueva generación) es un entorno de desarrollo interactivo (IDE) basado en web que proporciona una plataforma flexible y potente para trabajar con cuadernos, código y datos. .

Permite a los usuarios organizar su trabajo en múltiples paneles, pestañas y ventanas, y personalizar su entorno mediante extensiones y plugins.

Las principales características de JupyterLab incluyen:

1. Interfaz de múltiples documentos (MDI): JupyterLab permite a los usuarios trabajar con varios cuadernos, consolas, editores de texto y otros componentes en una única interfaz integrada, lo que facilita el cambio entre distintos archivos y tareas, así como arrastrar y soltar componentes por los paneles.
2. Código de navegación: JupyterLab proporciona herramientas avanzadas de navegación por el código, como un navegador de archivos, una paleta de comandos, un inspector de código y un depurador. Estas herramientas permiten a los usuarios encontrar y navegar rápidamente por distintas partes de su código, ejecutar comandos y depurar errores.
3. Edición de texto enriquecido: JupyterLab admite la edición de texto enriquecido mediante Markdown, HTML y LaTeX. Los usuarios pueden crear y editar celdas de texto, encabezados, listas, tablas y ecuaciones utilizando diversas opciones de formato.
4. Visualización: JupyterLab es compatible con una amplia gama de herramientas de visualización de datos, como Matplotlib, Bokeh, Plotly y Vega. Los usuarios pueden crear y mostrar diagramas, tablas y gráficos interactivos dentro de sus cuadernos.
5. Sistema de extensión: JupyterLab tiene una arquitectura modular que permite a los usuarios ampliar y personalizar su entorno mediante extensiones y plugins. Hay muchas extensiones creadas por la comunidad disponibles para JupyterLab que proporcionan funcionalidades adicionales como la integración con git, fragmentos de código y temas.

¿Qué hay que saber sobre Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (una interfaz de cuaderno clásica) es un entorno interactivo basado en web en el que los usuarios pueden realizar todas las funciones sencillas. Es la interfaz de cuaderno clásica que han utilizado miles de usuarios durante muchos años.

Las principales características de Jupyter Notebook incluyen:

1. Interfaz de portátil: Jupyter Notebook ofrece una interfaz que permite a los usuarios crear y editar cuadernos compuestos por celdas, cada una de las cuales puede contener código, texto o markdown.
2. Informática interactiva Jupyter Notebook : Jupyter Notebook permite a los usuarios ejecutar código de forma interactiva y ver los resultados inmediatamente. Los usuarios pueden utilizar varios lenguajes de programación, como Python, R, Julia y Scala.
3. Visualización: Jupyter Notebook es compatible con diversas herramientas de visualización de datos, como Matplotlib, Bokeh y Plotly. Los usuarios pueden crear y mostrar diagramas, tablas y gráficos interactivos dentro de sus cuadernos.
4. Compartir y colaborar: Jupyter Notebook permite a los usuarios compartir sus cuadernos con otras personas y colaborar en ellos. Los usuarios pueden exportar sus cuadernos en varios formatos, como HTML, PDF y Markdown.
5. Extensiones: Jupyter Notebook cuenta con un rico ecosistema de extensiones que permiten a los usuarios ampliar y personalizar su entorno. Hay muchas extensiones creadas por la comunidad disponibles para Jupyter Notebook que proporcionan funcionalidades adicionales como la corrección ortográfica, el plegado de código y el resaltado de código.

Casos de uso de JupyterLab frente a Jupyter Notebook

Ahora que hemos visto las diferencias entre JupyterLab y Jupyter Notebook, veamos cuándo uno es más apropiado que el otro.

Casos de uso de JupyterLab:

Proyectos de ciencia de datos

JupyterLab es más adecuado para proyectos complejos de ciencia de datos que requieran navegación avanzada de código, visualización y personalización.

Permite a los usuarios trabajar con varios cuadernos, editores de texto y consolas en una única interfaz, lo que facilita la organización y gestión de su trabajo.

El sistema de extensiones de JupyterLab también permite a los usuarios personalizar su entorno con funciones adicionales como la integración con git, fragmentos de código y temas.

Aprendizaje automático

JupyterLab es una buena opción para proyectos de aprendizaje automático que requieren herramientas avanzadas de visualización y análisis.

Es compatible con una amplia gama de bibliotecas de visualización de datos, como Matplotlib, Bokeh, Plotly y Vega, que pueden utilizarse para crear y mostrar diagramas, tablas y gráficos interactivos dentro de los cuadernos.

La paleta de comandos y el inspector de código de JupyterLab también proporcionan funciones avanzadas de navegación y depuración de código que resultan útiles en los flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Proyectos en colaboración

JupyterLab es una buena opción para proyectos colaborativos que requieren compartir y controlar versiones. Admite la integración con git, lo que permite a los usuarios gestionar su código y sus cuadernos mediante sistemas de control de versiones como Git o GitHub.

La arquitectura de servidor multiusuario de JupyterLab también permite a los usuarios compartir cuadernos con otros y colaborar en ellos en tiempo real.

Casos prácticos de Jupyter Notebook

Análisis simple de datos

Jupyter Notebook es más adecuado para tareas sencillas de análisis de datos que no requieren una navegación o visualización avanzada del código. Se trata de una sencilla interfaz de cuaderno que permite a los usuarios crear y editar cuadernos formados por celdas que contienen código, texto o markdown.

Aprender

Jupyter Notebook es una buena opción para el aprendizaje temprano y con fines educativos, como la enseñanza de lenguajes de programación o el análisis de datos.

Es una interfaz sencilla e intuitiva que permite a los estudiantes escribir y ejecutar código de forma interactiva y ver los resultados inmediatamente.

La compatibilidad de Jupyter Notebook con varios lenguajes de programación, como Python, R, Julia y Scala, también lo convierte en una herramienta versátil para enseñar diferentes paradigmas de programación.

Creación de prototipos

Jupyter Notebook es una buena opción para la creación de prototipos y la experimentación. Permite a los usuarios crear y probar rápidamente fragmentos de código, explorar conjuntos de datos y visualizar resultados de forma sencilla e interactiva.

La compatibilidad de Jupyter Notebook con distintos lenguajes de programación también permite a los usuarios elegir el que mejor se adapte a sus necesidades de creación de prototipos y experimentación.

FAQs (Preguntas más frecuentes)

¿Cuál es la principal diferencia entre JupyterLab y Jupyter Notebook?

JupyterLab es una interfaz de cuaderno de nueva generación que proporciona una plataforma más flexible y potente para trabajar con cuadernos Jupyter, código y datos, mientras que Jupyter Notebook es una interfaz de cuaderno clásica más sencilla y directa.

¿Qué herramienta es mejor para proyectos de ciencia de datos: JupyterLab o Jupyter Notebook?

JupyterLab es más adecuado para proyectos complejos de ciencia de datos que requieren navegación, visualización y personalización avanzadas del código, mientras que Jupyter Notebook es más adecuado para tareas sencillas de análisis de datos.

¿Puedo utilizar JupyterLab y Jupyter Notebook para el mismo proyecto?

Sí, puedes utilizar tanto JupyterLab como Jupyter Notebook para el mismo proyecto.

En función de los requisitos específicos de su proyecto, puede elegir la herramienta que mejor se adapte a sus necesidades para cada tarea o flujo de trabajo.

Conclusión

JupyterLab y Jupyter Notebook son dos herramientas populares para crear y compartir cuadernos interactivos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.

JupyterLab es una interfaz de cuadernos de nueva generación que proporciona una plataforma flexible y potente para trabajar con cuadernos Jupyter, código y datos.

Jupyter Notebook es una interfaz de cuaderno clásica más adecuada para el análisis sencillo de datos, la educación y la creación de prototipos.

Ofrece una interfaz sencilla e intuitiva que permite a los usuarios escribir y ejecutar código de forma interactiva y ver los resultados inmediatamente.

La compatibilidad de Jupyter Notebook con varios lenguajes de programación y bibliotecas de visualización de datos también lo convierte en una herramienta versátil para diferentes casos de uso.

Dependiendo de los requisitos específicos de su proyecto, puede elegir entre JupyterLab y Jupyter Notebook para optimizar su flujo de trabajo y productividad.

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