Jupyter یک پروژه منبع باز محبوب است که به کاربران امکان می دهد اسنادی حاوی کد زنده، معادلات، تجسم ها و متن روایت را ایجاد و به اشتراک بگذارند.

توسط دانشمندان داده، محققان و توسعه دهندگان برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشینی، شبیه سازی های علمی و سایر وظایف استفاده می شود.

Jupyter دارای دو رابط است: JupyterLab (یک بداهه) و Jupyter Notebook (کلاسیک). JupyterLab یک محیط پیشرفته مبتنی بر وب است که در مدیریت داده ها، کدها و غیره بهتر است در حالی که Jupyter Notebook یک رابط ساده تر با ویژگی های کمتر است.

در این مقاله، تفاوت های بین این دو ابزار را کشف خواهیم کرد و خواهیم دید که چه زمانی یکی از دیگری مناسب تر است.

درباره JupyterLab چه باید بدانید؟

JupyterLab (رابط نوت بوک نسل بعدی) یک محیط توسعه تعاملی مبتنی بر وب (IDE) است که یک پلت فرم منعطف و قدرتمند برای کار با نوت بوک ها، کدها و داده ها فراهم می کند .

به کاربران اجازه می‌دهد کارهای خود را در چندین پنل، تب و پنجره سازماندهی کنند و محیط خود را با استفاده از افزونه‌ها و افزونه‌ها سفارشی کنند.

ویژگی‌های اصلی JupyterLab عبارتند از:

1. رابط چند سند (MDI): JupyterLab به کاربران اجازه می دهد تا با چندین نوت بوک، کنسول، ویرایشگر متن و سایر اجزا در یک رابط یکپارچه کار کنند. این باعث می شود که جابجایی بین آنها آسان تر شودفایل‌ها و وظایف مختلف و کشیدن و رها کردن مؤلفه‌ها در پانل‌ها.
2. Code Navigation: JupyterLab ابزارهای پیشرفته پیمایش کد مانند مرورگر فایل، پالت فرمان، بازرس کد و اشکال زدا این ابزارها به کاربران اجازه می‌دهند تا به سرعت بخش‌های مختلف کد خود را پیدا کرده و به آن‌ها پیمایش کنند، دستورات را اجرا کنند و خطاهای اشکال‌زدایی را انجام دهند.
3. ویرایش متن غنی: JupyterLab از ویرایش متن غنی با استفاده از Markdown، HTML، و لاتکس. کاربران می توانند سلول های متنی، سرفصل ها، فهرست ها، جداول و معادلات را با استفاده از گزینه های قالب بندی مختلف ایجاد و ویرایش کنند.
4. تجسم: JupyterLab از طیف گسترده ای از ابزارهای تجسم داده مانند Matplotlib پشتیبانی می کند. بوکه، پلاتلی و وگا. کاربران می توانند نمودارها، نمودارها و نمودارهای تعاملی را در نوت بوک خود ایجاد و نمایش دهند.
5. سیستم افزونه: JupyterLab دارای یک معماری مدولار است که به کاربران اجازه می دهد محیط خود را با استفاده از افزونه ها و افزونه ها گسترش داده و سفارشی کنند. بسیاری از برنامه‌های افزودنی ساخته‌شده در جامعه برای JupyterLab موجود است که عملکردهای اضافی مانند یکپارچه‌سازی git، قطعه‌های کد و تم‌ها را ارائه می‌دهد.

درباره Jupyter Notebook چه باید بدانید؟

Jupyter Notebook (یک رابط نوت بوک کلاسیک) یک محیط تعاملی مبتنی بر وب است که در آن کاربران برای انجام همه عملکردهای ساده باز هستند. این رابط نوت بوک کلاسیک است که توسط هزاران کاربر برای بسیاری استفاده شده استسال ها.

ویژگی های اصلی Jupyter Notebook عبارتند از:

1. رابط نوت بوک: Jupyter Notebook یک رابط نوت بوک را فراهم می کند که به کاربران اجازه می دهد نوت بوک هایی متشکل از سلول ها را ایجاد و ویرایش کنند. هر سلول می تواند حاوی کد، متن یا علامت گذاری باشد.
2. محاسبات تعاملی : Jupyter Notebook به کاربران اجازه می دهد کد را به صورت تعاملی اجرا کنند و نتایج را فورا مشاهده کنند. کاربران می توانند از زبان های برنامه نویسی مختلفی مانند Python، R، Julia و Scala استفاده کنند.
3. تجسم: Jupyter Notebook از انواع ابزارهای تجسم داده ها مانند Matplotlib، Bokeh و Plotly پشتیبانی می کند. کاربران می توانند نمودارها، نمودارها و نمودارهای تعاملی را در نوت بوک خود ایجاد و نمایش دهند.
4. اشتراک گذاری و همکاری: Jupyter Notebook به کاربران این امکان را می دهد که نوت بوک های خود را با دیگران به اشتراک بگذارند و با آنها همکاری کنند. کاربران می‌توانند نوت‌بوک‌های خود را در قالب‌های مختلف مانند HTML، PDF، و Markdown صادر کنند.
5. برنامه‌های افزودنی: Jupyter Notebook دارای اکوسیستم غنی از برنامه‌های افزودنی است که به کاربران اجازه می‌دهد محیط خود را گسترش دهند و سفارشی کنند. بسیاری از برنامه‌های افزودنی ساخته‌شده در جامعه برای Jupyter Notebook موجود است که عملکردهای اضافی مانند چک کردن املا، تا کردن کد و برجسته کردن کد را ارائه می‌دهد.

Use Cases For JupyterLab در مقابل Jupyter Notebook

اکنون که تفاوت‌های بین JupyterLab و Jupyter Notebook را دیدیم، بیایید ببینیم چه زمانیمناسب تر از دیگری است.

موارد استفاده برای JupyterLab:

پروژه های علم داده

JupyterLab برای پروژه های پیچیده علم داده که نیازمند پیمایش کد پیشرفته، تجسم و سفارشی سازی

به کاربران اجازه می دهد تا با چندین نوت بوک، ویرایشگر متن و کنسول در یک رابط کار کنند و سازماندهی و مدیریت کارشان را آسان تر می کند.

سیستم افزونه JupyterLab همچنین به کاربران اجازه می‌دهد تا محیط خود را با ویژگی‌های اضافی مانند یکپارچه‌سازی git، قطعه‌های کد و تم‌ها سفارشی کنند.

Machine Learning

JupyterLab انتخاب خوبی برای پروژه های یادگیری ماشینی که به ابزارهای تجسم و تحلیل پیشرفته نیاز دارند.

از طیف گسترده ای از کتابخانه های تجسم داده مانند Matplotlib، Bokeh، Plotly و Vega پشتیبانی می کند، که می توانند برای ایجاد و نمایش نمودارها، نمودارها و نمودارهای تعاملی در نوت بوک استفاده شوند.

پالت فرمان و بازرس کد JupyterLab همچنین قابلیت های پیمایش کد و اشکال زدایی پیشرفته ای را ارائه می دهد که در جریان کار یادگیری ماشین مفید است.

پروژه های مشارکتی

JupyterLab انتخاب خوبی برای پروژه های مشترک است. که نیاز به اشتراک گذاری و کنترل نسخه دارند. از یکپارچه سازی git پشتیبانی می کند که به کاربران امکان می دهد کد و نوت بوک های خود را با استفاده از سیستم های کنترل نسخه مانند Git یا GitHub مدیریت کنند.

معماری سرور چند کاربره JupyterLab نیز اجازه می دهدکاربران می‌توانند نوت‌بوک‌ها را با دیگران به اشتراک بگذارند و در زمان واقعی روی آن‌ها همکاری کنند.

استفاده از Cases for Jupyter Notebook

Simple Data Analysis

نوت بوک Jupyter برای کارهای ساده تجزیه و تحلیل داده ها که نیازی به پیمایش کد یا تجسم پیشرفته ندارند، مناسب تر است. این یک رابط نوت بوک ساده است که به کاربران امکان می دهد نوت بوک هایی متشکل از سلول های حاوی کد، متن یا علامت گذاری ایجاد و ویرایش کنند.

آموزش

ژوپیتر. نوت بوک برای اهداف اولیه و آموزشی مانند آموزش زبان های برنامه نویسی یا تجزیه و تحلیل داده ها انتخاب خوبی است.

این یک رابط کاربری ساده و شهودی است که به دانش‌آموزان اجازه می‌دهد تا به صورت تعاملی کد بنویسند و اجرا کنند و نتایج را فوراً ببینند.

پشتیبانی Jupyter Notebook از زبان های برنامه نویسی مختلف مانند Python، R، Julia، و Scala همچنین آن را به ابزاری همه کاره برای آموزش پارادایم های مختلف برنامه نویسی تبدیل می کند.

Prototyping

Jupyter Notebook انتخاب خوبی برای نمونه سازی و آزمایش است. این به کاربران اجازه می دهد تا به سرعت قطعات کد را ایجاد و آزمایش کنند، مجموعه داده ها را کاوش کنند و نتایج را به روشی ساده و تعاملی تجسم کنند.

پشتیبانی Jupyter Notebook از زبان های برنامه نویسی مختلف همچنین به کاربران این امکان را می دهد که زبانی را انتخاب کنند که به بهترین وجه با نیازهای آنها برای نمونه سازی و نمونه سازی مطابقت دارد.آزمایشی 24>رابط نوت بوک نسل بعدی رابط نوت بوک کلاسیک سفارشی سازی بسیار قابل تنظیم با برنامه های افزودنی و تم گزینه های سفارشی سازی محدود ناوبری کد قابلیت های پیمایش کد پیشرفته و اشکال زدایی قابلیت های پیمایش کد و اشکال زدایی اولیه Visualization پشتیبانی از کتابخانه های تجسم داده های پیشرفته گزینه های محدود تجسم داده همکاری معماری سرور چند کاربره برای زمان واقعی اشتراک گذاری گزینه های همکاری محدود یادگیری ماشین مناسب برای گردش کار یادگیری ماشین قابلیت های محدود یادگیری ماشین تحلیل ساده داده کمتر مناسب برای کارهای ساده تجزیه و تحلیل داده مناسب تر برای کارهای ساده تجزیه و تحلیل داده آموزش مناسب برای آموزش زبان های برنامه نویسی یا داده ها مناسب تر برای اهداف آموزشی نمونه سازی مناسب برای نمونه سازی و آزمایش مناسب تر برای نمونه سازی و آزمایش جدول تفاوت .

سوالات متداول (سوالات متداول)

تفاوت اصلی JupyterLab و Jupyter Notebook چیست؟

JupyterLab یک رابط نوت بوک نسل بعدی است که بستر انعطاف پذیرتر و قدرتمندتری را برای کار با نوت بوک ها، کدها و داده های Jupyter فراهم می کند، در حالی که Jupyter Notebook یک رابط نوت بوک کلاسیک است که ساده تر و ساده تر است. .

کدام ابزار برای پروژه های علم داده بهتر است: JupyterLab یا Jupyter Notebook؟

JupyterLab برای پروژه های پیچیده علم داده که نیازمند پیمایش کد پیشرفته، تجسم و سفارشی سازی هستند، مناسب تر است، در حالی که Jupyter Notebook برای کارهای ساده تجزیه و تحلیل داده ها مناسب تر است.

آیا می توانم از JupyterLab و Jupyter Notebook برای یک پروژه استفاده کنم؟

بله، می‌توانید از JupyterLab و Jupyter Notebook برای یک پروژه استفاده کنید.

بسته به نیازهای خاص پروژه خود، می توانید ابزاری را انتخاب کنید که برای هر کار یا گردش کار به بهترین وجه با نیازهای شما مطابقت دارد.

نتیجه گیری

JupyterLab و Jupyter Notebook دو مورد هستند. ابزارهای محبوب برای ایجاد و به اشتراک گذاری نوت بوک های تعاملی حاوی کد زنده، معادلات، تجسم ها، و متن روایت.

JupyterLab یک رابط نوت بوک نسل بعدی است که یک پلت فرم منعطف و قدرتمند برای کار با نوت بوک ها، کدها و داده های Jupyter ارائه می دهد.

برای پروژه های پیچیده علم داده، تجسم و سفارشی سازی مناسب تر است. Jupyter Notebook یک رابط نوت بوک کلاسیک است که برای داده های ساده مناسب تر استتجزیه و تحلیل، آموزش و نمونه سازی

این یک رابط کاربری ساده و شهودی را ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد کد را به صورت تعاملی بنویسند و اجرا کنند و نتایج را بلافاصله مشاهده کنند.

پشتیبانی Jupyter Notebook از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف و کتابخانه‌های تجسم داده‌ها نیز آن را به ابزاری همه کاره برای موارد استفاده مختلف تبدیل می‌کند.

بسته به نیازهای خاص پروژه خود، می توانید بین JupyterLab و Jupyter Notebook برای بهینه سازی گردش کار و بهره وری خود یکی را انتخاب کنید.

مقالات دیگر: