Jupyter est un projet open-source populaire qui permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents contenant du code vivant, des équations, des visualisations et du texte narratif.

Il est utilisé par les scientifiques des données, les chercheurs et les développeurs pour effectuer des analyses de données, de l'apprentissage automatique, des simulations scientifiques et d'autres tâches.

Jupyter a deux interfaces : JupyterLab (l'interface improvisée) et Jupyter Notebook (l'interface classique). JupyterLab est un environnement avancé basé sur le web qui permet de mieux gérer les données, les codes, etc. tandis que Jupyter Notebook est une interface plus simple avec moins de fonctionnalités.

Dans cet article, nous allons découvrir les différences entre ces deux outils et voir quand l'un est plus approprié que l'autre.

Que savoir sur JupyterLab ?

JupyterLab (l'interface de notebook de nouvelle génération) est un environnement de développement interactif (IDE) basé sur le web qui fournit une plateforme flexible et puissante pour travailler avec des notebooks, du code et des données. .

Il permet aux utilisateurs d'organiser leur travail en plusieurs panneaux, onglets et fenêtres, et de personnaliser leur environnement à l'aide d'extensions et de plugins.

Les principales caractéristiques de JupyterLab sont les suivantes :

1. Interface de documents multiples (MDI) : JupyterLab permet aux utilisateurs de travailler avec plusieurs blocs-notes, consoles, éditeurs de texte et autres composants dans une interface intégrée unique, ce qui facilite le passage d'un fichier à l'autre et d'une tâche à l'autre, ainsi que le glissement et le dépôt de composants entre les panneaux.
2. Navigation dans le code : JupyterLab fournit des outils avancés de navigation dans le code, tels qu'un navigateur de fichiers, une palette de commandes, un inspecteur de code et un débogueur. Ces outils permettent aux utilisateurs de trouver et de naviguer rapidement dans les différentes parties de leur code, d'exécuter des commandes et de déboguer les erreurs.
3. Édition de texte enrichi : JupyterLab prend en charge l'édition de texte riche à l'aide de Markdown, HTML et LaTeX. Les utilisateurs peuvent créer et éditer des cellules de texte, des en-têtes, des listes, des tableaux et des équations à l'aide d'une variété d'options de formatage.
4. Visualisation : JupyterLab prend en charge un large éventail d'outils de visualisation de données tels que Matplotlib, Bokeh, Plotly et Vega. Les utilisateurs peuvent créer et afficher des tracés, des diagrammes et des graphiques interactifs dans leurs carnets de notes.
5. Système d'extension : JupyterLab possède une architecture modulaire qui permet aux utilisateurs d'étendre et de personnaliser leur environnement à l'aide d'extensions et de plugins. De nombreuses extensions communautaires sont disponibles pour JupyterLab et offrent des fonctionnalités supplémentaires telles que l'intégration de git, des extraits de code et des thèmes.

Que savoir sur Jupyter Notebook ?

Jupyter Notebook (une interface de bloc-notes classique) est un environnement interactif basé sur le web dans lequel les utilisateurs peuvent exécuter toutes les fonctions simples. Il s'agit de l'interface de bloc-notes classique utilisée par des milliers d'utilisateurs depuis de nombreuses années.

Les principales fonctionnalités de Jupyter Notebook sont les suivantes :

1. Interface pour ordinateur portable : Jupyter Notebook fournit une interface de bloc-notes qui permet aux utilisateurs de créer et d'éditer des blocs-notes constitués de cellules. Chaque cellule peut contenir du code, du texte ou du markdown.
2. Informatique interactive Jupyter Notebook : Jupyter Notebook permet aux utilisateurs d'exécuter du code de manière interactive et de voir les résultats immédiatement. Les utilisateurs peuvent utiliser différents langages de programmation tels que Python, R, Julia et Scala.
3. Visualisation : Jupyter Notebook prend en charge une variété d'outils de visualisation de données tels que Matplotlib, Bokeh et Plotly. Les utilisateurs peuvent créer et afficher des tracés, des diagrammes et des graphiques interactifs dans leurs carnets de notes.
4. Partage et collaboration : Jupyter Notebook permet aux utilisateurs de partager leurs carnets de notes avec d'autres personnes et de collaborer sur ceux-ci. Les utilisateurs peuvent exporter leurs carnets de notes dans différents formats tels que HTML, PDF et Markdown.
5. Extensions : Jupyter Notebook dispose d'un riche écosystème d'extensions qui permet aux utilisateurs d'étendre et de personnaliser leur environnement. Il existe de nombreuses extensions communautaires disponibles pour Jupyter Notebook qui fournissent des fonctionnalités supplémentaires telles que la vérification orthographique, le pliage du code et la mise en évidence du code.

Cas d'utilisation de JupyterLab par rapport à Jupyter Notebook

Maintenant que nous avons vu les différences entre JupyterLab et Jupyter Notebook, voyons quand l'un est plus approprié que l'autre.

Cas d'utilisation de JupyterLab :

Projets de science des données

JupyterLab est plus adapté aux projets complexes de science des données qui nécessitent une navigation dans le code, une visualisation et une personnalisation avancées.

Il permet aux utilisateurs de travailler avec plusieurs carnets, éditeurs de texte et consoles dans une interface unique, ce qui facilite l'organisation et la gestion de leur travail.

Le système d'extension de JupyterLab permet également aux utilisateurs de personnaliser leur environnement avec des fonctionnalités supplémentaires telles que l'intégration de git, des extraits de code et des thèmes.

Apprentissage automatique

JupyterLab est un bon choix pour les projets d'apprentissage automatique qui nécessitent des outils de visualisation et d'analyse avancés.

Il prend en charge un large éventail de bibliothèques de visualisation de données telles que Matplotlib, Bokeh, Plotly et Vega, qui peuvent être utilisées pour créer et afficher des tracés, des diagrammes et des graphiques interactifs dans les carnets de notes.

La palette de commandes et l'inspecteur de code de JupyterLab offrent également des fonctionnalités avancées de navigation dans le code et de débogage qui sont utiles dans les flux de travail d'apprentissage automatique.

Projets de collaboration

JupyterLab est un bon choix pour les projets collaboratifs qui nécessitent le partage et le contrôle des versions. Il prend en charge l'intégration de git, ce qui permet aux utilisateurs de gérer leur code et leurs carnets de notes à l'aide de systèmes de contrôle des versions tels que Git ou GitHub.

L'architecture serveur multi-utilisateurs de JupyterLab permet également aux utilisateurs de partager des carnets avec d'autres et de collaborer en temps réel.

Cas d'utilisation de Jupyter Notebook

Analyse simple des données

Jupyter Notebook est plus adapté aux tâches d'analyse de données simples qui ne nécessitent pas de navigation dans le code ou de visualisation avancée. Il s'agit d'une interface de bloc-notes simple qui permet aux utilisateurs de créer et d'éditer des blocs-notes constitués de cellules contenant du code, du texte ou du markdown.

Apprentissage

Jupyter Notebook est un bon choix pour l'apprentissage précoce et à des fins éducatives telles que l'enseignement des langages de programmation ou l'analyse de données.

Il s'agit d'une interface simple et intuitive qui permet aux étudiants d'écrire et d'exécuter du code de manière interactive et de voir les résultats immédiatement.

La prise en charge par Jupyter Notebook de divers langages de programmation tels que Python, R, Julia et Scala en fait également un outil polyvalent pour l'enseignement de différents paradigmes de programmation.

Prototypage

Jupyter Notebook est un bon choix pour le prototypage et l'expérimentation. Il permet aux utilisateurs de créer et de tester rapidement des extraits de code, d'explorer des ensembles de données et de visualiser les résultats d'une manière simple et interactive.

La prise en charge de différents langages de programmation par Jupyter Notebook permet également aux utilisateurs de choisir le langage qui répond le mieux à leurs besoins en matière de prototypage et d'expérimentation.

FAQ (Foire aux questions)

Quelle est la principale différence entre JupyterLab et Jupyter Notebook ?

JupyterLab est une interface de bloc-notes de nouvelle génération qui offre une plateforme plus flexible et plus puissante pour travailler avec les blocs-notes, le code et les données Jupyter, tandis que Jupyter Notebook est une interface de bloc-notes classique, plus simple et plus directe.

Quel est le meilleur outil pour les projets de science des données : JupyterLab ou Jupyter Notebook ?

JupyterLab est mieux adapté aux projets complexes de science des données qui nécessitent une navigation, une visualisation et une personnalisation avancées du code, tandis que Jupyter Notebook est plus adapté aux tâches simples d'analyse des données.

Puis-je utiliser JupyterLab et Jupyter Notebook pour le même projet ?

Oui, vous pouvez utiliser JupyterLab et Jupyter Notebook pour le même projet.

En fonction des exigences spécifiques de votre projet, vous pouvez choisir l'outil qui répond le mieux à vos besoins pour chaque tâche ou flux de travail.

Conclusion

JupyterLab et Jupyter Notebook sont deux outils populaires permettant de créer et de partager des carnets de notes interactifs contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif.

JupyterLab est une interface de bloc-notes de nouvelle génération qui fournit une plateforme flexible et puissante pour travailler avec des blocs-notes Jupyter, du code et des données.

Jupyter Notebook est une interface de bloc-notes classique qui convient mieux aux analyses de données simples, à l'éducation et au prototypage.

Il offre une interface simple et intuitive qui permet aux utilisateurs d'écrire et d'exécuter du code de manière interactive et de voir les résultats immédiatement.

La prise en charge par Jupyter Notebook de divers langages de programmation et bibliothèques de visualisation de données en fait également un outil polyvalent pour différents cas d'utilisation.

En fonction des exigences spécifiques de votre projet, vous pouvez choisir entre JupyterLab et Jupyter Notebook pour optimiser votre flux de travail et votre productivité.

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