Jupyter è un popolare progetto open-source che consente agli utenti di creare e condividere documenti contenenti codice, equazioni, visualizzazioni e testo narrativo.

Viene utilizzato da data scientist, ricercatori e sviluppatori per eseguire analisi dei dati, apprendimento automatico, simulazioni scientifiche e altre attività.

Jupyter ha due interfacce: JupyterLab (quella improvvisata) e Jupyter Notebook (quella classica). JupyterLab è un ambiente avanzato basato sul web, più adatto a gestire dati, codici e altro, mentre Jupyter Notebook è un'interfaccia più semplice con meno funzioni.

In questo articolo scopriremo le differenze tra questi due strumenti e vedremo quando uno è più appropriato dell'altro.

Cosa sapere su JupyterLab?

JupyterLab (l'interfaccia per notebook di nuova generazione) è un ambiente di sviluppo interattivo (IDE) basato sul web che fornisce una piattaforma flessibile e potente per lavorare con notebook, codice e dati. .

Permette agli utenti di organizzare il lavoro in più pannelli, schede e finestre e di personalizzare l'ambiente utilizzando estensioni e plugin.

Le principali caratteristiche di JupyterLab includono:

1. Interfaccia documenti multipli (MDI): JupyterLab consente agli utenti di lavorare con più notebook, console, editor di testo e altri componenti in un'unica interfaccia integrata, facilitando il passaggio da un file all'altro e da un'attività all'altra e il trascinamento dei componenti nei vari pannelli.
2. Navigazione nel codice: JupyterLab offre strumenti avanzati per la navigazione nel codice, come il browser dei file, la palette dei comandi, l'ispettore del codice e il debugger, che consentono agli utenti di trovare e navigare rapidamente nelle diverse parti del codice, di eseguire i comandi e di eseguire il debug degli errori.
3. Editing di testo ricco: JupyterLab supporta l'editing di testi ricchi utilizzando Markdown, HTML e LaTeX. Gli utenti possono creare e modificare celle di testo, intestazioni, elenchi, tabelle ed equazioni utilizzando una varietà di opzioni di formattazione.
4. Visualizzazione: JupyterLab supporta un'ampia gamma di strumenti di visualizzazione dei dati, come Matplotlib, Bokeh, Plotly e Vega. Gli utenti possono creare e visualizzare trame, grafici e diagrammi interattivi all'interno dei loro notebook.
5. Sistema di estensione: JupyterLab ha un'architettura modulare che consente agli utenti di estendere e personalizzare il proprio ambiente utilizzando estensioni e plugin. Sono disponibili molte estensioni costruite dalla comunità per JupyterLab che forniscono funzionalità aggiuntive come l'integrazione git, gli snippet di codice e i temi.

Cosa sapere su Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (un'interfaccia classica per notebook) è un ambiente interattivo basato sul Web in cui gli utenti sono liberi di eseguire tutte le funzioni più semplici. È l'interfaccia classica per notebook che è stata utilizzata da migliaia di utenti per molti anni.

Le principali caratteristiche di Jupyter Notebook includono:

1. Interfaccia del notebook: Jupyter Notebook fornisce un'interfaccia per notebook che consente agli utenti di creare e modificare notebook composti da celle. Ogni cella può contenere codice, testo o markdown.
2. Informatica interattiva Jupyter Notebook consente agli utenti di eseguire codice in modo interattivo e di vedere immediatamente i risultati. Gli utenti possono utilizzare diversi linguaggi di programmazione come Python, R, Julia e Scala.
3. Visualizzazione: Jupyter Notebook supporta una serie di strumenti di visualizzazione dei dati come Matplotlib, Bokeh e Plotly. Gli utenti possono creare e visualizzare trame, grafici e diagrammi interattivi all'interno dei loro notebook.
4. Condivisione e collaborazione: Jupyter Notebook consente agli utenti di condividere i propri notebook con altri utenti e di collaborare su di essi. Gli utenti possono esportare i loro notebook in vari formati come HTML, PDF e Markdown.
5. Estensioni: Jupyter Notebook dispone di un ricco ecosistema di estensioni che consentono agli utenti di estendere e personalizzare il proprio ambiente. Sono disponibili molte estensioni costruite dalla comunità per Jupyter Notebook che forniscono funzionalità aggiuntive come il controllo ortografico, la piegatura del codice e l'evidenziazione del codice.

Casi d'uso di JupyterLab rispetto a Jupyter Notebook

Ora che abbiamo visto le differenze tra JupyterLab e Jupyter Notebook, vediamo quando uno è più appropriato dell'altro.

Casi d'uso di JupyterLab:

Progetti di scienza dei dati

JupyterLab è più adatto a progetti complessi di scienza dei dati che richiedono navigazione, visualizzazione e personalizzazione avanzate del codice.

Consente agli utenti di lavorare con più notebook, editor di testo e console in un'unica interfaccia, facilitando l'organizzazione e la gestione del lavoro.

Il sistema di estensioni di JupyterLab consente inoltre agli utenti di personalizzare il proprio ambiente con funzionalità aggiuntive come l'integrazione con git, gli snippet di codice e i temi.

Apprendimento automatico

JupyterLab è una buona scelta per i progetti di apprendimento automatico che richiedono strumenti avanzati di visualizzazione e analisi.

Supporta un'ampia gamma di librerie per la visualizzazione dei dati, come Matplotlib, Bokeh, Plotly e Vega, che possono essere utilizzate per creare e visualizzare grafici, diagrammi e diagrammi interattivi all'interno dei notebook.

La palette dei comandi e l'ispettore del codice di JupyterLab forniscono inoltre funzionalità avanzate di navigazione e debug del codice, utili nei flussi di lavoro di apprendimento automatico.

Progetti di collaborazione

JupyterLab è una buona scelta per i progetti collaborativi che richiedono la condivisione e il controllo delle versioni. Supporta l'integrazione git, che consente agli utenti di gestire il codice e i notebook utilizzando sistemi di controllo delle versioni come Git o GitHub.

L'architettura server multi-utente di JupyterLab consente inoltre agli utenti di condividere i notebook con altri e di collaborare su di essi in tempo reale.

Casi d'uso di Jupyter Notebook

Semplice analisi dei dati

Jupyter Notebook è più adatto a semplici attività di analisi dei dati che non richiedono una navigazione o una visualizzazione avanzata del codice. È una semplice interfaccia per notebook che consente agli utenti di creare e modificare notebook composti da celle contenenti codice, testo o markdown.

Apprendimento

Jupyter Notebook è una buona scelta per l'apprendimento precoce e per scopi educativi, come l'insegnamento dei linguaggi di programmazione o l'analisi dei dati.

È un'interfaccia semplice e intuitiva che consente agli studenti di scrivere ed eseguire codice in modo interattivo e di vedere immediatamente i risultati.

Il supporto di Jupyter Notebook per diversi linguaggi di programmazione come Python, R, Julia e Scala lo rende uno strumento versatile per l'insegnamento di diversi paradigmi di programmazione.

Prototipazione

Jupyter Notebook è una buona scelta per la prototipazione e la sperimentazione, in quanto consente agli utenti di creare e testare rapidamente frammenti di codice, esplorare insiemi di dati e visualizzare i risultati in modo semplice e interattivo.

Il supporto di Jupyter Notebook per diversi linguaggi di programmazione consente inoltre agli utenti di scegliere il linguaggio più adatto alle loro esigenze di prototipazione e sperimentazione.

FAQ (Domande frequenti)

Qual è la principale differenza tra JupyterLab e Jupyter Notebook?

JupyterLab è un'interfaccia per notebook di nuova generazione che fornisce una piattaforma più flessibile e potente per lavorare con i notebook Jupyter, il codice e i dati, mentre Jupyter Notebook è un'interfaccia classica per notebook più semplice e diretta.

Quale strumento è migliore per i progetti di scienza dei dati: JupyterLab o Jupyter Notebook?

JupyterLab è più adatto a progetti complessi di scienza dei dati che richiedono navigazione, visualizzazione e personalizzazione avanzate del codice, mentre Jupyter Notebook è più adatto a semplici attività di analisi dei dati.

Posso usare JupyterLab e Jupyter Notebook per lo stesso progetto?

Sì, è possibile utilizzare sia JupyterLab che Jupyter Notebook per lo stesso progetto.

A seconda dei requisiti specifici del vostro progetto, potete scegliere lo strumento più adatto alle vostre esigenze per ogni attività o flusso di lavoro.

Conclusione

JupyterLab e Jupyter Notebook sono due strumenti popolari per la creazione e la condivisione di notebook interattivi contenenti codice, equazioni, visualizzazioni e testo narrativo.

JupyterLab è un'interfaccia per notebook di nuova generazione che fornisce una piattaforma flessibile e potente per lavorare con i notebook Jupyter, il codice e i dati.

È più adatto a progetti complessi di scienza dei dati, alla visualizzazione e alla personalizzazione. Jupyter Notebook è un'interfaccia classica per notebook, più adatta all'analisi semplice dei dati, alla formazione e alla prototipazione.

Offre un'interfaccia semplice e intuitiva che consente agli utenti di scrivere ed eseguire codice in modo interattivo e di vedere immediatamente i risultati.

Il supporto di Jupyter Notebook per diversi linguaggi di programmazione e librerie di visualizzazione dei dati lo rende inoltre uno strumento versatile per diversi casi d'uso.

A seconda dei requisiti specifici del vostro progetto, potete scegliere tra JupyterLab e Jupyter Notebook per ottimizzare il flusso di lavoro e la produttività.

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