Jupyter to popularny projekt open-source, który pozwala użytkownikom tworzyć i udostępniać dokumenty zawierające żywy kod, równania, wizualizacje i tekst narracyjny.

Jest on używany przez naukowców zajmujących się danymi, badaczy i programistów do wykonywania analizy danych, uczenia maszynowego, symulacji naukowych i innych zadań.

Jupyter ma dwa interfejsy: JupyterLab (improwizowany) i Jupyter Notebook (klasyczny). JupyterLab jest zaawansowanym środowiskiem internetowym, które jest lepsze w obsłudze danych, kodów itp. podczas gdy Jupyter Notebook jest prostszym interfejsem z mniejszą ilością funkcji.

W tym artykule odkryjemy różnice między tymi dwoma narzędziami i zobaczymy, kiedy jedno jest bardziej odpowiednie niż drugie.

Co warto wiedzieć o JupyterLab?

JupyterLab (interfejs notebooków nowej generacji) to internetowe interaktywne środowisko programistyczne (IDE), które stanowi elastyczną i potężną platformę do pracy z notebookami, kodem i danymi. .

Pozwala użytkownikom organizować swoją pracę w wielu panelach, zakładkach i oknach oraz dostosowywać swoje środowisko za pomocą rozszerzeń i wtyczek.

Do głównych cech JupyterLab należą:

1. Multiple Document Interface (MDI): JupyterLab pozwala użytkownikom pracować z wieloma notatnikami, konsolami, edytorami tekstu i innymi komponentami w jednym zintegrowanym interfejsie. Ułatwia to przełączanie się między różnymi plikami i zadaniami oraz przeciąganie i upuszczanie komponentów w różnych panelach.
2. Nawigacja po kodach: JupyterLab oferuje zaawansowane narzędzia do nawigacji po kodzie, takie jak przeglądarka plików, paleta poleceń, inspektor kodu i debugger. Narzędzia te pozwalają użytkownikom szybko znaleźć i przejść do różnych części kodu, wykonać polecenia i usunąć błędy.
3. Rich Text Editing: JupyterLab obsługuje edycję bogatego tekstu przy użyciu Markdown, HTML i LaTeX. Użytkownicy mogą tworzyć i edytować komórki tekstowe, nagłówki, listy, tabele i równania przy użyciu różnych opcji formatowania.
4. Wizualizacja: JupyterLab obsługuje szeroką gamę narzędzi do wizualizacji danych, takich jak Matplotlib, Bokeh, Plotly i Vega. Użytkownicy mogą tworzyć i wyświetlać interaktywne wykresy w swoich notatnikach.
5. Extension System: JupyterLab ma modułową architekturę, która pozwala użytkownikom rozszerzać i dostosowywać swoje środowisko za pomocą rozszerzeń i wtyczek. Dla JupyterLab dostępnych jest wiele rozszerzeń tworzonych przez społeczność, które zapewniają dodatkowe funkcje, takie jak integracja z git, fragmenty kodu i motywy.

Co warto wiedzieć o Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (klasyczny interfejs notebooka) jest internetowym środowiskiem interaktywnym, w którym użytkownicy mogą wykonywać wszystkie proste funkcje. Jest to klasyczny interfejs notebooka, który jest używany przez tysiące użytkowników od wielu lat.

Do głównych cech Jupyter Notebook należą:

1. Notebook Interfejs: Jupyter Notebook dostarcza interfejs notatnika, który pozwala użytkownikom tworzyć i edytować notatniki składające się z komórek. Każda komórka może zawierać kod, tekst lub markdown.
2. Komputery interaktywne : Jupyter Notebook pozwala użytkownikom na interaktywne uruchamianie kodu i natychmiastowe oglądanie wyników. Użytkownicy mogą używać różnych języków programowania, takich jak Python, R, Julia i Scala.
3. Wizualizacja: Jupyter Notebook obsługuje wiele narzędzi do wizualizacji danych, takich jak Matplotlib, Bokeh i Plotly. Użytkownicy mogą tworzyć i wyświetlać interaktywne działki, wykresy i grafy w swoich notatnikach.
4. Sharing and Collaboration: Jupyter Notebook umożliwia użytkownikom dzielenie się swoimi notatnikami z innymi i współpracę nad nimi. Użytkownicy mogą eksportować swoje notatniki w różnych formatach, takich jak HTML, PDF i Markdown.
5. Rozszerzenia: Jupyter Notebook posiada bogaty ekosystem rozszerzeń, które pozwalają użytkownikom na rozszerzenie i dostosowanie środowiska. Istnieje wiele rozszerzeń tworzonych przez społeczność dostępnych dla Jupyter Notebook, które zapewniają dodatkowe funkcje, takie jak sprawdzanie pisowni, składanie kodu i podświetlanie kodu.

Przypadki użycia JupyterLab vs. Jupyter Notebook

Teraz, gdy zobaczyliśmy różnice między JupyterLab i Jupyter Notebook, zobaczmy, kiedy jeden jest bardziej odpowiedni niż drugi.

Use Cases for JupyterLab:

Projekty z zakresu nauki o danych

JupyterLab jest bardziej odpowiedni dla złożonych projektów nauki o danych, które wymagają zaawansowanej nawigacji kodu, wizualizacji i dostosowania.

Pozwala użytkownikom pracować z wieloma notatnikami, edytorami tekstu i konsolami w jednym interfejsie, ułatwiając organizację i zarządzanie pracą.

System rozszerzeń JupyterLab pozwala również użytkownikom na dostosowanie ich środowiska za pomocą dodatkowych funkcji, takich jak integracja z git, fragmenty kodu i motywy.

Uczenie maszynowe

JupyterLab to dobry wybór dla projektów uczenia maszynowego, które wymagają zaawansowanych narzędzi wizualizacji i analizy.

Obsługuje wiele bibliotek wizualizacji danych, takich jak Matplotlib, Bokeh, Plotly i Vega, które mogą być używane do tworzenia i wyświetlania interaktywnych działek, wykresów i grafów w notatnikach.

Paleta poleceń i inspektor kodu JupyterLab zapewniają również zaawansowane możliwości nawigacji po kodzie i debugowania, które są przydatne w przepływach pracy uczenia maszynowego.

Projekty współpracy

JupyterLab to dobry wybór dla projektów współpracy, które wymagają współdzielenia i kontroli wersji. Obsługuje integrację git, która pozwala użytkownikom zarządzać swoim kodem i notebookami za pomocą systemów kontroli wersji, takich jak Git lub GitHub.

Wielostanowiskowa architektura serwera JupyterLab pozwala również użytkownikom na udostępnianie zeszytów innym osobom i współpracę nad nimi w czasie rzeczywistym.

Przypadki użycia dla Jupyter Notebook

Prosta analiza danych

Jupyter Notebook jest bardziej odpowiedni do prostych zadań analizy danych, które nie wymagają zaawansowanej nawigacji po kodzie lub wizualizacji. Jest to prosty interfejs notatnika, który pozwala użytkownikom tworzyć i edytować notatniki składające się z komórek zawierających kod, tekst lub markdown.

Nauka

Jupyter Notebook to dobry wybór dla wczesnego nauczania i celów edukacyjnych, takich jak nauczanie języków programowania lub analiza danych.

Jest to prosty i intuicyjny interfejs, który pozwala studentom pisać i uruchamiać kod interaktywnie i natychmiast zobaczyć wyniki.

Wsparcie Jupyter Notebook dla różnych języków programowania, takich jak Python, R, Julia i Scala, czyni go również wszechstronnym narzędziem do nauczania różnych paradygmatów programowania.

Prototypowanie

Jupyter Notebook to dobry wybór do prototypowania i eksperymentowania. Pozwala użytkownikom szybko tworzyć i testować fragmenty kodu, badać zbiory danych i wizualizować wyniki w prosty i interaktywny sposób.

Obsługa różnych języków programowania przez Jupyter Notebook pozwala również użytkownikom wybrać język, który najlepiej odpowiada ich potrzebom w zakresie prototypowania i eksperymentowania.

FAQs (Frequently Asked Questions)

Jaka jest główna różnica między JupyterLab a Jupyter Notebook?

JupyterLab to interfejs notebooka nowej generacji, który zapewnia bardziej elastyczną i potężną platformę do pracy z notatnikami Jupytera, kodem i danymi, podczas gdy Jupyter Notebook to klasyczny interfejs notebooka, który jest prostszy i bardziej bezpośredni.

Które narzędzie jest lepsze dla projektów data science: JupyterLab czy Jupyter Notebook?

JupyterLab lepiej nadaje się do złożonych projektów nauki o danych, które wymagają zaawansowanej nawigacji kodu, wizualizacji i dostosowania, podczas gdy Jupyter Notebook jest bardziej odpowiedni do prostych zadań analizy danych.

Czy mogę używać JupyterLab i Jupyter Notebook w tym samym projekcie?

Tak, możesz użyć zarówno JupyterLab, jak i Jupyter Notebook do tego samego projektu.

W zależności od konkretnych wymagań projektu, możesz wybrać narzędzie, które najlepiej odpowiada Twoim potrzebom dla każdego zadania lub przepływu pracy.

Wniosek

JupyterLab i Jupyter Notebook to dwa popularne narzędzia do tworzenia i udostępniania interaktywnych notatników zawierających kod na żywo, równania, wizualizacje i tekst narracyjny.

JupyterLab to interfejs notebooków nowej generacji, który zapewnia elastyczną i potężną platformę do pracy z notebookami Jupyter, kodem i danymi.

Jest bardziej odpowiedni dla złożonych projektów nauki o danych, wizualizacji i dostosowywania. Jupyter Notebook to klasyczny interfejs notebooka, który jest bardziej odpowiedni dla prostej analizy danych, edukacji i prototypowania.

Zapewnia prosty i intuicyjny interfejs, który pozwala użytkownikom pisać i uruchamiać kod interaktywnie i natychmiast zobaczyć wyniki.

Wsparcie Jupyter Notebook dla różnych języków programowania i bibliotek wizualizacji danych sprawia, że jest to również uniwersalne narzędzie dla różnych przypadków użycia.

W zależności od konkretnych wymagań projektu, możesz wybrać pomiędzy JupyterLab i Jupyter Notebook, aby zoptymalizować przepływ pracy i produktywność.

Inne artykuły: