学习python数据分析 一 Jupyterlab

JupyterLab是一个基于Web的交互式开发环境，是Jupyter Notebook的下一代用户界面。它提供了一个现代化、灵活的工作流程，支持各种语言的交互式计算、数据处理和可视化。JupyterLab不仅支持Notebook，还提供了许多新的特性，例如文件编辑器、终端、代码控制等，使得用户可以在同一个环境中进行多种任务。

为什么要使用jupyterlab

使用JupyterLab相对于传统的IDE的主要好处有以下几点：

• 交互性：JupyterLab可以轻松地与Python交互，可以在Notebook中执行代码，直接看到输出，也可以使用Markdown语法编写文档和注释，方便快捷。

• 可视化：JupyterLab支持各种各样的图形、表格和其他可视化工具，能够方便地进行数据分析和展示。

• 分享：Jupyter Notebook可以轻松地分享给其他人，可以导出为HTML、PDF等格式，也可以通过GitHub等平台进行共享。

• 扩展性：JupyterLab支持各种各样的插件和扩展，能够满足不同用户的需求，也可以开发自己的扩展。

安装

一条命令安装即可

pip install jupyterlab

除了使用 pip 命令安装后，还可以使用 Anaconda 来安装。安装好 Anaconda 后使用命令安装 Jupyter Notebook，安装命令如下：

conda install jupyter notebook

然后新建一个我们的项目目录demo

cd demo

启动

jupyter-lab

这里交互窗口分为三类，我们创建一个Notebook Python3即可。
Notebook 文件是 Jupyter Notebook 的主要工作单元。每个 Notebook 文件包含一系列代码和 Markdown 文本单元格，以及对应的输出结果。Notebook 文件可以保存为 .ipynb 格式的文件，方便日后查看和分享。

我们首先可以为自己新建的ipynb文件取名。

相关概念

模式

Jupyter Notebook 有两种模式：命令模式和编辑模式。
在命令模式下，可以使用快捷键操作 Notebooks 的整体结构。在这种模式下，单元格被选中，并且键盘输入的是命令，而不是编辑单元格中的内容。命令模式下按Enter进入编辑模式。

在编辑模式下，可以编辑单元格的内容。在这种模式下，单元格被选中，并且可以键入或编辑内容。编辑模式下按ESC进入命令模式。

cell

Jupyter Notebook中的Cell是一种基本的文本编辑和代码执行单元。每个Cell可以包含文本、代码或其它多媒体内容。通常，我们使用Cell来写代码或运行Python代码，也可以使用Cell来撰写文本说明、注释或Markdown文档。每个Cell的执行方式是独立的，这使得我们可以按照需要单独执行或测试代码。同时，每个Cell还可以随时修改或编辑，这使得对于代码或文档的修改变得容易和直观。

Kernel

jupyter Notebook 使用 Kernel 来执行代码。一个 Kernel 可以理解为一个运行代码的环境，可以是 Python、R、Julia 等不同的语言。在同一个 Notebook 文件中，可以切换不同的 Kernel 来执行不同的代码。

架构

Notebook 和 Kernel 之间采用的是内核客户端架构，即 Notebook 是客户端，Kernel 是服务器端。这种架构可以让 Notebook 在不同的操作系统和计算机上执行代码，并且可以方便地切换不同的 Kernel 来执行不同的代码。

使用

运行Cell

• Ctrl + Enter 运行本栏代码，保持在本栏并进入命令模式
• Shift + Enter 运行本栏代码，跳到下一栏并进入命令模式
• Alt + Enter 运行本栏代码，跳到下一栏并进入编辑模式

增加Cell

在编辑时往往需要插入新的Cell，快捷键都是在命令模式下进行的

• a 在本栏代码前增加一栏，并跳到新增加的一栏，仍处在命令模式下
• b 在本栏代码后增加一栏，并跳到新增加的一栏，仍处在命令模式下

删除Cell

在编辑时，有些无用的代码栏或空白栏需要删除，首先进入命令模型下，通过上下键跳到需要删除的代码栏

• dd 删除当前Cell，并自动跳到下一Cell，仍处在命令模式下

Cell Code 和 Markdown 切换

当新增一栏后，默认是 Code 模式，如何切换到 Markdown 模式，可以使用如下快捷键。快捷键都是在命令模式下进行

• m 切换到 Markdown 模式，仍处在命令模式下，按下 Enter 可进入编辑模式
• y 切换到 Code 模型，仍处在命令行模式下，按下 Enter 可进入编辑模式
  

代码补全与代码提示

• tab 补全代码
• shift + tab 光标放在某个变量、函数、类上，按下快捷键，进行doc提示

注意

当前最新版jupyterlab在ubuntu chrome上似乎有bug，使用一段时间后非常卡顿，感觉像是内存泄漏。如果出现这个问题尝试在firefox上跑。

jupyter lab --browser=firefox