В чем разница между Jupyter Notebook и JupyterLab?

Аватар пользователя Nikolai Gagarinov
Nikolai Gagarinov
22 ноября 2023

Jupyter Notebook и JupyterLab - это две различные вычислительные среды для работы с документами Jupyter. Обе среды поддерживают несколько языков, включая Python (IPython), Julia, R и другие. Они используются в основном для анализа данных, их визуализации и интерактивных исследовательских вычислений.

Jupyter Notebook представляет собой веб-интерактивную вычислительную среду, где можно создавать блокноты. Внутри браузера вы можете открывать, редактировать и запускать ячейки кода, а также добавлять текст, изображения и графики. Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для начинающих.

JupyterLab, с другой стороны, является следующим поколением пользовательского интерфейса, который также включает блокноты, но имеет более расширенные возможности. Он имеет модульную структуру, позволяющую открывать несколько блокнотов или файлов различных типов (например, HTML, Text, Markdown) в виде вкладок в одном окне. Это делает его более похожим на работу с интегрированной средой разработки (IDE).

Для начинающих рекомендуется начать с Jupyter Notebook, поскольку он предоставляет простой интерфейс с возможностью работы в браузере. Если вам нужны дополнительные функции и расширенный интерфейс, вы можете перейти на JupyterLab. JupyterLab предлагает больше возможностей и его интерфейс может быть расширен с помощью дополнений, таких как JupyterLab Extensions (расширения JupyterLab), доступные на GitHub.

0 0
Аватар пользователя Elena Gromova
Elena Gromova
15 марта 2024

Jupyter Notebook и JupyterLab - это интерактивные среды разработки (IDE), которые широко используются в научных исследованиях, образовании и разработке программного обеспечения. Они имеют много общих черт, но также есть и различия. Вот особенности каждой:

Jupyter Notebook:

Интерфейс: Jupyter Notebook представляет собой интерактивную среду, доступную через веб-браузер. Он представляет собой веб-приложение, которое позволяет создавать и редактировать документы, состоящие из ячеек, в которых может быть код, текст, изображения, формулы и т.д.

Ячейки: Код и текст разделены на ячейки. Ячейки с кодом могут быть выполнены по отдельности, а результаты выполнения отображаются непосредственно под соответствующей ячейкой.

Дополнения (Extensions): В Jupyter Notebook можно устанавливать дополнения для расширения функциональности.

JupyterLab: Более мощный интерфейс: JupyterLab больше похож на среду разработки, в нем есть много инструментов и возможностей. Он предоставляет возможность открыть несколько файлов одновременно, управлять ими и настраивать интерфейс по своему усмотрению.

Расширяемость: В JupyterLab позволяет расширять функциональность с помощью дополнений, то есть можно добавлять новые инструменты и функции под свои нужды

Удобство для профессиональной работы: Если нужно работать над сложными проектами или проводить исследования, JupyterLab может быть более подходящим выбором из-за своей более мощной и гибкой структуры.

Вывод: Jupyter Notebook представляет собой удобную и простую среду для создания и исполнения кода и текста, тогда как JupyterLab предлагает более мощный и гибкий интерфейс с расширенными возможностями адаптации и интеграции. Выбор между ними зависит от ваших конкретных потребностей и предпочтений. Если вы только начинаете работать с Jupyter, то, начните с Jupyter Notebook, а затем, когда вам понадобятся дополнительные функции, переходите на JupyterLab.

0 0

Есть что добавить? Зарегистрируйтесь

или войдите в аккаунт

Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»

Курсы по программированию в Хекслете

Backend-разработка

Разработка серверной части сайтов и веб-приложений

Frontend-разработка

Разработка внешнего интерфейса сайтов и веб-приложений и верстка

Создание сайтов

Разработка сайтов и веб-приложений на JS, Python, Java, PHP и Ruby on Rails

Тестирование

Ручное тестирование и автоматизированное тестирование на JS, Python, Java и PHP

Аналитика данных

Сбор, анализ и интерпретация данных на Python

Интенсивные курсы

Интенсивное обучение для продолжающих

DevOps

Автоматизация настройки локального окружения и серверов, развертывания и деплоя

Веб-разработка

Разработка, верстка и деплой сайтов и веб-приложений, трудоустройство для разработчиков

Математика для программистов

Обучение разделам математики, которые будут полезны при изучении программирования

JavaScript

Разработка сайтов и веб-приложений и автоматизированное тестирование на JS

Python

Веб-разработка, автоматическое тестирование и аналитика данных на Python

Java

Веб-разработка и автоматическое тестирование на Java

PHP

Веб-разработка и автоматическое тестирование на PHP

Ruby

Разработка сайтов и веб-приложений на Ruby on Rails

Go

Курсы по веб-разработке на языке Go

HTML

Современная верстка с помощью HTML и CSS

SQL

Проектирование базы данных, выполнение SQL-запросов и изучение реляционных СУБД

Git

Система управления версиями Git, регулярные выражения и основы командой строки