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JupyterLab

Eine erweiterbare Umgebung für interaktives und reproduzierbares Computing, basierend auf dem Jupyter Notebook und der Jupyter-Architektur.

JupyterLab ist die Benutzeroberfläche der nächsten Generation für Project Jupyter und bietet alle bekannten Bausteine des klassischen Jupyter-Notebooks (Notebook, Terminal, Texteditor, Dateibrowser, Rich-Ausgaben usw.) in einer flexiblen und leistungsstarken Benutzeroberfläche.

JupyterLab kann mit npm-Paketen erweitert werden, die unsere öffentlichen APIs verwenden. Die vorgefertigten Erweiterungen können über PyPI, Conda und andere Paketmanager verteilt werden. Die Quellerweiterungen können direkt von npm aus installiert werden (suchen Sie nach „jupyterlab-extension“), erfordern jedoch einen zusätzlichen Build-Schritt. Sie können auch JupyterLab-Erweiterungen im GitHub-Thema jupyterlab-extension finden. Weitere Informationen zu Erweiterungen finden Sie in der Benutzerdokumentation.

Lesen Sie die aktuelle JupyterLab-Dokumentation auf ReadTheDocs.

Wichtig

Das Wartungsende für JupyterLab 3 ist am 15. Mai 2024 erreicht. Korrekturen für kritische Probleme werden noch bis zum 31. Dezember 2024 zurückportiert. Wenn Sie JupyterLab 3 noch verwenden, empfehlen wir Ihnen dringend , so bald wie möglich ein Upgrade auf JupyterLab 4 durchzuführen. Weitere Informationen finden Sie unter „Ende der Wartung von JupyterLab 3“ im Jupyter-Blog.

Erste Schritte

Installation

Wenn Sie Conda, Mamba oder Pip verwenden, können Sie JupyterLab mit einem der folgenden Befehle installieren.

Wenn Sie Conda verwenden:
```
conda install -c conda-forge jupyterlab
```
Wenn Sie Mamba verwenden:
```
mamba install -c conda-forge jupyterlab
```
Wenn Sie pip verwenden:
```
pip install jupyterlab
```
Wenn Sie mit pip install --user installieren, müssen Sie das bin -Verzeichnis auf Benutzerebene zu Ihrer PATH Umgebungsvariablen hinzufügen, um jupyter lab zu starten. Wenn Sie ein Unix-Derivat verwenden (z. B. FreeBSD, GNU/Linux, macOS), können Sie dies tun, indem Sie export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" ausführen.

Ausführlichere Anweisungen finden Sie in der Installationsanleitung. Anweisungen zur Projektinstallation aus den Git-Quellen finden Sie in der Mitwirkendendokumentation.

Installation mit früheren Versionen von Jupyter Notebook

Wenn Sie eine Version von Jupyter Notebook vor 5.3 verwenden, muss nach der Installation von JupyterLab der folgende Befehl ausgeführt werden, um die JupyterLab-Servererweiterung zu aktivieren:

jupyter serverextension enable --py jupyterlab --sys-prefix

Läuft

Starten Sie JupyterLab mit:

jupyter lab

JupyterLab wird automatisch im Browser geöffnet. Weitere Einzelheiten finden Sie in der Dokumentation.

Wenn ein Fehler wie „Befehl ‚jupyter‘ nicht gefunden“ auftritt, stellen Sie bitte sicher, dass die Umgebungsvariable PATH richtig eingestellt ist. Alternativ können Sie JupyterLab mit ~/.local/bin/jupyter lab starten, ohne die Umgebungsvariable PATH zu ändern.

Voraussetzungen und unterstützte Browser

Es ist derzeit bekannt, dass die neuesten Versionen der folgenden Browser funktionieren :

Firefox
Chrom
Safari

Weitere Einzelheiten finden Sie in unserer Dokumentation.

Hilfe bekommen

Wir empfehlen Ihnen, Fragen im Diskursforum zu stellen. Eine dort beantwortete Frage kann für andere eine nützliche Ressource sein.

Fehlerbericht

Um einen Fehler zu melden, lesen Sie bitte die Richtlinien und öffnen Sie dann ein Github-Problem. Damit gelöste Probleme in sich geschlossen bleiben, sperrt der Lock-Bot geschlossene Probleme nach einer Zeit der Inaktivität als gelöst. Wenn nach der Sperrung eines Problems noch eine entsprechende Diskussion erforderlich ist, öffnen Sie bitte ein neues Problem und verweisen Sie auf das alte Problem.

Funktionsanfrage

Wir freuen uns auch über Vorschläge für neue Funktionen, da diese dazu beitragen, das Projekt für alle nützlicher zu machen. Um eine Funktion anzufordern, verwenden Sie bitte die Funktionsanforderungsvorlage.

Entwicklung

Erweiterung von JupyterLab

Informationen zum Entwickeln einer Erweiterung für JupyterLab finden Sie in der Entwicklerdokumentation und den API-Dokumenten.

Mitwirken

Um Code oder Dokumentation zu JupyterLab selbst beizutragen, lesen Sie bitte die Mitwirkendendokumentation.

JupyterLab folgt den Jupyter Community Guides.

Lizenz

JupyterLab verwendet ein gemeinsames Urheberrechtsmodell, das es allen Mitwirkenden ermöglicht, das Urheberrecht an ihren Beiträgen zu wahren. Der gesamte Code unterliegt den Bedingungen der überarbeiteten BSD-Lizenz.

Team

JupyterLab ist Teil des Projekts Jupyter und wird von einer offenen Community entwickelt. Das Wartungsteam wird von einer viel größeren Gruppe von Mitwirkenden von JupyterLab und Project Jupyter insgesamt unterstützt.

Die aktuellen Betreuer von JupyterLab sind in alphabetischer Reihenfolge, mit Zugehörigkeit und Hauptbeitragsbereichen aufgelistet:

Mehmet Bektas, Netflix (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).
Alex Bozarth, IBM (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).
Eric Charles, Datalayer, (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).
Frédéric Collonval, WebScIT (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).
Martha Cryan, Mito (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).
Afshin Darian, QuantStack (Mitschöpfer, Anwendungs-/High-Level-Architektur, produktive Beiträge in der gesamten Codebasis).
Vidar T. Fauske, JPMorgan Chase (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).
Brian Granger, AWS (Mitschöpfer, Strategie, Vision, Management, UI/UX-Design, Architektur).
Jason Grout, Databricks (Mitschöpfer, Vision, allgemeine Entwicklung).
Michał Krassowski, Quansight (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).
Max Klein, JPMorgan Chase (UI-Paket, Build-System, allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).
Gonzalo Peña-Castellanos, QuanSight (allgemeine Entwicklung, i18n, Erweiterungen).
Fernando Perez, UC Berkeley (Mitschöpfer, Vision).
Isabela Presedo-Floyd, QuanSight Labs (Design/UX).
Steven Silvester, MongoDB (Mitentwickler, Release-Management, Paketierung, produktive Beiträge in der gesamten Codebasis).
Jeremy Tuloup, QuantStack (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).

Emeritierter Betreuer:

Chris Colbert, Project Jupyter (Mitschöpfer, Anwendungs-/Low-Level-Architektur, technische Leitung, Vision, PhosphorJS)
Jessica Forde, Project Jupyter (Demo, Dokumentation)
Tim George, Cal Poly (UI/UX-Design, Strategie, Management, Benutzerbedarfsanalyse).
Cameron Oelsen, Cal Poly (UI/UX-Design).
Ian Rose, Quansight/Stadt LA (allgemeine Kernentwicklung, Erweiterungen).
Andrew Schlaepfer, Bloomberg (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen).
Saul Shanabrook, Quansight (allgemeine Entwicklung, Erweiterungen)

Diese Liste wird bereitgestellt, um dem Leser einen Kontext darüber zu geben, wer wir sind und wie unser Team funktioniert. Um gelistet zu werden, senden Sie bitte eine Pull-Anfrage mit Ihren Informationen.