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JupyterLab

Un entorno extensible para informática interactiva y reproducible, basado en Jupyter Notebook y Architecture.

JupyterLab es la interfaz de usuario de próxima generación para Project Jupyter que ofrece todos los componentes básicos familiares del clásico Jupyter Notebook (portátil, terminal, editor de texto, explorador de archivos, resultados enriquecidos, etc.) en una interfaz de usuario potente y flexible.

JupyterLab se puede ampliar utilizando paquetes npm que utilizan nuestras API públicas. Las extensiones prediseñadas se pueden distribuir a través de PyPI, conda y otros administradores de paquetes. Las extensiones de origen se pueden instalar directamente desde npm (busque jupyterlab-extension) pero requieren un paso de compilación adicional. También puede encontrar extensiones de JupyterLab explorando el tema jupyterlab-extension de GitHub. Para obtener más información sobre las extensiones, consulte la documentación del usuario.

Lea la documentación actual de JupyterLab en ReadTheDocs.

Importante

JupyterLab 3 alcanzó su fecha de finalización de mantenimiento el 15 de mayo de 2024. Las correcciones para problemas críticos aún se respaldarán hasta el 31 de diciembre de 2024. Si todavía está ejecutando JupyterLab 3, le recomendamos encarecidamente que actualice a JupyterLab 4 lo antes posible. Para obtener más información, consulte Fin del mantenimiento de JupyterLab 3 en el Blog de Jupyter.

Empezando

Instalación

Si usa conda, mamba o pip, puede instalar JupyterLab con uno de los siguientes comandos.

Si usas conda:
```
conda install -c conda-forge jupyterlab
```
Si usas mamba:
```
mamba install -c conda-forge jupyterlab
```
Si usas pip:
```
pip install jupyterlab
```
Si realiza la instalación utilizando pip install --user , debe agregar el directorio bin de nivel de usuario a su variable de entorno PATH para poder iniciar jupyter lab . Si está utilizando un derivado de Unix (por ejemplo, FreeBSD, GNU/Linux, macOS), puede hacerlo ejecutando export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" .

Para obtener instrucciones más detalladas, consulte la guía de instalación. Las instrucciones de instalación del proyecto de las fuentes de git están disponibles en la documentación del colaborador.

Instalación con versiones anteriores de Jupyter Notebook

Cuando se utiliza una versión de Jupyter Notebook anterior a la 5.3, se debe ejecutar el siguiente comando después de instalar JupyterLab para habilitar la extensión del servidor JupyterLab:

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

Correr

Inicie JupyterLab usando:

jupyter lab

JupyterLab se abrirá automáticamente en el navegador. Consulte la documentación para obtener detalles adicionales.

Si encuentra un error como "Comando 'jupyter' no encontrado", asegúrese de que la variable de entorno PATH esté configurada correctamente. Alternativamente, puede iniciar JupyterLab usando ~/.local/bin/jupyter lab sin cambiar la variable de entorno PATH .

Requisitos previos y navegadores compatibles

Actualmente se sabe que funcionan las últimas versiones de los siguientes navegadores:

Firefox
Cromo
Safari

Consulte nuestra documentación para obtener detalles adicionales.

Obteniendo ayuda

Le recomendamos que haga preguntas en el foro de Discourse. Una pregunta respondida allí puede convertirse en un recurso útil para otros.

Informe de error

Para informar un error, lea las pautas y luego abra una incidencia de Github. Para mantener los problemas resueltos independientes, el robot de bloqueo bloqueará los problemas cerrados como resueltos después de un período de inactividad. Si aún es necesaria una discusión relacionada después de bloquear un problema, abra un problema nuevo y haga referencia al problema anterior.

Solicitud de función

También agradecemos sugerencias de nuevas funciones, ya que ayudan a que el proyecto sea más útil para todos. Para solicitar una función, utilice la plantilla de solicitud de función.

Desarrollo

Ampliando JupyterLab

Para comenzar a desarrollar una extensión para JupyterLab, consulte la documentación del desarrollador y los documentos de la API.

Contribuyendo

Para contribuir con código o documentación al propio JupyterLab, lea la documentación del colaborador.

JupyterLab sigue las guías de la comunidad de Jupyter.

Licencia

JupyterLab utiliza un modelo de derechos de autor compartido que permite a todos los contribuyentes mantener los derechos de autor de sus contribuciones. Todo el código tiene licencia según los términos de la licencia BSD revisada.

Equipo

JupyterLab es parte del Proyecto Jupyter y está desarrollado por una comunidad abierta. El equipo de mantenimiento cuenta con la asistencia de un grupo mucho mayor de contribuyentes a JupyterLab y al Proyecto Jupyter en su conjunto.

Los mantenedores actuales de JupyterLab se enumeran en orden alfabético, con afiliación y principales áreas de contribución:

Mehmet Bektas, Netflix (desarrollo general, extensiones).
Alex Bozarth, IBM (desarrollo general, extensiones).
Eric Charles, Datalayer, (desarrollo general, extensiones).
Frédéric Collonval, WebScIT (desarrollo general, extensiones).
Martha Cryan, Mito (desarrollo general, extensiones).
Afshin Darian, QuantStack (cocreador, aplicación/arquitectura de alto nivel, contribuciones prolíficas en todo el código base).
Vidar T. Fauske, JPMorgan Chase (desarrollo general, ampliaciones).
Brian Granger, AWS (cocreador, estrategia, visión, gestión, diseño UI/UX, arquitectura).
Jason Grout, Databricks (cocreador, visión, desarrollo general).
Michał Krassowski, Quansight (desarrollo general, ampliaciones).
Max Klein, JPMorgan Chase (paquete UI, sistema de compilación, desarrollo general, extensiones).
Gonzalo Peña-Castellanos, QuanSight (desarrollo general, i18n, extensiones).
Fernando Pérez, UC Berkeley (cocreador, visión).
Isabela Presedo-Floyd, QuanSight Labs (diseño/UX).
Steven Silvester, MongoDB (cocreador, gestión de lanzamientos, empaquetado, contribuciones prolíficas en todo el código base).
Jeremy Tuloup, QuantStack (desarrollo general, extensiones).

Mantenedor emérito:

Chris Colbert, Proyecto Jupyter (cocreador, aplicación/arquitectura de bajo nivel, liderazgo técnico, visión, PhosphorJS)
Jessica Forde, Proyecto Jupyter (demostración, documentación)
Tim George, Cal Poly (diseño UI/UX, estrategia, gestión, análisis de necesidades del usuario).
Cameron Oelsen, Cal Poly (diseño UI/UX).
Ian Rose, Quansight/Ciudad de Los Ángeles (desarrollo central general, extensiones).
Andrew Schlaepfer, Bloomberg (desarrollo general, ampliaciones).
Saul Shanabrook, Quansight (desarrollo general, extensiones)

Esta lista se proporciona para brindarle al lector un contexto sobre quiénes somos y cómo funciona nuestro equipo. Para aparecer en la lista, envíe una solicitud de extracción con su información.