A desktop application for JupyterLab, based on Electron.
Before installing please read the Python Environment Customization Guide if you plan to customize the Python environment to add new packages.
You can install conda
as part of a Miniforge installer.
(conda) Constructor to bundle JupyterLab Desktop Server into the stand-alone application. You can install Constructor using:
conda install -c conda-forge constructor
nodejs
You can install from https://nodejs.org/en/download/ or run:
conda install -c conda-forge nodejs
yarn
Install using
npm install --global yarn
JupyterLab Desktop bundles JupyterLab front-end and a conda environment as JupyterLab Desktop Server as its backend into an Electron application.
<platform>
: mac, linux or win
Get the project source code
git clone https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-desktop.git
Install dependencies and build JupyterLab Desktop
yarn
yarn build
Create the JupyterLab Desktop Server installer using
yarn create_env_installer:<platform>
Installer will be created in one of env_installer/JupyterLabAppServer<version>-MacOSX-x86_64.sh
, env_installer/JupyterLabAppServer-<version>-Linux-x86_64.sh
, env_installer/JupyterLabAppServer-<version>-Windows-x86_64.exe
based on your platform
Run the installer to install the JupyterLab Desktop Server. Make sure to set install location to jlab_server
directory that is at the same level as jupyterlab-desktop
project source code
Now you can launch the JupyterLab Desktop locally using:
yarn start
Build the application
yarn run clean && yarn build
Create JupyterLab Desktop Server installer
yarn create_env_installer:<platform>
Create JupyterLab Desktop installer which will also bundle JupyterLab Desktop Server installer.
yarn dist:<platform>
App Installer will be created in dist/JupyterLab.pkg
(macOS), dist/JupyterLab.deb
(Debian, Ubuntu), dist/JupyterLab.rpm
(Red Hat, Fedora) and dist/JupyterLab-Setup.exe
(Windows) based on the platform
For instructions on updating bundled JupyterLab packages and cutting a new app release, please follow Release.md document.
找了很多,大部分都是jupyter notebook的代码提示。 自己配置lab的代码提示也踩了很多坑,这里记录一下。 lab下主要的代码提示有三种方法。 插件kite、插件lsp、和第三方工具(vs code,pycharm) 1 . 安装插件 kite 需要先安装kite engine 。(2021/12)官网不能下载了。 下载链接. 然后再安装插件 jupyterlab-kite 官网教程是
在 机器学习平台系列(六) - 再探 Jupyter Lab:在 CentOS 下制作 Docker 镜像 一文中介绍如何制作 Jupyter Lab 在 CentOS7 下的 Docker 镜像,本文介绍如何使用 Nginx 对多个 Jupyter Lab 实例进行反向代理。 1.环境版本 VMWare 版本:VMware-workstation-full-15.5.0-14665864 虚拟机
目前只是最简单的测试代码使用,比Pycharm方便在不需要return或者print,比terminal方便在需要复制粘贴的时候可以直接批量操作;其他更方便的地方我还不清楚。。。。等发现麻烦的时候再查再学吧。。 安装: #环境:python3.6 #更新pip python -m pip install -U pip setuptools #安装,使用清华源满速安装 pip install jup
一是不可以直接将xslx文件后缀改成csv,这样会读取出错。需要另存为csv格式。 二是文件地址名和格式注意不要出错。 data = pd.read_csv(r'C:\Users\writer\Desktop\10REAL.csv') 三是如果提示字段无法识别,则需要注意字段格式。我这里用格式刷将以前成功的格式copy了过来。然后就可以了。 四提示 "could not convert xxxx.
最近从jupyter notebook 转向 jupyterlab,功能多一些。可是遇到了问题:运行tensorflow时出现了kernel restarting 的问题。语句没有被执行,且kernel进入到重启后的状态。反复的检查表明,这个问题仍然是显存冲突造成的,可我在ipynb的前面已经加上了限制显存使用的代码。 测试表明:**jupyterlab在退出的时候不会释放显存。**这应该是个bu
JupyterLab LaTeX build stable latest An extension for JupyterLab which allows for live-editing of LaTeX documents. Usage To use, right-click on an open .tex document within JupyterLab, and select Show
Language Server Protocol integration for Jupyter(Lab) This project is still maturing, but you are welcome to check it out, leave feedback and/or a PR Quick Links: Installation | Configuring | Changelo
大家好,堆栈溢出。今天,我想问一些非常不同的问题。 我目前是一名数据科学家,我在JupyterLab/笔记本上做了很多工作。我的几个同事用笔记本电脑代替了JupyterLab。看起来这两者之间并没有太大区别(我真的很喜欢JupyterLab以不同的颜色呈现代码的方式)。我在网上搜索过,上面写着 "JupyterLab是下一代的Jupyter笔记本" 然而,一些特写,如情节人物,在JupyterLa
问题内容: 我正在使用Jupyter笔记本中的Jupyterlab。在我以前使用的笔记本中: 用于交互式地块。现在给我(在jupyterlab中): 我还尝试了魔术(安装了jupyter-matplotlib): 但这只是返回: 内联图 工作正常,但我想要交互式地块。 问题答案: 完成步骤 1. 安装nodejs,例如。 2. 安装ipympl,例如。 3. [可选,但推荐;更新JupyterLa
我似乎找不到是什么引起的:/
我是Jupyter笔记本电脑的新手,Jupyter笔记本电脑和JupyterLab的主要区别是什么,建议我选择最好的,以后应该使用。