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JupyterLab

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简介：
JupyterLab是Jupyter项目的下一代用户界面，提供了一个可自定义的工作空间，用于编写和运行代码、查看数据及可视化分析结果。 JupyterLab是新一代的Python开发工具IDE，完全支持各类浏览器。

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  • JupyterLab
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    JupyterLab是Jupyter项目的下一代用户界面，提供了一个可自定义的工作空间，用于编写和运行代码、查看数据及可视化分析结果。 JupyterLab是新一代的Python开发工具IDE，完全支持各类浏览器。
     
  • JupyterLab的Git扩展：Jupyterlab-git
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    简介：Jupyterlab-git是为JupyterLab集成的Git客户端插件，提供版本控制功能，包括文件检出、提交和分支管理等操作。 JupyterLab扩展jupyterlab-git用于使用Git进行版本控制。要查看该扩展的实际效果，请打开示例笔记本（在Binder环境中）。要求JupyterLab >= 3.0（2.x 版本的旧版已不再支持）。 安装步骤： 1. 使用pip命令：`pip install --upgrade jupyterlab jupyterlab-git` 2. 或者使用conda命令： `conda install -c conda-forge jupyterlab jupyterlab-git` 卸载方法： 1. 使用pip命令：`pip uninstall jupyterlab-git` 2. 或者使用conda命令： `conda remove jupyterlab-git` 配置设置 安装完成后，可以通过JupyterLab的高级设置编辑器修改扩展的行为。例如： - blockWhileCommandExecutes: 该选项允许暂停用户与JupyterLab的交互直到Git命令（如commit, pull, reset等）完成。 请确保使用Git版本 >=2.x 。
     
  • JupyterLab-Kite：增强JupyterLab的自动完成功能扩展
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    JupyterLab-Kite是一款针对JupyterLab开发环境的扩展程序，它集成了Kite智能代码助手，提供强大的自动完成和实时错误检测功能，显著提升了编程效率与体验。 JupyterLab的Kite自动完成扩展是一款由AI驱动的编程助手，在编写Python代码时可以提供帮助。通过预测您的输入并在适当的时候显示相关信息，它能够提高编码效率。了解如何使用该工具来增强JupyterLab编辑器的功能。 - **智能提示**：基于机器学习模型训练而成，覆盖了广泛的开源代码库。 - **实时搜索功能**：光标下方的符号会自动提供相关文档信息，从而节省查找Python文档的时间要求。 ### 安装指南 Kite扩展需要配合安装Kite引擎才能正常使用。该扩展负责与本地运行的Kite Engine进行交互，后者执行所有必要的代码分析和机器学习处理（完全在用户设备上完成，无需将任何代码发送到云端）。 #### 对于macOS用户： 请下载并按照相关说明来设置Kite引擎，并确保JupyterLab版本为2.2.0至4.0.0a0之间。同时，请保证使用Python 3.6或更高版本及pip进行安装操作。 如果您正在寻找适用于其他编辑器的解决方案，可以查阅相应文档以获取更多帮助信息。
     
  • Python JupyterLab目录显示插件
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    Python JupyterLab目录显示插件是一款专为JupyterLab设计的扩展程序，它增强了文件浏览器的功能，提供了更加直观和高效的目录视图，方便用户更好地管理和操作项目中的文件与代码。 JupyterLab目录显示插件可以帮助用户更方便地浏览和管理文件。通过安装相关扩展，可以增强默认的文件浏览器功能，提供更加丰富的视图选项和操作便捷性。这些改进使得在开发过程中能够更快捷地访问项目资源，提高工作效率。
     
  • JupyterLab评论扩展：注释与标注功能
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    本扩展为JupyterLab提供强大的代码注释和标注功能，帮助用户更好地组织、理解和维护代码，提高开发效率。 JupyterLab 注释与评论功能允许用户在实时笔记本环境中使用扩展程序。该版本分为稳定版和最新开发版（边缘版本）。 此扩展支持以下特性： - 在单元格及文本段落档中添加注释。 - 支持注释解析和编辑。 - 提供过滤和排序功能，便于管理大量评论信息。 - 设有专用的评论窗口以方便查看所有相关讨论内容。 **先决条件** （版本 >= 2.0.0） **安装步骤** 1. 首先需要安装服务端扩展： ``` $ pip install jupyterlab-commenting-service ``` 2. 接着安装前端部分的扩展程序： ``` $ jupyter labextension install @jupyterlab/commenting-extension ``` **使用说明** 请查阅相关文档以获取更多关于此插件功能的信息。 **贡献指南** 该项目正处于积极开发阶段，我们欢迎所有感兴趣的开发者加入进来。有关具体开发流程，请参考项目内的开发指引文件。 如果有任何建议或疑问，欢迎您随时提出；如果您希望直接参与代码编写工作，同样非常欢迎！
     
  • JupyterLab-Spreadsheet：查看Excel等电子表格的插件
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    JupyterLab-Spreadsheet是一款专为JupyterLab设计的插件，它允许用户直接在浏览器中以类似电子表格的方式查看和编辑CSV、XLS和XLSX文件，极大提升了数据处理与分析的效率。 JupyterLab 电子表格插件为 JupyterLab 添加了一个简单的电子表格查看器。 jupyterlab-spreadsheet支持 XLS、XLSX、ODS 和 CSV 文件，并允许进行基本格式设置（例如单元格合并）。此插件处于 alpha 阶段，不支持工作簿的所有功能（如高级格式和公式等）。 安装 jupyterlab-spreadsheet 很简单。只需运行以下命令： ``` jupyter labextension install jupyterlab-spreadsheet ``` 如果您已经启动了 JupyterLab，则只需刷新页面即可使用插件。 要打开工作簿，请在文件查看器中导航到它并双击该文件。对于 CSV 文件，可以通过右键单击选择“打开方式 > 电子表格”来使用此功能。
     
  • JupyterLab-LSP：语言服务器协议在JupyterLab中的集成（代码导航、提示、linters、自动补全及重命名等功能）
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    JupyterLab-LSP是一款将语言服务器协议引入JupyterLab环境的扩展，提供代码导航、智能提示、Lint检查、自动完成及重构功能，极大地提升了编程体验和效率。 Jupyter（Lab）的语言服务器协议集成 该项目仍在开发和完善阶段，欢迎您查看并提供反馈或提交代码贡献。 **产品特点示例：** - **显示Python代码**：但是大多数功能同样适用于R、bash、TypeScript等语言。 - **悬停提示**：将鼠标悬停在任何代码段上；如果出现下划线，则可以按Ctrl键以获得带有函数/类签名、模块文档或由语言服务器提供的其他信息的工具提示。 - **诊断程序错误**：严重错误会用红色下划线标记，警告则为橙色。将鼠标悬停在带下划线的代码上可查看更详细的消息。 - **跳转到定义**：使用上下文菜单项或按Alt + 鼠标点击以实现“跳转至定义”（您可以设置其改为Ctrl/⌘）；使用Alt + o返回。 以上功能旨在提供更加智能和高效的编程体验。
     
  • JupyterLab Tabular Data Editor：高效响应式表格数据处理
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    简介：JupyterLab Tabular Data Editor是一款专为科研人员与数据分析师设计的交互式工具，支持在JupyterLab环境中直接编辑、操作和分析表格数据，提供高效且直观的数据处理体验。 JupyterLab表格数据编辑器在处理表格数据方面表现出色。此扩展程序目前处于Alpha阶段，API会频繁更新。您可以尝试使用我们的扩展，并了解更多关于Jupyter表格数据编辑器的信息。 请注意，这是一份前瞻性新闻稿，旨在展示最终产品的愿景；并非所有提到的功能都已经实现。 功能亮点： - 启动新文件并快速添加行和列 - 无缝地重新排列您的数据表 - 插入和删除多行及多列 - 单击按钮即可格式化数据 - 轻松搜索与替换 要求：JupyterLab >=2.0版本。 安装方法： 对于 JupyterLab 3: 使用 pip install jupyterlab-tabular-data-editor 命令。 对于 JupyterLab 2: 执行 jupyter labextension install 指令。
     
  • GPU-Jupyter：借助NVIDIA GPU功能增强JupyterLab的灵活性，在GPU上协同运行TensorFlow等库的笔记本环境。
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    GPU-Jupyter项目旨在通过集成NVIDIA GPU技术来优化JupyterLab的工作流程，支持在GPU硬件加速环境下高效协作处理如TensorFlow等计算密集型库的任务。 GPU Jupyter利用NVIDIA GPU的功能来支持Jupyter笔记本电脑，并在协作环境中使用Tensorflow和Pytorch进行GPU计算。首先感谢为数据分析与科学应用创建并维护了强大的Python、R和Julia工具栈的开发者们。该项目基于NVIDIA CUDA镜像构建，安装其工具堆栈以启用Jupyter笔记本中的GPU加速功能。 开始前需要一台配备NVIDIA GPU的计算机，并且需安装1.10.0+版本的Docker以及1.28.0+版本的相关软件包。通过在Docker容器中使用CUDA驱动程序来访问您的GPU，如果运行命令`docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 nvidia-smi`后得到类似的结果，则说明您可以在Docker环境中成功访问到GPU。