1 簡介

jupyter lab于近期發(fā)布了其具有里程碑意義的3.0版本，隨之帶來的一些重要新特性，想必廣大讀者朋友已在各大公眾號所翻譯轉(zhuǎn)載的jupyter lab團隊官方介紹文章中知曉了很多。

圖1

那么目前的jupyter lab好用嗎?是否還存在bug?適合直接升級使用嗎?今天的文章就將通過我的真實使用體驗，來認(rèn)識jupyter lab3.0。

2 jupyter lab 3.0使用體驗

為了不干擾現(xiàn)有的環(huán)境，我們通過以下代碼創(chuàng)建新的環(huán)境，并安裝最新穩(wěn)定版本的jupyter lab：

conda create -n temp python=3.7 -yconda activate temppip install jupyterlab -U 

這樣我們的jupyter lab就安裝好了，版本為3.0.3：

圖2

接下來我們就逐一體驗官方所述的新版本特性，看看是否好用，是否還存在問題。

2.1 “無需nodejs即可安裝插件”

作為官方宣傳的jupyter lab3.0版本后最大的改變，似乎我們可以不需要nodejs，不通過jupyter labextension install語句，僅僅依靠pip/conda/mamba就可以安裝拓展，那么目前為止，常見常用的那些jupyter lab拓展都可以這樣安裝嗎?

我測試了一下，目前確實已經(jīng)有一些主流的，官方或非官方出品的拓展已經(jīng)可以這樣安裝了，譬如：

「jupyter-kite」

作為jupyter lab平臺上非常實用的代碼智能補全插件，按照官方Github倉庫的說明，通過下面語句，即可成功安裝：

pip install "jupyterlab-kite>=2.0.2" 

使用起來也是非常穩(wěn)定：

圖3

作為jupyter lab上開啟交互式matplotlib繪圖所需的拓展，我們現(xiàn)在可以通過下面的語句直接進行安裝，這樣的好處顯而易見——我們無需再build了!

pip install ipympl 

圖4

并且jupyter-matplotlib安裝過程順道把@jupyter-widgets/jupyterlab-manager拓展安裝上了，這意味著它也不需要nodejs依賴了~歡呼🥳~

圖5

但jupyter lab插件茫茫多，上面舉的例子只是其中過渡動作比較快的，仍然有大量的好用的jupyter lab插件還未兼容jupyter lab3.0，譬如我們過往文章介紹過的非常實用的，用于記錄每個cell執(zhí)行耗時等信息的jupyterlab-execute-time：

圖6

以及keplergl-jupyter：

圖7

因此如果你有很多心愛的常用的插件仍未做好新版本兼容的工作，那么繼續(xù)使用2.X版本觀望，才是現(xiàn)階段更好的選擇。

2.2 “官方漢化”

作為官方宣傳的一個重要特性之一，jupyter lab3.0中號稱支持了多語種界面切換，那么我們按照官方的說話，通過pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN來下載中文漢化包來試試：

圖8

咦，居然找不到這個庫，原來官方至今(2020-01-09)還未在pypi發(fā)布所謂的中文翻譯包，但這不代表我們無法使用它，通過在官方Github倉庫下經(jīng)過一番交流，我找到了一個可以進行本地安裝的whl文件，你可以在 https://jfds-1252952517.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/jupyterhub/jupyterlab_language_pack_zh_CN-0.0.1.dev0-py2.py3-none-any.whl 進行下載，感謝akshare作者的資源分享。

通過pip install jupyterlab_language_pack_zh_CN-0.0.1.dev0-py2.py3-none-any.whl在本地成功安裝之后，回到j(luò)upyter lab刷新一下界面，會看到可用的語言設(shè)置選項：

圖9

點擊切換之后，哇哦，真的可以使用官方中文了耶!

圖10

相信之后可在線安裝的官方正式版本會很快發(fā)布，如果心急的朋友想要嘗鮮，也可以像我這樣進行配置。

2.3 其他新特性

而至于其他新特性，譬如自帶的交互gui式的debugger：

conda install xeus-python=0.8.6 -c conda-forge -y 

圖11

或是自帶的目錄功能，其實都不是新東西，只不過現(xiàn)在你無須安裝就可以使用，而新增加的simple模式等特性，吸引力都不是特別大：

圖12

作為一次大的升級，我們在新版jupyter lab身上看到了其深挖用戶需求，做出重大升級的努力，也初步帶來了很好的效果，隨著開發(fā)過程的進行，未來的jupyter lab相信會更好用，而至于目前是否值得升級，相信閱讀到此的你，心中已經(jīng)有了答案。

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