手を取って教えます。JupyterLab環境の実現を配置します。
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Pythonコードエディタはどうやって選択しますか?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebookはそれぞれ特色があります。
大型コードライブラリには従来のIDEを使った方がいいですが、データ解析などの可視化操作が必要なシーンには、Jupyter Notebookが適しています。胡さんはJupyterLabが好きです。これはJupyterの主要な最新データ科学生産ツールです。notebook、操作端末、markdownテキストの編集、インタラクティブモードのオープン、csvファイルと写真などの機能を見てください。

JupyterLabの設置配置はまだ少し面倒です。ここで小さい経験を共有して、回り道をしないようにしてください。
jupyterlabをインストールする
conda方式でインストールし、Anaconda Protet(Anaconda 3)を管理者として実行することを提案します。
ワークパスの設定/パスワードのキャンセル
一般的に、JupyterLabはデフォルトのワークディレクトリはインストール経路ですが、これはほとんどの人が望んでいない可能性があります。変更の方法はcmdで以下のコマンドを実行します。

パスで表示されている.pyファイルを開いて、下図のような位置に位置して、前の钾号を削除し、次のように修正します。

このようにするのは面倒くさいです。配置ファイルの中で钻c.Notebook App.tokenという行を見つけたら直してください。
jupyterlabショートカットを追加します。
JupyterLabを起動して、cmd命令でjupyter labを入力して、自動的にブラウザを弾き開いてjupyterlabインターフェイスに入ります。


でも、これはちょっと面倒くさいです。直接デスクトップやスタートメニューにショートカットを作ってもいいですか?
はい、3ステップだけでいいです。
1、まずjupyter notebookショートカットのファイルの位置を開きます。

2、jupyter notebookショートカットのコピーをコピーして、Jupyter Labと名前を変えます。
3、右ボタンでコピーの属性を確認し、ターゲットボックスの中の…\jupyter-notebook-script.pyを…\jupyter-lab-script.pyに置き換えます。

ショートカットの方式は完成して、自動的にスタートメニューに現れて、デスクトップのショートカットの方式にも送ることができて、後でjupyter labをスタートさせて便利になりました。

拡張機能をインストール
JupyterLabでSettingsをクリックしてEnbaleExtension Manage、jupyterLab左側の辺欄の最後のアイコンが拡張管理です。クリックしてください。一つ目はWARNINGの第三者がリスク警告を拡張します。Enbaleを選んだら拡張インストールが有効になります。
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
jupyter拡張にはnode.jsとnpmのサポートが必要です。


プラグインのbuildコードの問題を避ける

Build failed with 500,please run'jupyter lab build'on the server for full output


kite公式サイトを開く
リンク:https://www.kite.com.

直接download for free(ここにリンクを入れていません。みんなのシステムバージョンが違っているかもしれませんので)
インストールが完了します。jupyter-kiteプラグインをインストールします。
(jupyterlabプラグインをインストールするにはnodejsが必要です。)
nodejs公式サイトを開きます
リンク:https://nodejs.org/en/

ブラウザでjupyter labを開きます。
左にプラグインを探して、kiteを検索して、@kiteco/jupyterlab-kiteというプラグインをインストールします。
その後、レブリールディングをイジェクトします。rebuildingが終わったら、kiteアプリケーションを開いて、jupyter-labを再開して、気軽にnotebookを新築します。一番下にkite:readyマークが現れたらいいです。この時コード提示機能が有効になりました。
ここでは、JupyterLab環境を設定するためのハンドグリップについての記事を紹介します。JupyterLab環境を設定することをより多くの関係者が教えてくれます。私たちの以前の文章を検索したり、下記の関連記事を引き続き閲覧してください。これからもよろしくお願いします。
大型コードライブラリには従来のIDEを使った方がいいですが、データ解析などの可視化操作が必要なシーンには、Jupyter Notebookが適しています。胡さんはJupyterLabが好きです。これはJupyterの主要な最新データ科学生産ツールです。notebook、操作端末、markdownテキストの編集、インタラクティブモードのオープン、csvファイルと写真などの機能を見てください。

JupyterLabの設置配置はまだ少し面倒です。ここで小さい経験を共有して、回り道をしないようにしてください。
jupyterlabをインストールする
conda方式でインストールし、Anaconda Protet(Anaconda 3)を管理者として実行することを提案します。
conda install -c conda-forge jupyterlab
しばらく待ってください。インストールが完了しました。ワークパスの設定/パスワードのキャンセル
一般的に、JupyterLabはデフォルトのワークディレクトリはインストール経路ですが、これはほとんどの人が望んでいない可能性があります。変更の方法はcmdで以下のコマンドを実行します。
jupyter notebook --generate-config
設定ファイルを作成します。成功するとファイルのパスが表示されます。
パスで表示されている.pyファイルを開いて、下図のような位置に位置して、前の钾号を削除し、次のように修正します。
c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\PyProject'
パスワードの入力が必要な場合もあります。
このようにするのは面倒くさいです。配置ファイルの中で钻c.Notebook App.tokenという行を見つけたら直してください。
c.NotebookApp.password = ''
変更後保存jupyterlabショートカットを追加します。
JupyterLabを起動して、cmd命令でjupyter labを入力して、自動的にブラウザを弾き開いてjupyterlabインターフェイスに入ります。


でも、これはちょっと面倒くさいです。直接デスクトップやスタートメニューにショートカットを作ってもいいですか?
はい、3ステップだけでいいです。
1、まずjupyter notebookショートカットのファイルの位置を開きます。

2、jupyter notebookショートカットのコピーをコピーして、Jupyter Labと名前を変えます。
3、右ボタンでコピーの属性を確認し、ターゲットボックスの中の…\jupyter-notebook-script.pyを…\jupyter-lab-script.pyに置き換えます。

ショートカットの方式は完成して、自動的にスタートメニューに現れて、デスクトップのショートカットの方式にも送ることができて、後でjupyter labをスタートさせて便利になりました。

拡張機能をインストール
JupyterLabでSettingsをクリックしてEnbaleExtension Manage、jupyterLab左側の辺欄の最後のアイコンが拡張管理です。クリックしてください。一つ目はWARNINGの第三者がリスク警告を拡張します。Enbaleを選んだら拡張インストールが有効になります。


jupyter拡張にはnode.jsとnpmのサポートが必要です。

conda install -c conda-forge nodejs
npm install

プラグインのbuildコードの問題を避ける

Build failed with 500,please run'jupyter lab build'on the server for full output


kite公式サイトを開く
リンク:https://www.kite.com.

直接download for free(ここにリンクを入れていません。みんなのシステムバージョンが違っているかもしれませんので)
インストールが完了します。jupyter-kiteプラグインをインストールします。
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ jupyter-kite
4.nodejsをインストールする(jupyterlabプラグインをインストールするにはnodejsが必要です。)
nodejs公式サイトを開きます
リンク:https://nodejs.org/en/

ブラウザでjupyter labを開きます。
左にプラグインを探して、kiteを検索して、@kiteco/jupyterlab-kiteというプラグインをインストールします。
その後、レブリールディングをイジェクトします。rebuildingが終わったら、kiteアプリケーションを開いて、jupyter-labを再開して、気軽にnotebookを新築します。一番下にkite:readyマークが現れたらいいです。この時コード提示機能が有効になりました。
ここでは、JupyterLab環境を設定するためのハンドグリップについての記事を紹介します。JupyterLab環境を設定することをより多くの関係者が教えてくれます。私たちの以前の文章を検索したり、下記の関連記事を引き続き閲覧してください。これからもよろしくお願いします。