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この記事はjupyter notebook Advent Calendar 2016の14日目の記事です。

Jupyter notebookの次世代版であるJupyterLabに少し触ってみたので、その感想を共有できたらと思います。
JupyterLabは、2016年7月11〜17日に行われたScipy2016で発表されました。
2016年12月14日時点ではプレビュー版が公開されています。
Jupyter notebookの機能に加え、IDEとして使うことができ、とても使い勝手が良さそうです。

インストール方法

前提として、Jupyter notebookのversion が4.2以上である必要があります。

jupyter notebook --version

インストールは以下コマンドで可能。インストールから起動まで、特に問題なくできました。

pip install jupyterlab
jupyter serverextension enable --py jupyterlab --sys-prefix
jupyter lab

画面分割

1.png

Jupyter notebookからの大きな進化はここだと感じています。
Jupyter notebookでは、2画面の同時表示が基本できませんでしたが、JupyterLabだと可能になっています。
Code Console画面も標準で開くことが可能で、ちょっとコードを試したいときに便利です。

CSVファイルのテーブル表示

2.png

CSVファイルをテーブル表示できます。色も付いていて見やすい。
CSVファイルを、わざわざエクセルやpandasで開かなくても、JupyterLab上で簡単に確認できますね。
CSVファイルは、右クリックしてテーブル表示を選択できますが、
左側のファイル一覧から、作業画面へのドラッグ・アンド・ドロップでもテーブル表示可能です。
また、「Editor」を選択するとCSVファイルを直接編集できます。
CSVファイルのソート等の操作はできませんが、そこまでできると最高ですね。

充実のHelp画面

3.png

科学技術計算用のPythonライブラリを中心にリファレンスのページを表示することができます。
Google検索ができる画面も開けたら、ブラウザ1画面で、調査から開発まで完結してしまいそうですね。

おわりに

データ解析環境としては、個人的にRStudioが使いやすいと感じていたため、Pythonでも同等のことができるようになる可能性があるJupyterLabには、かなり期待しています。今後もJupyterLabの動向をチェックしていきたいと思います。

参考

JupyterLab GitHub
Scipy2016でのJupyterLab発表動画
Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabのこれが凄いポイントの紹介

この投稿は jupyter notebook Advent Calendar 201614日目の記事です。