JupyterLab Appの基本の操作メモ

概要

• JupyterLabのデスクトップアプリがリリースされたということで触ってみた
• アプリのインストールからパッケージの追加インストールまで
• パッケージ管理、環境の切り替えをしたいけどそこがよくわからない

JupyterLabAppとは

その名の通り、JupyterLabのアプリです。
ダブルクリックでインストールしたらJupyterの実行環境ができちゃいます。

アプリに内包するAnacondaによってPython実行環境が完結しています。そのため、別途Python環境を構築したりということは必要なくなります。
numpy, scipy, pandas, matplotlibなどのよく使うパッケージはすでに導入済みなので、その辺りもPythonを触ってみようと思っている初学者には嬉しいのかも。

詳しくはこちらを参照してください。

インストールパッケージやソースはこちら。

どんな人向けか

これは私の感想ですが、Pythonを触ってみたい初学者向けかなと思います。

Pythonをとりあえず触ってみたい初学者は、「環境構築」という煩わしい作業をしなくても良いので、始めてみるための敷居は大きく下がるのかなと思います。

環境構築自体は本当は重要ではありますが、初学者にAnacondaで環境作るのが良いとか、いやpipenvを使えとかそういった論争に巻き込むのは本質的ではないかなと。
また、「Docker使えば一瞬で構築できるよ」なんて言っても、Dockerの使い方を覚えるという敷居もあるし。。。

触ってみる

実行環境

• macOS Big Sur (11.4)
• Mac mini (M1, 2020)
  • チップ　Apple M1

アプリインストール

上記の公式Githubから各OS用のインストーラが用意されてます。
また、ソースのビルド手順の記載もあります。

インストールパッケージを使う場合は、ダウンロードしてそのままインストールするだけ。

パッケージの追加

よく使うパッケージは大体備えられていると思いますが、追加したい場合はアプリからターミナルを立ち上げて、conda installします。
たぶんnotebookだけでもマジックコマンドを使えばインストールできると思います。試してないけど。

ターミナルを立ち上げるには、Launcherから「Terminal」を選択（下図）。

ターミナルに移動して、condaを利用してパッケージをインストールします。
condaの使い方は別のドキュメントを参照してください。今回は、描画用のパッケージであるseabornをインストールしてみます。

まずは、パッケージを探します。

$ conda search seaborn
Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel             
seaborn                        0.7.1          py27_0  conda-forge         
seaborn                        0.7.1          py34_0  conda-forge

seabornがあることが分かったので、インストール。

$ sudo conda install seaborn

これだけ。
アプリのインストール場所にも依存すると思いますが、sudoを付けないとPermissionエラーが出ます。
Windowsは知りません。

ということで、seabornでちょっと見た目が良くなったplotができました。

パッケージ管理（できてない）

動かすだけならこれだけで良いのですが、Pythonのバージョンの切り替えなどをしたいので、仮想環境を使いたいという欲求が出てきます。（というか実務で使うならこれができないと。。。）
ということで、condaで仮想環境を作ってJupyterのカーネルを追加したらいけるないかな？と思ったんですが、できなかったです。
ご存知の方、教えてください。

やったことのメモを記載しておきます。

$ sudo conda create -n lab_app_test python=3.9 # 仮想環境の作成
$ conda info -e                                # 仮想環境が作られていることを確認
$ source activate lab_app_test                 # 仮想環境のアクティベート
$ sudo python -m pip install ipykernel         # カーネルの登録をするために実行環境のPythonにipykernelをインストール
$ sudo python -m ipykernel install --name=lab_app_test # カーネルのインストール
$ jupyter kernelspec list                      # カーネルがあることを確認

これでアプリを再起動するとカーネルを選択できます。
が、作成した環境が適用されてないんですよね。

詳しい方教えていただけたら助かります。

主な参考元

• https://towardsdatascience.com/jupyterlab-is-now-available-as-a-desktop-app-should-you-care-f29e214924f1
  • 仮想環境をカーネルの変更で切り替えるみたいな記載がある
• https://medium.com/@nrk25693/how-to-add-your-conda-environment-to-your-jupyter-notebook-in-just-4-steps-abeab8b8d084
  • conda環境をJupyterのカーネルに登録する