參考：

1. 8 款超級實用的 JupyterLab 插件，提升你的開發效率！

Jupyter源于Ipython Notebook，是使用Python（也有R、Julia、Node等其他語言的內核）進行代碼演示、數據分析、可視化、教學的很好的工具，對Python的愈加流行和在AI領域的領導地位有很大的推動作用。

Jupyter Lab是Jupyter的一個拓展，它提供了更好的用戶體驗，例如可以同時在一個瀏覽器頁面打開編輯多個Notebook，Ipython console和terminal終端，并且支持預覽和編輯更多種類的文件，如代碼文件，Markdown文檔，json，yml，csv，各種格式的圖片，vega文件（一種使用json定義圖表的語言)和geojson（用json表示地理對象），還可以使用Jupyter Lab連接Google Drive等云存儲服務，極大得提升了生產力。

1.安裝 與 配置設置

安裝
mamba install jupyterlab

啟動 
jupyter lab

jupyter notebook --generate-config

會生產一個配置文件 默認路徑C:\Users\用戶名.jupyter\jupyter_notebook_config.py
修改其中的幾個配置項 并取消前面的注釋

ipython
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd() 
Enter password: 
Verify password: 
Out[2]: 'sha1:f704b702aea2:01e2bd991f9c7208ba177b46f4d10b6907810927'

# 配置啟動目錄
c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:/Projects'
# 配置chrom的本地啟動功能，讓lab像IDE一樣在本地打開
c.NotebookApp.browser = 'C:/Program Files (x86)/Google/Chrome/Application/chrome.exe --app=%s'
 
# 將ip設置為*，意味允許任何IP訪問
c.NotebookApp.ip = '*'
# 這里的密碼就是上邊我們生成的那一串
c.NotebookApp.password = 'sha1:f704b702aea2:01e2bd991f9c7208ba177b46f4d10b6907810927' 
# 服務器上并沒有瀏覽器可以供Jupyter打開 
c.NotebookApp.open_browser = False 
# 監聽端口設置為8888或其他自己喜歡的端口 
c.NotebookApp.port = 8888
# 允許遠程訪問 
c.NotebookApp.allow_remote_access = True

2. Jupyterlab 基本使用

最好是在建立好的虛擬環境中安裝并使用Jupyterlab

1. 創建虛擬環境
conda create -n temp python=3.7 -y
conda activate temp

2.安裝Jupyterlab
conda install jupyterlab

3. “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，目前確實已經有一些主流的，官方或非官方出品的拓展已經可以這樣安裝了，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"

• 「jupyter-matplotlib」

作為jupyter lab上開啟交互式matplotlib繪圖所需的拓展，我們現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

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??

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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 lab 3.0，譬如我們過往文章介紹過的非常實用的，用于記錄每個cell執行耗時等信息的jupyterlab-execute-time：

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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，那么繼續使用2.X版本觀望，才是現階段更好的選擇。

4. “官方漢化”

作為官方宣傳的一個重要特性之一，jupyter lab 3.0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：

pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

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咦，居然找不到這個庫，原來官方至今（2020-01-09）還未在pypi發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jupyter lab刷新一下界面，會看到可用的語言設置選項：

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點擊切換之后，哇哦，真的可以使用官方中文了耶！

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

5. 其他新特性

而至于其他新特性，譬如自帶的交互gui式的debugger：

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或是自帶的目錄功能，其實都不是新東西，只不過現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：

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