JupyterLab
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目標：用起來像 MatLab
(或 RStudio)

預設的 JupyterLab 缺乏甚麼？

啟動：點開捷徑就能啟動
GUI：不要像瀏覽器(URL列、Tabs列不可出現、要有專屬狀態列)
功能：程式碼美化、變數瀏覽、版本控制、文件結構樹狀大綱
(加碼)：多語言支援、fira code 字體

這些通通有解!!!

啟動 JupyterLab

基本上高尚的大家應該要這樣開啟

cd "說好的資料夾"
jupyter lab

但我很懶怎麼辦？做捷徑(ICON 載點)

...\Anaconda3\Scripts\jupyter-lab.exe “說好的資料夾”

以 chrome app mode 啟用

這樣還是會有醜醜的 URL 欄位，第一次建立 jupyter_notebook_config.py 檔案請使用命令
```
jupyter notebook --generate-config
```
執行後會回報位置資料夾，請至資料夾開啟 jupyter_notebook_config.py 增加設定
```
c.NotebookApp.browser = ".../chrome.exe --app=%s"
```

這樣就賞心悅目了~~

啟動：~~點開捷徑就能啟動~~
GUI：不要像瀏覽器(~~URL列~~、~~Tabs列不可出現~~、要有專屬狀態列)
功能：程式碼美化、變數瀏覽、版本控制、文件結構樹狀大綱
(加碼)：多語言支援、fira code 字體

之後有些外掛也可能要修改設定，
大致上在以下五處：

.../.jupyter/jupyter_notebook_config.py
.../.jupyter/custom/custom.js
(Lab跟Notebook共通)View 選單
Lab 的 Setting 選單
Lab 的 Advanced Settings (Ctrl+,)

多重 Kernel 安裝

Jupyter 支援多重 Kernel (可執行的語言核心)，加上 Anaconda 可以安裝虛擬版本的 Python 環境，所以我們的 Luncher 可以很壯觀：

Python X.X.X/ X.X/ X

建立一個名叫 py36 的 Python 3.6 環境
加到 kernels 裡面叫做 python3.6
平常使用時會顯示「Python 3.6」：

# -n 是虛擬環境命名 python= 是指定版本號(可以3，可以3.6，可以3.6.8)
conda create -n py36 python=3.6
# 啟用環境 Windows 版
activate py36
# 啟用環境 Mac/Linux 版
source activate py36
# 在環境安裝 ipykernel
pip install ipykernel
# --name 後面接的是 kernels 命名 --display-name 後面接的是顯示名稱
python -m ipykernel install --user --name python3.6 --display-name "Python   3.6"
# 退出虛擬環境
deactivate

假如我們不想要了

jupyter kernelspec uninstall python3.6

# 假如不知道有那些 kernal 名稱用下面調來看
jupyter kernelspec list
# 假如連虛擬環境都不要
conda env remove --name py36
# 假如不知道有那些虛擬環境名稱用下面調來看
conda env list

R Kernel

R
install.packages('IRkernel',
                 repos = 'https://cloud.r-project.org/')
IRkernel::installspec(user = FALSE)

Juila Kernel

julia
using Pkg
Pkg.add("IJulia")

啟動：~~點開捷徑就能啟動~~
GUI：不要像瀏覽器(~~URL列~~、~~Tabs列不可出現~~、要有專屬狀態列)
功能：程式碼美化、變數瀏覽、版本控制、文件結構樹狀大綱
(加碼)：~~多語言支援~~、fira code 字體

JupyterLab Extension Manager

Setting -> Advanced Settings (Ctrl+,) 開啟設定，在 Extension Manager 加入 {"enabled": true}

安裝 node.js

許多 Lab 的外掛都是用 node.js 或 npm 部屬，需要先安裝才能安裝外掛，Anaconda 可以用 conda 的方式安裝 node.js
```
conda install nodejs
```
但上面的版本很舊，有些外掛會需要新版 node.js ，請至官網安裝最新的 LTS 版(長期支援版)

啟用 Extension Manager 之後就會出現這個介面

安裝外掛，以及要記得 Rebuild

一般來說安裝外掛大致長這樣(不建議用剛剛的 Extension Manager 安裝)

# 可能需要先透過 pip 或 conda 安裝其他東西
jupyter labextension install 外掛名稱
# 有些外掛會要求安裝後還有後續設定
# 有些透過 npm 部屬
npm i 外掛名稱

Rebuild JupyterLab

jupyter lab build

# 只有 jlpm 是例外
jlpm build

有甚麼好 labextension 外掛?

美化程式碼：
@ryantam626/jupyterlab_code_formatter (須配合 Python Package black/yapf/autopep8 三者至少一個)
變數監看：
@lckr/jupyterlab_variableinspector
自定義字體：
@deathbeds/jupyterlab-fonts
(搭配 @deathbeds/jupyterlab-font-fira-code)

Open .md With Notebook：
notedown(非 labextension)
支援 ipywidgets：
@jupyter-widgets/jupyterlab-manager
表格瀏覽：jupyterlab-spreadsheet
draw.io：jupyterlab-drawio
目錄表：@jupyterlab/toc
狀態列：@jupyterlab/statusbar

啟動：~~點開捷徑就能啟動~~
GUI：~~不要像瀏覽器~~(~~URL列~~、~~Tabs列不可出現~~、~~要有專屬狀態列~~)
功能：~~程式碼美化~~、~~變數瀏覽~~、版本控制(透過 Git 外掛)、~~文件結構樹狀大綱~~
(加碼)：~~多語言支援~~、~~fira code 字體~~
(!再加碼)：~~表格檔瀏覽~~、~~流程圖繪圖~~、(還沒介紹：互動模組整合)

之前避談的事情：
一些小的編輯器功能

(輔助線、程式碼折疊等)

有外掛可以用 VS Code 取代預設編輯器但個人尚未嘗試成功
Jupyter Notebook 的 nbextension 其實做得很好但 JupyterLab 目前無法使用

展望：JupyterLab 1.0

官方說 1.0 版 2018 年底會出來，目前 alpha3 版，github 上顯示完成度約 88%。
官方宣稱未來 JupyterLab 1.0 會取代現在的 Jupyter Notebook 。
不過官方承諾應該會讓大多數 Jupyter Notebook 的外掛可以安裝於 JupyterLab 。

Notebook 的外掛大補帖

安裝 jupyter_contrib_nbextensions

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

之後進 Jupyter Notebook 設定即可

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