查看原文
其他

熬了半宿!梳理了 JupyterLab 上 20 个超级实用的插件!

The following article is from 机器学习社区 Author 机器猫

关注上方“Python数据科学”,选择星标,
关键时间,第一时间送达!
JupyterLab 是 Jupyter 的旗舰项目,是数据科学中最受欢迎、最具影响力的开源项目之一。Jupyter 生态系统的一大成功是,如果你缺少一些东西,则有一个开源扩展,或者你也可以自己创建它。
在这篇文章中,我们将分享一些比较实用的 JupyterLab 扩展,这些扩展可以帮你提升快速提升机器学习、数据分析等工作效率。

什么是 JupyterLab 扩展?

JupyterLab 扩展只是一个即插即用的附加程序,它使更多你需要的东西成为可能。
从技术上讲,JupyterLab 扩展是一个 JavaScript 包,可以向 JupyterLab 接口添加各种交互式功能。

如何管理 JupyterLab 扩展?

如何管理所有这些扩展?
扩展管理器(命令调色板中的小谜题图标)允许你直接从 JupyterLab 安装和禁用扩展。我强烈推荐大家实用它。

拓展

1、JupyterLab TensorBoard

JupyterLab TensorBoard 是 Jupyterlab 上 tensorboard 的前端拓展。它使用 jupyter_tensorboard 作为张量板后端。它通过提供张量板启动、管理和停止 jupyter 界面的图形用户界面,帮助 jupyter notebook 和张量板(一个 Tensorflow 的可视化工具)之间进行协作。
它有如下作用:
  • 无需在命令行中键入张量板和长日志路径。
  • 无需额外的端口来为张量板服务,这对远程 Jupyter 服务器很有帮助。
  • 多个张量板实例同时管理。

2、Jupyter ML 工作区

ML 工作区是一个基于 Web 的集成开发环境,专用于机器学习和数据科学。
它部署非常简单,让你在自己的计算机上高效构建 ML 解决方案。此工作区是开发人员的通用解决方案,它预加载了各种流行的数据科学库(例如 Tensorflow、PyTorch、Keras、Sklearn)和开发工具(例如Jupyter、VScode、Tensorboard),这些工具经过完美配置、优化和集成。

3、JupyterLab 系统监控

系统监视器是用于显示系统信息(内存和 cpu 使用情况)的 JupyterLab 扩展。它用于监视自己的资源使用情况。
该扩展让你深入了解当前笔记本服务器及其子服务器(内核、终端等)使用的资源,以便优化 ML 实验并更好地管理它们。

4、JupyterLab LSP

LSP(语言服务器协议)是一个 JupyterLab 扩展,支持进程间通信,以支持您可能想要使用的多种语言。
LSP 集成具有几个详细但有用的功能:
  • 悬停显示包含功能/类签名、模块文档或语言服务器提供的任何其他信息的工具提示
  • 诊断 - 严重错误、警告等的颜色
  • 跳转到定义 - 使用上下文菜单项跳转到定义
  • 引用亮点 - 当光标放在变量、函数等上时,所有用法都将突出显示。
  • 触发时某些字符的自动完成
  • 自动签名建议
  • 无需运行内核即可完成高级静态分析自动完成
  • 重命名笔记本和文件编辑器中的变量、函数等
  • 诊断面板

5、JupyterLab Debugger


调试器是 JupyterLab 扩展程序,可用作 Jupyter 笔记本、控制台和源文件的可视化调试器。它可以帮助你识别和修复错误,以便机器学习模型可以正常工作。
你可以使用 JupyterLab 的内核间谍扩展来检查调试器 UI 和内核之间发送的调试消息。
当你使用 VScode 时,JupyterLab 调试器也很有用,因为你可以检查调试消息以了解何时发出 debuq 请求,并将 JupyterLab 调试器的行为与 VScode 中的 Python 调试器进行比较。

6、JupyterLab Git


这是 Git 的 JupyterLab 扩展,是一个免费的开源分布式版本控制系统。它允许进行版本控制。只需从左侧面板上的 Git 选项卡打开 Git 扩展即可使用它。
此扩展非常具有灵活性,因为它的行为可以通过不同的设置进行修改。

7、JupyterLab jupytext

此扩展将一些 Jupytext 命令添加到命令调色板中。你可以使用它为你的笔记本选择所需的 ipynb/文本配对。这是一个小功能,但可以帮助你浏览笔记本。

8、JupyterLab nbgather


nbgather 是一个 JupyterLab 扩展,具有用于清理代码、恢复丢失的代码和比较 Jupyterlab 中代码版本的工具。该扩展可为你保存已执行的所有代码的历史记录以及它向笔记本元数据产生的输出。
下载扩展后,可以清理和比较代码的版本。

9、JupyterLab variableInspector

变量检查器是 JupyterLab 的有用扩展,它显示当前使用的变量及其值。它受到 jupyter 笔记本的可变检查器扩展和 jupyterlab 中包含的检查器扩展的启发。
它具有如下功能:
  • 检查 python 控制台和笔记本的变量
  • 检查数据网格查看器中的矩阵,但是,它可能不能用于大型矩阵
  • 内联和交互式检查 Jupyter 小部件

10、JupyterLab NBdime

此 JupyterLab 扩展为你提供了有助于分入和合并 Jupyter 笔记本的功能。它了解笔记本文档的结构,因此可以在差异和合并笔记本时做出明智的决策。
主要功能的简短摘要:
  • 以终端友好的方式比较笔记本
  • 通过自动冲突解决三种方式合并笔记本
  • 查看丰富的笔记本渲染差异
  • 为笔记本提供基于 Web 的三向合并工具
  • 以终端友好的方式查看单个笔记本

11、JupyterLab Voyager

Voyager 是一个 JupyterLab MIME 渲染器扩展,用于查看 Voyager 中的 CSV 和 JSON 数据。这是一个简单的解决方案,允许可视化数据。

12、JupyterLab LaTeX

LaTeX 是一个 JupyterLab 扩展,允许实时编辑 LaTeX 文档。
默认情况下,扩展在服务器上的 xelatex 上运行,但你可以通过自定义应用程序文件 jupyter_notebook_config.py命令。

13、JupyterLab HTML

这一个是 JupyterLab 扩展器, 在 IFrame 选项卡中呈现 HTML 文件。它允许你通过双击文件浏览器中.html文件来查看呈现的 HTML。文件在 JupyterLab 选项卡中打开。

14、JupyterLab plotly

绘图是用于渲染绘图图表的 JupyterLab 扩展,可以监视 jupyter-Render 目录并在监视模式下运行 JupyterLab。

15、JupyterLab bokeh

JupyterLab bokeh 用于渲染 Bokeh 可视化的 Jupyter 扩展。详细资料地址为

https://github.com/bokeh/jupyter_bokeh

16、JupyterLab Table of Contents

JupyterLab 的目录扩展可能看起来不太像技术问题,但它可以省去你大量向下滚动和查找信息时的麻烦。
当你打开笔记本或标记文档时,它自动生成左侧区域中的目录。这些条目是可单击的,你可以将文档滚动到相关标题。

17、JupyterLab Collapsible Headings

可折叠标题是一个有用的扩展,允许你使标题可折叠。通过单击标题单元格左侧创建的 caret 图标或使用快捷方式,可以折叠/取消折叠选定的标题单元格。

18、Jupyter Dash

Jupyter Dash 是一个库,它便于从 Jupyter 环境构建 Dash 应用程序(例如经典笔记本、JupyterLab、Visual Studio 代码笔记本、nteract、PyCharm 笔记本等)。
它具有许多有用的功能:
  • 非阻塞执行
  • 显示模式:外部、内联、JupyterLab
  • 热重新加载:在应用程序的代码进行更改时自动更新正在运行的 Web 应用程序的能力。
  • 错误报告:显示由属性验证失败和回调中引发异常导致的错误的小型用户界面

19、JupyterLab SQL

这个是将 SQL 用户界面添加到 JupyterLab 的 jupyterlab 扩展。它允许你使用点击式界面浏览表,以及使用自定义查询读取和修改数据库。

20、Neptune-notebooks

Neptune-notebooks 帮助我们跟踪笔记本中发生的实验、数据探索和错误分析的扩展。具体资料可以看下方链接:

https://docs.neptune.ai/keep-track-of-jupyter-notebooks/index.html

我是东哥,最后给大家分享《100本Python电子书》,包括Python编程技巧、数据分析、爬虫、Web开发、机器学习、深度学习。
现在免费分享出来,有需要的读者可以下载学习,在下面的公众号GitHuboy里回复关键字Python,就行。

推荐阅读

天秀,“手机” 也可以写Python代码了!
微软太良心了,免费服务器搭建 Python 网站
这个库,堪称 Python 编程的瑞士军刀!
大佬开源「抢茅台脚本」,火了!
神器 VS Code,超详细Python配置使用指南
再见 VBA!神器工具统一 Excel 和 Python
装上后这 14 个插件后,PyCharm 真的是无敌的存在!

爱点赞的人,运气都不会太差

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存