【二】jupyter lab插件相关问题

柔情只为你懂 2022-12-18 00:45 291阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  一、前言
 *  二、插件介绍
 *   *  2.1 jupyterlab-kite
     *  2.2 debugger
     *  2.3 geojson-extension
     *  2.4 jupyterlab-toc
     *  2.5 jupyter-matplotlib
     *  2.6 jupyterlab-drawio
     *  2.7 jupyterlab-plotly
     *  2.8 jupyterlab-spreadsheet
     *  2.9 jupyterlab-system-monitor
     *  2.10 jupyterlab-execute-time
     *  2.11 jupyterlab-variableInspector
 *  三、参考链接

# 一、前言 #

[上一篇博文][Link 1]博主介绍了关于jupyter lab的插件准备的一些工作。本博主的目的是介绍一些常见的好用插件。

# 二、插件介绍 #

首先，我们需要介绍的插件是`kite`，这也是我们为何安装jupyter lab发行版的主要原因。`kite`是帮助我们建立代码补全神器kite与jupyter lab之间的通道，帮助我们在jupyter lab使用kite代码补全服务。

## 2.1 jupyterlab-kite ##

废话不多说，需要使用kite插件的必备条件：

> 1、jupyter lab版本大于等于2.2.0  
> 2、安装kite应用程序

--------------------

*  kite下载安装  
    进入[kite官网][kite]，下载kite应用程序。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]
 *  点击安装  
    ![在这里插入图片描述][20201024150830897.png_pic_center]
 *  运行结果  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]
 *  安装插件

pip install jupyter-kite
    jupyter labextension install @kiteco/jupyterlab-kite

**命令1：** `pip install jupyter-kite`  
![在这里插入图片描述][20201024152853997.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][2020102415300313.png_pic_center]  
**命令2：** `jupyter labextension install @kiteco/jupyterlab-kite`

![在这里插入图片描述][20201024153425270.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

## 2.2 debugger ##

之前，师兄问我jupyterlab中能debug吗？我说不知道，这不，它来了。

在jupyter notebook或jupyter lab中debug是多让人无语呀。但随着jupyter lab官方插件debugger的如晴天霹雳版的横空出世，这又给多少单身狗无限的乐趣呀。

*  **说明**：

> 要注意当前的debugger插件基于xeus内核，这是与我们平常使用的ipykernel内核不太一样，所以要想在jupyter lab中使用debugger插件，需要先安装xeus内核再进行debugger的安装，安装过程命令如下：

conda install xeus-python=0.8.0 -c conda-forge
    jupyter labextension install @jupyterlab/debugger

*  **官方文档**  
    [官方文档：https://github.com/jupyterlab/debugger][https_github.com_jupyterlab_debugger]
 *  **安装过程**  
    **命令1：** conda install xeus-python=0.8.0 -c conda-forge  
    ![20201024155044206.png_pic_center][]![在这里插入图片描述][20201024155535427.png_pic_center]  
    **命令2：** jupyter labextension install @jupyterlab/debugger  
    ![在这里插入图片描述][20201024155715515.png_pic_center]![在这里插入图片描述][20201024155935837.png_pic_center]
 *  **结果展示**  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
    具体详情配置，可通过官网链接查看：[https://github.com/jupyterlab/debugger][https_github.com_jupyterlab_debugger]

## 2.3 geojson-extension ##

jupyter lab中的`geojson-extension`插件可以帮助我们在jupyter lab界面中以地图可视化的方式打开查看geojson文件，安装命令：

jupyter labextension install @jupyterlab/geojson-extension

![在这里插入图片描述][2020102416311090.png_pic_center]

## 2.4 jupyterlab-toc ##

简而言之，在jupyterlab中创建了markdown语法之后，jupyterlab-toc是可以帮助我们更好的导航到指定位置。

jupyter labextension install @jupyterlab/toc

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

## 2.5 jupyter-matplotlib ##

jupyter-matplotlib帮助我们在notebook界面配合`matplotlib`实现交互式的作图，只需要在绘图之前执行魔法命令`%matplotlib widget`，之后绘制的所有`matplotlib`图表即可自动转换为交互式的。

pip install ipympl
    jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager jupyter-matplotlib

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

## 2.6 jupyterlab-drawio ##

jupyterlab-drawio是一个让我们可以在jupyter lab界面内基于drawio绘制流程图、思维导图等示意图的插件：

jupyter labextension install jupyterlab-drawio

![在这里插入图片描述][20201024165453394.png_pic_center]  
点击此图标，进行实现画图奥。

## 2.7 jupyterlab-plotly ##

jupyterlab-plotly是一款帮助plotly图像在jupyter lab中正常渲染的插件：

jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager plotlywidget@4.9.0

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]  
注：此图为其他地方借用。

## 2.8 jupyterlab-spreadsheet ##

简而言之，有了jupyterlab-spreadsheet插件，我们可以在jupyter lab中查看excel表格文件。

jupyter labextension install jupyterlab-spreadsheet

![在这里插入图片描述][20201024171051279.png_pic_center]

## 2.9 jupyterlab-system-monitor ##

`jupyterlab-system-monitor`通过在`jupyter lab`界面中添加资源监视器部件，能帮助我们在工作过程中方便的看到CPU、内存的实时占用情况：

pip install nbresuse
    jupyter labextension install jupyterlab-topbar-extension jupyterlab-system-monitor

官网链接：[https://github.com/jtpio/jupyterlab-system-monitor][https_github.com_jtpio_jupyterlab-system-monitor]  
需要通过官网链接中的提示，进行设置一下奥。

## 2.10 jupyterlab-execute-time ##

`jupyterlab-execute-time`插件帮助我们在jupyter lab中记录每个单元cell的执行开始以及运行耗时：

jupyter labextension install jupyterlab-execute-time

然后根据官方文档，进行设置：  
![在这里插入图片描述][20201025000007395.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][2020102500003582.png_pic_center]

## 2.11 jupyterlab-variableInspector ##

jupyterlab-variableInspector帮助我们在jupyter lab中查看当前环境中存在的变量相关信息，以美观的界面形式对多种类型的对象予以呈现：

jupyter labextension install @lckr/jupyterlab_variableinspector

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]  
最后，你有没有发现在jupyter lab中没有代码折叠，不要急，设置如下：`codeFolding：true`，即可见代码折叠奥。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]  
![在这里插入图片描述][20201025145029502.gif_pic_center]

# 三、参考链接 #

1、[https://mp.weixin.qq.com/s/UhzCSMSUBjM\_bYKjvmmMww][https_mp.weixin.qq.com_s_UhzCSMSUBjM_bYKjvmmMww]

2、[https://mp.weixin.qq.com/s/x7LUBYRYB4ZvbovSkNEmbA][https_mp.weixin.qq.com_s_x7LUBYRYB4ZvbovSkNEmbA]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/Jiajikang_jjk/article/details/109258138
[kite]: https://www.kite.com/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221122/6c63bf92244a4ac3b6e6b932ebb9b509.png
[20201024150830897.png_pic_center]: /images/20221122/a4c02d4c126a44b984ddcfe797eeb47a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221122/05b449a9619440899bce3dad3bf864eb.png
[20201024152853997.png_pic_center]: /images/20221122/51ebd7dad8d242269cdc01cffa429b89.png
[2020102415300313.png_pic_center]: /images/20221122/4911c6270829419f815d1d08e6716d5d.png
[20201024153425270.png_pic_center]: /images/20221122/7f6384759ad94cc094f3b0d1cc688416.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221122/43478e95eb274e5cb2253328571b1231.png
[https_github.com_jupyterlab_debugger]: https://github.com/jupyterlab/debugger
[20201024155044206.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201024155044206.png#pic_center
[20201024155535427.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201024155535427.png#pic_center
[20201024155715515.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201024155715515.png#pic_center
[20201024155935837.png_pic_center]: /images/20221122/f5eda6921c32464b93f8e557f2786433.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20221122/178a99355d69420e8709043db94e569f.png
[2020102416311090.png_pic_center]: /images/20221122/af0932237ddc4970932f9a2de739ae4b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: /images/20221122/af658525dc4d4e9ea4176129f7e285e7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]: /images/20221122/253bd37296924da0b513ea77c0c62819.png
[20201024165453394.png_pic_center]: /images/20221122/d5df4bdb6945452d8425a83c2d0738d2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]: /images/20221122/b19e7f3e608c4e41bf10ee62912d5283.png
[20201024171051279.png_pic_center]: /images/20221122/6750f68ed9b64c048597d855c69ff496.png
[https_github.com_jtpio_jupyterlab-system-monitor]: https://github.com/jtpio/jupyterlab-system-monitor
[20201025000007395.png_pic_center]: /images/20221122/716f0a0e4a8041eaa27ec48344060c44.png
[2020102500003582.png_pic_center]: /images/20221122/c1d99f86be8c4a65a30ede578255c76a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppYWppa2FuZ19qams_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]: /images/20221122/f2ee7032a2c14a1cba74952c67cd1202.png
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