Comment installer et démarrer JupyterLab : le guide complet

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Soren Atelier

Updated on 13/02/2026

Mettre en place un environnement de développement Python pour la science des données devrait être simple, mais les nouveaux utilisateurs se heurtent fréquemment à des obstacles : gestionnaires de paquets en conflit, variables PATH incorrectes, erreurs de permissions et conseils confus dispersés dans des forums obsolètes. Une installation mal configurée peut faire perdre des heures avant même d'écrire une seule ligne de code.

La frustration s'accumule lorsque les commandes Jupyter échouent silencieusement, que les kernels refusent de se connecter ou que le navigateur ne s'ouvre jamais. Même les développeurs expérimentés rencontrent des problèmes lorsqu'ils changent de machine ou configurent des serveurs distants. Sans référence claire, le processus de mise en route de JupyterLab semble plus compliqué qu'il ne devrait l'être.

Ce guide résout ce problème. Il couvre l'installation de JupyterLab avec pip et conda, le démarrage de JupyterLab sur chaque système d'exploitation majeur, et sa configuration pour un travail productif. Que vous ouvriez JupyterLab pour la première fois ou que vous résolviez un problème d'installation, suivez ces étapes et vous aurez un environnement fonctionnel en quelques minutes.

Qu'est-ce que JupyterLab ?

JupyterLab est l'environnement de développement interactif web de nouvelle génération du projet Jupyter. Il remplace l'interface classique de Jupyter Notebook par un espace de travail modulaire et extensible où vous pouvez éditer des notebooks, écrire des scripts, utiliser un terminal, parcourir des fichiers et visualiser les résultats -- le tout dans une seule fenêtre de navigateur.

Les fonctionnalités principales de JupyterLab incluent :

• Disposition multi-panneaux : ouvrez des notebooks, des terminaux, des aperçus CSV et de la documentation côte à côte avec un agencement par glisser-déposer.
• Navigateur de fichiers intégré : parcourez les répertoires du projet, créez des dossiers, téléchargez des fichiers et renommez des ressources sans quitter l'interface.
• Terminal intégré : exécutez des commandes shell directement dans JupyterLab sans basculer vers un terminal externe.
• Édition de texte enrichi : éditez des fichiers Markdown avec aperçu en direct, travaillez avec du JSON et affichez des images nativement.
• Système d'extensions : ajoutez des fonctionnalités comme l'intégration Git, le formatage de code, le support du protocole Language Server et des thèmes personnalisés via des extensions installables avec pip.
• Support multi-kernel : exécutez des kernels Python, R, Julia et d'autres langages dans le même espace de travail.

JupyterLab est l'interface par défaut livrée avec les installations Jupyter modernes. Lorsque vous exécutez jupyter lab, cela lance l'interface JupyterLab. C'est l'environnement recommandé pour la science des données, l'apprentissage automatique, le calcul scientifique et le développement interactif Python en 2026.

JupyterLab vs Jupyter Notebook

De nombreux utilisateurs se demandent s'ils devraient utiliser JupyterLab ou le Jupyter Notebook classique. La réponse courte : JupyterLab est le successeur moderne. L'équipe Jupyter a désigné JupyterLab comme l'interface principale pour l'avenir, et Jupyter Notebook 7 partage désormais la même technologie sous-jacente (composants JupyterLab).

Voici une comparaison directe :

Quand choisir JupyterLab : pour tout nouveau projet. Il offre tout ce que Jupyter Notebook propose, plus un espace de travail plus puissant. Si vous travaillez avec plusieurs fichiers, avez besoin d'un terminal ou souhaitez des extensions, JupyterLab est le choix évident.

Quand garder Notebook : si vous utilisez des outils anciens qui ne supportent que l'interface Notebook classique, ou si vous avez besoin de l'interface la plus simple possible pour enseigner des cours d'introduction à la programmation.

Comment installer JupyterLab

Avant d'installer JupyterLab, vous avez besoin de Python 3.8 ou ultérieur et d'un gestionnaire de paquets (pip ou conda). Les sections ci-dessous couvrent tous les chemins d'installation courants.

Installer JupyterLab avec pip (recommandé)

pip est le gestionnaire de paquets Python par défaut et le moyen le plus rapide d'installer JupyterLab. Ouvrez votre terminal (Invite de commandes ou PowerShell sous Windows, Terminal sous macOS/Linux) et exécutez :

pip install jupyterlab

Cette commande télécharge et installe la dernière version stable de JupyterLab ainsi que toutes les dépendances requises. Pour vérifier l'installation :

jupyter lab --version

Vous devriez voir une sortie de version comme 4.3.x ou supérieure. Si pip n'est pas reconnu, vous devrez peut-être utiliser pip3 à la place :

pip3 install jupyterlab

Pour mettre à jour une installation JupyterLab existante vers la dernière version :

pip install --upgrade jupyterlab

Installer JupyterLab avec Conda (Anaconda/Miniconda)

Si vous utilisez Anaconda ou Miniconda pour la gestion des paquets, installez JupyterLab depuis le canal conda-forge :

conda install -c conda-forge jupyterlab

Cette approche est populaire parmi les scientifiques des données car conda gère à la fois les paquets Python et les dépendances non-Python (comme les bibliothèques C) dont certains paquets scientifiques ont besoin.

Pour installer JupyterLab dans un environnement conda dédié :

conda create --name jupyter-env python=3.12
conda activate jupyter-env
conda install -c conda-forge jupyterlab

Vérifiez l'installation :

jupyter lab --version

Installation étape par étape sous Windows

Suivez ces étapes pour installer JupyterLab sur Windows à partir de zéro :

Étape 1 : Installer Python

Téléchargez le dernier installateur Python depuis python.org/downloads (opens in a new tab). Pendant l'installation, cochez la case « Add Python to PATH » -- c'est essentiel. Sans cela, les commandes python et pip ne fonctionneront pas dans votre terminal.

Étape 2 : Ouvrir un terminal

Appuyez sur Win + R, tapez cmd et appuyez sur Entrée. Vous pouvez aussi rechercher « PowerShell » dans le menu Démarrer.

Étape 3 : Vérifier Python et pip

python --version
pip --version

Les deux commandes doivent retourner des numéros de version. Si python n'est pas reconnu, réinstallez Python avec l'option PATH activée.

Étape 4 : Installer JupyterLab

pip install jupyterlab

Étape 5 : Lancer JupyterLab

jupyter lab

Votre navigateur web par défaut s'ouvre automatiquement avec l'interface JupyterLab.

Installation sous macOS

macOS est livré avec Python sur la plupart des versions, mais le Python système est souvent obsolète. Utilisez Homebrew ou pyenv pour une configuration propre.

Option A : Avec Homebrew

brew install python
pip3 install jupyterlab

Option B : Avec l'installateur officiel

Téléchargez Python depuis python.org/downloads (opens in a new tab) et exécutez l'installateur .pkg. Ensuite :

pip3 install jupyterlab

Option C : Avec pyenv

brew install pyenv
pyenv install 3.12
pyenv global 3.12
pip install jupyterlab

Lancez JupyterLab :

jupyter lab

Installation sous Linux (Ubuntu/Debian)

La plupart des distributions Linux incluent Python 3 par défaut. Installez pip et JupyterLab :

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
pip3 install jupyterlab

Sur Fedora/RHEL :

sudo dnf install python3 python3-pip
pip3 install jupyterlab

Sur Arch Linux :

sudo pacman -S python python-pip
pip install jupyterlab

Si votre distribution restreint les installations pip au niveau système (PEP 668), créez d'abord un environnement virtuel :

python3 -m venv ~/jupyter-env
source ~/jupyter-env/bin/activate
pip install jupyterlab
jupyter lab

Comment démarrer JupyterLab

Une fois JupyterLab installé, le lancer ne nécessite qu'une seule commande. Cette section couvre toutes les façons de démarrer et configurer JupyterLab.

Lancement de base

Ouvrez votre terminal et exécutez :

jupyter lab

JupyterLab démarre un serveur web local (généralement sur le port 8888) et ouvre l'interface dans votre navigateur par défaut. Le terminal affiche une URL avec un jeton d'authentification :

http://localhost:8888/lab?token=abc123...

Gardez le terminal ouvert pendant que vous travaillez. Le fermer arrête le serveur JupyterLab.

Démarrer JupyterLab dans un répertoire spécifique

Par défaut, JupyterLab s'ouvre dans le répertoire où vous avez exécuté la commande. Pour le démarrer dans un dossier de projet spécifique :

jupyter lab --notebook-dir=/chemin/vers/votre/projet

Sous Windows :

jupyter lab --notebook-dir=C:\Users\YourName\Projects\data-analysis

C'est utile lorsque vous souhaitez que le navigateur de fichiers JupyterLab se concentre sur un projet particulier.

Utiliser un port personnalisé

Si le port 8888 est déjà utilisé, spécifiez un port différent :

jupyter lab --port=9999

JupyterLab sera alors accessible à http://localhost:9999/lab.

Démarrer sans ouvrir le navigateur

Pour démarrer le serveur sans ouvrir automatiquement une fenêtre de navigateur :

jupyter lab --no-browser

C'est utile sur les serveurs distants ou lorsque vous préférez naviguer manuellement vers l'URL. Copiez l'URL depuis la sortie du terminal et collez-la dans n'importe quel navigateur.

Ouvrir JupyterLab dans un navigateur spécifique

Pour forcer JupyterLab à s'ouvrir dans un navigateur spécifique :

jupyter lab --browser=firefox

ou

jupyter lab --browser=chrome

Démarrer JupyterLab sur toutes les interfaces réseau

Pour accéder à JupyterLab depuis d'autres appareils sur le même réseau (par exemple, un serveur distant) :

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser

Connectez-vous ensuite depuis une autre machine en utilisant l'adresse IP du serveur.

Résumé des commandes de lancement

Comment utiliser JupyterLab

Après avoir ouvert JupyterLab, l'interface présente un onglet de lancement avec des options pour créer de nouveaux notebooks, ouvrir une console, démarrer un terminal ou créer des fichiers texte. Cette section couvre les flux de travail essentiels.

Créer et exécuter des notebooks

1. Cliquez sur Python 3 dans la section « Notebook » du Lanceur, ou allez dans File > New > Notebook.
2. Sélectionnez un kernel lorsqu'on vous le demande (généralement « Python 3 »).
3. Un nouveau notebook .ipynb s'ouvre avec une cellule de code vide.

Tapez du code Python dans la cellule et appuyez sur Shift + Entrée pour l'exécuter. Le résultat apparaît directement sous la cellule.

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Score': [85, 92, 78]
})
df

Travailler avec les cellules

Les notebooks JupyterLab utilisent deux types de cellules principaux :

Cellules de code : exécutent du code Python (ou d'un autre langage de kernel). Les résultats s'affichent en ligne.

Cellules Markdown : écrivez du texte formaté en utilisant la syntaxe Markdown. Changez le type de cellule en utilisant le menu déroulant de la barre d'outils ou appuyez sur M en mode commande.

Pour ajouter une nouvelle cellule, cliquez sur le bouton + dans la barre d'outils ou appuyez sur B (en dessous) ou A (au-dessus) en mode commande. Supprimez une cellule en appuyant deux fois sur D en mode commande.

Raccourcis clavier

JupyterLab dispose de deux modes : Mode commande (appuyez sur Échap, bordure de cellule bleue) et Mode édition (appuyez sur Entrée, bordure de cellule verte). Voici les raccourcis clavier les plus utiles :

Vous pouvez personnaliser les raccourcis clavier via Settings > Advanced Settings Editor > Keyboard Shortcuts.

Utiliser le navigateur de fichiers

La barre latérale gauche contient un navigateur de fichiers qui affiche le contenu du répertoire dans lequel JupyterLab a été démarré. Vous pouvez :

• Naviguer dans les dossiers en cliquant
• Créer de nouveaux fichiers et dossiers avec le menu contextuel (clic droit)
• Télécharger des fichiers en les faisant glisser dans le navigateur
• Renommer des fichiers avec clic droit > Rename
• Supprimer des fichiers avec clic droit > Delete

Terminal intégré

Pour ouvrir un terminal dans JupyterLab, allez dans File > New > Terminal ou cliquez sur Terminal dans le Lanceur. Cela vous donne un shell complet (bash, zsh ou PowerShell selon votre OS) sans quitter l'interface JupyterLab.

Le terminal intégré est utile pour :

• Installer des paquets avec pip ou conda
• Exécuter des scripts
• Utiliser les commandes Git
• Gérer des fichiers

Panneaux multiples et vue fractionnée

JupyterLab supporte les flux de travail en écran partagé. Faites glisser n'importe quel onglet (notebook, terminal, fichier) vers le bord de l'espace de travail pour créer une disposition côte à côte. Vous pouvez organiser les panneaux horizontalement ou verticalement.

Configurations courantes de vue fractionnée :

• Notebook + Terminal : écrivez du code dans un notebook tout en exécutant des commandes dans un terminal
• Deux Notebooks : comparez les résultats côte à côte
• Notebook + Aperçu CSV : visualisez des fichiers de données tout en codant
• Notebook + Aperçu Markdown : rédigez de la documentation avec aperçu en direct

Dépannage de JupyterLab

Voici les problèmes les plus courants rencontrés par les utilisateurs lors de l'exécution de JupyterLab, accompagnés de leurs solutions.

« jupyter: command not found »

Cela signifie que l'exécutable jupyter n'est pas dans le PATH de votre système. Corrections courantes :

Vérifier si JupyterLab est installé :

pip show jupyterlab

Si rien n'apparaît, installez-le :

pip install jupyterlab

Utiliser le chemin complet du module Python :

python -m jupyter lab

Ajouter le répertoire de scripts pip au PATH (courant sous Linux/macOS) :

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

Ajoutez cette ligne à votre ~/.bashrc ou ~/.zshrc pour la rendre permanente.

Windows : si vous avez installé Python sans cocher « Add to PATH », réinstallez Python avec cette option activée, ou ajoutez manuellement C:\Users\YourName\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Scripts à votre PATH système.

Port déjà utilisé

Si vous voyez « OSError: [Errno 98] Address already in use » :

jupyter lab --port=8889

Ou trouvez et arrêtez le processus Jupyter existant :

jupyter lab list
jupyter lab stop 8888

Sous Linux/macOS, vous pouvez aussi trouver le processus utilisant le port :

lsof -i :8888
kill -9 <PID>

Erreurs de permissions

Si l'installation pip échoue avec des erreurs de permissions, évitez d'utiliser sudo pip install. Utilisez plutôt le flag --user :

pip install --user jupyterlab

Ou mieux encore, utilisez un environnement virtuel (traité ci-dessous).

Kernel introuvable

Si votre notebook affiche « Kernel not found » ou si le kernel Python est manquant :

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user

Pour un kernel d'environnement virtuel :

python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name="Python (myenv)"

JupyterLab ne s'ouvre pas dans le navigateur

Si le serveur démarre mais qu'aucune fenêtre de navigateur n'apparaît :

1. Copiez l'URL depuis la sortie du terminal (y compris le jeton).
2. Collez-la directement dans votre navigateur.
3. Si vous êtes sur un serveur distant, utilisez le transfert de port SSH :

ssh -L 8888:localhost:8888 user@remote-server

Puis ouvrez http://localhost:8888/lab sur votre machine locale.

JupyterLab affiche une page blanche

Videz le cache de votre navigateur ou essayez un autre navigateur. Vous pouvez aussi réinitialiser l'espace de travail JupyterLab :

jupyter lab --LabApp.default_url='/lab?reset'

Extensions JupyterLab

JupyterLab 4.x utilise un système d'extensions simplifié où la plupart des extensions s'installent via pip sans nécessiter Node.js. Voici les extensions les plus utiles pour le travail en science des données.

jupyterlab-git

Intégration Git complète dans JupyterLab. Visualisez les différences, indexez les modifications, commitez, poussez et tirez sans quitter l'interface.

pip install jupyterlab-git

Après l'installation, un onglet Git apparaît dans la barre latérale.

jupyterlab-lsp

Support du protocole Language Server qui ajoute l'autocomplétion, la documentation au survol, la navigation vers les définitions et le linting pour Python et d'autres langages.

pip install jupyterlab-lsp python-lsp-server[all]

jupyterlab_code_formatter

Formatez automatiquement les cellules de code en utilisant des formateurs comme black ou isort.

pip install jupyterlab-code-formatter black isort

Après l'installation, formatez les cellules via le bouton de la barre d'outils ou un raccourci clavier.

Extensions de thèmes

Personnalisez l'apparence de JupyterLab :

pip install jupyterlab_darkside_ui    # Dark theme
pip install jupyterlab-night          # Night theme

Changez de thème via Settings > Theme.

Gérer les extensions

Listez toutes les extensions installées :

jupyter labextension list

Désinstallez une extension :

pip uninstall jupyterlab-git

Boostez votre visualisation de données : PyGWalker

JupyterLab est un environnement puissant pour écrire et exécuter du code, mais la visualisation interactive de données nécessite souvent d'écrire du code de graphiques répétitif. PyGWalker est une bibliothèque Python open source qui transforme n'importe quel DataFrame pandas ou polars en une interface de visualisation interactive de type Tableau, directement dans JupyterLab.

Au lieu d'écrire du code matplotlib ou seaborn pour chaque graphique, vous pouvez explorer vos données visuellement par glisser-déposer :

pip install pygwalker

import pygwalker as pyg
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("your_data.csv")
pyg.walk(df)

Cette seule commande affiche une interface interactive où vous pouvez créer des diagrammes à barres, des nuages de points, des histogrammes, des cartes de chaleur et plus encore sans écrire de code de visualisation. Elle supporte le filtrage, l'agrégation et plusieurs types de graphiques -- idéale pour l'analyse exploratoire de données dans JupyterLab.

En savoir plus sur github.com/Kanaries/pygwalker (opens in a new tab).

Si vous souhaitez aller plus loin avec l'automatisation par IA dans Jupyter, découvrez RunCell (www.runcell.dev (opens in a new tab)) -- un agent IA qui s'exécute dans Jupyter et automatise les tâches répétitives des notebooks comme le nettoyage de données, l'ingénierie des caractéristiques et la visualisation. Il comprend le contexte de vos données et génère des cellules de code pour vous.

Configurer JupyterLab dans un environnement virtuel

Exécuter JupyterLab dans un environnement virtuel est la pratique recommandée. Cela garde les dépendances de votre projet isolées et évite les conflits avec d'autres installations Python.

Avec Python venv

# Create a virtual environment
python -m venv jupyter-env
 
# Activate it
# macOS/Linux:
source jupyter-env/bin/activate
# Windows:
jupyter-env\Scripts\activate
 
# Install JupyterLab
pip install jupyterlab
 
# Start JupyterLab
jupyter lab

Lorsque vous avez terminé, désactivez l'environnement :

deactivate

Avec virtualenv

pip install virtualenv
virtualenv jupyter-env
source jupyter-env/bin/activate   # macOS/Linux
pip install jupyterlab
jupyter lab

Avec les environnements Conda

conda create --name jupyter-env python=3.12
conda activate jupyter-env
conda install -c conda-forge jupyterlab
jupyter lab

Rendre un environnement virtuel disponible en tant que kernel

Si vous avez JupyterLab installé globalement mais souhaitez utiliser les paquets d'un environnement virtuel, enregistrez l'environnement en tant que kernel :

# Inside the activated virtual environment:
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=jupyter-env --display-name="Python (jupyter-env)"

Désormais, lorsque vous créez un nouveau notebook dans JupyterLab, vous pouvez sélectionner « Python (jupyter-env) » comme kernel.

Exécuter JupyterLab avec Docker

Docker offre un moyen propre et reproductible d'exécuter JupyterLab sans rien installer sur votre système hôte. Le projet Jupyter maintient des images Docker officielles.

Démarrage rapide

docker run -p 8888:8888 jupyter/base-notebook

Cela télécharge et exécute l'image Jupyter de base. La sortie du terminal contient une URL avec un jeton. Ouvrez cette URL dans votre navigateur.

Monter un répertoire local

Pour accéder à vos fichiers locaux dans le conteneur :

docker run -p 8888:8888 -v /path/to/your/project:/home/jovyan/work jupyter/base-notebook

Sous Windows :

docker run -p 8888:8888 -v C:\Users\YourName\project:/home/jovyan/work jupyter/base-notebook

Images Docker disponibles

Dockerfile personnalisé

Créez un Dockerfile pour un environnement JupyterLab spécifique à un projet :

FROM jupyter/scipy-notebook:latest
 
# Install additional packages
RUN pip install pygwalker seaborn scikit-learn
 
# Set the working directory
WORKDIR /home/jovyan/work
 
# Expose the Jupyter port
EXPOSE 8888
 
CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--no-browser", "--allow-root"]

Construisez et exécutez :

docker build -t my-jupyter .
docker run -p 8888:8888 -v $(pwd):/home/jovyan/work my-jupyter

Docker Compose

Pour les projets qui combinent JupyterLab avec d'autres services (bases de données, API) :

version: '3'
services:
  jupyter:
    image: jupyter/scipy-notebook
    ports:
      - "8888:8888"
    volumes:
      - ./notebooks:/home/jovyan/work
    environment:
      - JUPYTER_ENABLE_LAB=yes

docker compose up

Gérer plusieurs kernels Python

Lorsque vous travaillez sur plusieurs projets avec différentes versions de Python ou ensembles de paquets, vous pouvez enregistrer chaque environnement comme un kernel séparé dans JupyterLab.

Ajouter un kernel depuis un environnement virtuel

# Create and activate a new environment
python -m venv ml-project
source ml-project/bin/activate    # macOS/Linux
ml-project\Scripts\activate       # Windows
 
# Install the required packages
pip install ipykernel numpy pandas scikit-learn
 
# Register this environment as a Jupyter kernel
python -m ipykernel install --user --name=ml-project --display-name="Python (ML Project)"

Ajouter un kernel depuis un environnement Conda

conda create --name data-analysis python=3.11 pandas matplotlib
conda activate data-analysis
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=data-analysis --display-name="Python (Data Analysis)"

Lister les kernels installés

jupyter kernelspec list

Supprimer un kernel

jupyter kernelspec remove ml-project

Changer de kernel dans un notebook

Dans un notebook ouvert, cliquez sur le nom du kernel en haut à droite (par exemple, « Python 3 ») et sélectionnez un autre kernel dans le menu déroulant. Vous pouvez aussi aller dans Kernel > Change Kernel dans la barre de menu.

FAQ

Comment démarrer JupyterLab ?

Ouvrez un terminal et exécutez jupyter lab. Le serveur JupyterLab démarre et votre navigateur par défaut s'ouvre automatiquement. Pour démarrer dans un dossier spécifique, utilisez jupyter lab --notebook-dir=/chemin/vers/dossier.

Comment installer JupyterLab avec pip ?

Exécutez pip install jupyterlab dans votre terminal. Utilisez pip3 sur les systèmes où pip pointe vers Python 2. Vérifiez avec jupyter lab --version.

Comment installer JupyterLab avec conda ?

Exécutez conda install -c conda-forge jupyterlab. Pour une configuration propre, créez d'abord un environnement conda dédié.

Quelle est la différence entre JupyterLab et Jupyter Notebook ?

JupyterLab est l'interface de nouvelle génération avec une disposition multi-panneaux, un terminal intégré, un navigateur de fichiers et des extensions. Jupyter Notebook est l'interface originale à document unique. JupyterLab est recommandé pour les nouveaux projets.

Comment corriger « jupyter: command not found » ?

Vérifiez l'installation avec pip show jupyterlab. Si JupyterLab est installé, essayez python -m jupyter lab. Sinon, ajoutez le répertoire de scripts pip au PATH de votre système.

Comment exécuter JupyterLab dans un environnement virtuel ?

Créez un venv avec python -m venv myenv, activez-le, installez JupyterLab avec pip install jupyterlab, et exécutez jupyter lab.

Comment exécuter JupyterLab avec Docker ?

Exécutez docker run -p 8888:8888 jupyter/base-notebook. Montez des fichiers locaux avec le flag -v pour un stockage persistant.

Comment ouvrir JupyterLab sur un port différent ?

Utilisez jupyter lab --port=9999 pour démarrer sur le port 9999 au lieu du port 8888 par défaut.

Conclusion

JupyterLab est l'environnement de développement interactif standard pour la science des données, l'apprentissage automatique et le calcul scientifique en Python. Ce guide a couvert chaque étape, de l'installation à la configuration avancée :

• Installer JupyterLab avec pip install jupyterlab ou conda install -c conda-forge jupyterlab
• Démarrer JupyterLab avec jupyter lab et personnaliser le lancement avec des flags pour le port, le répertoire et le navigateur
• Utiliser JupyterLab efficacement avec les raccourcis clavier, les vues fractionnées et le terminal intégré
• Dépanner les problèmes courants comme la commande introuvable, les conflits de ports et les erreurs de kernel
• Étendre JupyterLab avec l'intégration Git, le support LSP et le formatage de code
• Isoler votre configuration avec les environnements virtuels et Docker pour des flux de travail reproductibles

Que vous soyez un utilisateur Python débutant ou un scientifique des données expérimenté configurant une nouvelle machine, ces étapes vous donnent un environnement JupyterLab entièrement fonctionnel. Pour la visualisation interactive de données dans JupyterLab, essayez PyGWalker (opens in a new tab) pour transformer n'importe quel DataFrame en un outil d'analyse visuelle par glisser-déposer.