JupyterLabの使い方

Pythonの実行環境は数多くありますが、JupyterLabがその代表的な開発実行環境です。Pythonは、データ分析や科学技術計算に最も使用されているプログラミング言語ですので、JupyterLabを覚えておいて損はありません。ここではJupyterLabを実際に使用して、その操作方法を学んでいきます。

JupyterLabとは、Project Jupyterが提供するコード・テキストなどのドキュメント作成およびコード実行のユーザーインターフェースを指します。従来提供されていた、Jupyter Notebookと JupyterLabの違いとしては、リッチな操作性にあります。

JupyterLabは、Jupyter Notebookの機能を備えながら、より多機能なユーザーインターフェースが提供される点に特徴があります。

【参考】：jupyter 【参考】：JupyterLab

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

JupyterLabは、ウェブ利用型とデスクトップ型が提供されています。JupyterLab Desktopとはデスクトップ型のJupyterLabを指します。Linux、macOS、Windowsでサポートされます。

ウェブ利用型はpip（Python Package Index）やAnacondaを用いて導入し、デスクトップ型はインストーラによりインストール作業を行います。

【参考】：JupyterLab Desktop 【参考】：Installing Jupyter

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

JupyterLabを使ってみる

JupyterLabの使い方ですが、簡単に試すだけであれば実はインストールせずに操作することができます。Jupyter公式サイトに表示されている、JupyterLabの「Try it in your browser」をクリックすると、次の通りお試しサイトが表示されます（①②）。

標準ガイドの参照や基本操作程度であれば、こちらのサイトを活用できます。

　【図】：お試しサイトでJupyterLabを使う

【参考】：jupyter 【参考】：JupyterLab Try it in your bowser

JupyterLabがインストール済みであれば、お試しサイトではなく実際に使用可能です。ここではウェブ利用型のJupyterLabを用います。JupyterLabの起動は、コマンドプロンプトで”jupyter lab”を実行するだけです。

jupyter lab

起動が成功すると、次の図のように表示がされます。

　【図】：JupyterLabを起動する

JupyterLabが起動すると、画面には次の様な表示がされています。

[I 2023-03-01 10:24:16.418 ServerApp] Jupyter Server 2.3.0 is running at:
[I 2023-03-01 10:24:16.418 ServerApp] http://localhost:8888/lab?token=2f9159659942510XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
[I 2023-03-01 10:24:16.418 ServerApp]     http://127.0.0.1:8888/lab?token=2f9159659942510XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
[I 2023-03-01 10:24:16.419 ServerApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[C 2023-03-01 10:24:16.596 ServerApp]
 　
    To access the server, open this file in a browser:
        file:///C:/Users/ユーザー名/AppData/Roaming/jupyter/runtime/jpserver-17352-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://localhost:8888/lab?token=2f9159659942510XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
        http://127.0.0.1:8888/lab?token=2f9159659942510XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

図にも記載しましたが、この表示の最後にアクセスで用いるhtmlファイルとURLが表示されています（①②）。この情報をブラウザーに貼り付けて使用します。なお、表示されるトークンは都度更新されますが、”http://localhost:8888/lab” をそのまま指定して使用することができます。

JupyterLabは、初期設定の英語表示を日本語に変更したい方も多いでしょう。日本語化の場合は、日本語化パックを導入することができます。”python -m pip install jupyterlab-language-pack-ja-jp“などにより、追加導入が可能です。

導入後は次の図のように、「Settings」「Language」に「Japanese (Japan) - 日本語 (日本)」が表示されます（①②③）。

　【図】：日本語化パックを導入する

続いて次の図のように、「Japanese (Japan) - 日本語 (日本)」を選択し「Change and reload」をクリックすると、メニューや関連表示が日本語化されます（①②③）。

　【図】：表示を日本語に変更する

JupyterLabが起動すると、最初にランチャーが表示されます。この JupyterLabの表示フォルダーである”http://localhost:8888/lab” には、JupyterLabを起動したフォルダーが設定されています。

次の図をご覧ください。左ペインに表示されているファイルは同じですが、URLの表示（①②）とフォルダ位置情報の表示（③④）に違いがあります。

　【図】：起動場所の違いによるフォルダの表示の違い

URLの”http://localhost:8888/lab” に紐づけられているのは、”jupyter lab”を起動したフォルダが割り当てられます。

左側が起動したPythonと名付けたフォルダ配下をそのまま表示しているのに対して、右側は1階層上位に移動してから”jupyter lab”を起動し、アプリからフォルダをPythonと名付けたフォルダに移動したものです。

このような表示上の違いもありますので、JupyterLabを起動する場合には決まったフォルダーから実行するのが作業効率の点でも良いでしょう。

Notebookは、JupyterLabで使用するプログラムコードの開発実行ツールです。Notebookを使用するには、ランチャーから起動すると良いでしょう。次の図をご覧ください。

ランチャーの「Notebook」のアイコンをクリックすると、Notebookが起動します（①②）。起動したNotebookは新規ファイルとして開くので、”Untitled”というファイル名です。拡張子は”.ipynb”です。

　【図】：Notebookを使用する

開いたNotebookは任意のファイル名に変更できます。変更するには次の図のように、「ファイル」メニューから「Notebookを別名で保存」を選択し、ポップアップメニューから変更します（①②③）。

　【図】：Notebookをファイル名を変更して保存する

続いて次の図のように、任意のファイルを設定し「Save」をクリックすると、Notebookのタブの表示も変更後のファイル名に切り替わります（④⑤⑥）。

　【図】：Notebookをファイル名を変更して保存する（続き）

保存済みのNotebookファイルは、左ペインでダブルクリックするか「ファイル」メニューから開いて利用することができます。

Notebookで作成したプログラムコードは、簡単に実行することができます。次の図をご覧ください。

最初にセル（入力フィールド）にコードを記入します（①）。別のNotebookや他のエディターから、コピー・ペーストすることもできます。続いてNotebook上部の再生アイコン、あるいは上部「実行」メニューの「選択したセルを実行」します（②）。実行結果は指定したセルの下に表示されます（③）。

　【図】：Notebookでプログラムを実行する

Pythonのコードを直接入力する目的で、コンソールが提供されます。コンソールを使用するには次の図のように、ランチャーに表示されている「コンソール」のアイコンをクリックすると、コンソール画面が表示されます（①②）。

　【図】：コンソールを使用する

表示されているコンソールの下部にセル（入力フィールド）があります。次の図のように実行するコードの入力を終えたら、「実行」メニューの「セルを実行」をクリックすると、結果がコンソールに表示されます（①②③）。

　【図】：コンソールを利用したコードの入力と実行

コードを保存する必要なく、簡単なロジックの確認などを行うには、シンプルで利用する価値はあります。上記の他に、ランチャーの「ターミナル」ではシステムコマンドを実行することもできます。システムの動作を確認しながら、プログラミングすることもできます。

JupyterLabの使用が終わったら、JupyterLabのプロセスを停止するために、シャットダウンを行います。シャットダウンは次の図のように、「ファイル」メニューから「シャットダウン」を選択し、確認メッセージで再度「シャットダウン」をクリックします。

　【図】：JupyterLabをシャットダウンする

メニューから「シャットダウン」ではなく「ログアウト」を選択した場合は、ブラウザーのみ終了となります。バンクエンドプロセスは待機していますので、再度そのままブラウザーからアクセスすることもできます。

シャットダウンは、ブラウザーからのシャットダウン、あるいはコマンドプロンプトから起動中のJupyterLabを「Ctrl」+Cで停止させることもできます。ブラウザーから停止させた場合は、コマンドプロンプトには次のメッセージが表示され、終了します。

[I 2023-03-01 10:19:42.719 ServerApp] Shutting down on /api/shutdown request.
[I 2023-03-01 10:19:42.724 ServerApp] Shutting down 6 extensions

JupyterLabの使い方はすぐに慣れます

JupyterLabは、インストールから利用までに手をかけずに行うことができます。最初の設定が終われば直観的に操作できますので、高い操作性の恩恵を受けることができます。データ分析を効率的に進めるために、拡張機能を追加することもできます。

これらのメリットを受けるためにも、実際にJupyterLabの操作を試してみることをおすすめします。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！