数据处理系列课程 02：Jupyter环境搭建

一般我们在做数据处理、数据分析等相关工作时，不建议使用 PyCharm 进行代码的编写，从使用体验上，PyCharm 更适合做开发类的项目，如果涉及到数据类的工作，使用一个叫做 Jupyter 的集成开发环境会更好一些。这是 Jupyter 的官方：https://jupyter.org/，大家可以看一下其中的介绍。
多年以前大家做数据类工作都是使用 Jupyter Notebook，这个工具比较经典。在几年前 Jupyter 隆重推出了 Jupyter Notebook 的升级版本 JupyterLab，比 Jupyter Notebook 使用起来体验好很多，所以我们本次带大家安装 JupyterLab 这个集成开发环境，给大家带来一种新的编程体验。

一、Jupyter 介绍

Jupyter 是一个在网页端的应用程序，其以友好的交互计算和良好的数据展示而知名，可以用于代码开发、文档撰写、代码运行和结果展示。简单的说，你可以在网页中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下方进行展示。如果需要在编写代码的过程中编写说明文档，也可以在同一个文件中使用 Markdown 格式进行编写，而且可以直接看到渲染后的效果。此外，Jupyter 的设计初衷是提供一个能够支持多种编程语言的工作环境，目前它能够支持超过40种编程语言，包括 Python、R、Julia、Scala 等。

二、JupyterLab 安装

Jupyter 的安装包是以 Python 三方库的形式存在的，所以依旧是 pip 命令即可实现安装。
JupyterLab 安装：在终端中输入 pip3 install jupyterlab，回车等待即可。

JupyterLab 需要的依赖挺多的，网速不快的话需要多等一会，如果最后出现了 Successfully installed...，表示安装成功了。

三、启动 JupyterLab

依旧是在终端中，输入命令 jupyter lab 来启动 JupyterLab，同时记住一件事，在 JupyterLab 使用期间，不要关闭终端。终端输入启动命令相当于在本地启动一个小型服务，这个终端便是小型服务的具象化，将终端关闭便是将小型服务关闭了。

在服务启动完成以后，会自动打开浏览器开启 JupyterLab，假如浏览器没自动打开，在终端中找到如下图这样两个链接，复制其中一个到浏览器的地址栏即可手动进入 JupyterLab。

启动以后 JupyterLab 的最终样子是这样的：

看到这里，环境的搭建就大功告成了，下一篇文章我们用较长篇幅给大家介绍下 JupyterLab 应该如何使用。