【Python】Jupyter Labとは?インストールや使い方を徹底解説!





これからPythonを始め、プログラミング言語を勉強/学習してみたい人はプログラム実行環境の整備から始める必要があります。

しかし、プログラミング実行環境の構築方法が分からず、何から取りかかればよいか分かりません。

  • Python実行環境の構築方法を知りたい人
  • Python実行環境の種類を知りたい人
  • Jupyter Labのインストール/使い方を理解したい人
  • データ分析系の最適環境を求める人

これらの悩みを解決しながら、Python実行環境であるJupyter Lab(ジュピターラボ)のインストールから使い方まで解説します。

プログラミングの実行環境構築で時間をかけるとモチベーション低下/学習時間の効率性を失うので、解説を読み進めながらぜひ手を動かしましょう。

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Jupyter Labとは?

画像挿入

Jupyter Lab(ジュピターラボ)は、Jupyter Notebook(ジュピターノートブック)の後継機として開発されたブラウザ上で動作する対話型実行環境です。

主にデータ分析/データ可視化やAI/機械学習といった数学的な利用に用いられ、データサイエンティスト/データアナリストとして活躍するエンジニアが活用しています。

Jupyter Labは以下の特徴があります。

  • データ分析の可視化がインタラクティブ(対話型)
  • ローカルサーバーによる実行環境
  • Jupyter Notebookより多機能

データ分析結果をプログラミング時に確認できること、ローカルサーバーで実行完結するため実行速度やセキュリティ面で安心であることが挙げられます。

また、Jupyter Notebookの後継機になるため、基本機能以外にJupyter Lab Extensionといった拡張機能を追加できます。

Jupyter Lab(ジュピターラボ)のインストール方法

ここでは、Jupyter Lab(ジュピターラボ)のインストール方法を解説します。

Macではターミナル、Windowsではコマンドプロンプトを使用してインストールします。

  • Jupyter Labのみインストールする方法

PCへ簡単にインストールできるので、解説を読みながら面倒な初期構築を完了させましょう。

Jupyter Labのみインストールする方法

Jupyter Labのみをインストールする場合は、以下のコマンドをターミナルあるいはコマンドプロンプトで実行します。

Pythonパッケージ管理ツールpipを利用することでインストールできます。

python3 -m pip install jupyterlab

1行のコマンドを実行するだけでJupyter Labがインストールできるため、プログラミング初心者でも取り組みやすいです。

Jupyter Lab(ジュピターラボ)の使い方

ここでは、Jupyter Labの使い方として以下の内容を解説します。

  • Jupyter Labの起動方法
  • Jupyter Labの操作方法
  • Jupyter LabにおけるTips
  • Jupyter Lab Extensionのセットアップ方法
  • おすすめのJupyter Lab Extesion(拡張機能)

特にJupyter LabのExtensionを利用すれば、Jupyter Labの活用の幅が広がります。

Jupyter Labの起動方法/操作方法をそれぞれ解説します。

Jupyter Labの起動方法

Jupyter Labを起動するには、以下のコードをMacであればターミナル、Windowsであればコマンドプロンプトにて実行します。

jupyter lab

コードを実行すると、http://localhost:8888/labにアクセスしてJupyter Labが起動します。

実際にJupyter Labを起動した表示画面が以下になります。

GUI操作によるブラウザ実行環境であるため、プログラミング初心者でも分かりやすい設計になっています。

Jupyter Labが起動しない場合の対処

Python実行環境を構築する際、AnacondaにてJupyter labをインストールすると起動しないケースがあるようです。

Jupyter Labが起動しない場合の対処として、以下の4つを確認するとよいです。

  • Internet Explorerのブラウザ使用
  • バックグラウンドによる起動はできているがブラウザが開かない
  • ネットワークによるセキュリティ制限
  • インストール時のAnacondaに欠損ファイルがある

公式ドキュメントに記載されていますが、推奨するブラウザはFirefox/Chrome/Safariの最新バージョンのため確認しておきましょう。

バックグラウンドによる起動ができており、ブラウザが開かない場合は一度http://localhost:8888/labを手動でアドレスバーに入力してみましょう。

ネットワークによるセキュリティ制限の場合は、導入しているセキュリティソフト等のファイアウォール設定にて、Pythonがサーバーを動作させる際の禁止設定がないか確認しましょう。

パッケージ管理ツールなどの組み合わせでAnacondaを導入した場合、欠損ファイルが発生する可能性もあるため、Anacondaの再インストールを試みましょう。

Jupyter Labの操作方法

ここでは、Jupyter labの基本的な操作方法としていくつか利用例を解説します。

  1. フォルダ選択と実行ファイル作成
  2. 実行ブラウザ起動とコード記述
  3. プログラムコード実行
  4. ファイル名の編集とファイル保存
  5. Jupyter Labの終了

起動時の画面から、順を追って解説していきます。

起動時の画面にて、利用したいフォルダを選択してください。

利用したいフォルダまで移動できたら、右上部にある『Notebook』『Python3(ipykernel)』をクリックします。

新規ファイルを作成すると、ブラウザ上で新規タブが作成されてpythonファイルのコード記述画面へ遷移します。

試しに、『Hello World』を記述して実行してみます。

コードを記述後、Shift + Enterで実行結果を逐次確認することができます。

本来、ターミナルあるいはコマンドプロンプトにて.pyファイルを実行しなければ結果を確認できませんが、Jupyter Labではプログラム結果を即座に確認することができるため、コーディング中のプログラムを確認するのに便利です。

別の例として、メルカリにてスクレイピングした商品データを利用してpandas&matplotlibでグラフ化したプログラムも実行してみます。

個人的に特定python関連書籍の金額帯や最も値付けされている金額の分布を知りたかったため、pandas&matplotlibを利用してデータを整形しグラフ化しています。

メルカリにおける商品データのスクレイピング方法やpandas&matplotlibの利用方法を知りたい人は『【python】pandas&matplotlibを利用したメルカリスクレイピングデータ分析』で解説します。

【python】pandas&matplotlibを利用したメルカリスクレイピングデータ分析

2021.08.16

ファイル名の編集方法は、名称を編集したいファイルにて右クリック後、『Rename』をクリックして編集してください。

ファイルの保存方法は、ファイルタブをクリック後『Save Notebook』あるいはタブ上部のセーブアイコンCtrl + Sで保存できます。

Jupyter Labを終了させたい場合は左上部のファイルタブをクリック後、『Shut Down』をクリックすれば終了します。

GUI操作画面でPythonの実行環境が利用できるメリットを実感して頂けると思います。

Jupyter LabにおけるTips

さらにJupyter Labを便利に活用するTipsをご紹介します。

  • Jupyter Labのショートカットキー
  • Markdown方式による記述
  • コード補完機能
  • テーマの変更機能
  • Jupyter Lab Extension(拡張機能)

これらを使いこなせれば、Jupyter Labを一通りマスターできてると思います。

特に、Progateといったブラウザ上のテキストエディタで学習してきたプログラミング初心者であれば、Jupyter Labもブラウザ上の動作環境を仮想的に実現しているので活用しやすいと思います。

Jupyter Lab Extensionのセットアップ方法

Jupyter Labの特徴の一つにExtension(拡張機能)があります。

Jupyter Labに拡張機能をインストールすることで便利な機能を追加できるため、コーディングの生産性を高めます。

Extensionを利用するためには以下の操作が必要です。

  • Node.jsのインストール

拡張機能を利用する前に、Node.jsをインストールする必要があります。

Node.jsのインストール方法

Node.jsをインストールする方法として、以下のいづれかを実行してください。

  • Anacondaによるインストール
  • Homebrewによるインストール
  • 公式サイトからインストール

Anacondaのパッケージ管理ツールcondaにてインストールする場合は、以下のコマンドを実行してください。

conda install -c conda-forge nodejs

Mac OS Xのパッケージ管理ツールHomebrewからインストールする場合は、以下のコマンドを実行してください。

brew install node

どちらのパッケージ管理ツールを利用できない環境の場合は、環境に合わせたパッケージ管理ツールをインストールした後に上記コードを実行するか、Node.js公式サイトからインストールしてください。

Node.jsのインストールを完了させたら、Extension(拡張機能)のインストール準備が整いました。

Extension Managerの使い方

Jupyter LabにてExtension(拡張機能)をインストールするためには、Extension Managerを利用します。

Extension Managerは、画面左側のメニューにあるパズルアイコンをクリックすると、以下の画像のように表示されます。

上部にある検索ボックスにて、必要なExtensionを探し出すことができます。

また、利用したいExtensionが見つかれば、DISCOVER内にある各Extensionの下側に位置する『Install』ボタンをクリックすると、拡張機能をインストールできます。

おすすめのJupyter Lab Extension(拡張機能)

ここでは、Jupyter LabにおすすめのExtension(拡張機能)をご紹介します。

  • Variable Inspector
  • autocomplete
  • jupyterlab-flake8

これらのextension(拡張機能)を利用すると、コーディングの効率がグッと高まります。

Variable Inspector

Jupyter Labでコーディング中に記述した変数に格納された値を一覧表示で確認できる機能です。

各変数を毎度print()関数で出力する必要がないため、重宝されます。

Extension Managerにて、『@lckr/jupyterlab_variableinspector』で検索できます。

autocomplete

Jupyter Labにはコード補完機能が存在します。

コードを記述している途中で、Tabキーを入力すると候補が表示されます。

jupyterlab-flake8

Jupyter Labにて.pyファイル/ipynbファイルの構文エラーや文法ミスを指摘する機能です。

残念ながら動的ではありませんが、ファイルのセーブを起点に指摘が更新されます。

Python初心者は構文エラー/文法ミスが非常に多いため、他者に質問することなくJupyter Lab内にて独学できるので重宝します。

デスクトップアプリ版 – JupyterLab App

Jupyter Labのデスクトップアプリ版である『JupyterLab App』がリリースされています。

Electronベースのマルチプラットフォーム対応となっており、Mac/Windows/Linuxに対応しています。

GitHubからJupyterLab Appの各OSに対応したインストーラーをダウンロードできます。

ダウンロードが完了すれば、インストーラーを実行してデスクトップアプリとしてJupyter Labを利用できます。

Python初心者でも実務で活用できる学習内容

これからPythonを始めたい、あるいはすでに学習を始めているPython初心者にとって学習ロードマップで迷っている人も少なくありません。

Pythonの基礎知識を蓄えながら、Python初心者でも作れるものは以下になります。

改めて各学習内容を言語化すると、以下の内容になります。

  • データスクレイピング
  • ブラウザ自動化
  • ファイル操作の効率化/自動化
  • 画像編集/解析
  • Web API連携

パッケージ化されているライブラリと簡易的なスクリプトファイルのみで実現できる学習内容であるため、Python初心者におすすめです。

目的別に分類しましたが、Pythonにおける学習内容を詳しく知りたい人は「【認定ランサー】Python初心者が作れるものを目的別に学習方法解説!」で解説します。

【認定ランサー】Python初心者が作れるものを目的別に学習方法解説!

2021.02.22

まとめ

Jupyter Labは以下の特徴があります。

  • データ分析の可視化がインタラクティブ(対話型)
  • ローカルサーバーによる実行環境
  • Jupyter Notebookより多機能

データ分析結果をプログラミング時に確認できること、ローカルサーバーで実行完結するため実行速度やセキュリティ面で安心であることが挙げられます。

ここでは、Jupyter Labの使い方として以下の内容を解説しました。

  • Jupyter Labの起動方法
  • Jupyter Labの操作方法
  • Jupyter LabにおけるTips
  • Jupyter Lab Extensionのセットアップ方法
  • おすすめのJupyter Lab Extesion(拡張機能)

特にJupyter LabのExtensionを利用すれば、Jupyter Labの活用の幅が広がります。

今後も新しいExtensionがリリースされるはずなので、Python実行環境を充実させましょう。



ABOUTこの記事をかいた人

sugi

大学卒業後、IT企業に就職を果たす。システム開発・人工知能に触れながら大手企業と業務をこなす。2年半後脱サラし、フリーランス活動経験を経て 2019年2月から起業し、今に至る。 自社サービス及び製品を開発、ブログ収入、クラウドソーシングなど、多方面で売り上げを立てている。