Jupyter Lab和Jupyter Notebook到底有啥区别？深度对比及迁移指南（附：插件推荐）

对于许多数据科学家和开发者来说，Jupyter 生态系统是日常工作的核心。然而，当他们打开软件时，往往会陷入一个选择困境：是继续使用经典的 Jupyter Notebook，还是切换到更现代的 Jupyter Lab？这种选择困难不仅影响工作效率，还可能导致错失更强大的开发工具。

如果你正纠结于“到底该用哪个”，或者想知道它们之间是否可以互通，那么这篇文章正是为你准备的。本文将深入对比 Jupyter Lab 和 Notebook 的核心差异，提供从 Notebook 到 Lab 的无缝迁移指南，并推荐必备的插件，帮助你彻底搞懂这两者的区别，从而选择最适合自己的工作流。

一、核心对决：Jupyter Lab 与 Notebook 的本质区别

要理解两者的区别，最直观的方式是看一张对比表。虽然它们底层都基于 Notebook 文件（.ipynb），但前端架构和用户体验却大相径庭。

简单来说，Jupyter Notebook 是一个单一的笔记本查看器，而 Jupyter Lab 则是一个模块化的交互式数据科学工作台。 如果你习惯了 VS Code 或 PyCharm 这种多窗口、多面板的 IDE，你会更容易爱上 Jupyter Lab。

二、从 Notebook 到 Lab：无缝迁移指南

许多用户担心切换环境会导致数据丢失或环境配置复杂。好消息是，这种担心是多余的。Jupyter Lab 是对 Notebook 的完全兼容和升级，迁移过程非常平滑。

步骤 1：检查与安装

首先，确保你的环境中有 Jupyter Lab。由于它现在是 Jupyter 官方的主推产品，安装非常简单。

1. 打开你的终端（Terminal）或 Anaconda Prompt。
2. 输入命令：pip install jupyterlab 或者 conda install jupyterlab。
3. 安装完成后，输入 jupyter lab 启动服务。

步骤 2：熟悉新界面

启动后，你会发现界面比 Notebook 丰富得多。请重点关注以下区域：

• 左侧图标栏： 包含文件浏览器（File Browser）、运行中的内核（Running Kernel）和扩展管理器（Extension Manager）。
• 右键菜单： 在工作区空白处右键，可以快速新建终端、文本文件或 Notebook。
• 拖拽功能： 尝试将左侧的文件直接拖拽到右侧工作区，或者将两个 Notebook 并排显示（右键标签页选择 "Create New View for Output"）。

步骤 3：找回 Notebook 菜单

有些用户不习惯 Lab 的菜单布局，觉得 Notebook 的 "Cell" 菜单不见了。其实它们并没有消失，只是被折叠了。点击顶部工具栏最右侧的三个点图标（...），你就能看到熟悉的 Notebook 菜单选项，包括 "Run All"、"Restart Kernel" 等。

三、Jupyter Lab 进阶：必备插件推荐

Jupyter Lab 最大的杀手锏是其强大的插件生态系统。如果不装插件，你只用了它 50% 的功力。以下是三个提升效率的必备插件。

提示： 安装插件前，请确保你已经在 Jupyter Lab 的“扩展管理器”中启用了它（默认可能是关闭的，点击左侧第三个图标，然后点击 Enable）。

1. Variable Inspector (变量检查器)

在处理大型数据集时，你是否经常忘记某个变量的形状或数值？安装 Variable Inspector 插件后，你可以在侧边栏实时查看当前内存中所有变量的状态，包括类型、大小和数值预览。这就像在 RStudio 中查看 Environment 面板一样方便。

2. Table of Contents (目录生成器)

如果你的 Notebook 非常长，包含大量的 Markdown 标题，手动滚动寻找内容会非常痛苦。Table of Contents 插件会自动扫描你的 Markdown 标题（H1, H2, H3），并在左侧生成一个可点击的目录导航，极大提升了长文档的阅读体验。

3. Code Formatter (代码格式化)

保持代码整洁是好习惯。这个插件通常结合 Black 或 Autopep8 使用。安装后，你可以通过快捷键（通常是 Ctrl + Shift + L）自动格式化当前的代码单元格，告别手动调整缩进和空格的烦恼。

四、不为人知的高级技巧

除了常规功能，Jupyter Lab 还有一些隐藏的“神技”，能让你的工作流更加顺滑。

技巧一：单元格多光标编辑

你不需要安装任何插件，就可以使用类似 Sublime Text 的多光标功能。按住 Alt (Option) 键，然后用鼠标点击代码的不同位置，你会发现出现多个光标。现在你输入的内容会同时在所有位置生效。这对于批量修改变量名或批量添加注释极其有用。

技巧二：使用 JupyterLab Code Snippets

为了避免重复编写 boilerplate code（样板代码），比如 Pandas 的导入语句或绘图设置，你可以使用 JupyterLab Code Snippets 插件。它允许你将常用的代码块保存为片段，并在需要时通过右键菜单快速插入，相当于为 Jupyter 建立了一个代码库。

五、常见问题解答 (FAQ)

在转换过程中，用户通常会有以下几个疑问，这里为你一一解答：

Q1: 我的旧 .ipynb 文件能在 Jupyter Lab 中打开吗？

A: 完全兼容。 Jupyter Lab 是基于 Notebook 的协议构建的，它默认使用 Notebook 的内核来渲染文件。你所有的旧文件、运行记录和输出结果都会原封不动地保留，无需任何转换操作。

Q2: 如果我安装了 Jupyter Lab，原来的 Jupyter Notebook 还能用吗？

A: 可以共存。 它们是两个不同的包。安装 Lab 并不会覆盖或删除 Notebook。你仍然可以在终端输入 jupyter notebook 启动经典界面，或者输入 jupyter lab 启动 Lab 界面。你可以根据任务需求随时切换。

Q3: Jupyter Lab 是否比 Notebook 更消耗资源？

A: 启动时略有差异，运行时基本一致。 由于 Jupyter Lab 加载了更多的前端 JavaScript 资源来支持复杂的 UI 和插件，首次启动速度可能会稍慢一点点。但在运行代码（Kernel Execution）层面，两者完全一样，因为它们共享同一个 Python 内核，计算性能没有区别。

总结

Jupyter Notebook 是数据科学的基石，而 Jupyter Lab 则是通往高效开发的未来。它不仅解决了 Notebook 在多任务处理上的短板，还通过强大的插件系统提供了无限的扩展可能。如果你还在犹豫，不妨现在就启动你的 Jupyter Lab，尝试分屏打开一个 Notebook 和一个终端，体验这种“一体化”工作流带来的爽快感。你会发现，数据探索从未如此流畅。