Jupyter Lab和Notebook有什么区别？新手选择困难终结指南（附：功能对比表）

很多刚踏入数据科学领域的初学者，甚至是一些有经验的开发者，都会被一个看似简单的问题困扰：Jupyter Lab 和 Jupyter Notebook 到底有什么区别？面对这两个都由 Project Jupyter 推出的工具，新手往往不知道该从何入手，甚至在配置环境时选错入口。这种选择困难不仅浪费时间，还可能导致后期插件兼容性问题。本文将为你彻底梳理两者的渊源、核心差异及适用场景，并附上详细的功能对比表，帮你终结选择困难症。

一、起源与定位：它们究竟是什么关系？

要理解 Jupyter Lab 和 Jupyter Notebook 的区别，首先要明白它们的“血缘关系”。很多新手误以为它们是两个完全独立的软件，其实不然。

Jupyter Notebook 是 Project Jupyter 最早推出的核心产品，它定义了基于 Web 的交互式计算笔记本格式。而 Jupyter Lab 则是 Jupyter Notebook 的下一代 Web 用户界面，可以把它理解为 Notebook 的“升级版”或“集成开发环境（IDE）”。

简单来说，Notebook 像是一本单独的记事本，而 Lab 则像是一张巨大的工作台，你可以同时在上面打开多个记事本、终端、文本编辑器和可视化窗口。两者底层共享同一个服务器内核，这意味着你在 Lab 中运行的代码和 Notebook 是完全互通的。

二、核心功能对比：Jupyter Lab vs Notebook

为了更直观地展示差异，我们从用户体验、扩展性、文件管理和多任务处理四个维度进行了深度对比。以下是详细的对比表：

三、如何选择：新手与老手的最佳实践

虽然 Jupyter Lab 代表了未来的方向，但并不意味着所有人都应该立刻抛弃 Notebook。以下是基于不同场景的建议：

1. 什么时候你应该坚持使用 Notebook？

• 演示与教学场景：如果你需要向他人展示代码，Notebook 的单窗口、全屏模式更加专注，干扰项少。
• 配置受限的环境：某些老旧的服务器或容器环境，可能只预装了 Notebook，且权限不足以安装 Lab。
• 极简主义者：如果你只想要一个纯粹的“电子草稿纸”，不需要终端或调试器，Notebook 足够好用。

2. 什么时候强烈推荐使用 Lab？

• 复杂的数据分析工作流：需要一边写代码，一边查看数据预览，一边在终端运行 Git 命令，Lab 的分屏功能是神器。
• 全栈开发与调试：Lab 支持更复杂的编辑器功能，配合插件可以实现类似 VS Code 的体验。
• 多文件协同工作：同时处理 Python 脚本、CSV 数据表和 Markdown 说明文档时，Lab 的标签页管理效率极高。

四、扩展技巧：让你的 Lab 体验起飞

很多用户虽然安装了 Jupyter Lab，但只把它当 Notebook 用，浪费了其强大的扩展能力。以下两个技巧能显著提升你的生产力：

技巧一：必装的 Notebook 扩展管理器

在 Jupyter Lab 中，你可以通过左侧的 Settings -> Advanced Settings Editor 深度自定义界面行为。但最实用的还是安装官方的 Extension Manager。在终端输入以下命令即可开启（如果默认未启用）：

jupyter labextension install @jupyterlab/extension-manager-extension

安装后，你可以一键安装 "Table of Contents"（目录生成）、"Variable Inspector"（变量监视器）等插件，让 Lab 变身 IDE。

技巧二：分屏阅读模式

在 Lab 中，你不需要在不同标签页来回切换。只需按住一个标签页并将其拖拽到屏幕边缘，即可实现 分屏显示（Split View）。这对于一边查阅 API 文档（Markdown）一边写代码，或者一边看数据可视化一边调试代码来说，效率提升是质的飞跃。

五、常见问题解答（FAQ）

以下是新手在搜索这两个工具时最常遇到的三个问题：

Q1: 我在 Jupyter Lab 里修改的代码，Jupyter Notebook 能看到吗？
A: 完全可以。 因为它们共享同一个后端服务器和工作目录。无论你在哪个界面创建或修改的 Notebook 文件（.ipynb），在另一个界面都会实时同步显示。区别仅在于用户界面的不同。

Q2: 启动 Jupyter Lab 后，还能找回旧版 Notebook 界面吗？
A: 可以。 在 Jupyter Lab 中打开一个 Notebook 文件时，默认会在 Lab 的标签页中打开。如果你怀念旧版体验，可以点击 Notebook 菜单栏的 “File” -> “Open with” -> “Notebook”，或者直接在浏览器地址栏将 URL 中的 lab 改为 tree 或 notebook 即可切换回旧版视图。

Q3: Jupyter Lab 是否比 Notebook 更占用资源？
A: 初次加载时 Lab 会更重一些。 因为 Lab 加载了更多的前端组件和插件框架，启动速度可能稍慢。但在实际运行代码（Kernel Execution）时，两者的资源占用几乎一致，因为计算核心是相同的。

总结

总的来说，Jupyter Notebook 依然是那个简单易用的经典工具，适合快速原型设计和教学演示；而 Jupyter Lab 则是面向未来的全能型工作台，更适合处理复杂、多维度的数据工程项目。对于新手而言，建议先从 Notebook 了解基本操作，熟悉后立即切换到 Jupyter Lab，利用其强大的扩展功能来构建你的数据科学工作流。