概要
インタラクティブにコードを書きながら Python を実行できるツールとして Jupyter Notebook が広く利用されてきました。その進化版として登場したのが JupyterLab です。
手元の PC に Jupyter Notebook と JupyterLab を入れて動かしてみましたので記載しておきます。
Jupyter とは
Jupyter Notebook / JupyterLab は、オープンソースプロジェクト Project Jupyter によって開発されています。
公式サイト : https://jupyter.org/
Jupyter 自体は Pythonで実装されたWebアプリケーションです。
実際のコード実行部分は「カーネル」という仕組みで分離されていて、カーネルを入れ替えることで拡張可能となっています。
- Python の場合 → ipykernel が動作
- R の場合 → IRkernel
- Julia の場合 → IJulia
Jupyter の名前の由来は、プロジェクトが元々サポートしていたプログラミング言語、Julia , Python , R を組み合わせたものとなっています。
The name Jupyter comes from the three programming languages the project originally supported: Julia (ju), Python (pyt) and R (r).
https://docs.jupyter.org/en/latest/what_is_jupyter.html
Jupyter Notebook とは
Jupyter Notebook は、セル（Codeセル・Markdownセル）単位でコードを記述し、実行結果をすぐに確認できるインタラクティブな開発環境です。
Jupyter 自体は Pythonで実装されたWebアプリケーションです。
「ノートブック形式」でコード、テキスト、数式、画像、グラフをまとめられるため、データ分析の過程を記録・共有しやすいのが特徴です。
主な特徴
- ブラウザ上で動作
- Python 以外にも R, Julia など多言語対応
- コードと結果、解説を一体化した「実験ノート」として活用できる
.ipynbという拡張子のファイルで保存・共有- シンプルで軽量
- プロジェクトが大きくなったり、複数のファイルやツールを同時に扱うのには不向き
JupyterLab とは
JupyterLab は Jupyter Notebook の次世代インターフェースです。
Notebook を中心にしつつ、タブやパネルを自由に配置して、複数のノートブック、ターミナル、テキストファイル、コンソールを同時に操作できます。
主な特徴
- ブラウザ上で動作
- マルチタブ・マルチウィンドウ対応
- ドラッグ＆ドロップでレイアウト変更可能
- Notebook, テキストエディタ, ターミナル, ファイルブラウザを一画面で統合
- 拡張機能（Extensions）で機能を強化可能（例：Git連携、変数ビューア）
JupyterLab と Notebook の違い
| 項目 | Jupyter Notebook | JupyterLab |
|---|---|---|
| UI | 単一のノートブック画面中心 | マルチタブ・レイアウト自由 |
| 機能 | コード実行、Markdown記述が中心 | Notebook 機能 + 拡張機能 + 統合開発環境的要素 |
| 拡張性 | 限定的 | プラグインで拡張可能 |
| ファイル操作 | シンプル | エクスプローラ搭載で複数ファイル管理 |
| 利用対象 | 小規模分析、学習用 | 大規模分析、プロジェクト管理 |
インストール方法
Jupyter は Python で動作するため、まずは Python 環境を用意する必要があります。
Python がインストール済みであれば、pip または conda で簡単に導入できます。
pip を使う場合
最もシンプルな方法です。
# Jupyter Notebook のインストール pip install notebook # JupyterLab のインストール pip install jupyterlab # Windows で py.exe から実行する場合 py -m pip install notebook py -m pip install jupyterlab
インストール後は以下のコマンドで起動できます。
# Windows で py.exe から実行する場合 py -m notebook py -m jupyterlab
conda を使う場合（Miniforge）
Miniforge の環境でも同様にインストールできます。(Anaconda/Miniconda でも同様)
# Jupyter Notebook のインストール conda install notebook # JupyterLab のインストール conda install jupyterlab
インストール後は以下のコマンドで起動できます。(Windows の場合、Miniforge Prompt から実行)
# Notebook を起動 jupyter notebook # JupyterLab を起動 jupyter lab
仮想環境で試す場合
システム全体の Python に変更を加えずに、venv や conda で仮想環境を作成し acitvate してから、上記を実行すれば、パッケージの競合などが避けられます。
具体的な使い方
Notebook の基本的な操作
(1) [File] メニュー – [New] – [Notebook] – 必要に応じて kernel (ipykernel) を選択
(2) 表示された Notebook で操作します。
セルの種類: Code セルでプログラムを実行、Markdown セルで説明文や数式を記載。
実行方法: Shift + Enter でセルを実行。
Hello World! の出力例):
ライブラリ利用例):
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# サンプルデータを生成
df = pd.DataFrame({
"x": range(10),
"y": [i**2 for i in range(10)]
})
# データの先頭を表示
print(df.head())
# グラフを描画
plt.plot(df['x'], df['y'], marker='o')
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y = x^2")
plt.show()
マジックコマンド: %time や %matplotlib inline なども活用できます。
(Jupyter 経由で動作している ipython に依存するので、Notebookや JupyterLab 経由以外だと使えません。)
参考: https://ipython.readthedocs.io/en/9.0.2/interactive/magics.htm
# 実行時間を計測
%time
result = [x**2 for x in range(1000000)]
JupyterLab の便利な使い方
複数タブ利用: Notebook とターミナルを並べて作業可能。
ファイルブラウザ: 左ペインからプロジェクトの全ファイルを管理。
拡張機能: 例として jupyterlab-git を導入すれば Git 操作をブラウザ内で実行可能。
まとめ
- Jupyter Notebook: シンプルで学習や軽量な分析に最適。
- JupyterLab: Notebook の機能をすべて含み、さらに拡張性が高く開発や大規模分析向け
プロジェクトの規模や目的に応じて使い分けるのがよさそうです。