jupyter lab安装

之前写了一篇： Anaconda、Jupyter的安装部署及使用问题总结
最近又用python比较多，升级了一下本机的anaconda版本，并使用jupyter lab来编写python脚本，本文记录一下升级、使用过程。

安装anaconda

  • 下载安装包 Anaconda3-2023.03-1-Windows-x86_64.exe
  • 在windows下双击安装（按提示一步步安装）
  • 启动命令行，注意：必须使用Anaconda Powershell Prompt

安装图形界面扩展

pip install jupyter_nbextensions_configuratorpip install jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install --user#注意: 开启，需要先安装pip install autopep8

修改配置

  • 生成配置
    jupyter lab --generate-config# 默认的配置文件位置~/.jupyter/jupyter_lab_config.py
  • 生成密码 jupyter lab password
  • 修改配置文件
    c = get_config()#noqac.ServerApp.notebook_dir = 'D:\\python\\jupyter'c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'c.ServerApp.allow_remote_access = Falsec.ServerApp.port = 8888c.ServerApp.open_browser = Falsec.ExtensionApp.open_browser = Falsec.LabServerApp.open_browser = Falsec.ServerApp.allow_password_change = Truec.ServerApp.password = 'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$L2cAHGGUyMEglJ2+LHjuOQ$3KTGUuq9pMpk/LUjPwnb7s9bCK/oa8lKxobNy2cFkZ0'

启动jupyter lab

jupyter lab --ip localhost --port 8080jupyter labnohup jupyter lab &

编程界面

pandas 2.x初体验

pandas 2.x 优点

Pandas2.x 的性能有巨大的提升，说是比pandas 1.x提高了32倍

  • 更快和更有效的内存操作
    • 在后台增加了对pyarrow的支持【甚至把这种支持被定义为一场革命（revolution）】，允许用户使用Apache Arrow作为pandas DataFrames和Series的替代数据存储格式。
    • 当你在pandas 2.x中读或写Parquet文件时，它将默认使用pyarrow来处理数据，从而使操作更快、更节省内存
  • 缺失值处理:
    • 依靠NumPy来保存表格数据时，NumPy不支持字符串和缺失值。因此，对于缺失的数字，需要使用一个特殊的数字或NaN
    • 在PyArrow中处理缺失数据时，在数据数组的旁边会有第二个数组，表示一个值是否存在，使得对空值的处理更加简单明了
  • 写入时复制优化：当复制一个pandas对象，比如DataFrame或Series，pandas不是立即创建一个新的数据副本，而将创建一个对原始数据的引用，并推迟创建一个新的副本，直到以某种方式修改数据
  • 索引： 更好的索引、更快的访问和计算
    • 以前，pandas只支持int64、uint64和float64类型。
    • 在Pandas 2.x中，Index将支持所有NumPy的数字类型，包括int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64, float32和float64。

安装pandas 2.x

pip install pandas==2.0.2 --userpip install pyarrow==12.0.1

安装提示工具

  • 安装lsp
  • 在jupyter lab中安装插件【见下面的截图】： 在插件中搜索lsp，点击@krassowski/jupyterlab-lsp下的install安装
  • 开启自动提示（Hinterland mode）：若想实现jupyter notebook中类似Hinterland mode的自动提示，需要将Continuous hinting前面的复选框选中【在Settings–>Advanced Settings Editor中】
    pip install jupyter-lsppip install python-lsp-server[all]


提示效果如下：

pandas代码示例

import ioimport pandas as pdfrom sqlite3 import connectdata = io.StringIO("""a,b,c,d1,2.3,True,'10/11/12'1,2.5,True,'12/11/10'3,4.5,False,'12/11/10'""")df = pd.read_csv(data, engine="pyarrow")conn = connect(':memory:')df.to_sql('test_data', conn)pd.read_sql('SELECT a,b,c,d FROM test_data', conn, index_col='a')