JupyterLab (Watson Studio)

利用 JupyterLab，您可以在选项卡式工作区中并排处理文档和活动，例如 Jupyter Notebook、Python 脚本、文本编辑器和终端。IBM Watson Studio 中包括的 JupyterLab IDE 提供有构建块，可以满足您以 Python 开发交互式的探索分析计算的所有需求。

访问 JupyterLab

IBM Watson Studio 中的 JupyterLab 随附用于访问 Git 存储库的扩展，该扩展允许您在存储库分支中工作。例如，要使用 JupyterLab 来处理 Notebook 或 Python 脚本，您必须创建一个与 GIT 集成并实现只能使用 JupyterLab IDE 来编辑 Notebook 的项目。

请观看以下视频，以了解如何启用 Git 集成以使用 Jupyter Lab IDE。

创建一个具有 Git 访问权并实现只能通过 JupyterLab 来编辑 Notebook 的项目。请参阅 创建与 GIT 集成的项目 。

在 JupyterLab 中启用项目协作。请参阅 在 JupyterLab 中协作 。

从项目操作栏上的 启动 IDE 菜单中，单击 JupyterLab 。

选择要在其中启动 JupyterLab 的环境，以及您的个人 Git 访问令牌。

Git 扩展会预先安装，以允许访问在启动时与项目建立关联的存储库，并将 Git 选项卡添加到 JupyterLab 中的左侧边栏。

Git 存储库会在启动时进行克隆，并显示在左侧边栏中 文件 选项卡上名为 project_git_repo/<your_git_repo> 的文件夹中。

重要说明 ：该克隆是从创建项目时选择的 Git 存储库分支拉取而得。

在 IDE 的主工作区处理文件：

单击左侧边栏中的 文件浏览器 选项卡。

选择 project_git_repo （克隆的 Git 文件夹），并浏览至 <your_git_repo>/assets/jupyterlab 。您在 JupyterLab 中针对文件所做的所有工作，都是在您自己的存储库克隆中执行的。

重要说明 ：要将您对自己的克隆中的文件所做的更改提供给其他处理其各自 Git 存储库克隆的人员共享，您必须在 <your_git_repo>/assets/jupyterlab 文件夹（或 jupyterlab 内的任何子文件夹）中处理这些文件。只有在此文件夹中所做的文件更改可以推送到 Git 存储库，其他用户所做的更改会拉取到您的克隆中。

通过下列方式开始处理 Notebook：

在 JupyterLab 启动程序视图中，选择 Notebook 磁贴。启动程序视图在 JupyterLab 启动后显示，并且还可以通过从 JupyterLab 的“文件”菜单中单击 文件 > 新建启动程序 来打开。

选择 文件 > 新建 > Notebook 。

从本地计算机上载 Notebook 文件。

从文件创建 Notebook。

通过下列方式开始处理 Python 脚本：

从 JupyterLab 启动程序视图中，选择 Python 文件 。启动程序视图在 JupyterLab 启动后显示，并且还可以通过从 JupyterLab 的“文件”菜单中单击 文件 > 新建启动程序 来打开。

选择 文件 > 新建 > Python 文件 。

从本地计算机上载 Python 脚本。

从文件创建 Python 脚本。

注 ：只能在常规 .py Python 脚本上进行处理和协作。无法在 IPython 脚本（ .ipy 文件）上进行处理和协作。无法将这些文件推送到 Git 存储库，也无法从 Git 存储库拉取这些文件。

请先将文件更改保存到本地克隆，然后再落实到 Git 存储库。

使用左侧边栏中的 Git 选项卡，将文件更改推送到 Git 存储库：

跟踪文件的更改。

添加更改描述，并在 JupyterLab 会话中，将暂存的更改落实到存储库的本地克隆。

在 Git 选项卡上的工具栏中，单击 ，以将更改推送到远程存储库，使其可供其他用户查看和访问。请解决协作处理的文件上的争用性更改所导致的任何合并冲突。

请注意，即使检查点文件在 JupyterLab UI 中不可见，在推送更改时，该文件也会推送到 Git 存储库。但是，该文件不能用于恢复 JupyterLab 中先前保存的文件更改。

从 Git 选项卡上的工具栏中，还可以将合作者所做的文件更改拉取到您的存储库克隆中。

在 JupyterLab 中协作

利用通过 JupyterLab 中的 Git 扩展来添加的 Git 版本控制系统，用户可以在 JupyterLab 中共享他们对文件所做的处理。要在处理文件时启用共享，用户必须作为合作者添加到项目中，并且必须具有关联项目 Git 存储库的访问令牌，他们需要在打开 JupyterLab 时选择该存储库。

要允许项目中的用户在 JupyterLab 中跟踪和共享文件更改，请完成下列步骤：

将用户作为合作者添加到项目中，并向其分配 管理员 或 编辑者 角色。您只能邀请目前已拥有 IBM Cloud Pak for Data 帐户的用户。请参阅 添加合作者 。

将项目 Git 存储库的相应访问许可权授予所有合作者。

指示所有合作者针对关联的项目存储库创建其自己的个人访问令牌。请参阅 针对 Git 存储库创建个人访问令牌 。

当合作者打开 JupyterLab 时，他们会在可用令牌列表中看到其个人 Git 访问令牌。

Notebook 文件和 Python 脚本

Notebook 文件和 Python 脚本位于 project_git_repo/<name_of_your_repo> 下名为 /assets/jupyterlab 的文件夹中。打开 JupyterLab 时，与项目关联的 Git 存储库就会克隆到该文件夹中。仅当您要将落实的内容发布到 Git 存储库并拉取更改时，才必须在该文件夹中创建、编辑或删除文件。只有对存储库中 jupyterlab 文件夹或任何子文件夹所做的 Git 更改才能与项目中的 Notebook 资产同步。

项目数据资产

项目数据资产列示在 project_git_repo/<name_of_your_repo> 下名为 assets/data_asset 的文件夹中。您可以在 JupyterLab 中打开、查看和处理这些资产。请注意，将常规文件添加至该文件夹时，该文件不会自动作为数据资产添加到项目中。要添加文件来作为项目数据资产，请参阅 添加项目资产 。

文件夹中的文档

您在 JupyterLab 会话的本地文件系统中创建的文件会持久存储。例如，如果停止 JupyterLab，然后改天重新启动，您会看到先前会话中的所有文件。

截至目前，JupyterLab 是 Watson Studio 中唯一适用于 Python 脚本的编辑工具。用户可以使用终端来访问运行时（仅限本地内核）或调试。这可能有助于检查日志文件、容器的内存或者运行进程所花费的 CPU，以及安装其他 Conda 软件包。为确保安全，禁用通过终端访问 Spark 内核。

Python 脚本的支持和限制

请参阅“Python 脚本所支持的配置”表。

装入和访问数据

通过单击 JupyterLab 操作栏上的 查找并添加数据 图标 ( )，可以按照在 Notebook 编辑器中处理 JupyterLab Notebook 的方式，在 JupyterLab 中的 Notebook 内装入和访问数据。上载的任何文件，或者配置的任何连接，都会作为资产添加到项目中。从 JupyterLab Notebook 中，还可以使用 插入到代码中 功能来添加自动生成的代码，以访问数据。请参阅 在 Notebook 中装入和访问数据 。

添加或删除项目数据资产

您应该从“查找并添加数据”Notebook 侧边栏上载要在 Notebook 中使用的数据文件，因为这些文件会自动作为数据资产添加到项目中。您在 JupyterLab 操作栏上单击 查找并添加数据 图标 ( ) 时，就会打开数据侧边栏。

如果您已在 JupyterLab 中创建数据文件，并且要将这些文件添加到项目来作为数据资产，您可以这样做。但是，请注意，这些文件必须位于存储库克隆的 project_data_assets 文件夹中。要将这些文件作为数据资产来添加到项目中，请完成下列步骤：

在项目的“资产”页面上，单击 查找并添加数据 图标 ( )，然后选择 文件 选项卡。

选中要作为资产添加到项目中的文件。

从“操作”列表中，选择 添加为数据资产 并应用更改。

如果从 JupyterLab 中的 project_data_assets 文件夹中删除数据资产，那么必须通过下列方式，在项目的“资产”页面上予以指出：

在“查找并添加数据”侧边栏中的 文件 选项卡上，选中该数据资产。

从“操作”列表中，选择 删除 并应用更改。

在 JupyterLab 外部使用 Notebook

在 JupyterLab 中创建并推送到存储库，然后与项目同步的 Notebook 只能在 JupyterLab 中编辑。在 JupyterLab 外部，只能从项目的“资产”页面以查看（只读）方式打开这些 Notebook。

在 Notebook 查看器中打开 Notebook 后，可以执行下列操作：

将指向该 Notebook 的链接分享给其他用户。

下载该 Notebook。

创建作业，以便在其中运行该 Notebook。请参阅 调度 Notebook 作业 。

在 JupyterLab 外部使用 Python 脚本

在 JupyterLab 中创建并推送到存储库，然后与项目同步的 Python 脚本会作为脚本添加到项目的 资产 页面中。

您可以执行下列操作：

创建作业，以便在其中运行脚本。可以从项目的“资产”或“作业”页面执行此操作。

将该脚本提升到部署空间。请参阅 部署 Python 脚本 。

支持的扩展

目前，支持下列 JupyterLab 扩展：

JupyterLab git 扩展

Jupyter nbdime 扩展

存在下列限制：

无法从 JupyterLab 将 Notebook 文件导出为 PDF。但是，可以从列表中选择其他导出文件格式。

列示在 project_git_repo/<name_of_your_repo> 下 assets/data_asset 文件夹中的项目数据资产是只读的。

了解更多信息

使用提供的 JupyterLab 环境

创建您自己的 JupyterLab 环境

创建用于运行 Notebook 或 Python 脚本的作业

在 Carolina by Dulles Research 中执行 SAS 代码

了解可以在 JupyterLab 中执行的操作： Jupyter Lab: Evolution of the Jupyter Notebook