安装#
JupyterLab 可以安装为通过网页浏览器访问的终端启动应用程序（默认），或者作为桌面应用程序，在其自己的窗口中运行，并可以通过点击桌面快捷方式打开（JupyterLab Desktop）。本页描述了使用 conda、mamba、pip、pipenv 或 docker 安装默认（终端启动）JupyterLab 应用程序的过程，并假设您具备终端的基本知识。有关 JupyterLab Desktop 的安装说明，请参阅 JupyterLab Desktop 仓库中的 安装部分。
警告
新版本的JupyterLab可能会破坏与扩展和其他Jupyter自定义的向后兼容性。如向后兼容性、版本和破坏性更改中所述，JupyterLab的开发和发布周期遵循语义版本控制，因此我们建议规划您的安装和升级程序，以考虑到可能破坏您使用JupyterLab及对工作流程至关重要的任何相关工具的破坏性更改。
conda#
如果你使用 conda，你可以通过以下方式安装：
conda install -c conda-forge jupyterlab
mamba#
如果你使用 mamba，你可以通过以下方式安装：
mamba install -c conda-forge jupyterlab
pip#
如果你使用 pip，你可以通过以下方式安装它：
pip install jupyterlab
如果使用pip install --user进行安装，您必须将用户级别的bin目录添加到您的PATH环境变量中，以便启动jupyter lab。如果您使用的是Unix衍生系统（FreeBSD, GNU/Linux, macOS），您可以通过运行export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"来实现这一点。
pipenv#
如果你使用 pipenv，你可以这样安装：
pipenv install jupyterlab
pipenv shell
或者从 git 检出：
pipenv install git+git://github.com/jupyterlab/jupyterlab.git#egg=jupyterlab
pipenv shell
当使用pipenv时，为了启动jupyter lab，你必须激活项目的虚拟环境。
例如，在pipenv的Pipfile和Pipfile.lock所在的目录（即你运行上述命令的地方）：
pipenv shell
jupyter lab
或者，你可以在虚拟环境中运行 jupyter lab
pipenv run jupyter lab
Docker#
如果您已经安装了Docker，您可以通过选择Jupyter团队维护的众多即用型Docker镜像之一来安装和使用JupyterLab。按照快速入门指南中的说明部署所选的Docker镜像。
确保你的docker命令包含-e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes标志，以确保在你的容器中启用JupyterLab。
与JupyterHub的使用#
阅读我们JupyterLab on JupyterHub 文档页面上的详细信息。
与Jupyverse一起使用#
Jupyverse 是一个基于 FastAPI 的下一代 Jupyter 服务器。它可以用来替代默认与 JupyterLab 一起安装的 jupyter-server。请注意，jupyter-server 的扩展将无法与 jupyverse 一起使用（可能会有等效的插件）。
你可以使用 pip 安装 jupyverse：
pip install "jupyverse[auth,jupyterlab]"
或者使用 conda：
conda install -c conda-forge jupyverse fps-auth fps-jupyterlab
或者使用 mamba：
mamba install -c conda-forge jupyverse fps-auth fps-jupyterlab
并使用以下命令运行它：
jupyverse
支持的浏览器#
目前已知以下浏览器的最新版本可以正常工作：
火狐浏览器
Chrome
Safari
边缘
早期的浏览器版本也可能适用，但不提供任何保证。
安装问题#
如果您的计算机位于公司代理或防火墙后面，您可能会遇到HTTP和SSL错误，这是因为代理或防火墙阻止了与广泛使用的服务器的连接。例如，如果conda无法连接到其自己的存储库，您可能会看到此错误：
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/current_repodata.json>
以下是一些广泛使用的托管Python和JavaScript开源生态系统包的站点。您的网络管理员可能能够允许对这些域的http和https连接：
pypi.org
pythonhosted.org
continuum.io
anaconda.com
conda.io
github.com
githubusercontent.com
npmjs.com
yarnpkg.com
或者，您可以指定一个代理用户（通常是带有密码的域用户），该用户被允许通过网络进行通信。这可以通过设置两个常见的环境变量轻松实现：HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY。如果设置正确，许多开源工具（如 conda）会自动使用这些变量。
# For Windows
set HTTP_PROXY=http://USER:PWD@proxy.company.com:PORT
set HTTPS_PROXY=https://USER:PWD@proxy.company.com:PORT
# For Linux / MacOS
export HTTP_PROXY=http://USER:PWD@proxy.company.com:PORT
export HTTPS_PROXY=https://USER:PWD@proxy.company.com:PORT
如果您可以通过HTTP进行通信，但由于连接到HTTPS服务器的问题导致使用conda安装失败，您可以禁用conda的SSL使用。
警告
在通信中禁用SSL通常不推荐，并涉及潜在的安全风险。
# Configure npm to not use SSL
conda config --set ssl_verify False
你可以对pip做类似的事情。
这里的方法是将仓库服务器标记为受信任的主机，
这意味着下载Python库时不需要SSL通信。
# Install pandas (without SSL)
pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org pandas
使用上述提示，您可以处理许多与安装Python库相关的网络问题。
许多 Jupyter 扩展需要有效的 npm 和 jlpm（yarn 的别名）命令，这些命令用于下载有用的 Jupyter 扩展或其他 JavaScript 依赖项。如果 npm 无法连接到其自己的存储库，您可能会看到如下错误：
ValueError: "@jupyterlab/toc" is not a valid npm package
您可以使用以下命令设置用于 npm 的代理或注册表。
# Set proxy for NPM
npm config set proxy http://USER:PWD@proxy.company.com:PORT
npm config set proxy https://USER:PWD@proxy.company.com:PORT
# Set default registry for NPM (optional, useful in case if common JavaScript libs cannot be found)
npm config set registry http://registry.npmjs.org/
jlpm config set npmRegistryServer https://registry.yarnpkg.com/
如果您可以通过HTTP进行通信，但由于连接到HTTPS服务器的问题导致使用npm安装失败，您可以禁用npm的SSL使用。
警告
在通信中禁用SSL通常不推荐，并涉及潜在的安全风险。
# Configure npm to not use SSL
npm set strict-ssl False