安装#
JupyterLab 可以安装为通过 Web 浏览器访问的终端启动应用程序（默认），也可以安装为在自己的窗口中运行的桌面应用程序，可以通过点击桌面快捷方式打开 (JupyterLab Desktop)。本页介绍使用 conda、mamba、pip、pipenv 或 docker 安装默认的（终端启动的）JupyterLab 应用程序，并假设您具备基本的终端知识。有关 JupyterLab Desktop 的说明，请参阅 JupyterLab Desktop 存储库中的 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、版本和重大更改 中所述，JupyterLab 的开发和发布周期遵循语义版本控制，因此我们建议您规划安装和升级流程，以考虑可能发生的重大更改，这些更改可能会中断您对 JupyterLab 和任何与您的工作流程至关重要的相关工具的使用。
conda#
如果您使用 conda，您可以使用以下命令安装它
conda install -c conda-forge jupyterlab
mamba#
如果您使用 mamba，您可以使用以下命令安装它
mamba install -c conda-forge jupyterlab
pip#
如果您使用 pip，您可以使用以下命令安装它
pip install jupyterlab
如果您使用的是附带 Python 2 的 macOS 版本，请运行 pip3 而不是 pip。
如果使用 pip install --user 安装，您必须将用户级 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 派生系统（FreeBSD、GNU/Linux、macOS），您可以通过运行 export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" 来实现。
pipenv#
如果您使用 pipenv，您可以将其安装为
pipenv install jupyterlab
pipenv shell
或从 git 检出
pipenv install git+git://github.com/jupyterlab/jupyterlab.git#egg=jupyterlab
pipenv shell
使用 pipenv 时，为了启动 jupyter lab，您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（即您运行上述命令的目录）中
pipenv shell
jupyter lab
或者，您可以在虚拟环境中运行 jupyter lab，方法是
pipenv run jupyter lab
Docker#
如果您已安装 Docker，您可以通过选择 Jupyter 团队维护的众多 可运行 Docker 镜像 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。
确保您的 docker 命令包含 -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes 标志，以确保在您的容器中启用 JupyterLab。
与 JupyterHub 一起使用#
阅读我们 JupyterHub 上的 JupyterLab 文档页面 中的详细信息。
与 Jupyverse 一起使用#
Jupyverse 是一个基于 FastAPI 的下一代 Jupyter 服务器。它可以替代 jupyter-server，后者是 JupyterLab 默认安装的 Jupyter 服务器。请注意，jupyter-server 扩展无法与 jupyverse 一起使用（可能存在等效的插件）。
您可以使用 pip 安装 jupyverse
pip install jupyverse[auth, jupyterlab]
或使用 conda
conda install -c conda-forge jupyverse fps-auth fps-jupyterlab
或使用 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
Firefox
Chrome
Safari
Edge
较早的浏览器版本也可能有效，但没有保证。
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，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网站，它们托管 Python 和 JavaScript 开源生态系统中的软件包。您的网络管理员可能能够允许对这些域进行 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（通常是具有密码的域用户），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，这些变量将被许多开源工具（如 conda）自动使用。
# For Windows
set HTTP_PROXY=http://USER:[email protected]:PORT
set HTTPS_PROXY=https://USER:[email protected]:PORT
# For Linux / MacOS
export HTTP_PROXY=http://USER:[email protected]:PORT
export HTTPS_PROXY=https://USER:[email protected]:PORT
如果您可以通过 HTTP 进行通信，但使用 conda 安装在连接到 HTTPS 服务器时遇到问题，您可以禁用 conda 的 SSL 使用。
警告
通常不建议在通信中禁用 SSL，这会带来潜在的安全风险。
# Configure npm to not use SSL
conda config --set ssl_verify False
您可以对 pip 做类似的事情。这里的方法是将存储库服务器标记为受信任的主机，这意味着下载 Python 库将不需要 SSL 通信。
# Install pandas (without SSL)
pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org pandas
使用上述技巧，您可以处理与安装 Python 库相关的许多网络问题。
许多 Jupyter 扩展需要具有可用的 npm 和 jlpm（yarn 的别名）命令，这是下载有用的 Jupyter 扩展或其他 JavaScript 依赖项所必需的。如果 npm 无法连接到自己的存储库，您可能会看到类似的错误
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:[email protected]:PORT
npm config set proxy https://USER:[email protected]: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，但使用 npm 安装时遇到连接到 HTTPS 服务器的问题，您可以禁用 npm 的 SSL。
警告
通常不建议在通信中禁用 SSL，这会带来潜在的安全风险。
# Configure npm to not use SSL
npm set strict-ssl False