相信python开发者都对Jupyter Notebook这种笔记本式的开发环境非常喜欢。这种基于网页的开发环境不仅允许用户创建和共享含有代码的文档，还可以植入公式、可视化图片和描述性的文本等等。前身为IPython Notebook，由于颇受Python开发者的欢迎，Jupyter Notebook目前已经广泛应用于很多其它流行的编程语言，如R、Julia、Perl、Lua和Scala等。
然而，所有的东西都不是十全十美的。我们在享受Jupyter Notebook的同时，总感觉有一种或多或少的缺失感。因为感觉它不太像或压根就不算个IDE（集成开发环境），所以看着用PyCharm、Spyder和Visual Studio For Python的用户，总有一种莫名的羡慕。
为了弥补笔记本式编辑的交互式缺憾，我曾尝试过很多其它的编辑方式。我也曾经一度使用过Python自带的IDLE，但那个用户界面实在令人无法忍受。Anaconda的Spyder和微软的Visual Studio for Python说实话运行起来也没那么稳定。有一次听取好友、Mayo Clinic的薛博士的建议，采用Jupyter Notebook + Qt Console发现顿时好用了很多。但Anaconda 3.0后，每次应用魔法 %qtconsole 启动Qt Console都会有bug，不仅在windows环境下，Mac也一样。因此，一直到今天我仍在应用Anaconda 2.3.0这个版本。
好消息来了，Jupyter Notebook的下一代产品发布了： Jupyter Lab 闪亮登场！ Jupyter Lab 在刚刚结束的Scipy 2016大会上发布。虽然目前仅仅是alpha版（内测版），但已经足够吸引大家的眼球，令所有开发者为之振奋。
Jupyter Lab究竟有哪些新的特性让整个Python业界如此兴奋呢？
首先，它是一个名副其实的IDE，且是一个基于网页的IDE（保留了全部的notebook特性）。我个人认为仅仅凭借这一条，Jupyter项目就是一个飞跃。这个集成环境不仅有Console，还有IPython Terminal、所有开发所用到的资源（如图片、代码、文本等）、插件库等。
其次，环境还内置了一个非常得心应手且强大的markdown编辑器。这对于编辑程序文书简直太方便了。我们再也不需要其它的编辑器来撰写readme了。该编辑器与大多数编辑器一样，采取对照方式，一边为markdown编辑页面；另一边为显示页面。
第三，环境可以很多有用的打开方式，打开特定的数据结构和文件格式。比如，对于一个csv文件，我如果想打开这个文件，除了应用numpy/pandas就是用Excel。但 Jupyter Lab 提供了一个表格打开方式，直接在页面里打开这个表型数据，而不是逗号隔开的混乱数据。再比如，对于一个Geo-JSON文件，我们如何直观地实现可视化呢？直接应用Jupyter Lab以地图形式打开，各个位置就直接显示在Google Map中了！Fantastic！
第四， Jupyter Lab 扩展了小插件（widget）功能。这个功能是采纳了其它很多交互性可视化项目的形式（如Bokeh）。比如，可以通过滑块（slider）来可视化改变变量值、图形的大小、图的分布等。Jupyter Lab还有很多非常令人惊奇的功能，在这里我就不赘述了。
最后，如何安装它？对于这个alpha版，同样可以通过Python包索引pip来安装：
pip install jupyterlab
jupyter serverextension enable -sys-prefix jupyterlab
也可以通过conda进行安装：
conda install -c condaforge jupyterlab
启动：
jupyter lab如同启动jupyter notebook一样。
好吧，让我们通过下面的两段在Scipy 2016年大会上，项目负责人Brian Granger和Jason Grout展示的视频，来了解一下 Jupyter Lab 的特性和体验一下其神奇之处吧：
Brian Granger在Scipy 2016会上做的关于Jupyter项目的keynote speak：
需要说明的是，这个发行的 Jupyter Lab 是alpha版，目前不是很稳定。我已尝试了在Windows下通过pip安装，没有成功。我好友Eric Ma在Mac下也没安装成功，但他在linux（Ubuntu）下安装成功。以下是截屏：
希望Jupyter能够成为你的开发利器！
在大周末闷热的天气里，仅用一个小时就写完这个了。赶紧躺着去了！如下图：
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