JupyterLab vs Notebook: Una comparación completa
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- Matt Popovic
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Cuando se trata de entornos interactivos de computación, JupyterLab y Jupyter Notebook son dos de las opciones más populares. Aunque Jupyter Notebook es la opción más establecida con una interfaz más sencilla, JupyterLab es la interfaz más nueva y versátil con colaboración en tiempo real, soporte para múltiples formatos de archivo y consolas de código y terminales integradas. En esta comparación exhaustiva, profundizamos en las diferencias clave, características y consideraciones para ayudarte a elegir la mejor opción para tus necesidades.
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¿Qué es JupyterLab?
JupyterLab es un entorno de desarrollo interactivo para trabajar con notebooks, código y datos. Es la interfaz de usuario de próxima generación para Project Jupyter que ofrece todos los bloques de construcción familiares del clásico Jupyter Notebook (notebook, terminal, editor de texto, explorador de archivos, salidas enriquecidas, etc.) en una interfaz flexible y potente. JupyterLab eventualmente reemplazará al clásico Jupyter Notebook.
JupyterLab te permite trabajar con documentos y actividades como notebooks de Jupyter, editores de texto, terminales y componentes personalizados de manera flexible, integrada y extensible. Puedes organizar múltiples notebooks, archivos de texto, terminales, áreas de salida y más en un único diseño con múltiples paneles, pestañas, separadores y barras laterales plegables con un explorador de archivos, paleta de comandos y espacios de trabajo centrados en tareas.
¿Qué es Jupyter Notebook?
Jupyter Notebook, por otro lado, es un entorno computacional interactivo basado en web para crear documentos de notebook Jupyter. Soporta varios lenguajes como Python (IPython), Julia, R, etc. y se utiliza principalmente para análisis de datos, visualización de datos y otras computaciones interactivas y exploratorias.
El Jupyter Notebook combina tres componentes. El primero es la aplicación de notebook, una aplicación basada en web para escribir y ejecutar código de manera interactiva y crear documentos de notebook. El segundo componente, los kernels, son procesos separados iniciados por la aplicación de notebook que ejecutan el código de los usuarios en un lenguaje determinado y devuelven los resultados a la aplicación web del notebook. El tercer componente son los documentos de notebook, una representación de todo el contenido visible en la aplicación web del notebook, que incluye entradas y salidas de cálculos, texto narrativo, ecuaciones, imágenes y representaciones multimedia enriquecidas de objetos.
Diferencias entre JupyterLab y Jupyter Notebook
Si bien tanto JupyterLab como Jupyter Notebook funcionan como entornos de computación interactivos, difieren en varios aspectos, principalmente en su interfaz de usuario, funcionalidad y flexibilidad.
Interfaz de usuario
Jupyter Notebook tiene una interfaz más simple y liviana. Es principalmente una interfaz de un solo documento, que presenta al usuario un documento único y sencillo de navegar y comprender. Esta simplicidad lo convierte en una excelente opción para principiantes o aquellos que prefieren un enfoque más sencillo en su entorno de codificación.
JupyterLab, por otro lado, ofrece una interfaz más versátil y rica en características. Es una interfaz multitarea y multiformato que permite a los usuarios trabajar con varios notebooks o archivos simultáneamente, ver sus datos de varias formas e incluso integrar su trabajo con extensiones de terceros. Esto hace que JupyterLab sea una herramienta más potente para proyectos más complejos o a gran escala.
Funcionalidad y flexibilidad
Jupyter Notebook ofrece funcionalidad básica para la computación interactiva. Puedes escribir y ejecutar código, ver los resultados y escribir explicaciones o narrativas junto con tu código. También admite la integración de medios enriquecidos, como imágenes y videos, y el uso de varios lenguajes de programación como Python, R y Julia.
JupyterLab lleva esta funcionalidad al siguiente nivel. Además de todas las características ofrecidas por Jupyter Notebook, JupyterLab te permite abrir varios notebooks o archivos uno al lado del otro en el área de trabajo, organizar tu espacio de trabajo con funcionalidad de arrastrar y soltar, y utilizar herramientas como un explorador de archivos, paleta de comandos, vista previa de Markdown y más. También admite la colaboración en tiempo real, lo que lo convierte en una excelente herramienta para proyectos en equipo.
Formatos de archivo
Tanto JupyterLab como Jupyter Notebook admiten una amplia gama de formatos de archivo. Sin embargo, JupyterLab tiene una ligera ventaja en este aspecto. Además del formato de archivo de notebook (.ipynb), JupyterLab también admite otros formatos de archivo como Markdown (.md), JavaScript (.js), JSON (.json), HTML (.html), CSS (.css) y más. Esto hace que JupyterLab sea una herramienta más versátil para trabajar con diferentes tipos de archivos y proyectos.
JupyterLab vs Jupyter Notebook para Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Cuando se trata de ciencia de datos y aprendizaje automático, tanto JupyterLab como Jupyter Notebook ofrecen capacidades sólidas. Sin embargo, la interfaz de múltiples documentos de JupyterLab puede ser particularmente beneficiosa en estos campos. La capacidad de ver varias notebooks lado a lado permite una comparación más eficiente de datos, modelos y resultados. Además, la terminal integrada en JupyterLab puede ser una herramienta poderosa para ejecutar comandos de shell, lo cual puede ser útil para tareas como el preprocesamiento de datos o la instalación de bibliotecas.
Jupyter Notebook, aunque más simple, aún ofrece todas las características necesarias para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. La capacidad de escribir código, ejecutarlo y ver los resultados en un solo lugar, junto con texto explicativo, lo convierte en una gran herramienta para estas tareas. La elección entre ambos suele depender de las preferencias personales y los requisitos específicos del proyecto.
JupyterLab vs Jupyter Notebook para principiantes
Para principiantes, la interfaz más simple de Jupyter Notebook puede ser más accesible. Su interfaz de un solo documento es directa y fácil de navegar, lo que la convierte en una excelente opción para aquellos que son nuevos en la programación o en la ciencia de datos.
JupyterLab, aunque más complejo, también tiene características que pueden beneficiar a los principiantes. La capacidad de ver varios documentos a la vez puede ser útil para aprender y comparar código. Además, su terminal integrada y el paquete de comandos pueden ser herramientas poderosas a medida que se avanzan en las habilidades de programación.
En conclusión, tanto JupyterLab como Jupyter Notebook tienen sus fortalezas y se pueden utilizar de manera efectiva para la computación interactiva, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. La elección entre ambos dependerá de sus necesidades específicas, preferencias y la naturaleza de su proyecto.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las diferencias entre JupyterLab y Jupyter Notebook?
JupyterLab y Jupyter Notebook difieren principalmente en su interfaz de usuario, funcionalidad y flexibilidad. Jupyter Notebook tiene una interfaz más simple y ligera, mientras que JupyterLab ofrece una interfaz más versátil y rica en funciones. JupyterLab también ofrece más funcionalidad y flexibilidad, con características como una interfaz de múltiples documentos, una terminal integrada y colaboración en tiempo real.
¿Cuál es mejor, JupyterLab o Jupyter Notebook?
Ni JupyterLab ni Jupyter Notebook son inherentemente mejores que el otro. La elección entre ambos depende de sus necesidades específicas, preferencias y la naturaleza de su proyecto. La interfaz más simple de Jupyter Notebook puede ser más accesible para principiantes, mientras que las funciones avanzadas y la flexibilidad de JupyterLab lo convierten en una herramienta potente para proyectos más complejos o de mayor escala.
¿Puedo instalar tanto Jupyter Notebook como JupyterLab?
Sí, puede tener tanto Jupyter Notebook como JupyterLab instalados y usarlos de manera intercambiable. Son parte del mismo Proyecto Jupyter y están diseñados para funcionar juntos sin problemas.