次世代のプログラム実行環境の紹介【Jupyter Labの導入】

Jupyter Lab：Jupyter プロジェクトで整備される次世代プログラム実行環境

"Jupyter Lab" とは、Jupyter (https://jupyter.org) というプロジェクト内で整備されている、次世代のプログラム開発環境です。

もともと "Jupyter notebook" というオープンソースウェブアプリケーションがあり、プログラムコードなどを含む文書を作って共有するために用いられてきました。

"Jupyter Lab" では、"Jupyter notebook" だけでなく、さまざまな開発環境を取り扱えるようになっています。

pipやcondaを使ってインストールする

"Jupyter Lab" は、"conda" や "pip"、"pipenv"、"docker" を使ってインストールすることができます。

ここでは、"pip" を使ってインストールする方法を紹介します（他の方法については、公式ページをご参照ください）。

"pip" を使ったことがない方は、ターミナル上で以下を実行して、"pip" をインストールします。

$ sudo easy_install pip

"easy install [パッケージ名]" という形で実行して、パッケージをインストールできます。

ここでは、管理者権限で実行するために "sudo" を先頭につけています。パスワードが要求されるので、入力してインストールします。

"pip" がインストールできたら、"pip" を使って "jupyter lab" をインストールします。

ターミナル上で、以下のように実行します。

$ pip install jupyterlab

これで、インストールの完了です。

以下のように実行すると、ブラウザが自動的に開いて、"jupyter lab" が開きます。

$ jupyter-lab

デフォルトでは、Pythonが使えるように "Notebook" や "Console" が準備されています。

終了する際には、「File」→「Shut Down」をクリックして、ブラウザのタブを閉じます。

活用例：Rを Jupyter Lab 内で使えるようにする

Jupyter Lab には、さまざまなプログラミング言語に対応した "Notebook" や "Console" を導入することができます。

例えば、Rを導入するには、まずR上で以下のように実行します。

> install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'IRkernel'), type = 'source')
> IRkernel::installspec()

これを実行した後で、Jupyter Lab を開くと、以下のように、Rが使えるような "Notebook" や "Console" が表示されています。

例えば、Rの "Notebook" を開いて「正規分布にしたがう乱数を100個生成して、そのヒストグラムを描く」という処理を行うと、以下のように表示されます。

"青" でハイライトされている箇所にプログラムを入力して、実行するときには、"Shift"+"Enter" を押します（画面上の矢印ボタンでも実行可能です）。