В установке JupyterLab на Mac есть своя специфика, нельзя вот так просто взять и поставить JuputerLab в macOS...
Что такое JupyterLab
Для тех, кто не в курсе, JupyterLab — активно используемая в университетском и научном сообществе интерактивная среда разработки (по умолчанию для языка Python) для работы с блокнотами, кодом и данными.
JupyterLab предлагает интегрированную среду с кучей вкладок, панелей и функций и обладает модульным пользовательским интерфейсом.
Мне эта штука понадобилась по целому ряду причин:
- Python без IDE это грустно, на это красноглазие просто нет времени.
- Мне нужен Python для работы с ИИ. Попытки работать с ИИ из Java или Kotlin с треском провалились, слишком муторно, сыро, даже простые официальные примеры не всегда работают, а разные нейросети (я пробовал ChatGPT, Grok, Yandex, GigaChat, DeepSeek) выдают какой-то бредовый и неработающий код. В общем время вышло, мне надоело, Python, так Python подумал я, благо я им пользуюсь много лет.
- В настоящий момент macbook на M1 Pro это у меня единственный компьютер, на котором можно запускать LLM локально. На всех остальных ноутах просто нет достаточно мощных GPU/NPU. На ноуте с Linux JupyterLab ставится без особых проблем, но там можно только внешние нейросети использовать, а это дорого при интенсивном использовании.
- PyCharm, которым я пользовался много лет теперь пользоваться не очень удобно по известным причинам.
Основные возможности JupyterLab
- Создание и открытие документов. Поддерживаются форматы питоновского «ноутбука» (.ipynb), скрипты Python (.py), текстовые файлы (.txt) и другие, например markdown.
- Редактирование программного кода на языке Python и некоторых других языках программирования. Можно даже Kotlin или C++ подключить при желании. Kotlin у меня заработал сразу, а вот C++ не захотел, но видимо у меня просто не хватило желания и терпения...
- Поддержка интерактивных виджетов. Всякие кнопки, текстовые поля и другие компоненты делают работу с информацией занимательной. Вместо полезной работы вы будете все это часами расставлять по экрану.
- Визуализация данных. У JupyterLab множество инструментов и библиотек, позволяющих рисовать графики и диаграммы, например, с помощью библиотек Plotly и Matplotlib. Я визуализировал результаты всяких сложных тестов в виде гистограмм. В целом - довольно удобно.
- Отладка и выполнение программного кода. Написанный код может выполняться по ячейкам, предусматривается пошаговое отслеживание процесса выполнения приложения. Ну не шедевр конечно, в PyCharm все было круче, но все равно лучше, чем ничего.
- Совместная работа. Работать в JupyterLab можно не только лишь одному, но и дружным коллективом. Допускается пересылка «ноутбуков», взаимодействие с коллегами при помощи комментариев, а также одновременная работа над одним «ноутбуком». Не знаю как это делается, ни разу не пробовал.
Как установить JupyterLab на macOS
Для начала устанавливаем Python, желательно последнюю версию. Я ставил Python c помощью homebrew. В принципе, этот момент единственное, что отличает установку на macOS от установки на Linux. Но в Linuх, в целом, с такого рода софтом все на порядок проще.
brew install python
python3 --version
У меня Python выдал версию 3.13.7
Далее делаем виртуальное окружение. Просто так вы не сможете устанавливать библиотеки в macOS, у вас для этого прав нет. Виртуальное окружение позволяет установить python, pip, все питоновские библиотеки нужной вам версии в каком-то пользовательском каталоге, который вы сами укажете. Можно создать столько виртуальных окружений, сколько вам захочется. Единственная проблема - все это счастье жрет много места на диске.
Создаем какой-нибудь каталог, в котором у нас будет жить JupyterLab, заходим туда и создаем виртуальное окружение, например jupyter.
mkdir jupyter
cd jupyter
Виртуальное окружение у нас будет жить в каталоге .venv.
python3 -m venv .venv
Активируем окружение с помощью команды source. Команда source активирует виртуальное окружение, запуская шелл скрипт .venv/bin/activate. Обратите внимание, что скрипт activate не имеет прав на запуск. Специфика source в том, что при запуске скрипта не создается еще один процесс и все происходит в том процессе, откуда вызвали source. Шелл скрипт activate временно меняет переменные окружения текущей шелл-сессии так, чтобы команды python и pip ссылались на версии внутри созданного виртуального окружения.
source .venv/bin/activate
Инсталлируем JupyterLab
pip3 install jupyterlab
JupiterLab ставится внутри нашего виртуального окружения, в других местах его использовать нельзя.
Далее запускаем в консоли JupyterLab.
jupyter lab
Стартует бекенд сервера, а у вас в браузере появляется вкладка http://localhost:8888/lab
После того как мы поработаем в JupyterLab, жмем в терминале CTRL+C и выходим. Далее деактивируем виртуальное окружение.
deactivate
Вот и все, теперь у нас есть JupyterLab на mac.