Tavi's Travelog

今までJupyterは敬遠していたのだけど、
Pythonデータサイエンスハンドブックに手を出したので、
これを機にJupyter導入してみる。
どうでもいいけど、”Jupyter”ってpyがスペルに入っているから選ばれたのかな。

Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版 ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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Jake VanderPlas(著), 菊池 彰(翻訳)

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Jupyterは今はJupyter Notebookではなく、
Jupyter Labってのが主流らしく、こっちをインストールする。

まず、概念として、
JupyterはPythonの実行をグラフィカルに表示できるようにブラウザ上でできるようにしたもの。
ただし、Pythonコード自体は裏で動いているから、裏のPythonバージョンは自分のマシンにインストールしたやつを選べる。

で、IPythonとの兼ね合いがややこしいけど、下記が分かりやすい。

【図解】IPythonとJupyterの関係を簡単に図解してみた #ipykernel - Qiita

昔IronPythonってのがあったなと思って、
それとIPythonを同じものと思っていたけど、別物だったんだよね。
IはInterfaceのIかな。

まあそれは置いといて、
インストールに進みたいけど、
問題はJupyterをどこにいれるかということ。
Macだとbrewでいれる方法だったり、 pip install jupyterみたいにPythonのライブラリとしていれる方法もあり、
さらには、Dockerに入れて隔離するって手もある。

うーん、色々あって迷う。
Jupyterを色々バージョン違いで試すってことはないので、pipで入れなくてもいい気はするが、
だけど、brewでいれるほどマシンに依存させたくはないな。
かと言って、Dockerで隔離するのもメリットがないな。

迷った結果、
asdfで入れているPythonにグローバルでいれることにした。
Pythonのバージョン違いを入れれば、それらのカーネルをJupyterでも使えるし。

参考になったのは下記
【Python】Jupyter Notebookのインストールと環境構築 - ヴェズルフェルニルの研究ノート

で、インストールを進めるにあたって、最近色々更新していなかったので、更新しておく。

環境情報

まずは環境情報。MacBookAir の、2023 M2

$ sw_vers
ProductName:		macOS
ProductVersion:		15.3.1
BuildVersion:		24D70

Homebrew更新

$ brew update

$ brew --version
Homebrew 4.5.10

asdf更新

$ brew upgrade asdf

$ asdf version
0.18.0 (revision unknown)

asdfは0.16.0からコマンド体系が変わったらしく、globalやlist-allがなくなっていた。
0.16.0にアップグレードする | asdf

最新版のPythonインストール

# インストール
$ asdf install python 3.13.5

# バージョン設定
$ asdf set -u python 3.13.5

# reshim
$ asdf reshim

Pythonの3.13から、3.13.5tっていう、tがつくバージョンがあって、
これはなんだろうと調べてみたら、
Free Threadingという機能が追加されていて、
今までPythonにあったGILというスレッドの同時実行を制御する仕組みを改善して、
本当のマルチプロセスを実現しているらしい。
っだが、一旦この機能は今はそこまで必要としていないので、普通のをいれた。
numpyとかで速度が問題になったら入れてみよう。

Jupyter Labインストールと起動

# インストール
$ pip install jupyterlab
# 起動
$ jupyter lab

初期設定

初期設定は、テーマを変えたり行番号表示したり色々と、ブラウザ上からできた。

だけど、ホームディレクトリの場所の変え方だけできなかったので、一度落として、下記を実行。

$ jupyter lab --generate-config
# 開いて編集 (c.ServerApp.notebook_dir = ''のところをコメント活かして修正する)
$ nvim ~/.jupyter/jupyter_lab_config.py

拡張機能

Extension Managerから、下記3つをインストール。
コード整形は本当は入れたくなかったけど、Pythonの基準を学ぶのにいいかと思って。
特に他の人と協業することになったら必要になるし。

変数表示
lckr_jupyterlab_variableinspector

Vim風キーバインド
jupyterlab-vim

コード整形
jupyterlab-code-formatter

コード整形は、どのコード整形ツールを使うかだが、とりあえず標準と言われる、black と isort にする。
これはpipで入れないといけないので、下記。

$ pip install black isort

でも、そうか、こうやってglobalなpythonのpipにライブラリを入れないといけないのがちょっと微妙なのか。
まあ、これがいよいよ問題になるならjupyterlab専用のvenv作るかな。

コード整形の設定方法は下記を参照
Jupyter Labの必須拡張機能

その他

普段遣いのブラウザはChromeなので、
JupyterLabを開くと自動的にChromeで開くのだが、
そうするとタブの1つとして開くので、Command+TAB (WindowsでいうAlt+TAB)で切り替えられないのが不便。
Chromeで調べつつWarpなどのコンソールソフトも開きつつなので、上記で切り替えられるのが大事。
デスクトップアプリのJupyterLabAppというのもあるらしいが、
これはAnaconda環境なども一気にインストールするらしく、そういうのがほしいわけじゃない。
ということで、Vivaldiを導入して、別ブラウザとして開くようにする。
このためだけに別ブラウザいれるのはシャクだが。

# BrewでVivaldiインストール
$ brew install --cask vivaldi

設定

$ nvim ~/.jupyter/jupyter_lab_config.py
# 下記に編集(なお、Vivaldi側の設定で閉じたタブを自動で復活させないようにしておいた)
c.ServerApp.browser = 'open -a /Applications/Vivaldi.app %s'

ひとまずこれでだいたいの環境は整えた。