Jupyter – Entwicklungsumgebung und interaktives Notizbuch für viele Programmiersprachen

Screenshot der Entwicklungsumgebung JupyterLab; der Weiterentwicklung von Jupyter Notebook
JupyterLab ist eine komplette Entwicklungsumgebung (IDE), die auf Jupyter Notebook aufbaut. Notebooks mit interaktivem Code kannst du dabei als Projekte öffnen und mit weiteren Funktionen ergänzen – für umfangreichere Projekte.

Jupyter ist eine Entwicklungsumgebung als Web-App (JupyterLab), das interaktive “Notizbücher” enthalten kann (Jupyter Notebook). Und auch, wenn der Name “Jupyter” klingt, als würde nur Python unterstützt: tatsächlich lassen sich sehr viele Programmiersprachen nutzen – darunter auch die für Statistik beliebte Sprache R.

Hinweis:
JupyterLab ist eine vollständige Neu- bzw. Weiterentwicklung vom früheren Projekt “Jupyter Notebook”.

Die Web-App läuft auf deinem Rechner (oder auf einer Plattform). Um darin zu arbeiten, musst du also lediglich auf eine Webseite gehen – und los geht’s!

Der Grundgedanke dabei ist, dass du verschiedene “Bausteine” bzw. Module zusammensetzen kannst:
Abschnitte mit Text (z.B. deiner Forschungsarbeit) wechseln sich dabei ab mit Blöcken, die Programmcode enthalten oder Grafiken und Plots deiner Daten.
Dieser Programmcode ist interaktiv und du kannst einzelne Blöcke des Codes jederzeit verändern, neu berechnen und die Grafiken damit ebenfalls neu erstellen lassen. Sogar per Drag-n-Drop lassen sich diese Blöcke umsortieren. Am Ende speicherst du alles in einer einzigen Datei.

Damit kannst du also sowohl deine Forschungsarbeit schreiben, als auch programmieren – und am Ende präsentieren. Dein gesamter Text und Programmcode lässt sich einfach anderen weitergeben – inklusive der Ausgangsdaten und z.B. interaktiver Diagramme und Grafiken.
Das macht z.B. deine Datenanalyse besonders anschaulich, nachvollziehbar und nachhaltig frei verfügbar:
Alle Komponenten stützen sich nämlich auf andere freie Software und Standards wie etwa das Datenformat JSON, der Auszeichnungssprache Markdown oder dem Textsatz-System LaTeX. Damit lässt sich auch in 50 Jahren noch deine Forschungsarbeit nicht nur ansehen, sondern auch genau so reproduzieren – inklusive der von dir verwendeten Daten.

Hinweis:
Jupyter benötigt die Programmiersprache Python. Diese bringt auch ein eigenes Paketmanagement mit, um Python-Module und -Programme zu installieren. Damit kannst du Jupyter wie in der Anleitung beschrieben installieren.
Vielleicht etwas ungewohnt für Windows-Nutzer*innen dabei: die Installationsbefehle müssen auf der Kommandozeile eingegeben werden.

https://jupyter.org/

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