На данный момент для JupyterLab нет специальных команд, предназначенных исключительно для улучшения рабочего процесса. Однако существует несколько общих инструментов и подходов, которые могут помочь в оптимизации работы:
Расширения JupyterLab:
JupyterLab Extension Manager — позволяет устанавливать и управлять различными расширениями из интерфейса. Например, расширения для интерактивных виджетов или визуализации данных могут улучшить рабочий процесс.
nbextensions — это набор расширений для классических Jupyter Notebooks, которые могут улучшить навигацию и удобство использования ноутбуков.
Использование модульных библиотек, таких как ipywidgets, позволяет создавать интерактивные элементы, делая анализ данных более наглядным и динамичным.
Автоматизация и повторное использование кода:
Интеграция с системами контроля версий, такими как Git, позволяет эффективно управлять изменениями в проектах.
Можно структурировать свой код в виде модулей или пакетов, что позволяет повторно использовать код в различных проектах.
JupyterLab позволяет работать с различными ядрами для выполнения кода на различных языках программирования. Это помогает в интеграции различных технологий в один проект.