Jupyter : Qu’est-ce que c’est et comment l’utiliser ?

Pour les programmeurs, Jupyter est l’un des logiciels les plus utiles au quotidien. C’est une application web de travail collaboratif qui permet de partager du code en temps réel. Cet outil open source est aussi très utilisé dans le domaine de la data science en raison des avantages qu’il présente. 

Dans la suite de cet article, nous vous expliquerons de quoi il s’agit concrètement, à quoi il sert et comment l’utiliser. Nous vous exposerons aussi ses principaux avantages et inconvénients ainsi que les fonctionnalités de Jupyter. 

En tant que développeur, vous aurez sans doute besoin de travailler en équipe et de partager les codes sources. Découvrir l’application web Jupyter vous sera donc d’une grande utilité. 

Qu’est-ce que Jupyter ? 

Pour faire simple, Jupyter est une application web open source qui sert à partager du code source. Au cours de la réalisation de nouveaux logiciels, les programmeurs travaillent souvent en équipe sur des fonctionnalités différentes. Ils ont ainsi besoin d’un outil qui leur permet de voir l’avancée du projet et de tester les fonctionnalités au fur et à mesure. 

Jupyter est l’un de ces outils collaboratifs. À l’origine, il a été créé pour servir principalement aux développeurs Python. C’était un environnement de calcul interactif, IPython Notebooks qui permettait de créer des documents Notebooks. L’outil prend ensuite le nom de Jupyter, un acronyme formé à partir des trois langages de programmation Julia, Python et R. 

Aujourd’hui, Jupyter permet de partager du code écrit dans des dizaines de langages différents. Il permet aussi à des développeurs de travailler en simultanée sur le même code source. L’outil Jupyter Notebooks est utilisé dans plusieurs domaines, dont le Machine Learning. 

À quoi sert Jupyter ?

L’utilité de Jupyter se fait ressentir dans plusieurs domaines. D’abord, cet outil collaboratif est très utile pour les développeurs. Ces derniers peuvent en effet travailler en équipe et actualiser le code source et profiter des modifications effectuées par les autres développeurs. Par ailleurs, l’application web est très pratique pour la data science. 

Elle permet par exemple de nettoyer et de transformer des données et de créer des modèles statistiques. Elle permet d’avoir accès aux données traitées grâce aux graphiques. Les développeurs peuvent également s’en servir comme billets de blog pour regrouper les expériences utilisateurs. Ils peuvent utiliser le bloc-notes Jupyter pour documenter une bibliothèque du langage Python. 

Comment fonctionne Jupyter ?

Le fonctionnement de Jupyter repose principalement sur l’utilisation des notebooks. Les notebooks peuvent être partagés avec d’autres utilisateurs ou regroupés. C’est d’ailleurs de cette manière que les codes sources des projets sont accessibles à toutes les personnes qui y prennent part. Ce sont des fichiers. JSON qui peuvent être téléchargés dans le format de son choix. Il peut s’agir entre autres : 

• Fichier au format natif ;
• Fichier HTML ;
• Fichier PDF ; 
• Script Python ; 
• Fichier Notebook. 

Chaque fichier Notebook contient des données. Les fichiers multimédias sont aussi pris en compte. Ils sont ensuite directement intégrés avec les lignes de code contenues dans le Notebook. Tout ce processus fonctionne grâce aux composants de Jupyter. 

Quels sont les composants de Jupyter ?

Jupyter Notebooks se compose essentiellement de trois principaux éléments. Il s’agit entre autres : 

• D’une application client-serveur ; 
• D’un Kernel ; 
• Des notebooks. 

L’application client-serveur permet d’exploiter pleinement les notebooks. Elle sert à éditer les fichiers et les faire exécuter avec un navigateur web. C’est aussi grâce à cette application que les utilisateurs peuvent interagir avec le système. Le Kenerl quant à lui sert à exécuter le code informatique. Il varie en fonction du langage : kernel Python ou kernel R par exemple. 

Les notebooks sont des fichiers. ipynb contenant un ensemble de blocs. Chaque bloc est composé de deux zones. La première peut être éditée et contient le code source tandis que la seconde sert à afficher l’output, le rendu généré après l’exécution du code. 

Qui utilise Jupyter ? 

Jupyter est un logiciel utile à plusieurs catégories d’utilisateurs. D’abord, il est très utilisé par les programmeurs en général et les développeurs Python en particulier. Il leur permet de partager du code source en temps réel et de le tester. C’est un outil de travail collaboratif qui simplifie les échanges entre les développeurs travaillant sur un même projet. 

Jupyter Notebooks est aussi très utilisé dans la data science. Les Data scientists peuvent en effet créer différents types de notebooks en fonction de leurs besoins. Ainsi, ils peuvent créer un notebook de laboratoire et un notebook livrable pour chacun de leurs projets. Il existe aussi des fonctionnalités très pratiques telles que le contrôle de versioning pour vérifier les modifications. 

Comment installer et configurer Jupyter ?

Il existe différentes manières d’installer et de configurer Jupyter Notebooks. Le choix de la plus appropriée dépend des préférences de chacun ainsi que de son système d’exploitation. 

Installation de Jupyter Notebooks avec la distribution Anaconda 

Anaconda est une distribution de Python contenant plusieurs packages. Elle contient les outils tels que Jupyter Notebooks et JupyterLab. Pour l’obtenir, il suffit de télécharger le programme d’installation de la distribution sur le site officiel. Il faut veiller à choisir une version compatible avec son système d’exploitation. 

Une fois le programme téléchargé, lancez-le pour démarrer son exécution et l’installation. Suivez ensuite les instructions à l’écran pour finaliser l’installation. Lancez le navigateur anaconda puis cliquez sur Jupyter Notebooks pour démarrer le logiciel. 

Installation de Jupyter avec le gestionnaire de packages pip sous Windows 

Cette méthode est plus adaptée pour ceux qui possèdent déjà Python sur leur machine de travail. Si vous êtes sous Windows, vous devez d’abord vérifier la version de Python installée. Pour cela, utilisez la commande « python — version » dans un environnement Shell. Vérifiez ensuite la version du pip en tapant la commande « pip3—version ». 

Mettez ensuite le package à jour avant de lancer l’installation de Jupyter avec la commande « pip3 install jupyter ». Une fois l’installation terminée, lancez la commande Jupyter notebook pour démarrer le logiciel. 

Installation de Jupyter avec le gestionnaire de packages pip sous Ubuntu 

Si vous travaillez sous Ubuntu, la procédure est moins longue, car Python y est déjà installé. Il ne reste plus qu’à installer pip, Jupyter et les packages qui y sont liés. Pour ce faire, installez pip avec la commande « apt install python3—pip ». Utilisez ensuite la commande « pip3 install jupyter » pour installer l’outil collaboratif et lancez la commande « jupyter notebook » pour le démarrer. 

Comment apprendre à coder avec Jupyter ?

Apprendre à coder avec Jupyter est à la portée de tout le monde. Que vous soyez un développeur junior, sénior ou encore étudiant, il existe une multitude de solutions. L’option la plus simple consiste à se faire former dans une école spécialisée. Python fait partie des langages de programmation les plus utilisés. Il est donc au programme dans la majorité des écoles en programmation. De plus, il est très utilisé dans la data science. Ainsi, vous pouvez obtenir des conseils sur l’utilisation de Jupyter en vous formant dans le domaine. 

Par ailleurs, il existe aussi des formations gratuites en ligne sur les MOOC et YouTube. Vous aurez accès à des milliers de tutoriels pour vous adapter à l’interface de Jupyter. Compte tenu du nombre important d’utilisateurs de cet outil collaboratif, vous êtes certain de trouver des réponses à vos questions sur les forums. 

Quels sont les avantages et les inconvénients de Jupyter ?

Jupyter Notebooks est un outil collaboratif utilisé par des milliers de programmeurs et de data scientists. Ils l’apprécient principalement pour ses avantages. Cependant, ce logiciel présente également quelques limites. 

Les avantages de Jupyter Notebooks 

Jupyter Notebooks permet avant tout à plusieurs développeurs de travailler sur un même projet en simultanée. Ils peuvent écrire du code pour des scripts complexes et faire des tests. Les utilisateurs peuvent écrire du code dans plusieurs langages (Java, C++, R) et faire du live coding. L’application web est gratuite, open source et aussi très pratique pour les calculs mathématiques. 

Les inconvénients de Jupyter Notebooks 

Comme inconvénient, Jupyter Notebooks ne permet pas de faire du débogage interactif de son code. Il ne s’agit pas d’un IDE complet donc les fonctionnalités d’exécution du code sont réduites. Il est par exemple impossible de restaurer l’état d’un code dans un notebook. De plus, les notebooks ne sont pas autonomes. 

Pour pouvoir utiliser un notebook partagé, tous les utilisateurs doivent installer toutes les dépendances nécessaires sur leur machine respective. Ceci inclut les bibliothèques du langage utilisé pour l’écriture du code source contenu dans le notebook. 

Qu’est-ce que JupyterLab ?

JupyterLab est un environnement de travail basé sur les notebooks. Il sert à travailler sur plusieurs Notebooks et langages à la fois. Cet outil s’avère très utile pour la data science, le Machine Learning et les calculs mathématiques. En effet, il possède de nombreuses fonctionnalités similaires aux IDE tout en permettant le travail collaboratif et l’utilisation des Notebooks avec la création de vues. 

Conclusion 

En somme, Jupyter est un outil collaboratif utilisé principalement par les développeurs Python et les Data scientists. Il leur permet de travailler en simultanée et de partager du code informatique. C’est une application web open source qui peut être indispensable dans certaines branches comme la data science et l’IA. Maîtriser Jupyter est donc une nécessité pour évoluer dans ce secteur.