Wird Jupyter das neue RStudio?

Bekanntlich ist ja das Editieren im Browser nicht mein Ding. Und genau das hält mich davon ab, im größeren Umfang auf Jupyter zu setzen. Gegenüber RStudio ist das User-Interface im Browser einfach ein Rückfall in die Steinzeit. Eine Zeitlang hatte ich ja auf Rodeo gesetzt, denn das Interface dieser Python-IDE für Data Science war deutlich von RStudio beeinflußt. Aber einmal hatten Ŷhat, die Macher der IDE, mit dem Wechsel zur Version 2 die Markdown-Unterstützung herausgeworden und seit dem im Sommer dieses Jahres erfolgten Verkaufs der Firma an Alterix scheint auch die weitere Entwicklung der Software eingestellt worden zu sein.

Jetzt ist JupyterLab angetreten, diese Lücke zu schließen. Die Anwendung läuft zwar immer noch im Browser, aber die Anmutung wirkt doch schon eher wie eine normale IDE. Chad Lagore geht in seinem Artikel »Jupyter Notebooks are Breathtakingly Featureless — Use Jupyter Lab« auf die Unterschiede ein und obwohl die Software noch in einem Pre-Alpha-Stadium ist, gibt es schon eine umfangreiche Dokumentation. Außerdem sollte es möglich sein, mithilfe von Electron oder dem Node Webkit aus dem Teil eine »echte« Desktop-Applikation zu machen (das war schließlich auch der Weg, den die Rodeo-Entwickler gegangen waren). Schaun wir mal …

Daneben geht Jupyter (und JupyterLab?) auch den Weg, den Shiny für das RStudio gegangen ist: Interaktive Widgets sind mit ipywidgets jetzt auch in Jupyter möglich. Tirthajyoti Sarkar hat ein kleines Tutorial geschrieben, in dem er zeigt, wie das geht: »A very simple demo of interactive controls on Jupyter notebook«

War sonst noch was? Ach ja, Austin Hale hat ein kleines Tutorial geschrieben »How to build recurring web spider jobs using Scrapy, ScrapingHub, and Amazon S3«, das ich mir unbedingt reinziehen sollte.

Und von Christian Thompson (ja, das ist der, der auch die netten Python-Turtle-Tutorials veröffentlicht hat) stammt obiges Video, das Euch nicht nur beibringt, wie man mit Listen in Python umgeht, sondern nebenher erfahrt Ihr auch, wie die unterschiedlichen Kommandaten der Enterprise aus dem Star Trek-Universum heißen (werden). Das muß man wissen, das gehört zur Allgemeinbildung.

Last but not least noch etwas, das nichts mehr mit Python zu tun hat: Brandon Morelli beschreibt »How I Created a HeatMap of my Location History with JavaScript & Google Maps«. Okay, aber da die oben erwähnten ipywidgets unter anderem auch mit Leaflet umgehen können, ist es möglich, so etwas auch mit Python/Jupyter und den freien Daten der OpenStreetMap zu realisieren. Das überlasse ich der geneigten Leserin und dem geneigten Leser als Übung.

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