JupyterLab中的SQL接口

JupyterLab中的SQL接口

　　Jupyter Notebooks是任何数据科学工作流程的重要组成部分，以至于 Netflix 等许多组织都认为它们不可或缺。基于浏览器的计算环境，加上可重现的文档格式，使它们成为全球数百万数据科学家和研究人员的实际选择。

　　Jupyter Lab是 Project Jupyter 的下一代用户界面，提供经典 Jupyter Notebook 所有熟悉的构建块，如笔记本、终端、文本编辑器、文件浏览器、丰富的输出等。然而，与经典笔记本不同，所有这些功能在灵活而强大的用户界面中提供。Jupyter Lab 的基本理念是将经典笔记本中的所有构建块以及一些新内容集中在一个屋檐下。本文，晓得博客为你介绍JupyterLab中的SQL接口。

　　推荐：如何保存和关闭Jupyter Notebook

JupyterLab

　　JupyterLab 显示其工作区，其中包含笔记本、文本文件、终端和笔记本输出，所有这些都能够相互交互。让我们首先在我们的系统上安装并运行 Jupyter Lab。

JupyterLab 安装

　　JupyterLab 可以使用安装conda, pip，或者pipenv.

conda install -c conda-forge jupyterlab

pip install jupyterlab

pipenv install jupyterlab
pipenv shell

　　推荐：通过Python使用ChatGPT

启动 JupyterLab

　　只需在控制台中键入以下内容即可启动 JupyterLab：

jupyter lab

　　JupyterLab 将在浏览器中自动打开，界面类似于下图。这意味着一切就绪，您可以开始了。主要工作区是实际活动发生的地方。它由笔记本、文档、控制台、终端等组成。只需双击或将文件拖到该区域即可开始工作。

　　推荐：Jupyter Notebook中运行代码

JupyterLab中的SQL

　　大多数时候，我们使用的数据存储在称为数据库的文件中，数据科学家的一项基本任务是能够从数据库中访问数据，然后对其进行分析。因此，在 SQL 数据库和 Jupyter Notebook/Lab 之间建立一个无缝接口是一个好主意，这样访问和操作数据就变得更加容易和高效。这个接口可以通过两种可能的方式实现：

　　1、使用IPython SQL Magic扩展

　　Magic魔术命令是 Jupyter Notebooks 中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。您可以在 的帮助下查看所有可用的魔法%lsmagic。IPython SQL 魔法扩展使得将 SQL 查询直接写入代码单元以及将结果直接读入 pandas DataFrames（来源）成为可能。这适用于传统笔记本和现代 Jupyter Labs。

　　2、jupyterlab-sql扩展

　　jupyterlab-sql扩展是 Jupyter Lab 最有用的功能之一，可以增强 Jupyter Lab 的体验。Jupyter Lab 本质上是一个可扩展的环境，它本身具有笔记本、终端和编辑器，所有这些都作为扩展存在。扩展提供了一种自定义和增强 JupyterLab 体验的方法，方法是提供几个有用的选项，例如新主题、查看器、键盘快捷键、高级设置选项等等。

　　推荐：5个好用的Jupyter Notebook替代软件

总结

　　以上是晓得博客为你介绍的JupyterLab中的 SQL 接口的全部内容，结合使用 SQL 和 JupterLab 可以将数据分析提升到一个新的水平。希望对你的Python学习有所帮助，如有问题，欢迎留言探讨。

　　推荐：Jupyter Notebooks教程