导出、分享与 JupyterLab

导出 Notebook

完成分析后，通常需要将 Notebook 分享给不安装 Jupyter 的人，或提交为报告。Jupyter 支持多种导出格式。

通过菜单导出

打开 Notebook，点击 File → Download as，选择格式：

使用 nbconvert 命令行

nbconvert 是更强大的导出工具，支持批量处理和自定义模板：

# 导出为 HTML（最常用）
$ jupyter nbconvert --to html analysis.ipynb
→ analysis.html

# 导出为 Python 脚本
$ jupyter nbconvert --to script analysis.ipynb
→ analysis.py

# 导出为 PDF（需要安装 LaTeX + pandoc）
$ jupyter nbconvert --to pdf analysis.ipynb

# 导出并执行（先运行所有单元格，再导出）
$ jupyter nbconvert --to html --execute analysis.ipynb

# 批量导出整个目录
$ jupyter nbconvert --to html notebooks/*.ipynb

# 导出时不包含代码，只保留输出和文本
$ jupyter nbconvert --to html --no-input analysis.ipynb

分享 Notebook

GitHub 自动渲染

将 .ipynb 文件推送到 GitHub，GitHub 会自动渲染成格式化的页面（包括图表和输出）。

# 在 push 前清除输出（减少 diff 噪音）
$ pip install nbstripout
$ nbstripout analysis.ipynb  # 清除所有输出

# 或者安装 git hook，每次 commit 自动清除
$ nbstripout --install

NBViewer

nbviewer.org 可以在线渲染任何公开的 Notebook URL，无需安装 Jupyter：

1. 将 Notebook 上传到 GitHub 或 Gist
2. 访问 nbviewer.org
3. 输入 GitHub URL，即可生成可分享的渲染链接

Google Colab

Google Colab 是免费的云端 Jupyter 环境，无需安装：

• 访问 colab.research.google.com
• 上传本地 .ipynb 文件，或直接从 GitHub 打开
• 免费提供 GPU/TPU 资源，适合深度学习

JupyterLab：下一代界面

JupyterLab 是 Jupyter 的全新界面，是对经典 Notebook 的重大升级。

# 启动 JupyterLab
$ jupyter lab

JupyterLab vs 经典 Notebook

JupyterLab 特色功能

多面板布局

可以将两个 Notebook 并排显示，左边写代码，右边看结果；或者左边 Notebook，右边是终端：

1. 右键点击标签页
2. 选择 "Create New View for Notebook"
3. 拖拽到侧边，形成分屏布局

命令面板

按 Ctrl+Shift+P（macOS: ⌘+Shift+P）打开命令面板，搜索任何操作，类似 VS Code 的体验。

变量检查器

安装 @jupyterlab/debugger 扩展后，可以在侧边栏实时查看所有变量的值，无需执行 %whos。

推荐扩展工具

参数化 Notebook（papermill）

papermill 可以给 Notebook 中的变量注入参数，实现批量运行：

# 在 Notebook 中，给参数单元格打 "parameters" 标签
# (View → Cell Toolbar → Tags，添加 "parameters" 标签)
date = "2026-03-01"    # 这个单元格有 parameters 标签
symbol = "AAPL"

# 从命令行注入参数并运行
$ papermill analysis.ipynb output/AAPL_march.ipynb \
    -p date "2026-03-31" \
    -p symbol "AAPL"

# 批量运行，生成多份报告
$ for symbol in AAPL GOOG MSFT; do
    papermill analysis.ipynb output/${symbol}.ipynb -p symbol $symbol
  done

本章小结

• File → Download as，或 nbconvert 命令行导出 HTML/PDF/Python
• GitHub 自动渲染 .ipynb；nbviewer 在线分享
• Google Colab 无需安装，提供免费 GPU
• JupyterLab 是多面板现代 IDE 界面，推荐新项目使用
• papermill 实现参数化批量运行 Notebook