JupyterLab 是一个开源的交互式开发环境，它基于 JSON 格式的 Jupyter 笔记本文档，深受数据科学爱好者的喜爱。它允许在浏览器中运行代码并与之交互，通过 Markdown 来可视化代码和记录过程。JupyterLab 提供了一个开发界面，可以管理不同的笔记本、代码、文件和数据。JupyterLab 扩展是简单的插件，可以增加功能，扩展 JupyterLab 的可用性。这些扩展是用 JavaScript 编写的，可以添加代码格式化、增强可视化、代码调试等功能。由于 Jupyter 笔记本和 JupyterLab 本身的功能有限，使用扩展来提高代码的质量和易管理性。以下是一些最佳的扩展功能介绍。
代码格式化对于保持代码的整洁和可读性至关重要。在开发过程中，往往忽视了代码格式化的重要性，而代码格式化器可以帮助专注于解决问题，同时保持代码的整洁和可读性。以下是安装该扩展的命令：
# For pip environment
pip install jupyterlab_code_formatter
# For conda environment
conda install -c conda-forge jupyterlab_code_formatter
该扩展支持多种 Python 和 R 代码格式化工具，如 Black、YAPF、Autopep8、Isort 以及 formatR 和 styler。更多关于通用代码格式化扩展的信息，可以访问以下链接：
调试是移除代码中潜在错误的重要步骤。在不同的 IDE 中进行调试是容易的，现在也可以在 Jupyter 笔记本中进行代码调试。调试器是 JupyterLab 3.x 的官方组件，因此不需要单独下载。目前，它支持两个内核：xeus-python（Python 编程语言的 Jupyter 内核）和 xeus-robot（Robot Framework 的 Jupyter 内核）。以下是在新的 conda 环境中安装 xeus-python 的命令：
conda create -n jupyterlab-debugger -c conda-forge jupyterlab=3 xeus-python
conda activate jupyterlab-debugger
调试器提供的功能包括变量、调用栈、断点等。更多关于调试器的信息和教程笔记本，可以访问以下链接：
使用 Google Drive 在云端存储数据，并在需要时使用。通过一个按钮或命令，可以很容易地将 Google Drive 添加到 Google Colab。同样，这个扩展可以帮助在 JupyterLab 环境中使用 Google Drive，以便在笔记本中访问存储在 GDrive 中的文件。该扩展在 JupyterLab 的左侧边栏添加了一个 Google Drive 文件浏览器。当登录到 Google 账户时，将能够在 JupyterLab 中访问存储在 GDrive 中的文件。以下是安装该扩展的命令：
jupyter labextension install @jupyterlab/google-drive
更多关于设置 Google Drive for JupyterLab 的信息，可以访问以下链接：
JupyterLab单元格标签扩展允许用户轻松添加、查看和操作笔记本单元格的描述性标签。该扩展包括选择所有具有给定标签的单元格的功能，支持对这些单元格执行任何操作。JupyterLab 单元格标签扩展是 JupyterLab 3.x 的官方组件，因此不需要单独下载。以下是手动安装该扩展的命令：
jupyter labextension install @jupyterlab/celltags
更多关于这个扩展的信息，可以访问以下链接：
# For pip environment
pip install jupyterlab-system-monitor