Jupyter Notebook und JupyterLab sind beide von der Jupyter‑Community entwickelte Umgebungen zum interaktiven Arbeiten mit Code, Daten und Text, aber sie unterscheiden sich in ihrer Architektur und im Funktionsumfang.
Architektur und Benutzeroberfläche
Jupyter Notebook ist im Wesentlichen eine einzelne, lineare Seite, auf der Zellen (Code, Markdown, Ausgaben) nacheinander angeordnet sind. Die Oberfläche ist simpel und fokussiert auf das Schreiben und Ausführen von Zellen in einer festen Reihenfolge.
Das neuere JupyterLab dagegen ist ein modularer, tab‑basierter Arbeitsbereich, der mehrere Dokumente (Notebooks, Terminals, Text‑Editoren, Dateibrowser, Plot‑Fenster usw.) gleichzeitig nebeneinander anzeigen kann. Man kann Fenster per Drag‑&‑Drop anordnen, Tabs öffnen und so einen „IDE‑ähnlichen“ Workspace zusammenstellen.
Erweiterbarkeit
Beide Plattformen unterstützen Erweiterungen, doch JupyterLab wurde von Grund auf als Plugin‑Framework konzipiert. Das bedeutet, dass neue Funktionen – etwa Git‑Integration, Diagramm‑Editoren oder spezielle Visualisierungen – meist ohne tiefgreifende Änderungen am Kern hinzugefügt werden können. Bei klassischen Notebooks ist das Hinzufügen von Erweiterungen zwar möglich, aber oft weniger nahtlos.
Dateiverwaltung
Im Notebook‑Modus gibt es keinen integrierten Dateibrowser; man arbeitet typischerweise innerhalb eines einzelnen Verzeichnisses, das beim Start angegeben wird. JupyterLab enthält einen eingebauten Datei‑Explorer, mit dem man Ordner öffnen, Dateien umbenennen, verschieben oder neue Dateien erstellen kann – alles aus derselben Oberfläche heraus.
Mehrfenster‑Support
Während ein klassisches Notebook nur ein Dokument pro Browser‑Tab darstellt, erlaubt JupyterLab das gleichzeitige Öffnen mehrerer Notebooks, Konsolen, Terminals und anderer Dateien in getrennten Panels. Das erleichtert das Vergleichen von Ergebnissen, das parallele Testen von Code‑Snippets oder das gleichzeitige Bearbeiten von Skripten und zugehörigen Daten.
Performance und Ressourcen
Beide laufen auf demselben Jupyter‑Server‑Backend, sodass die eigentliche Code‑Ausführung identisch ist. Der Unterschied liegt hauptsächlich im Frontend: JupyterLab kann bei sehr vielen offenen Panels etwas mehr Speicher beanspruchen, bietet dafür aber eine effizientere Navigation, wenn man mit umfangreichen Projekten arbeitet.
