JupyterLab: Qué es y Cómo funciona (2025)

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Principales características 

Si quieres aprovechar al máximo este sistema, debes saber cuáles son las características que lo hacen distinto a otros entornos de desarrollo. Hablamos de funciones que facilitan la programación y el análisis de datos, y que dejan trabajar con organización visual e interactiva. 

Interfaz modular y flexible 

Permite organizar múltiples paneles y pestañas de forma simultánea, combinando notebooks, editores de texto, consolas y terminales. Así es más fácil ver y comparar resultados, editar archivos y ejecutar comandos sin cambiar de ventana constantemente. 

Soporte para múltiples lenguajes 

Aunque Python es el más usado, se pueden ejecutar scripts en otros lenguajes como R, Julia o incluso Bash, gracias al sistema de kernels. De ese modo, se abre la puerta a proyectos que requieren combinar distintas tecnologías en un solo entorno. 

Ejecución interactiva de código 

Cada bloque de código puede ejecutarse independientemente para mostrar resultados inmediatos. El propósito es experimentar, depurar y ajustar cálculos paso a paso sin ejecutar todo el programa de una sola vez. 

Integración con visualizaciones y datos 

Es posible generar gráficos, tablas y mapas directamente dentro del entorno, con bibliotecas populares como Matplotlib, Seaborn o Plotly. Además, se pueden importar y manipular datasets sin salir del entorno, lo que agiliza el análisis. 

Documentación y anotaciones en línea 

Se mezclan celdas de código con texto enriquecido usando Markdown, imágenes o ecuaciones matemáticas para convertir los notebooks en documentos vivos que combinan explicaciones, resultados y visualizaciones de manera ordenada. 

Extensibilidad mediante complementos 

Cuenta con un ecosistema de extensiones para añadir funcionalidades extra, desde depuradores avanzados hasta herramientas para control de versiones, gestión de proyectos o colaboración en tiempo real. 

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Ventajas de su uso 

¿Has considerado trabajar con JupyterLab? Eso nos encanta y por eso traemos a continuación las ventajas que te dará el hecho de usarlo. Son elementos que, sin duda, hacen más eficiente el trabajo con datos, mejoran la organización, la colaboración y la creatividad: 

Mayor productividad y rapidez 

Debido a que el sistema ejecuta fragmentos de código de manera independiente, acelera la experimentación y la depuración, y disminuye el tiempo de prueba y error, haciendo más ágil el flujo de trabajo. 

Integración de documentación y resultados 

Al combinar código, visualizaciones y texto explicativo en un mismo lugar, mantiene todo el proyecto organizado y comprensible. Así se evita la dispersión de archivos y se documenta cada paso del análisis. 

Flexibilidad para distintos lenguajes y tareas 

Su compatibilidad con varios lenguajes y herramientas te deja usar la misma plataforma para proyectos heterogéneos, desde análisis estadístico hasta procesamiento de datos o aprendizaje automático. 

Colaboración más sencilla 

Los notebooks y proyectos pueden compartirse fácilmente con otros usuarios, permitiendo que equipos trabajen juntos, revisen resultados o repliquen experimentos sin complicaciones. 

Visualización directa de datos 

Al mostrar gráficos, tablas y resultados inmediatamente, promueve la interpretación de información y la toma de decisiones basada en la evidencia, sin exportar resultados a otro software. 

¿Cuál es la diferencia entre JupyterLab y Jupyter Notebook? 

Para comenzar, Jupyter Notebook es el formato original y más sencillo: se centra en la creación de notebooks individuales donde puedes escribir y ejecutar código, añadir texto explicativo y generar visualizaciones. Su interfaz es lineal y limitada: cada notebook se abre en una pestaña independiente y no permite organizar múltiples documentos o consolas dentro de un mismo espacio de trabajo. Es muy recomendable para proyectos pequeños, experimentación rápida o educación. 

JupyterLab, en cambio, es una evolución más completa: funciona como un entorno de desarrollo modular, donde puedes abrir varios notebooks, terminales, editores de texto y paneles de visualización en la misma ventana. Su diseño tipo “laboratorio” se organizar con flexibilidad, arrastrando y dividiendo paneles según tus necesidades. Asimismo, soporta extensiones que amplían sus funcionalidades, desde depuración avanzada hasta control de versiones y herramientas colaborativas. 

¿Cómo instalar JupyterLab paso a paso? 

Aquí te dejamos una guía clara y detallada para que instalar JupyterLab no sea demasiado difícil. Sigue este paso a paso, tanto si trabajas en Windows, macOS o Linux, y ¡obtenlo de una vez por todas!: 

1. Instalar Python 

JupyterLab necesita Python para funcionar. 

• Windows/macOS/Linux: descarga e instala la última versión de Python desde python.org. 
• Asegúrate de marcar la opción “Add Python to PATH” durante la instalación en Windows. 

Para verificar que Python está instalado correctamente, abre la terminal o símbolo del sistema y ejecuta:

python --version

Deberías ver la versión instalada. 

2. Instalar pip (si no lo tienes) 

pip es el gestor de paquetes de Python y generalmente viene incluido.
Verifica que esté disponible con:

pip --version 

3. Crear un entorno virtual (opcional pero recomendado) 

Un entorno virtual mantiene tus proyectos aislados y evita conflictos entre paquetes:

python -m venv mi_entorno

Activa el entorno: 

• Windows: 

mi_entorno\Scripts\activate 

• macOS/Linux: 

source mi_entorno/bin/activate 

4. Instalar JupyterLab 

Con el entorno activado (o directamente si no usas uno), instala JupyterLab usando pip:

pip install jupyterlab 

5. Iniciar JupyterLab 

Para abrir el entorno, ejecuta:

jupyter lab

Esto abrirá JupyterLab en tu navegador predeterminado, listo para crear notebooks, terminales y más. 

¿Cómo actualizar? 

Si lo instalaste con pip, solo necesitas abrir la terminal y ejecutar pip install --upgrade jupyterlab, para descargar e instalar automáticamente la versión más reciente. En cambio, si usas Anaconda o Miniconda, la actualización se efectúa desde la terminal de conda con el comando conda update jupyterlab, para que el entorno de conda mantenga todo consistente. 

Una vez completada la actualización, debes verificar la versión instalada con jupyter lab --version y reiniciar JupyterLab para que los cambios se apliquen correctamente. Este procedimiento hace que siempre dispongas de las últimas funciones y mejoras de seguridad del entorno. 

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Desafíos y limitaciones 

Aunque JupyterLab es una herramienta poderosa y versátil, como todo software tiene sus desafíos y limitaciones. Al tenerlos en cuenta, podrás planificar mejor los proyectos y evitar frustraciones, sobre todo en entornos de trabajo complejos o colaborativos. 

Rendimiento en proyectos grandes 

Cuando se manejan notebooks muy extensos o datasets enormes, se vuelve lento o consume mucha memoria, afectando la fluidez al ejecutar código y visualizar resultados. 

Dependencia de extensiones y compatibilidad 

Algunas funcionalidades avanzadas requieren extensiones externas, que a veces pueden generar conflictos o no ser compatibles con ciertas versiones de JupyterLab, y eso limita su personalización o provoca errores inesperados. 

No es un IDE completo tradicional 

A pesar de que tiene muchas herramientas de desarrollo, no reemplaza por completo a IDEs profesionales como PyCharm o VS Code en aspectos como depuración avanzada, gestión de proyectos grandes o integración compleja con sistemas externos. 

Mejores extensiones para JupyterLab 

Indudablemente, JupyterLab es una aplicación poderosa y flexible para la ciencia de datos, y su funcionalidad se puede ampliar significativamente mediante extensiones. Estas son las más destacadas: 

1. jupyterlab-git 

Esta extensión integra Git directamente en JupyterLab para hacer operaciones como commit, push, pull y ver el historial de cambios sin salir del entorno. Es genial para gestionar proyectos colaborativos o mantener un control de versiones eficiente. 

2. JupyterLab Debugger 

Incorporado en JupyterLab 3.x y versiones posteriores, este depurador establece puntos de interrupción, inspecciona variables y controla el flujo de ejecución del código, facilitando la identificación y corrección de errores en tiempo real. 

3. jupyter-ruff 

Una extensión moderna para formatear código Python empleando Ruff, un linter y formateador rápido. Tiene una configuración mínima y formatea código mediante atajos de teclado o al guardar el notebook para mejorar la legibilidad y consistencia del código. 

4. jupyterlab-spellchecker 

Añade una herramienta de corrección ortográfica a las celdas Markdown con el fin de mantener la calidad y el profesionalismo de la documentación sin herramientas externas. 

5. jupyterlab-drawio 

Permite crear diagramas y gráficos directamente dentro de JupyterLab usando la herramienta Draw.io, facilitando la visualización de procesos, estructuras de datos o flujos de trabajo sin salir del entorno de desarrollo. 

6. jupyterlab-latex 

Esta extensión aprueba la edición en vivo de documentos LaTeX dentro de JupyterLab, precisa para generar informes o documentos académicos con fórmulas matemáticas complejas. 

7. jupyterlab-system-monitor 

Proporciona información en tiempo real sobre el uso de CPU, memoria y otros recursos del sistema, con el fin de monitorear el rendimiento del entorno de trabajo y detectar posibles cuellos de botella. 

8. jupyterlab-toc 

Genera automáticamente una tabla de contenido para notebooks para la navegación en documentos largos y la organización del contenido. 

Consejos para sacarle el máximo provecho 

Créenos, gozar del sistema no es solo instalarlo y abrir notebooks, es saber combinar sus funciones, organización y buenas prácticas. Aquí tienes algunos consejos prácticos: 

Organiza tus notebooks y proyectos 

Mantén tus archivos y carpetas bien estructurados, separando notebooks por proyecto y evitando sobrecargar un solo archivo con demasiado código. La idea es facilitar la navegación y el mantenimiento de tus proyectos. 

Usa celdas de manera estratégica 

Divide tu código en bloques lógicos y usa celdas Markdown para documentar tus pasos, explicar cálculos o incluir resultados importantes. Con ello, conviertes tus notebooks en documentos claros y reproducibles. 

Aprovecha extensiones útiles 

Instala extensiones como jupyterlab-git para control de versiones, jupyterlab-toc para tablas de contenido o variableinspector para monitorear variables. Esas herramientas mejoran la productividad y hacen más eficiente el análisis de datos. 

Realiza pruebas interactivas 

Ejecuta fragmentos de código de manera independiente y usa la función de depuración para detectar errores sin tener que correr todo el notebook. Esto acelera la experimentación y reduce errores en proyectos complejos. 

Visualiza y comparte resultados 

Incluye gráficos, tablas y diagramas directamente en las celdas para interpretar los datos de manera inmediata. Aparte, exporta tus notebooks en formatos como HTML o PDF para compartir resultados con colegas o clientes sin perder interactividad. 

Mantén tu entorno actualizado 

Actualiza periódicamente JupyterLab y sus extensiones para aprovechar nuevas funciones, mejoras de rendimiento y correcciones de seguridad. Así tendrás un entorno estable y moderno. 

Preguntas frecuentes (FAQs) 

Cuando comienzas a explorar JupyterLab, surgen muchas dudas que son completamente normales, sobre todo al compararlo con otras herramientas o al pensar en su instalación y compatibilidad. ¡Ahorra tiempo con nuestras respuestas! 

JupyterLab vs Jupyter Notebook, ¿cuál es mejor? 

No hay una respuesta única; depende del uso. Jupyter Notebook es más simple y rápido para proyectos pequeños o educativos, mientras que JupyterLab ofrece un entorno modular y flexible, ideal para proyectos grandes, integración de múltiples archivos y uso de extensiones avanzadas. 

¿Es JupyterLab gratuito? 

Sí. JupyterLab es un software de código abierto, completamente gratuito para instalar y usar, sin licencias. Puedes descargarlo e instalarlo en tu computadora o usarlo en la nube sin costo. 

¿JupyterLab funciona sin conexión? 

Una vez instalado en tu equipo, puedes usarlo sin conexión a internet, ya que todo el entorno y la ejecución del código se hace localmente. Aun así, algunas extensiones o integración con servicios en la nube sí requieren conexión. 

¿Se puede usar JupyterLab con otros lenguajes además de Python? 

Aunque Python es el más común, JupyterLab es compatible con otros lenguajes como R, Julia y Bash, entre otros, mediante kernels específicos. Esto lo hace muy versátil para distintos tipos de proyectos. 

¿Cómo instalar JupyterLab en Windows 11? 

Primero, instala Python desde su página oficial y asegúrate de agregarlo al PATH. Luego, abre el símbolo del sistema y, opcionalmente, crea un entorno virtual. Finalmente, ejecuta pip install jupyterlab y abre el entorno con jupyter lab. Esto instalará la última versión lista para usar en tu PC. 

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Conclusión 

JupyterLab se ha establecido como una plataforma robusta para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos. Su arquitectura extensible y soporte para múltiples lenguajes lo hacen perfecto para entornos colaborativos y proyectos interdisciplinarios. Al integrarlo en tu flujo de trabajo, optimizas la eficiencia y calidad de tus análisis y desarrollos. ¿Lo vas a desaprovechar?