JupyterLite est une distribution de JupyterLab qui s'exécute entièrement dans le navigateur web. Le code Python s'exécute via WebAssembly ; aucun serveur ni installation Python locale n'est donc nécessaire. Les notebooks, les fichiers et les paramètres sont stockés dans le navigateur.
Il démarre en quelques secondes et propose une interface de type bloc-notes avec des widgets interactifs. Ses limites sont toutefois bien réelles : il n’est pas conçu pour les grands ensembles de données ni les calculs intensifs, l’installation de packages arbitraires est restreinte et les données enregistrées disparaissent si l’historique du navigateur est effacé.
Aperçu
JupyterLab est un espace de travail basé sur un navigateur pour le calcul interactif, construit autour de notebooks qui combinent code, résultats (tableaux, graphiques, widgets) et texte explicatif. Il nécessite un serveur Jupyter, local ou distant, où un noyau (généralement Python, mais aussi R, Julia et autres) s'exécute avec un accès complet aux bibliothèques installées, aux fichiers locaux et aux GPU, ce qui en fait le choix idéal pour les analyses poussées et les grands volumes de données. JupyterLite offre la même interface sans serveur : le noyau Python s'exécute dans le navigateur via WebAssembly (principalement Pyodide), un simple lien vers une page web statique suffit donc pour commencer à travailler. Cette simplicité a pour contrepartie un environnement isolé. Seuls les packages compatibles avec Pyodide sont disponibles, il n'y a pas de terminal système ni de GPU, les performances et la mémoire sont limitées, et les notebooks sont stockés dans le navigateur ; par conséquent, effacer les données du navigateur les supprime, sauf si vous les téléchargez. JupyterLab est destiné aux projets professionnels, tandis que JupyterLite est plutôt conçu pour des tests rapides, l'enseignement et le partage d'une démonstration fonctionnelle avec une personne n'ayant rien installé.
Les scientifiques l'utilisent pour explorer rapidement des données, les représenter graphiquement et illustrer des exemples pédagogiques. Les ingénieurs testent des calculs Python sans configurer d'environnement, et les développeurs de produits partagent une démo exécutable. Téléchargez les notebooks que vous souhaitez conserver.
