Comment lancer Jupyter Notebook en utilisant la ligne de commande sous Windows, Mac et Linux

Jupyter Notebook est sans doute la façon la plus simple d’écrire et d’exécuter du code Python à la volée. Au lieu d’ouvrir un éditeur de code et d’exécuter des scripts manuellement, vous bénéficiez d’une interface intuitive permettant d’exécuter de petits blocs de code (des cellules), d’afficher les résultats instantanément, de créer des graphiques, de prendre des notes et d’enregistrer le tout dans un seul fichier. C’est idéal pour explorer des données, tester des extraits de code ou réaliser rapidement des expériences sans difficulté.

Mais si vous débutez (ou même si vous avez déjà quelques notions), lancer Jupyter en ligne de commande peut s’avérer complexe. Par exemple, comment le démarrer après l’installation ? Pourquoi ne s’ouvre-t-il pas dans votre navigateur ? Ou pourquoi affiche-t-il le message « jupyter n’est pas reconnu » ? Pour que l’application se lance correctement, quelques réglages sont nécessaires, notamment s’assurer que Python et Jupyter sont correctement installés et accessibles dans votre variable d’environnement PATH. Une fois ces bases acquises, lancer Jupyter se résume à une simple commande. Il est conseillé de l’installer dans un environnement virtuel dédié afin d’éviter les conflits avec d’autres projets, et savoir choisir le bon port ou le bon dossier d’installation vous évitera bien des soucis par la suite.

Comment exécuter Jupyter Notebook et JupyterLab en ligne de commande

Vérifiez si Python est installé et accessible.

Si Python n’est pas reconnu, rien d’autre ne fonctionnera. Sous Windows, ouvrez l’invite de commandes ou PowerShell et exécutez :

py --version

python --version

Si vous voyez un numéro de version (comme Python 3.12), tout est en ordre. Sinon, vous devez installer Python depuis le site web officiel et vous assurer qu’il est ajouté à votre variable d’environnement PATH. Sous macOS/Linux, exécutez :

python3 --version

Si une version est affichée, c’est parfait. Vous pouvez commencer ; sinon, installez Python 3 et assurez-vous que python3 est dans votre variable d’environnement PATH, ou utilisez simplement les commandes ci-dessous pour installer Jupyter dans un environnement contrôlé.

Comment installer JupyterLab (ou Notebook) dans un environnement virtuel

Cette étape est un peu fastidieuse, mais essentielle. La création d’un environnement virtuel permet de séparer vos projets Python et d’éviter les problèmes de dépendances. Sous Windows, créez-en un comme ceci :

py -m venv jupyter-env

et l’activer :

Pour l’invite de commandes : jupyter-env\Scripts\activate
Pour PowerShell : .\jupyter-env\Scripts\Activate.ps1

Une fois activé, mettez à jour pip par sécurité :

py -m pip install --upgrade pip

Installez maintenant Jupyter ou JupyterLab :

py -m pip install jupyterlab

Si vous préférez l’interface utilisateur classique des notebooks, remplacez jupyterlab par notebook :

py -m pip install notebook

Même chose sous macOS/Linux, il suffit de remplacer les commandes par python3 -m pip, et probablement d’utiliser la source au lieu d’activer directement les scripts.

Lancer Jupyter depuis le bon dossier

N’exécutez pas Jupyter directement depuis votre dossier Téléchargements ou votre disque C:\.Il est conseillé de créer un dossier dédié, par exemple dans Documents, puis de vous y déplacer.

cd "%USERPROFILE%\Documents\Jupyter Notebooks"

ou sur macOS/Linux :

cd ~/Documents/jupyter-notebooks

Ensuite, exécutez :

jupyter lab

Si vous souhaitez lancer l’application directement dans un répertoire spécifique sans avoir à naviguer, utilisez l’ option –notebook-dir comme ceci :

jupyter lab --notebook-dir="C:\Users\YourName\Documents\Jupyter Notebooks"

jupyter lab --notebook-dir="$HOME/Documents/jupyter-notebooks"

Exécuter Jupyter sans ouvrir automatiquement un navigateur

Il peut arriver que vous souhaitiez exécuter Jupyter sur un serveur distant ou via SSH. Dans ce cas, il suffit d’ajouter `–no-browser` à la commande de lancement :

jupyter lab --no-browser

Il suffit alors de l’ouvrir et d’afficher une URL contenant un jeton. Copiez cette URL et collez-la dans votre navigateur local ou distant pour vous connecter.

Changement de port (au cas où le port 8888 serait occupé)

Si vous rencontrez le conflit classique du port 8888 (par exemple, si vous avez déjà une autre instance de Jupyter en cours d’exécution), spécifiez manuellement un autre port :

jupyter lab --port 8890

C’est pratique lorsqu’on gère plusieurs projets simultanément ou qu’on utilise des serveurs avec un nombre limité de ports disponibles.

Vérification si les serveurs Jupyter sont déjà en cours d’exécution

En cas de problème ou si votre navigateur ne se connecte pas, vérifiez la présence de serveurs actifs en exécutant la commande suivante :

jupyter server list

Ceci affiche toutes les sessions actives, leurs URL et leurs dossiers. Pour en fermer une, il suffit de taper :

jupyter server stop 8888

Vous pouvez aussi, depuis le même terminal, appuyer sur Ctrl + C et confirmer si nécessaire. Il arrive que plusieurs serveurs se connectent simultanément ; cette commande permet de résoudre ce problème.

Création de votre premier notebook après avoir lancé Jupyter

Une fois Jupyter lancé (ou JupyterLab ouvert dans votre navigateur), recherchez la page de lancement. Cliquez sur l’icône Python, donnez un nom à votre notebook (par exemple, mon_premier.ipynb ) et commencez à saisir :

print("Hello, Jupyter!")

Exécutez la cellule (Maj + Entrée).Elle devrait s’exécuter instantanément. Enregistrez-la avec un nom clair ; vous risqueriez de vous y perdre si vous laissez « Sans titre » partout.

Résolution des problèmes courants

Erreur « Jupyter n’est pas reconnu » ?

Cela signifie généralement que le dossier Scripts de Python ne se trouve pas dans votre variable d’environnement PATH, ou que vous n’avez pas activé votre environnement au préalable. Procédez comme suit :

where jupyter

ou sur macOS/Linux :

which jupyter

Si le chemin ne pointe pas vers un emplacement dans votre environnement virtuel, essayez de réactiver ou de réinstaller Jupyter :

py -m pip install --upgrade jupyterlab

Le navigateur ne s’ouvre pas ou Jupyter démarre dans le mauvais dossier ?

Vérifiez votre répertoire. Assurez-vous d’être dans le bon dossier du projet. Utilisez l’ option `–notebook-dir` si nécessaire. Copiez également l’URL depuis le terminal si le projet ne s’ouvre pas automatiquement. Il arrive que Windows ou votre navigateur refusent de se lancer automatiquement.

Conflits de ports ou erreur « ModuleNotFoundError » dans les notebooks ?

En cas de conflit de ports, choisissez un nouveau port avec l’option `–port`. Si des modules Python sont manquants, activez le même environnement que celui utilisé pour Jupyter, puis installez les modules manquants (comme pandas) avec pip. Si vous utilisez plusieurs environnements, vous devrez peut-être installer le noyau explicitement avec :

python -m ipykernel install --user --name=your-env --display-name "Python (your-env)"

Ce sont des choses étranges, similaires d’une configuration à l’autre. En général, l’astuce consiste à s’assurer que la ligne de commande et le noyau Jupyter pointent vers le même environnement.

Conclure

Configurer Jupyter n’est pas si compliqué une fois les premiers problèmes résolus. Pensez simplement à créer un dossier dédié pour chaque projet, à utiliser des environnements virtuels et à démarrer depuis le bon répertoire pour éviter toute confusion. Ensuite, quelques commandes et un peu de patience suffisent. J’espère que cela aidera tous ceux qui en ont assez de galérer comme des débutants.

Résumé

Vérifiez la version de Python installée avec `py –version` ou `python3 –version`
Créer et activer un environnement virtuel
Installez JupyterLab ou Notebook dans cet environnement.
Lancez le programme depuis le répertoire approprié ou spécifiez un dossier de travail.
Utilisez le port approprié si le port 8888 est occupé.
Vérifiez les serveurs en cours d’exécution avec `jupyter server list`
Supprimez les serveurs restants si nécessaire.
Créez et exécutez votre premier notebook – la simplicité est la clé.