Webブラウザー上ではなく、PCのデスクトップ上で動作する、JupyterLab Desktop というデスクトップアプリケーションがあります。
Pythonの実行環境やライブラリーなどが、デスクトップアプリJupyterLab Desktopの中にすべて含まれています。
すでにPythonやAnacondaがインストールされていても、別環境として共存します。
環境構築が非常に楽です。Windows版、Mac版、Linux版などがあります。
今回は、Windows版のJupyterLab Desktop のインストール方法について説明します（2022年3月3日現在）。
ダウンロード
以下のサイト（URL）からダウンロードできます。
上記のサイト（URL）上に、Windows Installer があるので、クリックしダウンロードします。
ファイル「JupyterLab-Setup-Windows.exe」がダウンロードできます。
インストール
Jupyter Lab と Jupyter Lab App Server（Python実行環境）の２つのアプリをインストールします。
ダウンロードしたファイル「JupyterLab-Setup-Windows.exe」をダブルクリックし実行します。
ライセンス契約書が表示されたら「同意する」をクリックします。Jupyter Lab のインストールが開始されます。
Jupyter Lab Desktop App Server のインストール画面が表示されたら、「Next」をクリックします。
License Agreement が表示されたら「I Agree」をクリックします。
Installation Type（Just Me：現在のユーザ、All Users：全ユーザ）を選び「Next」をクリックします。
インストール先のフォルダーを指定し「Next」をクリックします。デフォルトでは、「C:¥JupyterLab¥resources¥jlab_server」になっています。
インストールのオプション設定をし「Next」をクリックします。
Jupyter Lab App Server のインストールが開始されます。
インストールが終了したら「Next」をクリックします。
「Finish」をクリックすることで、Jupyter Lab App Server のインストールを終了します。
最後に、「完了」をクリックし、Jupyter Lab のインストールを終了します。
JupyterLabアプリの起動
スタートメニューやデスクトップのショートカットを選択し起動します。
起動すると、次のような画面（JupyterLab）が表示されます。
ルートは「C:¥Users¥ユーザー名」です。ルートの中身が、左側に表示されます。そこで、フォルダーを作成したりファイル操作をしたりします。
以下はフォルダ「TimeSeries」を作成した例です。
「＋」をクリックすると、新たなフォルダを作ることができます。適切な名前（今回は「TimeSeries」）をつけます。そうすると、その作成したフォルダが表示されます。
今作成したフォルダ「TimeSeries」に移動するには、フォルダ「TimeSeries」をクリックします。
そうすると、現在のディレクトリがフォルダ「TimeSeries」に移動します。
この状態で、Notebookを作成したりすると、このディレクトリ（フォルダ「TimeSeries」）上にNotebookファイルが作成されます。利用するデータも、このディレクトリ（フォルダ「TimeSeries」）上に置いておくといいでしょう。
Notebookを作成します。
右側にある「Notebook」の中から「Python3」を選択しクリックすると、Notebookが作成されます。
このNotebookにPythonコードを記載し実行していくことで、データ分析やモデル構築を実施していきます。
次に、Pythonコードを記載し実行してみます。
今回は、すでにインストールされているライブラリーのリストを見てみます。コードは「pip list」、condaでインストールしたライブラリーを見る場合のコードは「conda list」です。
このNotebookのセルにPythonコード（今回の例では「pip list」）を記載します。実行するときは、「▶」をクリクすると、アクティブなセルに記載されているPythonコードが実行されます。
終了するときは、メニューから「File」から「Shut Down」を選択し終了します。
今回のまとめ
今回は、Windows版のJupyterLab Desktop のインストール方法について説明しました（2022年3月3日現在）。
非常に手軽で簡単です。
興味のある方は、インストールして使って見てください。
