Le 9 migliori alternative a Jupyter Notebook nel 2026 (gratuite e a pagamento)

Jupyter Notebook è ancora il luogo predefinito in cui vengono scritte le analisi. È gratuito, viene eseguito localmente e quasi tutti i tutorial di Python lo danno per scontato. È proprio per questo che le persone cercano qualcos'altro.

I motivi si possono raggruppare in alcune categorie. I notebook sono difficili da revisionare e da unire. Collaborare significa scambiarsi file. L'output è un documento che nessuno al di fuori del team riesce ad aprire facilmente. E gli ambienti smettono di funzionare passando da una macchina all'altra.

Questo elenco include nove strumenti che rispondono ad almeno una di queste lamentele. Alcuni sono notebook con la collaborazione già integrata. Altri sostituiscono completamente il notebook con un'interfaccia del tutto diversa. I prezzi sono quelli indicati da ciascun fornitore sulla propria pagina dei prezzi il 15 settembre 2026.

Come è stato redatto questo elenco

Sono stati valutati quattordici candidati. Cinque sono stati esclusi. Nove sono entrati in elenco.

La selezione è stata deliberatamente restrittiva. Uno strumento doveva pubblicare prezzi chiari sul proprio sito il giorno della stesura dell'articolo. Ciò significa in dollari statunitensi, con piani visibili anziché un modulo di contatto. Questa regola esclude ottimi software, ed è giusto spiegare quali programmi sono stati rimossi e perché.

Databricks applica tariffe per DBU anziché per utente, quindi la sua pagina dei prezzi non presenta piani confrontabili con il resto di questo elenco. JetBrains Datalore mostrava una pagina dei prezzi i cui piani non erano leggibili quel giorno. Google Colab posiziona i suoi piani a pagamento dietro una schermata di accesso. marimo è open source e il suo sito non pubblica una pagina dei prezzi. CoCalc ora reindirizza dal suo dominio originale a uno nuovo, il che è il tipo di cambiamento che vale la pena verificare prima di consigliare uno strumento.

Due note sul metodo contano più dell'elenco stesso.

In primo luogo, i risultati delle verifiche scadono. Uno strumento che pubblicava piani chiari sei mesi fa potrebbe non farlo oggi, e uno strumento che allora era stato escluso potrebbe essere idoneo ora. Entrambe le cose sono accadute durante la stesura di questo elenco. Ripetere il controllo è più affidabile che riutilizzare una vecchia risposta.

In secondo luogo, a pagina dei prezzi può riportare tariffe per prodotti diversi da quello che state cercando. La pagina di Anaconda elenca diversi prodotti l'uno accanto all'altro. Le cifre citate di seguito sono quelle relative al prodotto in questione, non il prezzo più alto presente sulla pagina.

C'è un'ultima cosa che vale la pena chiarire. Questo è un elenco di strumenti che soddisfano il criterio dei prezzi pubblicati, ordinati per facilitare la lettura piuttosto che classificati in base a un punteggio. Il fatto che uno strumento appaia prima di un altro non dice nulla su quale sia il migliore per il vostro team. La sezione "Ideale per" verso la fine è pensata proprio per rispondere a questo dubbio.

Confronto rapido

Strumento	Prezzo di partenza	Piani a pagamento da	Ideale per
Powerdrill Bloom	Gratuito	$199.00/anno	Analisi senza scrivere codice
Deepnote	Gratuito	$39/editor/mese	Notebook di team con pianificazione
Hex	Gratuito	$36/editor/mese	Data app in SQL e Python
Observable	Gratuito	$22/mese	Visualizzazioni interattive pubblicate
Count	Gratuito	$49/editor/mese	Esplorazione in stile canvas
Anaconda	Gratuito	$15/utente/mese	Ambienti Python controllati
Posit Cloud	Gratuito	$25/mese	R e RStudio nel browser
Saturn Cloud	Orario	$0.09/ora	GPU e calcolo intensivo
Nextjournal	Gratuito	$299/mese	Ricerca riproducibile

1. Powerdrill Bloom

Powerdrill Bloom affronta il problema dall'estremità opposta. Invece di rendere i notebook più facili da condividere, elimina del tutto il notebook dal flusso di lavoro. Si caricano i file. Si inserisce una richiesta in linguaggio naturale. L'agente restituisce l'analisi insieme al grafico, al documento o alla presentazione che la illustra.

Ideale per

Analisti e team il cui collo di bottiglia non è la competenza in Python ma i tempi di consegna, e chiunque abbia un pubblico che necessita di un output leggibile anziché di un file di notebook. È adatto anche a team misti, in cui alcune persone scrivono codice e altre no, ma tutti hanno bisogno di lavorare a partire dagli stessi file sorgente.

Funzionalità chiave

I caricamenti supportano Excel, CSV, PDF e documenti generici, ed è presente una ricerca integrata tra fonti di dati aperte. A partire da un file caricato, l'agente produce approfondimenti, grafici e riepiloghi, e può generare slide, documenti Office, fogli di calcolo e immagini come prodotti finiti. Le competenze dell'agente gestiscono routine ripetibili, mentre le attività pianificate consentono di eseguire nuovamente un'analisi in modo autonomo. I piani superiori aggiungono Claude Code e attività dell'agente di livello Codex per flussi di lavoro multifase.

Prezzi

Il piano Free è di $0.00 e include 1,000 crediti rinnovati giornalmente con un'attività pianificata. Pro costa $199.00 all'anno e aggiunge 5,000 crediti mensili, analisi più approfondite, competenze personalizzate dell'agente e 20 attività pianificate. Plus costa $399.00 all'anno con 11,000 crediti mensili. Premium costa $1,990.00 all'anno con 60,000 crediti mensili per carichi di lavoro elevati. I piani Team hanno un prezzo per utente con crediti di team condivisi.

Pro

L'output viene generato in formati che altre persone possono aprire, eliminando del tutto la fase di esportazione. Il linguaggio naturale fa sì che gli analisti che non scrivono in Python non siano bloccati. Le attività pianificate trasformano un'analisi occasionale in una ricorrente senza bisogno di strumenti aggiuntivi. Poiché l'input è un file anziché un database connesso, non c'è alcuna fase di configurazione prima della prima domanda.

Contro

Il piano Free include solo un'attività pianificata, quindi il lavoro ricorrente richiede di fatto un piano a pagamento. I crediti sono l'unità di consumo anziché le ore di calcolo. Si tratta di un modello mentale diverso rispetto a quello utilizzato dagli altri strumenti qui presentati. Gli utenti intensivi devono monitorare la soglia mensile. Inoltre, non è la scelta adatta se l'obiettivo specifico è scrivere e conservare codice Python.

Curiosi di vedere fin dove può spingersi un agente basato sui file con i vostri dati? Provate Powerdrill Bloom.

2. Deepnote

Deepnote è la cosa più vicina in questo elenco a "Jupyter Notebook, ma con una collaborazione che funziona davvero". La metafora del notebook rimane intatta. Ciò che cambia è che più persone possono lavorare contemporaneamente all'interno dello stesso notebook, e quest'ultimo può essere eseguito in background senza che nessuno debba monitorarlo.

Ideale per

Team di dati che vogliono continuare a scrivere notebook ma sono stanchi di scambiarsi file .ipynb. È il passaggio meno dirompente in questo elenco. Un team che ha già l'abitudine di usare Jupyter Notebook non deve formare nuovamente nessuno per effettuare la transizione.

Per un'analisi più approfondita di come si posiziona Deepnote nella sua categoria, consultate questo confronto delle alternative a Deepnote.

Funzionalità chiave

L'editing collaborativo in tempo reale è al centro dell'esperienza. Attorno ad esso vi sono notebook pianificati, esecuzione in background e una cronologia delle revisioni di trenta giorni. I piani a pagamento includono pacchetti mensili di crediti AI, CPU e GPU anziché addebitarli separatamente, e offrono macchine più potenti.

Prezzi

È disponibile un piano gratuito. Il piano Team costa $39 per editor al mese con fatturazione annuale. Include $39 di crediti AI, $280 di CPU e $50 di GPU ogni mese. Il piano Enterprise prevede un preventivo personalizzato. Gli account gratuiti hanno un periodo di inattività di quindici minuti; i piani Team ed Enterprise offrono ventiquattro ore.

Pro

Il costo di migrazione è quasi nullo per chiunque scriva già file Jupyter Notebook. La pianificazione e l'esecuzione in background colmano quel divario di automazione che spinge molti team ad abbandonare la versione locale di Jupyter Notebook. I pacchetti di calcolo inclusi rendono prevedibile la spesa mensile.

Contro

La tariffazione è per editor, quindi il costo aumenta con il numero di collaboratori anziché con l'utilizzo. Questo può diventare costoso per un team numeroso in cui solo poche persone scrivono codice regolarmente. Il timeout di inattività di quindici minuti nel piano gratuito è breve per il lavoro esplorativo. I crediti inclusi sono suddivisi separatamente per AI, CPU e GPU, il che significa dover monitorare tre soglie diverse anziché una sola.

3. Hex

Hex tratta il notebook as un singolo input per qualcosa di più grande. Si scrivono SQL e Python nelle celle. Successivamente si pubblica il risultato come un'app interattiva. Filtri e campi di input la rendono utilizzabile anche da colleghi non tecnici.

Ideale per

Team in cui l'analisi deve tradursi in un'app condivisibile anziché in un documento, e dove SQL è importante almeno quanto Python. È perfetto per i reparti di analisi che si trovano a rispondere ripetutamente alla stessa domanda con parametri diversi.

Per scoprire come si posiziona Hex rispetto agli strumenti della stessa categoria, consultate questo confronto delle alternative a Hex.

Funzionalità chiave

Le celle SQL e Python coesistono nello stesso progetto. Il costruttore di app trasforma un'analisi completata in un'interfaccia interattiva. La potenza di calcolo è selezionabile per ciascun progetto, da profili ridotti fino a macchine dotate di GPU.

Prezzi

Il piano Community è gratuito. Professional costa $36 per editor al mese. Team costa $75 per editor al mese. Il calcolo viene fatturato separatamente al minuto di utilizzo. I profili da Extra Small a Medium sono gratuiti. Large costa $0.32 all'ora, Extra Large $0.65, 2XL $1.29 e 4XL $2.58. I profili GPU costano $2.93 per L4 e $4.06 per A10G.

Pro

L'output sotto forma di app pubblicata risolve direttamente il problema del "nessuno legge il mio notebook". Il calcolo gratuito sui profili più piccoli mantiene bassi i costi del lavoro esplorativo. Gli utenti orientati principalmente a SQL non vengono trattati come utenti di serie B.

Contro

Il calcolo viene fatturato in aggiunta al prezzo per utente/editor, quindi il totale mensile è composto da due cifre anziché una. Prevedere la spesa annuale significa stimare l'utilizzo, non solo il numero di collaboratori. I profili più grandi e i carichi di lavoro su GPU si accumulano rapidamente con la fatturazione al minuto. Lo strato di creazione dell'app costituisce la maggior parte del valore, il che rende Hex più di quanto vi serva se desiderate solo un notebook migliore.

4. Observable

Observable si avvicina ai notebook dal punto di vista della visualizzazione. È incentrato sulla pubblicazione e i risultati sono interattivi per impostazione predefinita, anziché essere immagini statiche incollate in un documento.

Ideale per

Chiunque produca grafici che altri dovranno esplorare, e team che desiderano incorporare il lavoro in un sito o in una wiki anziché scaricarlo. È perfetto per la divulgazione di dati al pubblico, dove il lettore deve poter interagire con i numeri.

Funzionalità chiave

I notebook includono connessioni a database e allegati di file. Un'opzione di incorporamento consente di inserire i risultati altrove. Un agente integrato offre una quota giornaliera di token che varia in base al piano. I piani Team aggiungono spazi di lavoro condivisi e accessi privati per soli visualizzatori.

Prezzi

È disponibile una versione gratuita. Pro costa $22 al mese, o $25 con fatturazione mensile. Team costa $40 per editor al mese, o $45 con fatturazione mensile, ed è indicato come di prossima stesura. Enterprise è personalizzato. I visualizzatori privati nel piano Team costano $10 per visualizzatore al mese. Gli allegati di file sono limitati a 1 GB al mese, e il calcolo a cinquanta minuti al mese nei piani individuali a pagamento.

Pro

L'output interattivo e incorporabile è il migliore di questo elenco per qualsiasi elemento sotto forma di grafico. Il piano individuale Pro rappresenta il punto d'ingresso a pagamento più economico qui presente. Le connessioni ai database sono incluse di serie nei piani a pagamento.

Contro

Cinquanta minuti di calcolo mensile sono un budget limitato per qualsiasi attività che vada oltre la visualizzazione. Si presuppone che le trasformazioni più pesanti avvengano prima dell'arrivo dei dati. Il limite di 1 GB per gli allegati esclude set di dati locali di grandi dimensioni. Il piano Team è contrassegnato come di prossima stesura, quindi l'uso collaborativo non è ancora pienamente disponibile oggi.

5. Count

Count sostituisce il notebook lineare con una tela (canvas). Le celle diventano nodi che si possono disporre nello spazio. I collegamenti tra di essi rimangono visibili. Questo rende la struttura di un'analisi più facile da seguire rispetto a uno scorrimento dall'alto verso il basso.

Ideale per

Analisi esplorative ramificate e team che hanno bisogno che gli stakeholder seguano il ragionamento piuttosto che solo il risultato. Funziona bene nei contesti di revisione, dove la domanda è come si sia giunti a un numero piuttosto che quale sia quel numero.

Funzionalità chiave

Celle Python e SQL su una tela condivisa, visualizzazioni no-code per chi non scrive in nessuno dei due linguaggi, cronologia delle versioni, whitelist dei domini e supporto MCP. Gli accessi per i visualizzatori sono inclusi in ogni piano.

Prezzi

Il piano Free è di $0 per piccoli team e progetti personali. Pro costa $49 per editor al mese. Scale costa $69 per editor al mese e aggiunge maggiore capacità per le organizzazioni più grandi. Count dichiara che gli accessi per i visualizzatori sono inclusi in ogni piano senza costi di base.

Pro

La tela rende leggibili le analisi ramificate, che uno scorrimento lineare dall'alto verso il basso lascerebbe implicite. Gli accessi gratuiti per i visualizzatori in ogni piano mantengono a zero il costo della condivisione. Le visualizzazioni no-code ampliano la platea di chi può contribuire.

Contro

Gli accessi per gli editor rappresentano il punto d'ingresso pro capite più costoso tra gli strumenti in stile notebook qui presenti. Il modello a tela richiede un vero e proprio cambio di abitudini per chiunque provenga direttamente da Jupyter Notebook. Il piano gratuito è pensato per piccoli team e progetti personali piuttosto che per il lavoro in produzione.

6. Anaconda

Anaconda non è un notebook. È lo strato sottostante. Se il motivo per cui si abbandona Jupyter Notebook è che gli ambienti smettono di funzionare passando da una macchina all'altra, questa è la parte dello stack da prendere in considerazione.

Ideale per

Organizzazioni in cui l'ambiente Python stesso rappresenta il problema: riproducibilità, provenienza dei pacchetti e policy. È fondamentale laddove una build non riuscita o un pacchetto non verificato comportano un costo reale.

Funzionalità chiave

Gestione dei pacchetti in cui ogni pacchetto viene verificato, firmato e controllato in base alle policy prima di raggiungere uno sviluppatore. Pacchetti selezionati di data science, machine learning e AI, oltre ad Anaconda Assistant per l'assistenza sul codice. I piani a pagamento aggiungono ambienti di team condivisi e riproducibili, controlli dello spazio di lavoro e governance per l'uso in produzione.

Prezzi

Anaconda Core è gratuito a $0 per l'apprendimento e i progetti personali. Starter costa $15 per utente al mese per ambienti di team condivisi e riproducibili. Business costa $50 per utente al mese per una gestione dei pacchetti controllata e sicura in produzione. Si noti che la pagina dei prezzi di Anaconda elenca anche prodotti separati con i propri piani; questi non fanno parte di Core.

Pro

Risolve il problema della deriva dell'ambiente alla radice anziché aggirarlo. I pacchetti verificati e firmati sono fondamentali nei settori regolamentati. Il piano gratuito è realmente utilizzabile per il lavoro individuale.

Contro

Anaconda si colloca al di sotto di un'interfaccia notebook anziché fornirne una, quindi integra un altro strumento di questo elenco piuttosto che sostituirlo. Il valore è per lo più invisibile ai singoli utenti che non riscontrano problemi di ambiente. La pagina dei prezzi unisce diversi prodotti, il che rende facile interpretare erroneamente i piani Core.

7. Posit Cloud

Posit Cloud è la versione ospitata nel cloud del mondo RStudio. Se l'analisi è in R, questa è la risposta più diretta dell'elenco. Lo stesso vale se viene insegnata a una classe di studenti.

Ideale per

Utenti di R e chiunque insegni analisi a una classe e abbia bisogno di ambienti che funzionino in modo identico per tutti. Il caso d'uso didattico è il punto di forza principale in questo contesto, poiché il problema della configurazione scompare contemporaneamente per tutti gli studenti.

Funzionalità chiave

Progetti RStudio basati su browser con spazi condivisi, connessioni dati e modelli di progetto. Il calcolo è misurato in ore con limiti definiti di RAM, CPU ed esecuzione per ciascun piano. Esistono piani dedicati Instructor e Student per l'insegnamento. I proprietari degli account possono abilitare Posit Assistant, un assistente di programmazione AI per i progetti RStudio.

Prezzi

Il piano Free è a $0 per sempre con 25 progetti, 25 ore di calcolo al mese, 1 GB di RAM e un limite di esecuzione di un'ora. Basic costa $25 al mese con 150 ore incluse, 8 GB di RAM e progetti illimitati. Standard costa $75 al mese con 500 ore, 32 GB di RAM, 8 CPU e SSO tramite SAML. Per docenti e studenti idonei, Instructor costa $15 al mese con 300 ore e Student costa $5 al mese con 75 ore. Le ore aggiuntive nei piani a pagamento costano 10¢ ciascuna.

Pro

La rendicontazione del calcolo più chiara di questo elenco: ore, RAM, CPU e limiti di esecuzione sono indicati per ciascun piano. Le tariffe per il settore dell'istruzione costituiscono un piano pubblicato anziché un accordo caso per caso. Il piano gratuito è utilizzabile per veri e propri corsi di studio.

Contro

Il baricentro è costituito da R e RStudio, il che lo rende meno adatto ai team orientati principalmente a Python. La RAM di 1 GB del piano gratuito e il limite di esecuzione di un'ora escludono i lavori più grandi. L'SSO è disponibile solo a partire dal piano Standard.

8. Saturn Cloud

Saturn Cloud risponde a una lamentela specifica: il computer portatile non è abbastanza potente. Fornisce notebook ospitati nel cloud collegati a macchine fino a nodi con otto GPU, e applica tariffe all'ora anziché per utente.

Ideale per

Addestramento, fine-tuning e qualsiasi carico di lavoro in cui il limite è l'hardware anziché la collaborazione. È la risposta giusta quando il notebook in sé va bene ma la macchina sottostante no.

Funzionalità chiave

Ambienti ospitati nel cloud eseguiti su un catalogo pubblico di tipi di macchine, che spaziano da istanze solo CPU fino a nodi NVIDIA H100 e H200. Le macchine vengono selezionate per carico di lavoro e fatturate all'ora, con lo spazio di archiviazione tariffato separatamente.

Prezzi

I prezzi sono orari per macchina anziché per utente. Le istanze CPU partono da $0.09 all'ora per una Large da 16 GB e 4 vCPU e arrivano fino a $6.12 all'ora per una c5.metal da 192 GB e 96 vCPU. Le opzioni GPU partono da $0.15 all'ora per una g4dn.xlarge basata su T4 e raggiungono $23.6 all'ora per un nodo a otto vie H100 o H200. Lo spazio di archiviazione costa $0.20 per GB al mese. Saturn Cloud segnala che nel suo piano Pro questi addebiti vengono fatturati in incrementi di $10.

Pro

L'unica opzione in questo elenco in grado di scalare verso carichi di lavoro GPU complessi senza un progetto infrastrutturale separato. La fatturazione oraria significa che i team inattivi non pagano nulla per gli utenti. Il catalogo delle macchine è pubblicato integralmente, consentendo di stimare i costi prima di impegnarsi.

Contro

I prezzi pubblicati di Saturn Cloud sono orari per macchina anziché per utente. Di conseguenza, la pianificazione del budget non assomiglia affatto al resto di questo elenco ed è più difficile da limitare. I costi sono interamente legati all'utilizzo, il che penalizza chi dimentica di spegnere una macchina. Le funzionalità di collaborazione non sono il focus principale, quindi un team che abbandona Jupyter per motivi di condivisione non troverà qui la risposta.

9. Nextjournal

Nextjournal è costruito attorno alla riproducibilità. L'ambiente in cui è stato eseguito un notebook viene catturato insieme al notebook stesso, in modo che la riesecuzione del lavoro a distanza di mesi produca lo stesso risultato anziché un errore.

Ideale per

Gruppi di ricerca e chiunque abbia bisogno che un'analisi possa essere eseguita anche a distanza di un anno. Il lavoro accademico e regolamentato comporta esplicitamente questo requisito, che la maggior parte degli strumenti tratta invece come un aspetto secondario.

Funzionalità chiave

Notebook privati illimitati con gestione dei dati e delle credenziali (secrets), ambienti con controllo di versione, timeout di spegnimento personalizzati ed esecuzioni automatiche pianificate. I piani Team includono crediti di calcolo mensili, con calcolo aggiuntivo fatturato in base all'uso. Enterprise aggiunge l'implementazione ospitata o on-premise e la pubblicazione interna.

Prezzi

Il piano Free è a $0 con notebook privati illimitati e calcolo di livello base soggetto a una politica di utilizzo corretto. Team parte da $299 al mese e include cinque editor. Gli editor aggiuntivi costano $99 al mese ciascuno. Il piano include circa $240 al mese di crediti di calcolo. Enterprise parte da $499 al mese e include cinque editor, con editor aggiuntivi a $125 al mese, e include circa $400 al mese di crediti. Nextjournal menziona anche tariffe per il settore accademico, non profit e per docenti.

Pro

La riproducibilità è integrata fin dalla progettazione anziché essere aggiunta in un secondo momento, il che è raro. Il piano gratuito consente notebook privati illimitati, che la maggior parte dei concorrenti limita. I crediti di calcolo inclusi sono consistenti rispetto al prezzo del piano.

Contro

La soglia minima di $299 al mese lo rende il punto d'ingresso più costoso di questo elenco per un piccolo team. La tariffazione presuppone cinque editor, quindi un gruppo di due persone paga comunque per cinque. Il calcolo oltre i crediti inclusi viene fatturato in base all'uso in aggiunta alla tariffa di base.

Ideale per: scegliere in base alle proprie reali esigenze

L'elenco si divide chiaramente lungo una sola domanda: cosa non funziona nella vostra configurazione attuale?

Se il problema è la collaborazione, considerate innanzitutto Deepnote. Mantiene il notebook e risolve la condivisione. Count è l'alternativa se la vostra analisi si ramifica e volete rendere visibile questo aspetto.

Se il problema è il pubblico, sia Hex che Observable si traducono in qualcosa che un collega può utilizzare. Hex produce app con campi di input e filtri. Observable produce elementi visivi interattivi e incorporabili.

Se il problema è il fatto stesso di dover scrivere codice, Powerdrill Bloom è l'opzione che elimina questo requisito. Si caricano i file e si inserisce una richiesta in linguaggio naturale; si ottengono l'analisi e un documento finito.

Se il problema è la macchina, Saturn Cloud. È l'unica opzione in questo elenco che offre nodi con otto GPU a tariffe orarie pubbliche.

Se il problema è l'ambiente, Anaconda. Si colloca al di sotto di qualsiasi notebook decidiate di continuare a utilizzare.

Se il problema è il linguaggio, Posit Cloud per R. Funge anche da migliore opzione per l'insegnamento, poiché i piani Instructor e Student sono pubblici anziché negoziati caso per caso.

Se il problema è che i vecchi lavori non vengono più eseguiti, Nextjournal, a patto che il budget superi i $299 al mese.

Cosa verificare prima di cambiare

Quattro fattori determinano il successo di una migrazione, e nessuno di questi compare in una pagina dei prezzi.

Dove risiedono effettivamente i dati. Gli strumenti in questo elenco si dividono tra quelli che si collegano a un database (warehouse) e quelli che accettano file caricati. Hex, Count e Observable richiedono connessioni a database. Powerdrill Bloom funziona a partire da file caricati. Se i vostri dati si trovano in fogli di calcolo sul computer portatile di qualcuno, uno strumento incentrato sui database aggiunge un progetto di configurazione prima ancora di generare valore.

Chi deve leggere il risultato. Se la risposta è un collega che non aprirà mai un notebook, privilegiate gli strumenti che pubblicano app o documenti. Migliorare l'esperienza di editing non aiuterà affatto quel tipo di lettore.

How compute is billed. Qui sono rappresentati tre modelli. La tariffazione basata sugli utenti è prevedibile e scala con il numero di collaboratori. Il calcolo orario è prevedibile solo se qualcuno si ricorda di spegnere le macchine. Le soglie di crediti si collocano a metà strada. Scegliete il modello che il vostro reparto amministrativo è effettivamente in grado di monitorare.

Se intendete conservare il codice. Diversi strumenti qui presenti presuppongono che Python o SQL sopravvivano al passaggio. Uno è costruito per il caso in cui ciò non avvenga. Questo è il bivio più importante in questo elenco, ed è bene rispondervi prima di confrontare i prezzi.

Un'ultima nota pratica: l'esportazione. Prima di impegnarvi, verificate cosa potete esportare dallo strumento se smettete di pagare. Gli strumenti in stile notebook generalmente consentono di scaricare il notebook. Gli strumenti in stile tela (canvas) e app presentano una maggiore variabilità.

Verdetto finale

Per la maggior parte dei team che abbandonano la versione locale di Jupyter Notebook perché la condivisione è complessa, Deepnote rappresenta la via più breve. Il notebook rimane e l'attrito scompare. A $39 per editor al mese, si colloca nella fascia media di questo elenco.

Per i team il cui vero problema è che il notebook stesso è il formato di consegna sbagliato, la scelta è tra Hex, Observable e Powerdrill Bloom. Hex e Observable conservano il codice e cambiano l'interfaccia di output. Powerdrill Bloom cambia invece l'interfaccia di input, accettando file e una richiesta in linguaggio naturale e restituendo sia l'analisi che il documento. Quale dei tre sia il più adatto dipende dal fatto che il vostro team voglia continuare a scrivere codice o smettere.

I piani gratuiti sono presenti in otto strumenti su nove, quindi il costo di una verifica equivale a un pomeriggio di prova anziché alla firma di un contratto.

Domande frequenti

Qual è la migliore alternativa gratuita a Jupyter Notebook?

Otto dei nove strumenti qui presentati offrono un piano gratuito, quindi la risposta dipende dalle vostre esigenze specifiche. Il piano gratuito di Nextjournal consente notebook privati illimitati. Posit Cloud offre 25 ore di calcolo al mese senza costi. Anaconda Core è gratuito per il lavoro individuale. Deepnote, Hex, Observable, Count e Powerdrill Bloom dispongono tutti di piani gratuiti con limiti di utilizzo.

Perché le persone abbandonano Jupyter Notebook?

I quattro motivi più comuni sono la collaborazione, la revisione, l'output e gli ambienti. I file di Jupyter Notebook sono difficili da modificare contemporaneamente e difficili da confrontare (diff) nel controllo di versione. Sono scomodi da consegnare a un lettore non tecnico. Inoltre, dipendono da un ambiente locale che differisce da una macchina all'altra. Ciascuno strumento in questo elenco si concentra su almeno uno di questi aspetti. Pochissimi li affrontano tutti e quattro, motivo per cui la scelta dipende da quale sia la lamentela più sentita nel vostro team.

Posso usare un'alternativa a Jupyter senza conoscere Python?

Sì, anche se gli strumenti differiscono nel livello di autonomia offerto. Count offre visualizzazioni no-code accanto alle sue celle Python e SQL. Powerdrill Bloom è strutturato attorno a richieste in linguaggio naturale su file caricati anziché sul codice. Gli altri presuppongono che si scriva in Python o in SQL. Se nessuno nel team scrive codice, la rosa dei candidati si restringe notevolmente.

Quanto costano le alternative a Jupyter Notebook?

I punti d'ingresso a pagamento in questo elenco variano da $15 per utente al mese per Anaconda Starter a $299 al mese per Nextjournal Team. La maggior parte degli strumenti in stile notebook si colloca tra $22 e $49 per editor al mese. Saturn Cloud fa eccezione e fattura su base oraria, a partire da $0.09 all'ora.

Quale alternativa a Jupyter è la migliore per i team?

Deepnote e Hex sono i due strumenti progettati specificamente per l'uso in team, rispettivamente a $39 e $75 per editor al mese. Count include gli accessi per i visualizzatori in ogni piano, il che riduce il costo della condivisione con chi deve solo leggere. Il piano Team di Observable è indicato come di prossima stesura. Per i team in cui la maggior parte dei membri consulta le analisi anziché scriverle, la politica sugli accessi per i visualizzatori conta più del prezzo per editor.

Conclusione

Jupyter Notebook non è destinato a scomparire, e nessuno di questi strumenti sostiene il contrario. Ciò che fanno è individuare un aspetto che i notebook locali gestiscono con difficoltà e risolverlo nel modo corretto.

Iniziate individuando il vostro reale problema con Jupyter Notebook. Se si tratta della condivisione, Deepnote. Se si tratta del formato di consegna, Hex o Observable. Se si tratta della potenza di calcolo, Saturn Cloud. Se si tratta degli ambienti, Anaconda. Se si tratta di R, Posit Cloud. Se si tratta della riproducibilità, Nextjournal. E se la risposta onesta è che la scrittura del codice stessa rappresenta la parte lenta del processo, prendete in considerazione Powerdrill Bloom. Elimina questo passaggio anziché limitarsi a velocizzarlo.

Ogni opzione qui presente, ad eccezione di Saturn Cloud, offre un piano gratuito. Effettuate un test con un file reale e una scadenza reale prima di acquistarne una.