parcharm jupyter notebook无法连接

PyCharm Jupyter Notebook无法连接可能是由于远程连接配置问题导致的。你可以按照以下步骤进行排查和修复：

1. 首先，确保你已经生成了Jupyter Notebook的配置文件。你可以使用命令`jupyter notebook --generate-config`生成配置文件，并且根据你的操作系统，找到默认路径下的配置文件。

2. 打开配置文件，修改以下参数：
- 将`c.NotebookApp.ip`的值设置为`'*'`，表示允许任何IP地址连接。
- 将`c.NotebookApp.open_browser`的值设置为`False`，表示不自动打开浏览器。
- 将`c.NotebookApp.port`的值设置为`8888`，或者你想要的其他端口号。

3. 保存配置文件并重新启动Jupyter Notebook服务。

如果你已经按照以上步骤操作但仍然无法连接，请确保你的网络环境和防火墙设置没有阻止远程连接。

相关问题

jupyter notebook无法连接内核

### 回答1：
如果 Jupyter Notebook 无法连接内核，可以尝试以下解决方案：
1. 重启 Jupyter Notebook 服务器和内核
2. 检查网络连接
3. 重新安装 Jupyter Notebook 和内核
4. 清除浏览器缓存和 cookie。

如果以上方法都不起作用，可以尝试搜索网络上的其他解决方案或技术支持。

### 回答2：
Jupyter Notebook是一种交互式的环境，可以与许多编程语言的内核交互，包括Python、R和Julia等语言。如果无法连接内核，意味着无法进行交互式的编程工作。这可能是由于各种问题引起的，包括环境变量设置、安装细节、版本兼容性等。

以下是一些可能导致Jupyter Notebook无法连接内核的原因以及如何解决这些问题的建议：

1. 内核未正常启动

首先，检查内核是否已经启动。对于某些语言，比如Python，内核通常是通过使用终端或控制台命令来启动的。如果内核未能成功启动，则无法连接。确保您已正确安装您使用的编程语言，并已按照说明进行了配置和启动。

2. 端口号已被占用

在使用Jupyter Notebook之前，请确保端口号未被占用。您可以通过运行以下命令来检查端口是否已被占用：

lsof -i :8888

其中“8888”是默认的Jupyter端口号。如果占用，请使用另一个可用的端口号。

3. 页面刷新

有时候，页面未加载完全，导致无法连接内核。尝试刷新页面，可能会解决问题。

4. 内核安装与版本问题

一些情况下，Jupyter Notebook与某些内核版本不兼容。如果这是问题所在，您需要升级内核或使用与Jupyter Notebook兼容的内核版本。确保已安装使用正确版本的内核。

5. 其他可能问题

如果您已经检查了以上所有问题但仍然无法连接内核，则可能存在其他问题。在这种情况下，建议您寻求更高级的技术支持，或者尝试使用其他适合您的交互式编程环境。

### 回答3：
Jupyter Notebook是一个非常好用的交互式编程环境，但有时会出现无法连接内核的问题，这可能会导致无法执行代码和保存笔记本等问题。以下是一些可能的解决方法：

1. 检查内核是否已启动

当Jupyter Notebook无法连接内核时，第一步是检查内核是否已启动。通常，启动内核时会出现一个命令行窗口或一个终端窗口。如果命令行或终端窗口已关闭，则内核也会关闭。

2. 检查内核的连接端口是否正确

Jupyter Notebook的内核连接端口默认为8888，但您也可以在启动notebook时使用其他端口。如果您使用了自定义端口，则应检查内核是否连接到正确的端口。

3. 检查防火墙设置

防火墙可能会阻止Jupyter Notebook与内核之间的通信。如果启动了防火墙，请确保已打开必要的端口。

4. 重启jupyter notebook服务

有时候，重启jupyter notebook服务可以解决连接内核的问题。可以在命令行运行以下命令：jupyter notebook stop; jupyter notebook start 重新启动服务。

5. 重新安装jupyter

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新安装Jupyter Notebook。这可能会解决一些配置问题。

总之，当Jupyter Notebook无法连接内核时，应首先尝试检查内核是否已启动并检查连接端口是否正确。如果以上方法都无法解决问题，则可以尝试检查防火墙设置、重启Jupyter Notebook服务或重新安装Jupyter Notebook。

jupyternotebook无法连接内核？

可能是因为内核已经死掉或者被占用了。可以尝试重启内核或者关闭其他占用内核的程序。

具体操作如下：
1. 在Jupyter Notebook页面点击"Kernel"，选择"Restart Kernel"，然后再尝试连接内核。
2. 如果还是无法连接，可以尝试关闭其他占用内核的程序，例如其他正在运行的Jupyter Notebook页面或者Python IDE等。