jupyter 运行暂停

Jupyter Notebook 是一款非常流行的交互式编程环境，广泛应用于数据科学、机器学习等领域。有时候在运行代码单元格时，我们可能需要暂停执行或停止正在运行的代码。以下是一些常见的方法来暂停或停止 Jupyter Notebook 中的代码执行：

1. **使用键盘快捷键**：
- **暂停执行**：在代码运行时，可以按 `Ctrl + C`（Windows/Linux）或 `Cmd + C`（Mac）来中断代码执行。
- **停止内核**：可以通过菜单栏的 `Kernel` 选项，选择 `Interrupt Kernel` 来中断当前正在运行的代码。

2. **使用魔法命令**：
- 在代码单元格中输入 `%debug` 并运行，可以进入调试模式，帮助你查看代码运行时的状态。
- 使用 `%stop` 命令可以尝试停止正在运行的代码。

3. **重启内核**：
- 如果代码卡住或无法停止，可以通过菜单栏的 `Kernel` 选项，选择 `Restart Kernel` 来重启内核，这将停止所有正在运行的代码。

4. **使用 Notebook 界面按钮**：
- 在工具栏中有一个停止按钮（通常是一个方块图标），点击它可以停止正在运行的代码。

这些方法可以帮助你在 Jupyter Notebook 中有效地管理代码执行，避免长时间运行的代码导致系统资源耗尽。

相关问题

jupyter怎么暂停运行

要暂停运行Jupyter，可以使用以下命令:
1. 在Jupyter终端中按下Ctrl+C，这将停止Jupyter的运行。
2. 如果你在启动Jupyter时使用了命令1或命令2中的其中一个，可以在终端中使用命令"ps aux | grep jupyter"来查找Jupyter的进程ID（PID）。
3. 使用命令"kill PID"（将PID替换为Jupyter的进程ID）来终止Jupyter的运行。
注意：如果你想让Jupyter在后台持续运行，可以使用命令1或命令2中的其中一个，以便在终端退出后继续运行Jupyter。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [在linux服务器上部署jupyterlab并运行项目](https://blog.csdn.net/MagicVergil/article/details/125926622)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [jupyter notebook在Linux服务器后台保持运行](https://blog.csdn.net/m0_64748541/article/details/123560709)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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jupyter运行时怎么暂停，暂停不中断

### 如何在 Jupyter Notebook 中暂停执行而不中断内核

当遇到长时间运行的任务时，在 Jupyter Notebook 中可以通过特定方法来暂停当前正在执行的代码而不会完全终止整个 Kernel 的工作状态。

对于希望暂时停止某个单元格内的操作而不是彻底打断它的情况，可以利用 `Interrupt` 功能。这允许用户阻止当前活动的操作并保留其他已加载的数据和定义的状态不变[^2]。具体来说：

- 当前正在执行的代码会立即被叫停；
- 已经完成的部分计算结果得以保存；
- 不会影响后续代码块中的变量或其他资源。

需要注意的是，虽然这种方法能够有效地处理一些意外状况下的调试需求，但对于某些设计上就难以响应外部信号（如无限循环）的情形可能效果有限。此时建议优化代码逻辑结构以更好地支持中途干预的需求。

另外一种情况是如果发现 Jupyter 占用了过多内存资源，可能是之前关闭不完全造成的累积影响。可以在启动脚本里加入环境设置语句防止此类问题的发生:

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

通过上述措施可有效管理程序占用系统资源的情况，从而间接提高交互体验的质量[^3]。