jupyter程序断点续跑

在Jupyter程序中，断点续跑是指在调试或运行程序过程中，如果程序出现错误或需要中断，可以从中断的位置继续执行而不需要重新运行整个程序。这种功能可以帮助我们提高开发效率。

在Jupyter程序中，可以通过以下步骤实现断点续跑：

1. 在需要中断的位置添加断点：在代码的某个位置插入`pdb.set_trace()`语句，这将在该位置设置一个断点。

2. 运行程序：运行程序并达到断点位置时，程序将会暂停执行。

3. 查看变量信息：在程序暂停执行时，可以使用print语句或直接输入变量名称来查看变量的当前值。

4. 继续执行：在查看完变量信息后，可以输入`c`命令来继续执行程序，直到下一个断点或程序结束。

需要注意的是，Jupyter程序的断点续跑功能需要使用`pdb`模块的`set_trace()`函数来设置断点，并且只能在运行中的单个代码块内进行续跑操作。如果需要在整个Notebook中实现断点续跑，可以考虑将代码拆分为多个代码块，并在需要中断的位置设置断点。

希望这些信息对您有帮助！如有其他问题，请随时提问。

相关问题

jupyter notebook断点

在 Jupyter Notebook 中设置断点可以帮助我们调试代码。我们可以使用 `pdb` 模块来实现断点调试。具体步骤如下：

1. 在需要设置断点的行前面添加 `pdb.set_trace()` 语句。
2. 运行代码，程序会在 `pdb.set_trace()` 处停止执行，进入调试模式。
3. 在调试模式下，可以使用 `n` 命令执行下一行代码，使用 `c` 命令继续执行程序，使用 `q` 命令退出调试模式，使用 `p 变量名` 命令打印变量的值。

例如，下面的代码演示了如何在 Jupyter Notebook 中设置断点：

import pdb

def add(a, b):
    pdb.set_trace()
    return a + b

result = add(1, 2)
print(result)

运行上面的代码后，程序会在 `pdb.set_trace()` 处停止执行，进入调试模式。此时可以使用 `n` 命令执行下一行代码，使用 `p a` 命令打印变量 `a` 的值，使用 `c` 命令继续执行程序。当程序执行完毕后，会输出变量 `result` 的值。

jupyter大断点

### 在 Jupyter Notebook 中设置和使用断点

在 Python 脚本中，`pdb.set_trace()` 是一种简单而有效的方法来插入断点。当执行到 `pdb.set_trace()` 这一行时，程序会暂停并进入交互式的调试模式[^1]。

对于希望在函数内部设置断点的情况，在定义函数的位置附近放置 `pdb.set_trace()` 即可实现这一目的：

import pdb 

def sum(a, b):
    pdb.set_trace()  # 断点位置
    c = a + b  
    return c  

a = 1 
b = 2 
c = sum(a, b) 
print(c)

一旦运行上述代码片段，内核将在调用 `sum` 函数计算两数之和之前停止，并允许开发者检查当前环境中的变量状态、逐步执行后续指令等操作。

需要注意的是，在较新的Python版本（3.7及以上），可以更简洁地利用内置的 `breakpoint()` 来代替 `pdb.set_trace()` 达成相同效果。

另外，如果想要通过图形界面管理多个断点，则建议安装 ipdb 库作为增强版 PDB 使用；或者考虑采用 IDE 提供的强大调试工具集，比如 PyCharm 或者 VSCode 的 Jupyter 扩展支持。