Jupiter notebook не работает run

NeilAlishev / Instruction.md

Это очень частая проблема, которая появляется на некоторых ОС. Дело в том, что среда разработки запустилась, но браузер не открылся автоматически.

Как решить эту проблему?

В первую очередь, попробуйте запустить Anaconda Navigator с правами администратора (правой кнопкой мыши нажать на иконку Anaconda Navigator, во всплывающем меню выбрать «Запуск от имени администратора»). Теперь, запустите Jupyter Notebook.

Если все равно не открывается окно браузера, выполните инструкции описанные далее.

Запустите программу, которая называется CMD.exe Prompt (может также называться Anaconda Prompt), нажав на Launch. Эта программа находится тут же, в Anaconda Navigator, рядом с программой Jupyter Notebook. После нажатия на Launch, должна открыться командная строка. Если этой программы нет в Anaconda Navigator, можно найти программу «Anaconda Prompt» на компьютере с помощью обычного поиска по программам.

В этой командной строке мы должны выполнить команду jupyter notebook list (если команда не сработала, попробуйте сначала выполнить команду jupyter notebook list -V , а потом уже команду jupyter notebook list )

Вышеупомянутая команда показывает тот адрес, по которому мы сможем получить доступ к нашей среде разработки. Адрес имеет вид: http://localhost:8888/?token=СЛУЧАЙНАЯ_ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ_БУКВ_И_ЦИФР

Вам необходимо скопировать этот адрес, вставить его в адресную строку вашего браузера и перейти на эту страницу. После этого откроется среда разработки Jupyter Notebook. Можно работать.

Чтобы скопировать адрес из командной строки Windows, необходимо кликнуть правой кнопкой мыши в любом месте командной строки. В выпадающем меню надо выбрать пункт «пометить». После этого, можно будет выделить курсором интересующий нас адрес. После того, как адрес будет выделен, надо нажать на клавишу Enter на вашей клавиатуре. Готово — адрес скопирован в буфер обмена. Можно его вставлять в адресную строку браузера.

ОС Linux или Mac OS: Надо просто открыть терминал и там написать jupyter notebook Полученный адрес надо скопировать в адресную строку браузера.

Источник

Блокнот Jupyter не работает с кодом. Застрял в [*]

Мой код работал нормально, прежде чем я ничего не изменил, и я снова запустил его. Теперь он не возвращает ничего, кроме ошибки. Он просто застрял на «In [*]».

14 ответов

Я установил jupyter с помощью команды pip3 install jupyter и у меня pip3 install jupyter та же проблема. когда вместо этого я использовал команду pip3 install jupyter ipython проблема была исправлена.

Что я сделал, так это вышел из Ноутбука и начал все заново. Это правильное решение. Перезапуск ядра действительно не помог. Но бросив, попробуйте выйти и начать заново

Исходя из моего опыта, это обычно означает, что одна из предыдущих ячеек поддерживает занятость ядра. Когда вы нажмете «Run» в нужной ячейке и появится [*] , оттуда попробуйте прокрутить до предыдущей ячейки, которая также рекламирует [*] . Затем перейдите к kernel → interrupt и, наконец, попробуйте снова запустить ячейку.

Я удалил jupyter, ноутбук и ipython и установил jupyterlab. Пока это работает (всего несколько установленных библиотек и Python 3.6.8.

Что-то, что нужно отбросить: полное удаление Python 3.7 с его библиотеками и возврат к 3.6 не исправляет это, хотя и улучшает его, теперь работает с перебоями (но как только sth не работает должным образом, все становится все хуже и хуже, поэтому я сделал выше).

Ни одно из этих решений не помогло мне. И, судя по количеству голосов, ни один из них не работал для многих. Я несколько дней пробовал что-то. Кто-нибудь еще, кто мог бы знать, что происходит?

У меня была такая же проблема, и ни одно из вышеупомянутых решений не сработало.

Пока я не обновил пакеты conda:

и. Вуаля! Все работает!

Это потому, что когда мы запускаем цикл до его завершения, ядро находится в занятом состоянии, и поэтому появляется IN [*] . Поскольку ядро занято, и если мы просто оставим эту ячейку для полного выполнения и переключимся на другую ячейку для запуска, соответствующая ячейка будет занята, и снова для этой ячейки будет показано IN[*] . В этом случае вам просто нужно перезагрузить ноутбук Jupyter, и тогда все в порядке.

Но будьте уверены, что ваш цикл завершится на этот раз, иначе снова появится эта ошибка.

На основе вашего состояния ядра (справа вверху рядом с «Python 3», тот, который является кругом). Кажется, он все еще занят. Это может быть захвачено в бесконечный цикл или, может быть, вы запустили/отобразили что-то, что не закрыто.

Я была такая же проблема. Я обнаружил, что ipython должен работать для jupyter notebook для выполнения. Выполните следующие действия:

• Перейдите в папку, в которой у вас есть ipython notebook (.ipynb)
• Нажмите сдвиг и щелкните правой кнопкой мыши на пустое пространство, затем выберите «открыть окно команды здесь». Откроется окно командной строки.
• Введите ipython . Это запустит ipython.
• Откройте другое окно командной строки и откройте jupyter notebook.
• Откройте файл снова и перейдите в ячейку ячейки >>>.

Это должно сработать. Это сработало для меня. Ура!

Источник

What to do when things go wrong¶

First, have a look at the common problems listed below. If you can figure it out from these notes, it will be quicker than asking for help.

Check that you have the latest version of any packages that look relevant. Unfortunately it’s not always easy to figure out what packages are relevant, but if there was a bug that’s already been fixed, it’s easy to upgrade and get on with what you wanted to do.

Jupyter fails to start¶

If you’re using a menu shortcut or Anaconda launcher to start it, try opening a terminal or command prompt and running the command jupyter notebook .

If it can’t find jupyter , you may need to configure your PATH environment variable. If you don’t know what that means, and don’t want to find out, just (re)install Anaconda with the default settings, and it should set up PATH correctly.

If Jupyter gives an error that it can’t find notebook , check with pip or conda that the notebook package is installed.

Try running jupyter-notebook (with a hyphen). This should normally be the same as jupyter notebook (with a space), but if there’s any difference, the version with the hyphen is the ‘real’ launcher, and the other one wraps that.

Jupyter doesn’t load or doesn’t work in the browser¶

Try in another browser (e.g. if you normally use Firefox, try with Chrome). This helps pin down where the problem is.

Try disabling any browser extensions and/or any Jupyter extensions you have installed.

Some internet security software can interfere with Jupyter. If you have security software, try turning it off temporarily, and look in the settings for a more long-term solution.

In the address bar, try changing between localhost and 127.0.0.1 . They should be the same, but in some cases it makes a difference.

Jupyter can’t start a kernel¶

Files called kernel specs tell Jupyter how to start different kinds of kernels. To see where these are on your system, run jupyter kernelspec list :

There’s a special fallback for the Python kernel: if it doesn’t find a real kernelspec, but it can import the ipykernel package, it provides a kernel which will run in the same Python environment as the notebook server. A path ending in ipykernel/resources , like in the example above, is this default kernel. The default often does what you want, so if the python3 kernelspec points somewhere else and you can’t start a Python kernel, try deleting or renaming that kernelspec folder to expose the default.

If your problem is with another kernel, not the Python one we maintain, you may need to look for support about that kernel.

Python Environments¶

Multiple python environments, whether based on Anaconda or Python Virtual environments, are often the source of reported issues. In many cases, these issues stem from the Notebook server running in one environment, while the kernel and/or its resources, derive from another environment. Indicators of this scenario include:

import statements within code cells producing ImportError or ModuleNotFound exceptions.

General kernel startup failures exhibited by nothing happening when attempting to execute a cell.

In these situations, take a close look at your environment structure and ensure all packages required by your notebook’s code are installed in the correct environment. If you need to run the kernel from different environments than your Notebook server, check out IPython’s documentation for using kernels from different environments as this is the recommended approach. Anaconda’s nb_conda_kernels package might also be an option for you in these scenarios.

Another thing to check is the kernel.json file that will be located in the aforementioned kernel specs directory identified by running jupyter kernelspec list . This file will contain an argv stanza that includes the actual command to run when launching the kernel. Oftentimes, when reinstalling python environments, a previous kernel.json will reference an python executable from an old or non-existent location. As a result, it’s always a good idea when encountering kernel startup issues to validate the argv stanza to ensure all file references exist and are appropriate.

Windows Systems¶

Although Jupyter Notebook is primarily developed on the various flavors of the Unix operating system it also supports Microsoft Windows — which introduces its own set of commonly encountered issues, particularly in the areas of security, process management and lower-level libraries.

pywin32 Issues¶

The primary package for interacting with Windows’ primitives is pywin32 .

Issues surrounding the creation of the kernel’s communication file utilize jupyter_core ’s secure_write() function. This function ensures a file is created in which only the owner of the file has access. If libraries like pywin32 are not properly installed, issues can arise when it’s necessary to use the native Windows libraries.

Here’s a portion of such a traceback:

As noted earlier, the installation of pywin32 can be problematic on Windows configurations. When such an issue occurs, you may need to revisit how the environment was setup. Pay careful attention to whether you’re running the 32 or 64 bit versions of Windows and be sure to install appropriate packages for that environment.

Here’s a portion of such a traceback:

Resolving pywin32 Issues¶

In this case, your pywin32 module may not be installed correctly and the following should be attempted:

where Scripts is located in the active Python’s installation location.

Another common failure specific to Windows environments is the location of various python commands. On *nix systems, these typically reside in the bin directory of the active Python environment. However, on Windows, these tend to reside in the Scripts folder — which is a sibling to bin . As a result, when encountering kernel startup issues, again, check the argv stanza and verify it’s pointing to a valid file. You may find that it’s pointing in bin when Scripts is correct, or the referenced file does not include its .exe extension — typically resulting in FileNotFoundError exceptions.

This Worked An Hour Ago¶

The Jupyter stack is very complex and rightfully so, there’s a lot going on. On occassion you might find the system working perfectly well, then, suddenly, you can’t get past a certain cell due to import failures. In these situations, it’s best to ask yourself if any new python files were added to your notebook development area.

These issues are usually evident by carefully analyzing the traceback produced in the notebook error or the Notebook server’s command window. In these cases, you’ll typically find the Python kernel code (from IPython and ipykernel ) performing its imports and notice a file from your Notebook development error included in that traceback followed by an AttributeError :

What has happened is that you have named a file that conflicts with an installed package that is used by the kernel software and now introduces a conflict preventing the kernel’s startup.

Resolution: You’ll need to rename your file. A best practice would be to prefix or namespace your files so as not to conflict with any python package.

Asking for help¶

As with any problem, try searching to see if someone has already found an answer. If you can’t find an existing answer, you can ask questions at:

Or in an issue on another repository, if it’s clear which component is responsible. Typical repositories include:

jupyter_core — secure_write() and file path issues

jupyter_client — kernel management issues found in Notebook server’s command window.

IPython and ipykernel — kernel runtime issues typically found in Notebook server’s command window and/or Notebook cell execution.

Gathering Information¶

Should you find that your problem warrants that an issue be opened in notebook please don’t forget to provide details like the following:

What error messages do you see (within your notebook and, more importantly, in the Notebook server’s command window)?

What platform are you on?

How did you install Jupyter?

What have you tried already?

The jupyter troubleshoot command collects a lot of information about your installation, which can also be useful.

When providing textual information, it’s most helpful if you can scrape the contents into the issue rather than providing a screenshot. This enables others to select pieces of that content so they can search more efficiently and try to help.

Remember that it’s not anyone’s job to help you. We want Jupyter to work for you, but we can’t always help everyone individually.

Источник

Русские Блоги

Ядро Jupyter Notebook не может запустить / перезапустить

Ошибка ядра Win10 Jupyter Notebook или проблемы с запуском

Описание проблемы Jupyter Notebook

Моя операционная среда

[ √ ] Следует отметить, что моя установка на python под win10 установлена ​​напрямую, а не в среде anaconda.

Описание проблемы

Предварительные условия: среда Python зависит от успешной установки!
В Windows 10 работает терминал cmd

Перейдите в браузер и откройте файл с расширением .ipynb. В правом верхнем углу всегда отображается

Или, щелкнув параметр перезагрузки под параметром ядра, всегда не запускается нормально.

Решение для запроса

Перечисленные решения бесполезны для меня и могут быть полезны только для справки!

Способ 1

• ссылка
  https://blog.csdn.net/buct_zc/article/details/80317874
• Описание метода

1. Сначала проверьте установленное ядро ​​и местоположение, используя список спецификаций ядра jupyter.
2. Перейдите в каталог ядра установки и откройте файл kernel.jason, чтобы увидеть путь к компилятору Python.
3. Если он неверно изменен на правильный путь установки, мой измененный путь будет следующим: Если он неправильно изменен на правильный путь установки, мой измененный путь будет выглядеть так: «
4. Перезапустите ноутбук Jupyter: jupyter notebook

• Децентрализованная периферия：
  Мой персональный компьютер нормально работал под управлением jupyter notebook, и оригинальный файл kernel.jason этим способом не изменяется!

Согласно методу модификации этого метода, он должен быть изменен как:

Тем не менее, я не вносил никаких изменений после модификации, и проблема все еще существует, и файл kernel.jason был проверен после нормальной работы. Никаких изменений не было, поэтому предполагается, что у этого блоггера была проблема во время процесса установки и настройки python, или было много Версия Python, поэтому вам нужно указать путь к Python в блокноте jupyter!

Способ 2

• ссылка
  https://blog.csdn.net/buct_zc/article/details/80317874
• Описание метода
  Переустановите блокнот jupyter, конкретные шаги

1. Открыть: anaconda prompt
2. Удаление: conda uninstall jupyter notebook
3. Установка: conda uninstall jupyter notebook

• Децентрализованная периферия
  Поскольку я не использовал anaconda для установки среды python, я не буду комментировать здесь.

Способ 3

• ссылка
  https://github.com/jupyter/notebook/issues/3708
• Описание метода
  Следуя инструкциям других блогов, вы можете напрямую выполнить:

Полный метод, предоставляемый github:

• Децентрализованная периферия
  Решение этой проблемы — для проблемы во время процесса установки ядра, а также для метода установки anaconda. Кроме того, следующие шаги python2

Мое решение

Как старик, который редко использует ноутбук Jupyter (на самом деле ленивый, мне нравится добавлять test.py непосредственно в код проекта), через некоторое время я обнаружил, что все проблемы будут отображаться в терминале win. ! (Я вытаскиваю это и ухмыляюсь один).
Сначала перечислите проблемы, возникающие при установке, в соответствии с онлайн-методом:

В настоящее время проблема уже возникла. Последняя строка:

Я не заметил эту строку в начале. Если вы видите ее здесь, вы можете попытаться увидеть, какая ошибка отображается в вашем терминале cmd, вместо того, чтобы копировать и вставлять код выполнения в соответствии с онлайн-поговоркой.
Мой блокнот jupyter всегда запускается, чтобы показать, что запуск или перезапуск ядра недопустим. Именно из-за этой проблемы решение здесь:
Решение проблемы с Prompt_toolkit на github
Проблема в том, что prompt_toolkit не установлен, так что установите его, просто установите git под cmd:

После того, как установка все еще проблематична, продолжите установку:

После установки этих двух приложений запуск ноутбука jupyter оказался простым: похоже, это не проблема ядра, но ваша компьютерная среда не полностью установлена.

Эй, чтобы подвести итог

Умейте выявлять собственные проблемы, информация в Интернете запутана, и вы не должны слепо следовать этой тенденции! !

Источник