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.
Jupyter notebook not running code. Stuck on In [*]
My code was running fine before I did not change anything and I ran it again. Now it doesn’t return anything not even an error. It is just stuck on «In [*]».
18 Answers 18
This means that Jupyter is still running the kernel. It is possible that you are running an infinite loop within the kernel and that is why it can’t complete the execution.
Try manually stopping the kernel by pressing the stop button at the top. If that doesn’t work, interrupt it and restart it by going to the «Kernel» menu. This should disconnect it.
Otherwise, I would recommend closing and reopening the notebook. The problem may also be with your code.
updating ipykernel did it for me. it seems arch linux’s ipykernel package had been outdated for some time
just do pip install —upgrade ipykernel
I have installed jupyter with command pip3 install jupyter and have the same problem. when instead I used the command pip3 install jupyter ipython the problem was fixed.
The answers that state that your kernel is still executing the code in the cell are correct. You can see that by the small circle in the top right. If it is filled with a black/grey color, then it means it is still running.
I just want to add that I experienced a problem in JupyterHub where the code in the cell would just not execute. I stopped and restarted the kernel, shutdown and reloaded the notebook, but it still did not run.
What worked for me was literally copy pasting the same code to a new cell and deleting the old one. It then ran from the new cell.
This is mean your program is still running in background, you need to click shutdown (Shown in attached Image).
*** Shutdown the Running cell and again run your program.
I fixed this issue
just only type this command: jupyter notebook —no-browser
It will show you the path then copy and paste on Jupyter Notebook browser
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.
В ноутбуке Jupyter не работает код. Застрял в [*]
Мой код работал нормально, прежде чем я ничего не изменил, и я запустил его снова. Теперь он ничего не возвращает, даже ошибку. Он просто застрял на «В [*]».
23 ответа
Это означает, что Jupyter все еще работает с ядром. Возможно, вы запускаете бесконечный цикл внутри ядра, и поэтому он не может завершить выполнение.
Попробуйте вручную остановить ядро, нажав кнопку остановки вверху. Если это не сработает, прервите его и перезапустите, перейдя в меню «Ядро». Это должно отключить его.
В противном случае я бы рекомендовал закрыть и снова открыть ноутбук. Проблема также может быть в вашем коде.
Я установил jupyter с помощью команды pip3 install jupyter и столкнулся с той же проблемой. когда вместо этого я использовал команду pip3 install jupyter ipython , проблема была решена.
Обновление ipykernel сделало это за меня. кажется, пакет ipykernel в Arch Linux уже давно устарел
Просто сделай pip install —upgrade ipykernel
Я бросил Блокнот и начал все сначала. Это правильное решение. Перезапуск ядра действительно не помог. Но бросить курить сделал так, попробуйте бросить и начать заново
Ответы о том, что ваше ядро все еще выполняет код в ячейке, верны. Вы можете увидеть это по маленькому кружку в правом верхнем углу. Если он залит черным / серым цветом, значит, он все еще работает.
Я просто хочу добавить, что у меня возникла проблема в JupyterHub, когда код в ячейке просто не выполнялся. Я остановил и перезапустил ядро, выключил и перезагрузил ноутбук, но он по-прежнему не запускался.
Для меня сработало буквально скопировать, вставить тот же код в новую ячейку и удалить старую. Затем он убежал из новой камеры.
У меня была такая же проблема, и маленькая звездочка означает, что ядро все еще работает. Таким образом, программа попала в бесконечный цикл while. Так что вам нужно только переписать код
В зависимости от вашего состояния ядра (вверху справа рядом с «Python 3», кружком). Вроде все еще занято. Возможно, он застрял в бесконечном цикле, или, может быть, вы запустили / отобразили что-то, что не закрыто.
Это потому, что, когда мы запускаем цикл до его завершения, ядро находится в состоянии занятости, и поэтому отображается IN [*] . Поскольку ядро занято, и если мы просто оставим эту ячейку для полного выполнения и переключимся на другую ячейку для выполнения, соответствующая ячейка будет занята, и снова для этой ячейки отображается IN[*] . В этом случае вам просто нужно перезапустить ноутбук jupyter, и тогда все будет в порядке.
Но убедитесь, что ваш цикл на этот раз завершится, иначе снова появится эта ошибка.
У меня была такая же проблема, и ни одно из вышеупомянутых решений не помогло.
Пока я не обновил пакеты conda:
И . Вуаля! Все работает!
По моему опыту, это обычно означает, что ядро загружено одной из предыдущих ячеек. Когда вы нажимаете кнопку «Выполнить» в нужной ячейке и появляется [*] , попробуйте прокрутить до предыдущей ячейки, которая также рекламирует [*] . Затем перейдите к kernel -> interrupt и, наконец, попробуйте снова запустить ячейку.
Я удалил jupyter, notebook и ipython и установил jupyterlab . На данный момент он работает (всего несколько библиотек и Python 3.6.8.
Есть кое-что, что нужно отбросить: полное удаление Python 3.7 с его библиотеками и возврат к 3.6 не исправляет его, хотя он улучшает его, теперь он работает с перебоями (но как только sth не работает должным образом, все становится все хуже и хуже, поэтому я сделал выше).