jupyter notebook 使用過程中python莫名崩潰的原因及解決方式

最近在使用 Python notebook時老是出現python崩潰的現象，如下圖，誘發的原因是“KERNELBASE.dll”，異常代碼報“40000015”。

折騰半天，發現我啟動notebook時是用自定義startup.bat方式方式啟動的，bat文件的內容為

start C:Anaconda3python.exe 'C:/Anaconda3/Scripts/jupyter-notebook-script.py'

平時雙擊這個bat文件就行了，如果報這個莫名的錯誤，是因為權限不對，需要用管理員方式運行，如圖，問題解決！

補充知識：jupyter notebook占用內存空間過大打不開的解決辦法（包括但不限于爬蟲造成的）

jupyter notebook由于超過內存限制而“鎖死”的解決這兩天用爬蟲爬數據的時候由于print了大量的爬取內容，讓notebook內存溢出停止運行，連帶著localhost:8888也崩潰了。Google Chrome的處理機制應該是殺掉內存溢出的頁面，所以localhost:8888刷新一下就恢復了。

但是！我的code找不回來了！不知道是什么機制，在文件里看到的大小只有不到45MB，但是一旦從localhost:8888里面打開，（用任務管理器看的）Chrome占用的內存就遠遠超過這個數字，一直飆升到3GB的時候再次彈出來內存不足的提示，同時頁面被殺掉。用pycharm嘗試更是失敗，比Chrome還吃內存。

在經歷了各種嘗試，上網搜了也沒有發現相關情況之后，自己偶然發現了解決辦法：

如何打開源文件：

在ipynb文件的地方選擇打開方式，用Chrome瀏覽器打開，頁面的觀感類似于網頁源碼，內容是json格式的。

我能想到的幾種解決辦法：

第一種是笨辦法（核心思想：只要能夠打開源文件就可以把需要的東西復制下來），把重要的代碼復制出來，比如到txt文件里面，再把格式用的一些字符去掉，如果代碼量不是很多可以這樣做；

這是一定能成功的辦法，就是麻煩了一些，就不多說了。

第二種是重新構造一個json文件（核心思想：既然我已經知道ipynb本質是json就可以仿造構建一個可以打開的ipynb），導致問題的只是一個block，所以把有問題的block之外的所有block信息復制到一個txt文件，再重命名成ipynb，用jupyter notebook解析出來即可（甚至還可以直接繼續運行）；

實際可行性：我是用的第二種辦法，實測可行，簡單快捷。要注意的是一定要把最末尾的ipynb格式信息復制上。知道ipynb構造之后，覺得自己也能寫個網頁打開ipynb的程序了（大誤）

第三種思想是用Python直接讀取ipynb文件，然后小心地把重要代碼和結果還原。（核心思想：不管后綴名是什么，只要里面是json格式就可以用Python的json包load），這種方法一定要注意的一點是，要觀察好json文件里面的構造，不要全部print！不要全部print！之前怎么死的還不長記性嗎？只要一print之前內存溢出的block就全部玩兒完，就又有了一個被鎖死的ipynb文件。

理論可行性：文件本身的大小只有幾十MB，輕輕松松就能存下，內存溢出可能是因為print的內容在網頁中占用的資源成倍增加。我沒有嘗試這么做，因為隨時需要存檔備份，小心臟受不了。

看到這兒基本上問題就應該解決了，下面補充一點問題來源和教訓

前因后果：為什么會內存溢出

這是一個“雄心勃勃”的爬蟲，要爬的東西很多，所以會長時間運行。由于微博的反爬做的很好，我不確定什么時候會被屏蔽，同時需要debug嘛，所以就隔一段時間print爬到的網頁。另外為了觀察進度還用了tqdm（非常好用，墻裂推薦），是為print的另一部分內容。時間積累了很久（大概兩天多）就卡崩潰了。

經驗教訓：

1、執行正式文件的時候還是最好備份一下，這次出問題我的結果是保存在文件里面的，是code打不開了，由于是孤本所以還是有點慌的（主要是跟微博斗智斗勇那么多天不想再搞了）

2、可以試著在文件里面寫入日志，簡單的就print也沒關系，這種長時間運行的程序還是需要考慮周全一點

附一個ipynb文件源文件格式示例：

內容是hello world！

{“cells”: [{“cell_type”: “code”,“execution_count”: 1,“metadata”: {},“outputs”: [{“name”: “stdout”,“output_type”: “stream”,“text”: [“hello world!n”]}],“source”: [“print(‘hello world!’)”]},{“cell_type”: “code”,“execution_count”: null,“metadata”: {},“outputs”: [],“source”: []}],“metadata”: {“kernelspec”: {“display_name”: “Python 3”,“language”: “python”,“name”: “python3”},“language_info”: {“codemirror_mode”: {“name”: “ipython”,“version”: 3},“file_extension”: “.py”,“mimetype”: “text/x-python”,“name”: “python”,“nbconvert_exporter”: “python”,“pygments_lexer”: “ipython3”,“version”: “3.7.3”}},“nbformat”: 4,“nbformat_minor”: 2}

以上這篇jupyter notebook 使用過程中python莫名崩潰的原因及解決方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。