jupyter执行显示error解决办法

在使用jupyter的时候发现运行没有成功,且显示error的,并且终端提示并且自动退出了!!

Bad file descriptor (C:\user\lihaian\work\src\epoll.cpp:100)

解决办法:

1.打开终端执行以下命令:

pip uninstall pyzmq

2.完成之后再执行一下命令:

pip install pyzmq==19.0.2  

3.如果未安装成功, 显示consider using the ---user option or check the permissions.

这是拒绝访问,说明没权限,加一个--user

pip install pyzmq==19.0.2  --user

 4.显示Successfully installed pyzmq-19.0.2 就是安装成功了。(报红是正常的)

5.然后启动jupyter就可以运行了。

 

anaconda安装完,安装jupyterlab 或者jupyter notebook,会自动安装ipykernel, 然后自动安装了高版本的pyzmq 22.0.2

### Jupyter Notebook 内核正忙和错误解决方案 当遇到 Jupyter Notebook 的内核显示忙碌或报错的情况时,可能的原因有多种,包括内存不足、代码逻辑问题、依赖库版本冲突以及绘图工具配置不当等。以下是针对该问题的具体分析与解决办法。 #### 1. **检查代码中的死循环或长时间运行操作** 如果某些单元格中有死循环或者耗时较长的操作(如未优化的大规模计算),可能导致内核一直处于繁忙状态而无法响应其他请求。此时应仔细审查相关代码片段是否存在此类情况,并尝试通过增加断点调试来定位具体位置[^1]。 #### 2. **调整Matplotlib后端设置** 对于使用 `matplotlib` 进行可视化过程中引发的内核崩溃现象,可能是由于默认交互式环境未能正确初始化所致。可以在脚本开头加入如下语句以切换到非GUI模式下的Agg backend: ```python import matplotlib matplotlib.use('Agg') # 设置为无界面渲染方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.switch_backend('agg') ``` 此更改能够有效避免因图形窗口管理器兼容性而导致的服务中断状况发生。 #### 3. **清理缓存及重置Kernel State** 有时候旧的状态残留也可能引起异常行为,因此建议定期执行以下命令清除临时数据文件夹内的内容: ```bash rm -rf ~/.local/share/jupyter/runtime/* ``` 另外还可以利用菜单栏选项“Restart Kernel and Clear All Outputs”彻底刷新整个工作区上下文环境[^2]。 #### 4. **验证Python解释器路径一致性** 确保所选kernel对应的python执行程序确实指向预期版本号(比如pyhton3.x),可以通过打印sys.executable变量值确认实际调用链路;与此同时也要留意pip包管理系统同步更新至最新稳定版次以防潜在冲突隐患存在[^3]: ```python import sys print(sys.executable) ``` --- ### 总结说明 上述措施涵盖了从基础排查到高级定制化处理等多个层面的技术手段组合应用策略,旨在帮助开发者快速诊断并修复由不同因素触发产生的Jupyter Notebook kernel busy or error难题。
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