(Python)Jupyter Notebook无法运行代码,且提示error和自动保存失败时如何操作?无法链接内核?

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一、报错情形

1、运行代码时跳转下一行,无法执行代码。

2、在修改文件名是提示失败,出现“error”字样。

二、深层原因

三、解决方案

四.建议使用原环境


Anaconda的Jupyter Notebook作为优秀的网页编辑器,非常适用于编写Python程序,但往往可能因安装版本不兼容等原因而无法正常使用,为此我整理了以下方法,以解决该问题。

一、报错情形

1、运行代码时跳转下一行,无法执行代码。

 

2、在修改文件名是提示失败,出现“error”字样。

二、深层原因

pyzmq版本太高,与Jupyter Notebook不相兼容

三、解决方案

  1. 打开 Anaconda Prompt,输入以下代码,删除原有的pyzmq
	pip uninstall pyzmq

2.输入以下代码,安装低版本pyzmq

	pip install pyzmq==19.0.2

如果 装完后会跳出红字 error:pip’s dependency… 的提示,则需要pyqt5和pyqtengine并不大于5.13版本。如下图:

在这里插入图片描述

 3.依次继续输入以下两组代码

	pip install --user PyQt5==5.12.3
	pip install --user pyqtwebengine==5.12.1

完毕后重新启动Jupyter Notebook,即可成功!(如下图)

四.建议使用原环境

 

我就是使用python3的原环境就解决了的内核链接不上的问题 

 

### Jupyter Notebook 内核启动失败的原因分析 Jupyter Notebook内核启动失败可能由多个因素引起,以下是常见的原因及其解决方案: #### 1. **内存不足** 如果您的计算机资源有限,尤其是在运行大型数据集或复杂模型,可能会导致内核因内存耗尽而崩溃。可以通过以下方法缓解此问题: - 减少程序中的计算量。 - 增加系统的可用内存(例如关闭不必要的应用程序)。 这种情况下通常会出现 `MemoryError` 或类似的提示[^1]。 #### 2. **代码逻辑错误** 某些未捕获的异常可能导致内核崩溃。建议逐步调试代码以定位潜在问题。可以尝试在终端中手动执行引发问题的代码片段来验证其行为。 #### 3. **Python 环境配置不一致** 有安装的不同 Python 版本之间可能存在冲突,尤其是通过 Conda 创建虚拟环境。确保当前使用的 Jupyter Notebook 配置指向正确的 Python 环境是非常重要的。具体操作包括: - 使用命令重新关联内核到指定环境中: ```bash python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)" ``` - 如果发现 nb_conda Python 版本存在差异,则需调整兼容性设置[^2]。 #### 4. **依赖库缺失或损坏** 缺少必要的包或者已有的包被破坏也可能造成内核无法正常工作。推荐的做法是更新所有相关组件至最新稳定版: ```bash conda update jupyter notebook ipython ``` 对于更严重的情况,考虑完全卸载后再重新安装 Jupyter 及其扩展插件: ```bash conda remove jupyter notebook conda clean --all conda install jupyter notebook ``` #### 5. **服务器端权限受限** 如果您是在 Docker 容器或其他隔离环境下使用 JupyterHub 并遭遇诸如 “Internal Server Error” 或者 “Notebook is read-only” 这样的警告信息,那很可能是由于文件系统访问控制不当所致[^3]。确认宿主机共享目录具有适当读写许可权即可解决问题。 --- ### 提供一段示范脚本来测试基本功能是否完好无损 下面给出了一段简单的 Python 测试代码用于检验基础运算能力是否存在障碍: ```python import sys print(f"Running on Python {sys.version}") try: result = 1 / 0 except Exception as e: print(e) finally: print("Kernel test completed.") ``` ---
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