我有一个比较大的Jupyter/Notebook(RAM中约有40GB的 Pandas DF)。我正在运行随Conda一起安装的Python 3.6内核。
我正在执行约115个单元。如果我重新启动内核并运行单元，则整个笔记本将在3分钟内运行。如果我重新运行一个工作量不大的简单单元(即函数定义)，则执行将花费非常长的时间(约15分钟)。
我找不到具有Jupyer Notebook安装最佳实践的任何在线文档。我的磁盘使用率很低，可用RAM很高，CPU负载也很低。
我的交换空间似乎确实已用完，但是我不确定是什么原因引起的。
关于对性能不佳的Jupyter笔记本服务器进行故障排除的任何建议？这似乎仅与重新运行单元有关。
最佳答案
如果激活了变量检查器nbextension，则当内存中有较大的变量(例如Pandas数据帧)时，它可能会降低笔记本的速度。
另请:https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/issues/1275
如果是这种情况，请尝试在Edit -> nbextensions config中将其禁用。
关于python - 重新运行单元格时，Jupyter Notebook非常慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51025112/