我有一个相对较大的 Jupyter/Notebook(RAM 中大约有 40GB 的 Pandas DF)。我正在运行安装了 Conda 的 Python 3.6 内核。
我正在执行大约 115 个单元格。如果我重新启动内核并运行单元，我的整个笔记本将在大约 3 分钟内运行。如果我重新运行一个没有做太多工作的简单单元(即函数定义)，执行时间会非常长(约 15 分钟)。
我找不到任何包含 Jupyer notebook 安装最佳实践的在线文档。我的磁盘使用率很低，可用 RAM 很高，CPU 负载很低。
我的交换空间似乎已用尽，但我不确定是什么原因造成的。
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？这似乎只与重新运行单元有关。
最佳答案
如果变量检查器 nbextension 被激活，当内存中有大变量(例如 Pandas 数据帧)时，它可能会降低笔记本的速度。
参见:https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/issues/1275
如果是这种情况，请尝试在 Edit -> nbextensions config 中禁用它。
关于python - 重新运行单元格时，Jupyter notebook 速度极慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51025112/