コードを何も変更せずに正常に実行し、再度実行しました。現在では、エラーさえも返さないようになりました。 「In [*]」に留まっています。
コマンドpip3 install jupyter
でjupyterをインストールしましたが、同じ問題があります。代わりにコマンドpip3 install jupyter ipython
を使用したとき、問題は修正されました。
これは、Jupyterがまだカーネルを実行していることを意味します。カーネル内で無限ループを実行している可能性があり、それが実行を完了できない理由です。
上部の停止ボタンを押して、カーネルを手動で停止してみてください。それでもうまくいかない場合は、中断して「カーネル」メニューに移動して再起動します。これで切断されます。
それ以外の場合は、ノートブックを閉じて再度開くことをお勧めします。問題はコードにもある可能性があります。
私がしたことは、ノートブックを終了することでした、そして私は最初からやり直しました。それが適切な解決策です。カーネルの再起動は本当に助けにはなりませんでした。しかし、やめたので、やめて終了してみてください
pip install ipykernel --upgrade
拡張機能によって問題が発生することもあります。 Microsoft Edgeでダークモード拡張機能(ナイトアイ)を使用していました。そのため、カーネルはビジーでした。アンインストールしたとき。正常に動作しています。
Jupyter、notebook、ipythonをアンインストールし、jupyterlabをインストールしました。現在は動作しています(ほんの数個のライブラリがインストールされ、Python 3.6.8。
破棄するもの:ライブラリを使用してPython 3.7を完全にアンインストールして3.6に戻すと、修正されませんが、改善されますが、現在は断続的に動作します(ただし、ますます悪くなるので、私は上記を行いました)。
ブラウザに広告ブロックがインストールされている場合は、スイッチをオフにして、カーネルを停止してから再起動してください。これでコードが実行されます
私も同じ問題を抱えていました。小さな星印は、カーネルがまだ機能していることを意味します。そのため、プログラムは無限のwhileループに閉じ込められます。だから、コードを書き直すだけです
カーネルの状態に基づきます(右上の「Python 3」の横にあります)。まだ忙しいようです。無限ループに閉じ込められているか、閉じていないものを実行/表示した可能性があります。
通常、特定のセルを停止して再起動すると、この問題が修正されます。
私の経験から、それは通常、以前のセルの1つがカーネルをビジー状態に維持していることを意味します。目的のセルでrunを押して[*]
が表示されたら、そこから[*]
をアドバタイズしている前のセルまでスクロールしてみてください。次にkernel
-> interrupt
に移動し、最後にセルを再度実行してください。
私は今同じ問題を抱えていました:
によってそれを解決しました:
pythonが実行されているローカルWebリンクをリロードするだけです
http://localhost:8888/notebooks/sec%201/Untitled.ipynb
私の答えが誰かを助けることを願って
pip installプロンプト-toolkit〜2.0.9 pip install --upgrade ipython conda update jupyter_core jupyter_client
同じ問題がありました。 jupyterノートブックを実行するには、ipythonが実行されている必要があることがわかりました。以下をせよ:
ipython
と入力します。これによりipythonが起動します。これは動作するはずです。それは私のために働いた。乾杯!
*は、カーネルが他のプログラムを実行しているときに表示されます。何らかの無限ループでスタックしている可能性があります。上部の停止ボタンを押してカーネルを停止すると、問題が解決する場合があります...
これは、ループが終了するまでループを実行すると、カーネルがビジー状態になり、IN [*]
が表示されるためです。カーネルはビジーであり、そのセルを完全に実行し、別のセルに切り替えて実行するだけの場合、対応するセルはビジーになり、そのセルについて再びIN[*]
が表示されます。その場合、jupyter Notebookを再起動するだけでよく、すべて問題ありません。
ただし、この時点でループが終了することを確認してください。そうしないと、このエラーが再び発生します。
これは、実行しようとしていた不正なコード行です。
それが役立つことを願っています。
私は同じ問題を抱えていて、上記の解決策のどれもうまくいきませんでした。
Condaパッケージを更新するまで:
conda update conda
conda update anaconda
そして...出来上がり!それはすべて機能します!