jupyter notebook 使用过程中python莫名崩溃的原因及解决方式
最近在使用 Python notebook时老是出现python崩溃的现象，如下图，诱发的原因是“KERNELBASE.dll”，异常代码报“40000015”。
折腾半天，发现我启动notebook时是用自定义startup.bat方式方式启动的，bat文件的内容为
start C:\Anaconda3\python.exe "C:/Anaconda3/Scripts/jupyter-notebook-script.py"
平时双击这个bat文件就行了，如果报这个莫名的错误，是因为权限不对，需要用管理员方式运行，如图，问题解决！
补充知识：jupyter notebook占用内存空间过大打不开的解决办法（包括但不限于爬虫造成的）
jupyter notebook由于超过内存限制而“锁死”的解决
这两天用爬虫爬数据的时候由于print了大量的爬取内容，让notebook内存溢出停止运行，连带着localhost:8888也崩溃了。Google Chrome的处理机制应该是杀掉内存溢出的页面，所以localhost:8888刷新一下就恢复了。
但是！我的code找不回来了！不知道是什么机制，在文件里看到的大小只有不到45MB，但是一旦从localhost:8888里面打开，（用任务管理器看的）Chrome占用的内存就远远超过这个数字，一直飙升到3GB的时候再次弹出来内存不足的提示，同时页面被杀掉。用pycharm尝试更是失败，比Chrome还吃内存。
在经历了各种尝试，上网搜了也没有发现相关情况之后，自己偶然发现了解决办法：
如何打开源文件：
在ipynb文件的地方选择打开方式，用Chrome浏览器打开，页面的观感类似于网页源码，内容是json格式的。
我能想到的几种解决办法：
第一种是笨办法（核心思想：只要能够打开源文件就可以把需要的东西复制下来），把重要的代码复制出来，比如到txt文件里面，再把格式用的一些字符去掉，如果代码量不是很多可以这样做；
这是一定能成功的办法，就是麻烦了一些，就不多说了。
第二种是重新构造一个json文件（核心思想：既然我已经知道ipynb本质是json就可以仿造构建一个可以打开的ipynb），导致问题的只是一个block，所以把有问题的block之外的所有block信息复制到一个txt文件，再重命名成ipynb，用jupyter notebook解析出来即可（甚至还可以直接继续运行）；
实际可行性：我是用的第二种办法，实测可行，简单快捷。要注意的是一定要把最末尾的ipynb格式信息复制上。知道ipynb构造之后，觉得自己也能写个网页打开ipynb的程序了（大误）
第三种思想是用Python直接读取ipynb文件，然后小心地把重要代码和结果还原。（核心思想：不管后缀名是什么，只要里面是json格式就可以用Python的json包load），这种方法一定要注意的一点是，要观察好json文件里面的构造，不要全部print！不要全部print！之前怎么死的还不长记性吗？只要一print之前内存溢出的block就全部玩儿完，就又有了一个被锁死的ipynb文件。
理论可行性：文件本身的大小只有几十MB，轻轻松松就能存下，内存溢出可能是因为print的内容在网页中占用的资源成倍增加。我没有尝试这么做，因为随时需要存档备份，小心脏受不了。
看到这儿基本上问题就应该解决了，下面补充一点问题来源和教训
前因后果：为什么会内存溢出
这是一个“雄心勃勃”的爬虫，要爬的东西很多，所以会长时间运行。由于微博的反爬做的很好，我不确定什么时候会被屏蔽，同时需要debug嘛，所以就隔一段时间print爬到的网页。另外为了观察进度还用了tqdm（非常好用，墙裂推荐），是为print的另一部分内容。时间积累了很久（大概两天多）就卡崩溃了。
经验教训：
1、执行正式文件的时候还是最好备份一下，这次出问题我的结果是保存在文件里面的，是code打不开了，由于是孤本所以还是有点慌的（主要是跟微博斗智斗勇那么多天不想再搞了）
2、可以试着在文件里面写入日志，简单的就print也没关系，这种长时间运行的程序还是需要考虑周全一点
附一个ipynb文件源文件格式示例：
内容是hello world！
{
“cells”: [
{
“cell_type”: “code”,
“execution_count”: 1,
“metadata”: {},
“outputs”: [
{
“name”: “stdout”,
“output_type”: “stream”,
“text”: [
“hello world!\n”
]
}
],
“source”: [
“print(‘hello world!')”
]
},
{
“cell_type”: “code”,
“execution_count”: null,
“metadata”: {},
“outputs”: [],
“source”: []
}
],
“metadata”: {
“kernelspec”: {
“display_name”: “Python 3”,
“language”: “python”,
“name”: “python3”
},
“language_info”: {
“codemirror_mode”: {
“name”: “ipython”,
“version”: 3
},
“file_extension”: “.py”,
“mimetype”: “text/x-python”,
“name”: “python”,
“nbconvert_exporter”: “python”,
“pygments_lexer”: “ipython3”,
“version”: “3.7.3”
}
},
“nbformat”: 4,
“nbformat_minor”: 2
}
以上这篇jupyter notebook 使用过程中python莫名崩溃的原因及解决方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。
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