jupyter notebook怎么看运行状态
时间: 2025-06-13 12:36:16 浏览: 31
### 如何在 Jupyter Notebook 中查看运行状态或任务进度
为了更好地监控 Jupyter Notebook 的运行状态以及任务进度,可以采用多种方式实现这一目标。以下是几种常见且有效的方法:
#### 方法一:通过 `tqdm` 库实时显示进度条
`tqdm` 是一个非常流行的 Python 进度条库,能够帮助开发者直观地展示循环操作的完成情况。可以通过以下方式进行安装并使用[^4]。
```bash
pip install tqdm
```
或者直接在 Jupyter Notebook 单元格中执行以下命令:
```python
!pip install tqdm
```
之后,在代码中引入该库来创建进度条实例:
```python
from tqdm import tqdm_notebook as tqdm
for i in tqdm(range(100)):
pass # 替代实际的任务逻辑
```
这样就可以在笔记本界面看到动态更新的进度条了。
#### 方法二:启用扩展插件以记录每段代码耗时
如果希望了解各个代码单元的具体执行时间,则可借助第三方工具——`execute_time` 扩展功能。此方法需先满足一定条件才能正常工作[^5]。
第一步是确保已成功安装必要依赖项:
```bash
pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
```
接着激活对应的功能模块:
```bash
jupyter nbextension enable execute_time/ExecuteTime
```
一旦配置完毕,每次运行任意一段脚本后都会自动附加其耗费秒数至顶部区域。
#### 方法三:利用专用工具监视 Spark 作业进展
对于涉及大数据处理框架如 Apache Spark 场景下的应用而言,还可以考虑部署专门设计用于此类场合的产品解决方案。例如,“SparkMonitor” 就是一款允许用户从 Jupyter Notebook 内部便捷跟踪集群活动状况的小型组件集合体[^2]。
访问官方仓库获取更多详情信息:
https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/sparkmonitor
#### 方法四:管理长时间运行的任务
当遇到某些特定情形下存在卡顿现象无法停止的现象时,可能是因为后台仍有未释放资源占用所致[^3]。此时除了尝试重启整个服务外,也可以学习如何定位具体哪个进程引起阻塞并通过适当手段终止它[^1]。
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