如何腌制或存储Jupyter（IPython）笔记本会话以备日后使用

Question

假设我在Jupyter/Ipython笔记本上做了一个更大的数据分析，完成了大量耗时的计算。然后，出于某种原因，我不得不关闭jupyter本地服务器I，但我想稍后再进行分析，而不必再次进行所有耗时的计算。

我会

技术上可能吗？是否有我忽略的内置功能？

编辑：根据这个答案，有一个%storemagic，应该是“轻量级pickle”。但是，您必须手动存储变量，如下所示：

#在ipython/nb会话中
foo=“一个伪字符串”
%store foo
关闭seion，重新启动内核
%store-r foo\r刷新
打印（foo）#“一个伪字符串”

这与我想要的非常接近，但是必须手动操作，并且无法区分不同的会话，这使得它不太有用。




Answer 1

这个问题涉及：如何在IPython笔记本中缓存？

为了保存单个单元格的结果，缓存魔法派上了用场。

%%cache longcalc.pkl var1 var2 var3
var1 = longcalculation()
....

重新运行笔记本时，将从缓存中加载此单元格的内容。

这并不能完全回答您的问题，但当所有冗长计算的结果都能快速恢复时，这可能就足够了。对我来说，再加上点击笔记本顶部的全速运行按钮，这是一个可行的解决方案。

缓存魔法还不能保存整个笔记本的状态。据我所知，目前还没有其他系统可以恢复“笔记本”。这需要保存python内核的所有历史记录。加载笔记本并连接到内核后，应加载此信息。

Answer 2

（我宁愿发表评论，也不愿把这作为一个实际的答案，但我需要更多的声誉来发表评论。）

您可以系统地存储大多数数据，如变量。我通常做的是将所有数据帧、数组等存储在pandas中。HDFStore。在笔记本的开头，声明

backup = pd.HDFStore('backup.h5')

然后在产生新变量时存储它们

backup['var1'] = var1

最后，也许是个好主意

backup.close()

在关闭服务器之前。下次要继续使用笔记本时：

backup = pd.HDFStore('backup.h5')
var1 = backup['var1']

说实话，我更喜欢ipython笔记本的内置功能。你不能用这种方式保存所有的东西（例如对象、连接），而且用这么多的样板代码很难让笔记本有条理。

Answer 3

我认为迪尔很好地回答了你的问题。

pip install dill

保存笔记本会话：

import dill
dill.dump_session('notebook_env.db')

还原笔记本会话：

import dill
dill.load_session('notebook_env.db')

来源