如何在以後使用Jupyter（IPython）筆記本電腦會話

Question

假設我正在Jupyter/Ipython筆記本計算機上進行大量數據分析，並且耗費大量時間進行計算。然後，出於某種原因，我必須關閉Jupyter本地服務器I，但我希望稍後再回到分析中，而不必再次耗費所有耗時的計算。

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我會像 愛 做的是pickle或存儲整個Jupyter會話（所有大熊貓dataframes，np.arrays，變量，...），所以我可以放心地關閉服務器，知道我可以返回與我之前的會話完全相同的狀態。

它在技術上甚至可能嗎？有沒有我忽略的內置功能？

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編輯：基於this答案有一個%storemagic這應該是 「輕量級泡菜」。然而，你必須手動存儲變量，像這樣：

#inside a ipython/nb session
foo = "A dummy string"
%store foo
關閉SEESION，重新啓動內核
%store -r foo＃r代表刷新
print(foo) # "A dummy string"

這是相當接近我想要什麼，但必須手動完成並且無法區分不同的會話它不太有用。

Answer 1

（我不是提供這個作爲一個實際的答案，而評，但我需要更多的聲譽發表評論。）

您可以存儲數據最喜歡的變量以系統的方式。我通常做的是將所有的數據框，數組等存儲在pandas.HDFStore中。在筆記本的開始，申報

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

，然後再存儲新的變量，你產生這些

backup['var1'] = var1 

最後，可能是一個好主意，做

backup.close() 

前關閉服務器。下一次你想繼續筆記本：

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

事實告訴我，我更喜歡ipython筆記本內置功能。您無法以這種方式保存所有內容（例如對象，連接），並且很難將筆記本組織成具有這麼多樣板代碼。

Answer 2

這個問題是涉及到：How to cache in IPython Notebook?

要保存單個細胞的效果，caching magic就派上用場了。

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

當重新運行筆記本，該單元的內容被從所述高速緩存加載。

這不是完全回答你的問題，但它可能足以當所有冗長的計算結果快速恢復。將筆記本頂部的全部運行按鈕組合起來，這對我來說是一個可行的解決方案。

緩存魔法無法保存整個筆記本的狀態yet。據我所知，目前還沒有其他系統可以恢復「筆記本」。這將需要保存python內核的所有歷史記錄。加載筆記本並連接到內核後，應該加載此信息。