Ich denke, es ist ein großartiges Tool, um Python zu verwenden und nicht, weil es so einfach zu bedienen ist Wenn Sie das Visualisierungsergebnis so speichern, wie es sich im Skript befindet, oder es auf der Workstation starten, kann von außen darauf zugegriffen werden, und es ist sehr nützlich für die Recherche. Ich war jedoch ein wenig mit dem Jupyter-Notizbuch festgefahren.
Es ist Multiprocessing. Wenn Sie es normal verwenden, gibt es überhaupt kein Problem, aber wenn Sie gelegentlich einen Fehler auslösen und anhalten, wird der Vorgang erst beendet, wenn Sie das Notebook neu starten ... Ich fand es schließlich heraus, nachdem ich nach einem Grund gesucht hatte.
Es ist nicht ungewöhnlich, ein Skript zu einem gewissen Grad zu schreiben und dann nach der Ausführung von "% run hogehoge.py" verschiedene Verarbeitungen durchzuführen. Es scheint eine Einschränkung zu geben, dass das Parallelisierungsziel die Funktion sein muss, die vom ersten "% run hogehoge.py" aufgerufen werden kann, oder die direkt in jupyter geschriebene Funktion. Mit anderen Worten, wenn "% run hogehoge.py" gefolgt von "% run fugafuga.py", aber die Funktion von "fugafuga.py" nicht von "hoghoge.py" aufgerufen werden kann, wird parallelisiert. Es scheint, dass ich einen AttributeError bekomme (main wird wütend, wenn ich wütend werde, und friert ein). Es gibt kein Problem für Leute, die alles mit Jupyters Skript machen, aber wenn es um ein großes Projekt geht, müssen Sie vorsichtig sein, wenn Sie verschiedene Skripte anstelle von Testcode ausprobieren. (Können Sie diese Erklärung vermitteln ...)