Jupyter消耗100个磁盘 - Python

如果你正在使用Jupyter Notebook并且在创建、运行和保存大型的数据分析和机器学习模型，你有可能在磁盘空间方面遇到问题。在一些使用大量数据的项目中，你会发现Jupyter Notebook会占用大量的磁盘空间。在这篇文章中，我们将会讨论一些处理Jupyter消耗100个磁盘的方法。

Jupyter占用磁盘空间的原因

每次执行Python代码时，Jupyter Notebook都会缓存结果，因此占用大量磁盘空间。此外，如果你运行一些复杂的模型或者使用了较大的数据集，这会占用更多的磁盘空间。所以，要想减少Jupyter占用磁盘空间的问题，需要实施一些措施。

如何清除Jupyter缓存

清除Jupyter缓存可以帮助你释放磁盘空间。方法是使用以下代码在Jupyter Notebook中运行：

!jupyter nbconvert --clear-output **/*ipynb

这条命令将清除所有Jupyter Notebook中的输出。你可以使用此命令定期清除缓存或者在开发过程中使用。

如何控制Jupyter的缓存

如果你不想完全禁用Jupyter的缓存，但是想要控制它，可以使用以下方法之一：

限制总体大小

通过设置Jupyter的缓存总大小，可以控制它占用的磁盘空间。在Jupyter Notebook中使用以下代码：

c = get_config()
c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 10000000

该代码将限制Jupyter的总体缓存大小为10MB。

限制每个Notebook的大小

在某些情况下，你可能只想为单个Notebook设置缓存限制。你可以在Notebook头部添加以下代码：

import pandas as pd

pd.options.display.max_rows = 1000
pd.options.display.max_columns = 50
pd.options.display.width = 1000
pd.set_option('display.max_colwidth', 100)

这会限制Notebook缓存的大小。

总结

在这个由大量数据驱动的世界中，磁盘空间是很宝贵的资产。Jupyter Notebook是数据科学家和机器学习工程师的重要工具，但也需要注意细节。通过清除缓存或者限制缓存，可以减少Jupyter消耗100个磁盘的问题，帮助你保持良好的开发环境。