相同环境下JupyterLab Plotly代码在PC正常，笔记本无限运行

核心排查方向与修复步骤 #

1. 渲染后端配置异常 #

Plotly在Jupyter中的渲染依赖后端组件，笔记本可能存在配置冲突：

• 强制切换渲染模式，在fig.show()前添加：

  import plotly.io as pio
  pio.renderers.default = 'iframe'  # 可选值：'notebook'/'browser'/'png'
  

• 若涉及fig.write_image，检查orca工具状态：
  运行命令行orca --version，若未安装，执行：

  conda install -c plotly plotly-orca
  

2. 硬件资源瓶颈 #

笔记本显卡/内存不足，导致地理地图渲染卡顿：

• 降低地图分辨率：将fig.update_geos中的resolution=110改为resolution=50
• 临时注释fig.write_image("TitleFigure1.png", scale=3)，测试是否是图片保存环节卡住；若正常，降低scale值到1或2

3. JupyterLab扩展版本不匹配 #

笔记本的Plotly扩展与环境版本不一致：

• 卸载并重装对应版本的扩展（替换xxx为你的Plotly版本号，如5.15.0）：

  jupyter labextension uninstall jupyterlab-plotly
  jupyter labextension install jupyterlab-plotly@xxx
  

• 重装后重启JupyterLab

4. 图形驱动问题 #

笔记本显卡驱动过时导致WebGL渲染失败：

• 更新显卡驱动（前往Intel/NVIDIA/AMD官网下载对应型号驱动）
• 禁用WebGL渲染，在代码开头添加：

  import plotly.offline
  plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)
  

5. 环境隐性差异 #

即使通过spec-file复制，仍可能存在版本不一致：

• 检查两台设备的依赖版本：

  import plotly, pandas
  print(f"Plotly版本: {plotly.__version__}")
  print(f"Pandas版本: {pandas.__version__}")
  

• 若版本不同，手动指定版本安装：

  conda install plotly=xxx pandas=xxx
  

快速定位问题的简化测试 #

逐步注释代码，定位卡住的具体环节：

1. 保留基础绘图代码，注释所有update_traces、add_trace、add_annotation、write_image，仅保留fig.show()，测试是否运行
2. 逐行恢复注释的代码，找到触发无限循环的具体语句

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Privlak