如何在VSCode中保存ipynb文件的运行状态（含内存状态）

针对你需要保留Notebook运行后的内存状态、避免重复执行耗时任务的需求，这里提供几个直接可行的方法：

1. 手动序列化核心变量（最灵活可控） #

直接把内存中需要复用的变量（比如大型DataFrame、训练好的模型、计算结果）保存到本地文件，重启后快速加载。

• 基础方案：用Python内置的pickle模块

  # 保存状态
  import pickle
  # 把需要保留的变量打包成列表或字典
  save_data = {"user_df": user_df, "trained_model": model, "calculated_stats": stats}
  with open("notebook_state.pkl", "wb") as f:
      pickle.dump(save_data, f)
  
  # 重启后加载状态
  with open("notebook_state.pkl", "rb") as f:
      loaded_data = pickle.load(f)
  user_df = loaded_data["user_df"]
  model = loaded_data["trained_model"]
  stats = loaded_data["calculated_stats"]
  

• 进阶兼容：如果pickle无法处理自定义类、复杂第三方对象（比如某些机器学习模型），改用dill库，它支持更多Python对象的序列化：

  pip install dill
  

  用法和pickle几乎一致，替换成import dill即可。

2. 用IPython魔法命令快速保存变量 #

IPython内置的%store魔法命令可以跨会话保存变量，无需手动管理文件：

• 保存变量：

  %store user_df trained_model stats
  

• 重启Notebook后加载：

  %store -r user_df trained_model stats
  

  这个方法适合快速保存零散变量，但注意它只保存变量值，自定义函数或导入的模块需要重新定义/导入。

3. 用VSCode插件一键保存会话 #

VSCode生态里有专门的插件可以直接保存整个Jupyter内核的会话状态，包括所有变量、执行上下文：

• 安装Jupyter Session Saver插件，在Notebook的Jupyter面板里找到「Save Session」选项，将当前内核状态保存为一个会话文件；
• 下次打开Notebook时，在面板里选择「Load Session」，直接恢复到之前的运行状态，无需重新执行代码。

4. 启用Jupyter内核Checkpoint功能 #

VSCode支持Jupyter内核的Checkpoint保存，能恢复整个内核的运行上下文：

• 打开VSCode设置（快捷键Ctrl+,），搜索并开启jupyter.enableKernelManagement；
• 在Notebook的内核选择菜单里，找到「Save Kernel Checkpoint」，保存当前内核状态；
• 重启VSCode后，在相同菜单选择「Restore Kernel Checkpoint」，即可恢复之前的内存状态。

注意事项 #

• 序列化文件可能占用大量磁盘空间，尤其是包含大型数据集时，定期清理无用的状态文件；
• pickle/dill生成的文件和Python版本、依赖库版本强绑定，换环境前最好确认版本一致；
• 如果变量包含敏感数据，不要随意分享状态文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ianau Andrei