如何中断Jupyter Notebook运行中的循环且不丢失已获得的数据

• 第一步：中断当前运行的代码
  点击Jupyter Notebook界面顶部工具栏的方形「停止」按钮，或点击顶部菜单栏「Kernel」>「Interrupt Kernel」即可。
  *注意：中断后绝对不要点击重启Kernel、不要关闭当前Jupyter页面、不要刷新页面，否则内存中的data变量会直接丢失。
• 第二步：验证data变量有效性
  新建一个代码单元，输入以下代码运行：

  print(len(data))
  

  只要输出的数字大于0，就说明已经循环处理生成的数据全部完好保存在内存中。
• 第三步：永久保存data数据
  推荐优先使用Python原生pickle格式存储，能完整保留列表内的所有数据结构，不需要额外适配格式：

  import pickle
  # 数据会保存在当前notebook所在的文件夹中
  with open('已处理数据完整备份.pkl', 'wb') as f:
      pickle.dump(data, f)
  

  如果你需要可直接打开查看的表格格式，且data内的数据为结构化内容，可以用以下代码存为CSV：

  import pandas as pd
  pd.DataFrame(data).to_csv('已处理数据表格备份.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
  

  后续需要读取备份的pickle数据时，用以下代码即可：

  import pickle
  with open('已处理数据完整备份.pkl', 'rb') as f:
      data = pickle.load(f)
  

• 第四步（可选）：从断点继续运行未完成的循环
  不需要从头重跑，跳过已经处理过的文件即可继续运行：

  # 已经处理完成的文件数量
  processed_num = len(data)
  # 从下一个未处理的文件开始继续循环
  for file_origin in onlyfiles[processed_num:]:
      path_to_text = mypath + '/' + file_origin
      data.append(tratamiento_datos(path_to_text))
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Claudia C