这种情况确实挺闹心的，我之前帮不少开发者排查过类似问题，下面是几个最可能的原因，你可以逐一排查：

• 内核异常挂起：Jupyter依赖的ipykernel内核可能因为之前的运行残留、隐性bug或者资源冲突卡住了。哪怕是print("hello")这种简单代码，只要内核已经处于无响应状态，Notebook就会一直显示“运行中”——本质上是内核没能力处理你的代码，Notebook还在傻等结果。这种情况有时候不是新代码的问题，是之前的运行把内核搞崩了。

• 环境依赖版本冲突：Anaconda环境里的核心包（比如ipykernel、jupyter_client、tornado）如果版本不兼容，会导致内核和Notebook之间的通信中断。比如你最近更新过Anaconda或者安装了新包，很容易触发这种冲突，表现就是代码看似一直在跑，实则内核根本没法正常返回结果。

• 系统资源被耗尽：如果你的电脑CPU、内存或者磁盘IO被其他程序占满了，Jupyter内核根本拿不到足够的资源执行代码。比如后台挂着大型建模软件、视频渲染工具，或者内存已经快耗尽，哪怕是打印一句话的操作也没法及时完成，自然就会显示无限运行。

• Notebook配置文件出错：如果你手动修改过jupyter_notebook_config.py配置文件，不小心加了错误的参数（比如自定义内核启动命令、异常的超时设置），可能会导致内核启动后陷入死循环或者无法和Notebook通信，看起来就像代码一直在运行。

• 安全软件拦截通信：有些杀毒软件或者系统防火墙会误把Jupyter内核和Notebook之间的本地通信当成风险操作，直接拦截了。这时候内核其实已经执行完代码了，但结果传不到Notebook里，就会一直显示“运行中”。

• Anaconda环境损坏：如果你的Anaconda环境本身损坏了（比如关键文件丢失、被篡改），内核启动就会出现异常。这种情况下，哪怕是最简单的代码也没法正常执行，只能通过重装环境或者修复Anaconda来解决。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rakamakafo