Python

Truco Jupyter: Ignorar errores en las celdas de Jupyter Notebook

En un notebook de Jupyter cuando se están ejecutando las celdas en modo y una de estas contiene un error el proceso de ejecución se para. Ignorando el resto de las celdas a partir de aquella en la que produjo el error. Generalmente este es el comportamiento que esperaríamos. Si una celda tiene un error, posiblemente el resto tampoco puedan funcionar. Pero qué pasaría si justamente lo que se desea es enseñar ese error. En este caso se pueden ignorar los errores en las celdas de Jupyter mediante el uso del uso del tag raises-exception.

Agregar tags en las celdas de Jupyter

Es posible que algunos lectores no conozcan que se pueden incluir tags en las celdas de Jupyter para modificar el comportamiento. Para lo que se tiene que ir a menú View y dentro del submenú Cell Toolbar seleccionar la opción Tags. Al hacer esto en cada una de las celdas del notebook aparecerá una opción para incluir tags.

Activando los tags en un Notebook

Ignorar errores en las celdas de Jupyter

Ahora que sabemos cómo agregar un tag a una celda de un Notebook se puede ver como funciona el tag raises-exception. Si se ejecuta una celda con errores, puede verse que una vez se alcanza esta el código deja de ejecutarse. Por ejemplo, si se usa una variable o función que no ha sido definida.

La celda con un error para la ejecución del código en el Notebook

Por otro lado, si a esta celda se le agrega el tag raises-exception, vermos que, a pesar del error, el código continúa ejecutándose sin problema.

Con la etiqueta el notebook puede continuar funcionando a partir de la celda con error.

Conclusiones

Si por algún motivo necesitamos ignorar errores en las celdas de Jupyter Notebook se puede utilizar la etiqueta raises-exception para esto. Algo que puede ser de utilidad en algunas situaciones, como en los casos en los que deseamos enseñar cómo se produce un error en el código.

Imagen de Theodor Moise en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

Daniel Rodríguez

Share
Published by
Daniel Rodríguez
Tags: JupyterTruco

Recent Posts

Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas

"Tu contraseña debe tener al menos 8 caracteres, una mayúscula, un número y un símbolo…

2 días ago

Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring

Cuando un analista de riesgo presenta un nuevo scorecard ante el comité de dirección, la…

4 días ago

Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar

Si revisáis código o documentación de otros programadores, tarde o temprano os toparéis con dos…

1 semana ago

BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas

Los dos artículos anteriores cubrieron el CLV clásico —una fórmula útil pero que trata a…

2 semanas ago

Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)

Hay un momento muy concreto en la vida de casi todo análisis: el código que…

2 semanas ago

Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción

Has construido un nuevo modelo de credit scoring. Las métricas de validación son mejores que…

3 semanas ago

This website uses cookies.