在本文中，我们将介绍Python Jupyter notebook不受信任的问题，并探讨可能的解决方法。Python Jupyter notebook是数据分析和机器学习领域中常用的工具，但有时候我们可能会遇到一些问题。

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当我们在使用Python Jupyter notebook时，有时候会出现一个警告提示，指出该notebook中包含不受信任的内容。这通常是因为notebook中包含了外部的Python代码或者来自不可靠源的代码。这个警告是为了确保我们不会运行可能有安全风险的代码。

这个问题的出现可能是由于我们自己导入了一些不受信任的库或者使用了不受信任的代码。另外，当我们从其他人共享的notebook中运行代码时，也可能出现这个问题。

解决Python Jupyter notebook不受信任的问题有几种方法。下面将介绍其中的两种常用方法。

第一种方法是通过更改Jupyter notebook的配置文件来解决不受信任的问题。我们可以按照以下步骤进行操作：

编辑配置文件，在文件末尾添加以下代码：

通过这种方法，我们可以向Jupyter notebook告知我们信任来自外部的内容，并禁用对跨站请求伪造（XSRF）的检查。但是需要注意的是，这样做可能会带来安全风险，因此需要在信任外部内容的同时，确保代码的安全性。

第二种方法是使用Jupyter lab而不是Jupyter notebook。Jupyter lab是Jupyter notebook的升级版，提供了更多功能和扩展性。在Jupyter lab中，不会出现不受信任的问题，因为Jupyter lab默认信任所有内容。

我们可以按照以下步骤来使用Jupyter lab：

启动Jupyter lab。可以通过命令jupyter lab在命令行中启动Jupyter lab。

使用Jupyter lab可以方便地避免Python Jupyter notebook不受信任的问题，同时也可以享受到更多功能和扩展性。

本文介绍了Python Jupyter notebook不受信任的问题，并提供了两种解决方法。通过更改Jupyter notebook配置或者使用Jupyter lab，我们可以解决不受信任的问题，并继续安全地使用Python Jupyter notebook进行数据分析和机器学习等工作。在使用的过程中，我们应该保持警惕，确保导入的外部代码的安全性。