Jupyter实验室和jupyter nbconvert从CLI出现的内存问题，但不在Python交互式内部

Question

我有一个.ipynb文件，用于查询MSSQL数据库。这些查询执行三个SQL语句，分别被读入大小为pandas Mb的三个[56.68, 1870.47, 177.53]数据帧中。所有数据都是通过单个*.py文件读取的。我的机器正在运行Win10，并且具有32Gb的可用RAM。

当我使用VSCode和Python交互式进行开发时，可以毫无问题地导入我的模块。查询数据库和传输数据确实需要花费> 5分钟的时间（取决于连接）。读完所有三个数据集后，VSCode消耗约6000Mb的RAM。这可以。我也可以从保存.ipynb语句的import...文件的VSCode中运行单元格，而不会出现问题，除了查询/接收数据所需的时间。

但是，如果我通过Jupyter Lab gui运行*.ipynb文件中的所有单元格，则会收到“内存错误：

当我更新jupyter_notebook_config.py文件到包含行c.NotebookApp.max_buffer_size = 250000000000时，我得到了相同的“内存错误”，将我认为是Jupyter的内存分配从〜.5Mb更改为25Gb。

类似地，当我尝试使用jupyter nbconvert --execute --ExecutePreprocessor.timeout=-1 [ipynb]（首选的工作流程）从CLI转换文件时，我得到了另一个格式异常的“ MemoryError”，经过仔细检查，它看起来与错误相同从Jupyter Lab gui获取：

这是怎么回事？为什么我可以毫无问题地通过Python Interactive读取数据文件，但是当我尝试通过Jupyter GUI读取数据文件或通过nbconvert执行它们时却失败了？我希望在Python终端或Python Interactive中运行的事物与Jupyter或通过nbconvert相同。显然我弄错了。