Question

我认为此问题已在此处解决：Python spyder debug freezes with circular importing

但是我没有找到解决方案。

首次在Python中使用调试器。我正在使用IDLE。否则程序可以正常运行，但是当通过调试器运行时，它冻结了，我必须终止该程序。我发现问题是我导入了自己创建的脚本，这些脚本主要用作数据库。所以就是这样。

from ownScript import array

其中array只是列表列表，例如CSV文件。我发现这是在本地使用数据的非常简单的方法，即使我将来肯定会实现其他方法。

如果我使用“ over”，它会冻结，但是如果我“逐步”执行错误操作，我会得到此提示：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/Adrian/Documents/testModuleCaller.py", line 5, in <module>
    import testModule
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 980, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 148, in __enter__
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 174, in _get_module_lock
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 59, in __init__
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 59, in __init__
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/bdb.py", line 88, in trace_dispatch
    return self.dispatch_line(frame)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/bdb.py", line 112, in dispatch_line
    self.user_line(frame)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/idlelib/debugger.py", line 24, in user_line
    self.gui.interaction(message, frame)
AttributeError: '_ModuleLock' object has no attribute 'name'

我知道调用脚本和导入模块是不同的事情。我检查了其他模块，例如re和sys，并尝试复制一些代码以避免该错误，但未成功。我还检查了importlib / _bootstrap.py，但不了解该如何处理_ModuleLock。

如我所见，我要么修改我的“模块”以执行与其他模块相同的工作，要么找到另一种在程序中处理数据的方法，或者使用其他解释器。

编辑：因此，我进行了一些测试：通过缩短数据库（我要导入的列表），一切正常。因此，我使用原始大小进行了测试，它不会冻结，但是会花费很多时间，因此变得不切实际。就像您尝试打印很长的列表时一样，“ IDLE”会减慢很多速度。

总结：

调试器不会冻结，但是在导入长数据集时非常慢
我发布的错误实际上也来自其他任何模块，例如“ datetime”

有提高速度的解决方案吗？

Answer 1

回溯类似于 https://bugs.python.org/issue33065 中的回溯。我相信两者都是由于 idlelib 中的一行代码中的一个错误没有出现在回溯中。我刚刚应用了一个修复程序，该修复程序将在 3.8、3.9 和 3.10 的下一个版本中出现。在 https://stackoverflow.com/a/61891185/722804 中修复当前版本的方法。如果问题仍然存在，我想了解更多详情。

Answer 2

我发现问题是我导入的模块的大小

解决方案非常简单：不要将python模块用作数据库-至少不要在庞大的数据集上使用。

巨大的数据集将永远是PITA来处理的（是的，它们需要很长的时间来加载/传输，是的，它们很容易就吃光了您的所有内存），但这是我们拥有适当的数据库系统的原因（无论是否具有关系）-关系数据库不仅用于存储，而且还设计用于数据处理，并且通常进行了优化。

此外，如果您必须处理庞大的数据集，请准备好重新考虑一些代码，以便它可以使用惰性评估（生成器/惰性迭代器），并行化（多处理，映射/归约，...），在其中进行备忘录化很有道理，等等。

Python中的调试器冻结了自己的内置模块

2 个答案: