pycharm 调试器在“正在收集数据...”时超时

svgewumm 于 2023-02-08 发布在 PyCharm

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我正在Windows 10上使用PyCharm（PyCharm Community Edition 2016.2.2 ; Build #PC-162.1812.1, built on August 16, 2016 ; JRE: 1.8.0_76-release-b216 x86 ; JVM: OpenJDK Server VM by JetBrains s.r.o）调试Python（3.5）程序。

- 问题：在某些断点停止时，调试器窗口停留在"收集数据"，最终超时。**（带有 * 无法显示帧变量 *）

要显示的数据既不特殊，也不特别大，它在某种程度上可用于PyCharm，因为在所述数据的某些值上的条件断点工作正常（程序中断）--看起来只是为了显示（而不是操作目的）而收集数据的过程失败了。
当我在断点所在的位置附近单步执行函数时，它的数据会正确显示。当我在堆栈中向上移动（到调用函数，我从那里开始单步执行，并且在那里我最初希望有断点）时，我又被"收集数据"超时卡住了。
至少从2005年开始，就有很多问题提出了同样的观点。有些得到了修复，有些没有。修复通常是更新到最新版本（我有）。

- 是否有一个大致的方向，以便修复或解决这类问题？**

编辑：一年后，问题仍然存在，在bug被提出后，开发人员/支持人员仍然没有任何React。

- 2018年4月编辑：看起来该问题在2018.1版本中得到了解决**，在print行上设置断点时挂起的以下代码现在可以工作（我可以看到变量）：

import threading

def worker():
    a = 3
    print('hello')

threading.Thread(target=worker).start()

pycharm

来源：https://stackoverflow.com/questions/39371676/debugger-times-out-at-collecting-data

7条答案

按热度按时间

zhte4eai1#

我在使用SocketIO处理一个复杂的Flask项目时遇到了与Pycharm 2018.2相同的问题。
当我在代码中放置一个调试断点并按下调试按钮时，它在断点处停止，但变量没有加载。它只是无限地收集数据。我启用了Gevent兼容性，它解决了这个问题。下面是你可以找到设置的地方：

赞(0）回复(0）举报 2023-02-08

s6fujrry2#

如果你登陆这里是因为你正在使用PyTorch（或任何其他深度学习库），并尝试在PyCharm（torch 1.31，PyCharm 2019.2）中调试，但它超级慢：
如 linkliu mayuyu 所指出的，在Python Debugger设置中启用Gevent compatible，问题可能是由于调试大型深度学习模型（我的例子是BERT transformer）引起的，但我不完全确定这一点。
我添加这个答案是因为它是2019年底，这个问题似乎还没有得到解决。此外，我认为这影响了许多使用深度学习的工程师，所以我希望我的答案格式触发他们的stackoverflow算法：-）

**注（2020年6月）：**虽然添加Gevent compatible允许您调试PyTorch模型，但它会阻止您在PyCharm中调试您的Flask应用程序！我的断点不再工作，我花了一段时间才弄清楚这个标记是它的原因。所以请确保只在每个项目上启用它。

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5w9g7ksd3#

当我使用sympy和Python模块“莱亚”编写代码以计算概率分布时，我也遇到了这个问题。
我解决超时问题所采取的措施是将调试设置中的“变量加载策略”从默认的“异步”更改为“同步”。

赞(0）回复(0）举报 2023-02-08

41ik7eoe4#

我认为这是由于某些类的默认方法__str__（）太冗长造成的。当遇到断点时，Pycharm调用该方法来显示局部变量，并且在加载字符串时卡住了。我用来克服这个问题的一个技巧是手动编辑导致错误的类，并将__str__（）方法替换为不太冗长的方法。
例如，pytorch TensorBase类（以及扩展它的所有Tensor类）会发生这种情况，可以通过编辑pytorch源代码torch/tensor.py，将__str_（）方法更改为：

def __str__(self):
        # All strings are unicode in Python 3, while we have to encode unicode
        # strings in Python2. If we can't, let python decide the best
        # characters to replace unicode characters with.
        return str() + ' Use .numpy() to print'
        #if sys.version_info > (3,):
        #    return _tensor_str._str(self)
        #else:
        #    if hasattr(sys.stdout, 'encoding'):
        #        return _tensor_str._str(self).encode(
        #            sys.stdout.encoding or 'UTF-8', 'replace')
        #    else:
        #        return _tensor_str._str(self).encode('UTF-8', 'replace')

离最佳状态还差得远，但已经到手了。
更新：这个错误似乎在上一个PyCharm版本（2018.1）中得到了解决，至少对于影响我的情况是这样。

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5cg8jx4n5#

我在尝试运行PyTorch编写的深度学习脚本时遇到了同样的问题（PyCharm 2019.3）。
我最终发现问题在于我将DataLoader中的num_workers设置为一个很大的值（在我的例子中是20）。
因此，在调试模式下，我建议将num_workers设置为1。