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Segfault launching ipykernel on Python 3.12.3 in VS Code Jupyter (works on Python 3.11)

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Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
35/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
Calme
Stack technique
jupyter, jupyter-notebook, python
Domaine
backend, devtools

Piste de recherche

Reproduisez l’échec avec python3 -X faulthandler -m ipykernel_launcher -f /tmp/test_kernel.json, puis comparez-le avec la commande Python 3.11 fonctionnelle. Commencez par ipykernel_launcher.py, ipykernel/kernelapp.py et les extensions natives indiquées ; la tâche est terminée lorsque Python 3.12 démarre le kernel et crée son fichier de connexion sans segmentation fault.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Summary

Summary

A Jupyter kernel startup failure occurs when launching ipykernel under Python 3.12.3 inside the project virtual environment. The process crashes with Segmentation fault during IPKernelApp initialization. The same kernel startup works correctly on Python 3.11.15.

This appears to be a bug in the ipykernel / IPython startup path for Python 3.12 rather than a notebook-specific issue.

Reproduction Steps

  1. Open the project directory:

    cd /home/alvaritogsg/personalProjects/nuclioShool/nuclio_charlas

  2. Activate the virtual environment:

    . .venv/bin/activate

  3. Run the kernel launcher directly with faulthandler:

    python3 -X faulthandler -m ipykernel_launcher -f /tmp/test_kernel.json

  4. Observe the crash:

    • Segmentation fault (core dumped)
    • No /tmp/test_kernel.json file is created.

  5. Compare with Python 3.11:

    python3.11 -X faulthandler -m ipykernel_launcher -f /tmp/test_kernel_py311.json

  6. The Python 3.11 kernel starts successfully and remains alive.

Actual Behavior

The kernel process crashes immediately with a segmentation fault while initializing the IPython kernel application.

The stack trace includes:

  • logging/__init__.py
  • IPython/core/application.py
  • ipykernel/kernelapp.py
  • traitlets/config/application.py
  • ipykernel_launcher.py

Loaded native extension modules at the time of the crash:

  • zmq.backend.cython._zmq
  • tornado.speedups
  • psutil._psutil_linux

VS Code reports:

The error displaed by VS Code was:

Error: El kernel ha muerto. Error: ... Vea Jupyter [log](command:jupyter.viewOutput) para obtener más detalles.

  • The execution that is falling is: ~python -m ipykernel_launcher
  • The check command python -c "import ipykernel; print(...)" works correctly.

Expected Behavior

The kernel should start normally and create a connection file such as /tmp/test_kernel.json. Jupyter frontends should be able to connect to the kernel without the process dying.

Environment

  • OS: Linux (WSL/Remote VS Code)
  • VS Code Jupyter extension: 2025.9.1
  • Python 3.12.3 virtualenv: /home/alvaritogsg/personalProjects/nuclioShool/nuclio_charlas/.venv
Package Versions in .venv
  • ipython 9.12.0
  • ipykernel 7.2.0
  • jupyter-client 8.8.0
  • jupyter-core 5.9.1
  • traitlets 5.14.3
  • tornado 6.5.5
  • pyzmq 27.1.0
  • psutil 7.2.2
Python Version Comparison
  • Python 3.12.3: fails
  • Python 3.11.15: works

The working Python 3.11 environment was tested using a temporary venv and a similar ipykernel_launcher command.

Additional Notes

  • python3 -m IPython --help works and even python3 -m ipykernel_launcher --help succeeds, but actual kernel startup still crashes.
  • The crash appears to happen before any frontend-level Jupyter communication begins, so this is likely not a VS Code issue.
  • The failing path is likely in the ipykernel / IPython initialization logic, possibly specific to Python 3.12 in this environment.
Langage dominant
Python
Étoiles
734
Forks
412
Merge moyen
1 j 9 h
PR mergées (30 j)
13

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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