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Segmentation fault on jl.seval("using ...")

Aperta
#639 8 commenti 1 reazione 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
julia, python
Ambito
backend

Direzione di ricerca

Inizia con la configurazione di pdaqp in src/pdaqp/pdaqp.py, in particolare con la chiamata jl.seval("using ParametricDAQP") alla riga 15, quindi esamina le informazioni di sistema e il trace in cvxpygen issue 88. Confronta le condizioni riportate di ubuntu-latest e l’uso di Julia/PythonCall; il lavoro è completato quando viene identificata una causa riproducibile o viene documentata una guida operativa per evitare il segmentation fault.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

bug

Affects: JuliaCall

Describe the bug
In the package pdaqp I am using juliacall to wrap the Julia package ParametricDAQP.jl
I have not observed this myself, but we have had some problems with segmentation faults on ubuntu-latest runners when pdaqp is used in cvxpygen, and now other users have also started observing this.

Your system
Since I am not able to reproduce the segmentation fault on my own system, an example of when the problem arises is given in this issue. Where some system information and a trace is given.

Additional context
Is there some best practices here that I can use to avoid segmentation faults. I have based a lot of the wrapper on how PySR uses juliacall, so maybe @MilesCranmer have some insight?
Here is the section of pdaqp where juliacall is setup:
https://github.com/darnstrom/pdaqp/blob/bf511826beae525b794537dd7b413d6005e7a9ad/src/pdaqp/pdaqp.py#L1C1-L16C34
The segmentation fault seems to happen on line 15: jl.seval("using ParametricDAQP")

Lingua principale
Julia
Stelle
1.1k
Fork
88
Merge medio
3g 2h
PR unite (30g)
6

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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