ipykernel restarts with "Restarting kernel..." message

Aperta
#776 2 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
jupyter-notebook, numpy, python
Ambito
devtools

Direzione di ricerca

Iniziare eseguendo l’esempio ricorsivo minimo in qtconsole e Jupyter Notebook, quindi confrontarne il comportamento con quello di una normale sessione Python e con il RecursionError segnalato. Tracciare il percorso dell’errore del kernel e verificare che la ricorsione produca un messaggio di errore chiaro senza riavviare la console né mandare in crash il notebook.

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

Descrizione

The following minimal example results in the qtconsole restarting

import numpy as np
remaining_parameters=[]

cost_function_first = lambda x: cost_function_first(np.append(x, remaining_parameters))

cost_function_first([0.])

with error message

Kernel died, restarting

The same happens within a Spyder console

The minimal example has a clear problem: an infinite recursion. But in a normal python session this results in a normal exception with clear error message, e.g.

...
  File "C:\develop\env-py39\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 1819, in ravel
    if isinstance(a, np.matrix):
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

Within qtconsole at least a clear error message should be generated. And preferably the console not restarted.
Within jupyter notebook executing the minimal example also results in a crash without proper error messages.

Lingua principale
Python
Stelle
734
Fork
411
Merge medio
1g 2h
PR unite (30g)
9

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

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.

Altre issue di ipython/ipykernel

Tutte le issue di ipython/ipykernel

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.