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Reported slowness due in variable expansion

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
32/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
devtools, performance

Direzione di ricerca

L'issue non indica alcun file, test o caso riproducibile. Inizia tracciando il modo in cui debugpy gestisce la presentazione e l'espansione delle variabili per valori molto grandi, quindi confronta tale comportamento con i meccanismi lazy e indexedVariables di DAP descritti qui. Il lavoro è completato quando le variabili di grandi dimensioni non bloccano più l'interazione con il debugger né sovraccaricano i client.

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

Descrizione

bug needs repro

Isidor pointed out a tweet that mentions

S Code’s debugger would lock up whenever I stepped past a line like: S=tensor.untyped_storage()... the debugger window that automatically displays local variables started a dump of over a billion elements from the debug server before it would process any other commands.

I have not attempted to repro myself, but there are a few ways in the debug protocol that cases like this can be handled:

  • Set lazy: true on the VariablePresentationHints of potentially expensive variables so that they aren't expanded without user action
  • Use indexedVariables to allow the client to request a small number of a variable's contained data and page through it

Even if it's unavoidable that a giant variable's data is loaded into the debug adapter, it should use these mechanisms to avoid overloading clients and slowing down interaction on the protocol.

Let me know if there's anything I can help with from the VS Code side :)

Lingua principale
Python
Stelle
2.5k
Fork
202
Merge medio
5g 1h
PR unite (30g)
1

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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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