`using PyPlot` crashes package precompilation on Julia v1.10.0-beta1
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Lĩnh vực
- build-system, tooling
Hướng nghiên cứu
Tái hiện vấn đề với package Test1 được tạo, entry point Test1.jl của nó và using PyPlot trên Julia 1.10.0-beta1. Quan sát hiện tượng treo khi precompile và mọi cài đặt matplotlib không mong đợi trong một môi trường mới. Được xem là hoàn tất khi package được precompile và load mà không bị treo, đồng thời vẫn giữ setup PyPlot đã được báo cáo.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
[This is also cross-posted on PyPlot https://github.com/JuliaPy/PyPlot.jl/issues/572 - if it is not useful here pls close it]
Consider the following package:
(@v1.10) pkg> generate Test1
Generating project Test1:
Test1\Project.toml
Test1\src\Test1.jl
Where PyPlot has been added via Pkg.add to dependencies and Test1.jl contains
module Test1
using PyPlot
end
In that case using Test1 (after Pkg.activate) goes into an endless loop (I pressed Ctrl+C at some point):
julia> using Test1
Precompiling Test1
Progress [> ] 0/1
◑ Test1 Waiting for background task / IO / timer. Interrupt to inspect
Interrupted: Exiting precompilation...
1 dependency had warnings during precompilation:
┌ Test1 [ddca8587-cad1-46e2-86b4-b726afea1d60]
│ [pid 7156] waiting for IO to finish:
│ TYPE[FD/PID] @UV_HANDLE_T->DATA
│ timer @00000228c312eca0->00000228bf815db0
└
When this is run on a fresh Julia installation it seemed that it additionally tries to install matplotlib via Conda (regardless of the fact that it is already present due to PyPlot being built earlier).
Tested on Julia 1.10 beta1, Windows11 as well Linux by myself and @giordano
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 1.5k
- Fork
- 186
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của JuliaPy/PyCall.jl
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 20/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
Tất cả issue của JuliaPy/PyCall.jl
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CliMA/ClimaArtifacts#184 ·
-
In-place Vern7 stiffness estimate uses mismatched stage valuesCó thể đã có người làm @devmotion đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
SciML/OrdinaryDiffEq.jl#4778 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
`pick_batchsize` spends ~1 µs constructing `BatchSizeSettings{B}(N)` with a run-time `B`Có thể đã có người làm @devmotion đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
JuliaDiff/ReverseDiff.jl#318 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100