python的报错

这篇博客介绍了在使用Python的TSfresh库处理数据时遇到的RuntimeError,问题源于尝试在未完成初始化的进程中创建新进程。解决方案是在代码中加入`if __name__ == '__main__':`条件判断,确保子进程不会重复执行该脚本,防止无限递归。这种方法适用于Windows系统,避免了不使用fork方式启动子进程时引发的问题。

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使用TSfresh的例子时。原代码是

from tsfresh.examples.robot_execution_failures import download_robot_execution_failures,load_robot_execution_failures
from tsfresh import extract_features
download_robot_execution_failures()
timeseries, y = load_robot_execution_failures()
# print(timeseries.head())
extracted_features = extract_features(timeseries, column_id="id", column_sort="time")会报错
The "freeze_support()" line can be omitted if the program
        is not going to be frozen to produce an executable

RuntimeError: 
        An attempt has been made to start a new process before the
        current process has finished its bootstrapping phase.

This probably means that you are not using fork to start your
        child processes and you have forgotten to use the proper idiom
        in the main module:

如果修改为

 

from tsfresh.examples.robot_execution_failures import download_robot_execution_failures,load_robot_execution_failures
from tsfresh import extract_features
download_robot_execution_failures()
timeseries, y = load_robot_execution_failures()
# print(timeseries.head())


if __name__ == '__main__':
    extracted_features = extract_features(timeseries, column_id="id", column_sort="time")

不会报错。在windows上,子进程会自动import启动它的这个文件,而在import的时候是会自动执行这些语句的。如果不加__main__限制的化,就会无限递归创建子进程,进而报错。于是import的时候使用 name == “main” 保护起来就可以了。

“__main__”是代码执行时的最高的命名空间(the name of the scope in which top-level code executes),当代码被当做脚本读入的时候,命名空间会被命名为“__main__”,对于在脚本运行过程中读入的代码命名空间都不会被命名为“__main__”。这也就是说创建的子进程是不会读取__name__=="__main__"保护下的代码。

还不是很懂,参考python使用多进程multiprocessing进行做处理的时候报freeze_support错误的解决方法 - 灰信网(软件开发博客聚合) (freesion.com)

### Python 报错仅有 message 缺少详细错误信息的解决方案 当处理 Python 中仅提供简单 `message` 而缺乏详细错误信息的情况时,可以采取以下方法增强调试能力并定位问题。 #### 增强异常捕获机制 通过自定义异常捕获逻辑,可以在程序运行过程中获取更丰富的上下文信息。例如,在捕获异常时打印堆栈跟踪或将额外的信息附加到日志中: ```python import traceback try: # 可能引发异常的代码块 result = json.loads('{"key": "value"') # 故意制造 JSON 错误 except Exception as e: print(f"Error Message: {e}") print("Detailed Traceback:") traceback.print_exc() ``` 此代码片段利用了标准库中的 `traceback` 模块来显示完整的调用链路和具体位置[^1]。 #### 使用 logging 模块记录更多信息 为了更好地追踪生产环境下的问题根源,推荐引入 `logging` 库替代简单的 `print()` 函数。它支持不同级别的消息输出以及灵活配置文件存储路径等功能。 ```python import logging # 配置 logger logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') def risky_function(): try: data = {"name": None} name_length = len(data["name"]) # 这里会抛出 TypeError 或 KeyError except Exception as ex: logging.error("An error occurred.", exc_info=True) risky_function() ``` 上述例子展示了如何启用扩展模式 (`exc_info=True`) 来自动包含异常详情于日志之中[^2]。 #### 修改默认行为以展示更多细节 有时框架或者第三方库可能会截断部分原始报错内容。可以通过调整其内部参数恢复完整表述形式。比如对于 Django REST framework 的 API 请求响应,默认情况下只返回高层级概述而非底层技术实现层面的具体数值对比差异等敏感资料。此时查阅官方文档找到对应设置项即可重新开启全面披露选项。 --- ### 总结 针对 Python 报错只有简短提示而无详尽描述的现象,可以从改进本地测试脚本设计、优化全局监控体系结构两方面入手加以改善。一方面加强局部防护措施如精确指定待捕捉对象类别;另一方面则需构建统一管理平台集中收集各类事件源产生的动态变化情况以便后续分析判断。
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