【Pycharm】Debug调试时遇到BufferError: memoryview has 1 exported buffer【已解决】

最新推荐文章于 2024-06-25 10:32:13 发布
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如果是python代码里存在joblib的多线程、多进程使用，这问题应该出在joblib的版本上，使用joblib==1.3.2 就解决了我的问题。Pycharm也可以正常调试debug啦。

Python 接口并发测试详解
悦分享
10-23 8339
性能测试是通过自动化测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件对系统的各项性能指标进行的测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。性能测试的重点是测试在并发条件下服务或系统的瓶颈所在，从而优化相关功能，可能涉及软件及硬件的多方面改进。由此可见，性能测试对整个产品非常重要，甚至可以决定一个产品是否能长久发
Python内置函数memoryview()详解 创建memoryview对象 memoryview的特性 性能优势 注意事项 总结——《跟老吕学Python编程》
Python老吕的博客
04-21 1602
memoryview是一个强大而灵活的工具，它提供了一种高效、可切片访问字节样式数据的方式，特别适用于处理大型数据集和优化内存使用。通过了解它的特性和用法，你可以更好地利用Python处理复杂的数据结构和算法。👨‍💻博主Python老吕评论，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！🤞🔥《跟老吕学Python编程》《Python游戏开发实战讲解》《Python Web开发实战》《Python网络爬虫实战》《Python APP开发实战》🌐《HTML》《CSS》《Vue》💻《C语言》
Python 函数 memoryview()
weixin_30673715的博客
06-17 200
memoryview()函数返回给定参数的内存查看对象(Momory view)。 所谓内存查看对象，是指对支持缓冲区协议的数据进行包装，在不需要复制对象基础上允许Python代码访问。返回元组列表。 实例： 1 >>>v = memoryview('abcefg') 2 >>> v[1] 3 'b' 4 >>> v[-1] ...
pycharm出现MemoryError
StarryHuang的博客
04-03 2388
跑强化学习的时候，在训练集里面有用到append这个功能，看到内存就一直在增加，如果训练轮次过高，就会导致MemoryError的错误，你电脑有再大的内存也不行。 所以，赶快把append的功能删掉。
Python中的memoryview
weixin_30951389的博客
08-29 652
Python中的memoryview提供了类似C语言指针的功能，有了memoryview，如果某个Object支持buffer protocol，那么就可以通过memory去访问到他的内部。 Python中原生支持buffer protocol的obj有bytes和bytearray 代码实例： 转载于:https://www.cnblogs.com/LYliangying/p/95...
pyCharm 使用不能debug
wanghl_的博客
06-25 1364
pycharm不能正常debug解决
Python标准库：内置函数memoryview(obj)
大坡3D软件开发
01-24 8051
本函数是返回对象obj的内存查看对象。所谓内存查看对象，就是对象符合缓冲区协议的对象，为了给别的代码使用缓冲区里的数据，而不必拷贝，就可以直接使用。例子：#memoryview() v = memoryview(b'abc123') print(v[1]) print(v[0]) import struct buf = struct.pack("i"*12, *list(range(12)))
如何解决pycharm调试报错的问题
12-17
pycharm调试报错的原因： 1、包名或文件名与内置模块名冲突； 2、PyQt兼容问题； 3、缓存问题，可以重新加载项目并清除缓存； 4、在debug时没有设置断点； 5、运行配置问题。 调试报错原因分析： （一）包名或文件名...
《Alleviating Matthew Effect of Offline Reinforcement Learningin Interactive Recommendation》笔记4.0（1）
m0_67197896的博客
04-20 1037
从上至下，所示类别占据主导地位的强度逐渐下降，也就是说，类别28的主导性最强。也可以理解为，用户观看类别28的视频对最有利于获得更好的结果（比如对应的观看时长更长等）。最后，再次编译 ensemble_models （利用.compile_RL_test()方法）为其设置评估函数。继续获取真实环境env，环境任务类env_task_class(未返回)和其他参数kwargs_um。其中，loss_func的‘args’的具体为。以user_model的第一行为例，对 user_model 的解释。
VectorDBBench在windows的调试
shulu的专栏
06-13 365
VectorDBBench是一款向量数据库基准测试工具，支持milvus、Zilliz Cloud、Elastic Search、Qdrant Cloud、Weaviate Cloud 、 PgVector、PgVectorRS等，可以测试其QPS、时延、recall。VectorDBBench是一款使用python编写的工具，使用了streamlit框架。Streamlit是一个用于机器学习、数据可视化的 Python 框架,它能几行代码就构建出一个精美的在线 app 应用。
[转载] Python中的memoryview
u013946150的博客
04-26 212
参考链接： Python memoryview() Python中的memoryview提供了类似C语言指针的功能，有了memoryview，如果某个Object支持buffer protocol，那么就可以通过memory去访问到他的内部。 Python中原生支持buffer protocol的obj有bytes和bytearray 代码实例： 转载于:https://www.cnblogs.com/LYliangying/p/9552294.html ...
python内存视图_Python memoryview() 使用方法及示例
weixin_39744230的博客
12-02 918
Python memoryview() 使用方法及示例memoryview()函数返回给定参数的内存视图对象。在了解什么是内存视图之前，我们需要首先了解Python的缓冲区协议。Python缓冲区协议缓冲区协议提供了一种访问对象内部数据的方法。该内部数据是存储器阵列或缓冲区。缓冲区协议允许一个对象公开其内部数据(缓冲区)，而另一个可以访问这些缓冲区而无需中间复制。我们只能在C-API级别上访问此协...
学习Python 十二 （异常）
金色%夕阳的博客
04-23 2617
14.异常 14.1 什么是异常 异常：正常的情况，运行程序的过程中出现问题，BUG（错误不一定是异常） 14.2 处理异常 try代码块 try: #放的是有可能造成异常的代码 except: #处理异常 如： try: num = int(input('输入一个数:')) result= num+11 except Exception as e: print('出现异常') print('在这里处理异常',e) num=int(input('重新输入一个数
Exception ignored in: ＜function BaseMySQLSocket.__del__ at 0x000002C85CBADF70＞ Traceback (most recen
zjjhwzl的博客
10-11 5256
今天使用Python实现模块化的功能，突然遇到的问题 具体报错如下： Exception ignored in: <function BaseMySQLSocket.__del__ at 0x000002C85CBADF70> Traceback (most recent call last): File "D:\software installation\AutoOperate\venv\lib\site-packages\mysql\connector\network.py", li.
MemoryError异常的正确解决方法，亲测有效，嘿嘿嘿，已解决
PythonAigc的博客
05-10 4434
`MemoryError` 异常通常发生在 Python 程序试图分配的内存超过可用内存时。这可能是由于处理大型数据集、创建大型数据结构、递归调用过深导致栈溢出，或者是因为内存泄漏（即程序未能释放不再需要的内存）。
python Memory Error的解决方法
qq_36151472的博客
10-31 2万+
  在用python处理数据处理的时候有时候会碰到较大的数据集，可能会出现Memory Error 的问题，经过我的尝试，总结如下几个方案： 1. 修改数据类型的长度   修改数据类型的长度，可以对数据进行内存压缩，从而减少内存的占用。 import time # 对数据进行内存压缩 def reduce_mem_usage(df): starttime = time.time() numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'floa
解决 Pycharm 卡顿，运行时内存不足问题
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12-06 1万+
问题描述 当 Pycharm 打开的项目文件较大时，一般会出现卡顿的情况。尤其是项目文件中存放了大型数据集时。 解决办法 配置 Pycharm 增加运行时内存可以解决这个问题。 点击 Pycharm 菜单栏的 Help->Edit Custom VM Options进入 pycharm64.exe.vmoptions 文件 或者直接用记事本打开 C:\Users\Administrator\.PyCharm2017.2\config\pycharm64.exe.vmoptions ， 然后对文件进
ORA-24550: signal received:这个问题的原因及解决办法
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风叶
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今天写了个多线程访问数据库的程序，一直运行的好好的，突然就出现了下面的问题： ORA-24550: signal received: [si_signo=11] [si_errno=0] [si_code=1] [si_int=0] [si_ptr=(nil)] [si_addr=0x1] Killed 我写了两个线程，第一个访问数据库都成功，但当第二个线程执行到数据库操作时，就突然出现了上面这么个玩意。 印象中以前也遇到过，但现在忘了解决方法了。 想了会，怎么会出现这情况，我又没有改程序，只是加了
Exception ignored in tp_clear of: <class 'memoryview'> Traceback (most recent call last): File "E:\py10\lib\json\decoder.py", line 353, in raw_decode obj, end = self.scan_once(s, idx) BufferError: memoryview has 1 exported buffer
最新发布
04-03
<think>嗯，用户遇到了Python中的BufferError异常，具体是“memoryview BufferError: memoryview has 1 exported buffer”和“Exception ignored in tp_clear”。我需要先理解这些错误的原因，然后给出解决方案。 首先，memoryview对象允许Python代码访问对象的内部数据而无需复制，这在处理大型数据时很有用。但如果有未释放的缓冲区引用，可能会导致问题。BufferError通常是因为试图修改一个只读的缓冲区，或者缓冲区被其他对象引用时进行释放。 然后，用户提到的错误发生在调试模式下，特别是当并发数较高时。这可能涉及到多线程或异步操作中内存视图的不当使用。例如，当多个线程同时访问同一个memoryview对象，或者某个线程在释放资源时另一个线程仍在引用它，就会引发异常。 参考用户提供的引用，特别是引用[2]提到在调试时设置NUM_CONCURRENCY为较高的值会推迟报错，说明并发操作可能是触发问题的关键。另外，引用[5]提到通过增加sleep来等待缓冲区释放，这可能是因为资源释放过快导致的问题。 接下来，我需要考虑解决方案。可能的步骤包括：确保所有缓冲区正确释放、减少并发数、避免在异步操作中使用memoryview、调整内存管理方式，比如使用上下文管理器或显式释放资源。此外，检查代码中是否存在多个引用指向同一内存视图，并确保在不再需要时及时释放。 还要注意Python的内存管理机制，特别是垃圾回收时可能出现的异常。例如，在__del__方法中处理资源释放可能不可靠，因为垃圾回收的顺序不确定，容易导致引用问题。建议改用上下文管理器（with语句）来管理资源，确保及时释放。 总结，可能的解决方案包括：1）显式释放或关闭相关资源；2）调整并发设置；3）避免跨线程共享memoryview；4）检查缓冲区权限；5）替换__del__方法；6）增加延迟等待资源释放。需要根据具体情况逐一排查。</think>### 解决Python memoryview BufferError异常的方法 #### 问题分析 该异常通常由以下原因引起： 1. **内存视图对象引用未释放**：当多个对象共享同一内存缓冲区且引用计数未清零时，尝试修改或释放内存视图会触发`BufferError`[^2] 2. **并发操作冲突**：在多线程/异步环境中操作`memoryview`对象时，若未正确同步资源访问，可能引发缓冲区访问冲突[^5] 3. **垃圾回收顺序问题**：`__del__`方法的不可靠性可能导致资源释放顺序异常，特别是涉及网络连接、文件句柄等底层资源时[^3] #### 解决方案步骤 1. **显式释放资源** ```python # 使用with语句确保资源释放 with open('data.bin', 'rb') as f: mv = memoryview(f.read()) # 处理内存视图... # 离开作用域自动释放 ``` 2. **调整并发设置** ```python # 降低并发数量（示例数值需根据实际调整） NUM_CONCURRENCY = 1 # 引用[2]建议值 ``` 3. **避免跨线程共享内存视图** ```python import threading def worker(data): # 创建本地拷贝而非共享内存视图 local_copy = bytes(data) # 处理数据... data = memoryview(b'原始数据') thread = threading.Thread(target=worker, args=(data.tobytes(),)) ``` 4. **检查缓冲区权限** ```python # 确认内存视图可写性 mv = memoryview(bytearray(b'可修改缓冲区')) print(mv.readonly) # 应输出False ``` 5. **替换__del__方法** ```python class SafeResource: def __init__(self): self.buffer = memoryview(bytearray(1024)) def close(self): if self.buffer: self.buffer.release() self.buffer = None def __enter__(self): return self def __exit__(self, *args): self.close() # 使用上下文管理器替代__del__ with SafeResource() as res: # 使用资源... ``` 6. **增加释放延迟（临时方案）** ```python import time def process_data(): data = memoryview(b'x'*1024) # 处理数据... data.release() time.sleep(0.1) # 引用[5]的延迟方案 ``` #### 注意事项 - 处理二进制协议时优先使用`bytes`类型替代`memoryview` - 使用`memoryview.release()`显式释放缓冲区引用 - 避免在类`__del__`方法中进行网络/文件操作 - 多进程场景下使用`multiprocessing.Array`共享内存更安全
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