我怎样才能弄清楚为什么我的 Jupyter 内核快死了？
How can I figure out why my Jupyter kernel is dying?
我在 Jupyter Notebook 中编写了一个脚本来从 Excel 文件中读取模型规格（应该预测什么，从什么变量，用什么过滤器逻辑），运行 一系列使用 xgboost 的模型，并将结果写入 Excel。对于几个不同的数据集，它工作得很好，但是对于一个特定的数据集，每次我尝试 运行 它时，我都会收到消息：
The kernel appears to have died. It will restart automatically.
我尝试 运行在 Spyder 中使用相同的脚本，但我收到的是这条消息：
Assertion failed!
File: pyreadstat/_readstat_parser.c, Line 12686 Expression:
!PyErr_Occurred()
pyreadstat 是我用来从 SPSS 数据文件中读取变量标签的模块，所以这让我相信使用 pyreadstat 可能存在问题。
回到我在 Jupyter Notebook 中的原始脚本，我注释掉了与 pyreadstat 有关的所有内容，但我仍然收到内核死亡消息。但是，我仍然可以 运行 我的脚本没有其他数据文件和模型规范的问题——无论是否注释掉 pyreadstat。
这段代码适用于大约 5 种不同的配置，但不适用于这 1 种配置，这一事实让我觉得这个文件有些不同，但我不确定如何识别它是什么，尤其是在 Spyder 警告之后让我认为它是 pyreadstat，但删除 pyreadstat 会导致问题继续存在，在 Jupyter 和 Spyder 中（在 Spyder 中，一旦我注释掉 pyreadstat，它就会卡在连接到内核上）。
编辑：我还尝试添加一些打印语句以查看内核在哪里死机，但它在任何东西消失之前就死机了运行——我正在调用的函数最开头的打印语句甚至不执行。
编辑：我刚刚发现问题与 pandas.read_spss 有关。我 运行 我的函数中的每个语句都是独立的，这一行是内核死掉的那一行：
df = pd.read_spss("C:/Users/me/Desktop/file.sav", convert_categoricals=False)
查看 SPSS 文件本身，变量之一是日期。 None 我其他数据文件中的变量是日期，所以我将其格式更改为字符串，当我这样做时，内核没有死掉，而是出现了错误。有趣的是，看起来 pandas.read_spss 使用 pyreadstat:
ReadstatError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-e8f001d12898> in <module>
1 import pandas as pd
2
----> 3 df = pd.read_spss(fileloc, convert_categoricals=False)
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\spss.py in read_spss(path, usecols, convert_categoricals)
41
42 df, _ = pyreadstat.read_sav(
---> 43 path, usecols=usecols, apply_value_formats=convert_categoricals
44 )
45 return df
pyreadstat\pyreadstat.pyx in pyreadstat.pyreadstat.read_sav()
pyreadstat\_readstat_parser.pyx in pyreadstat._readstat_parser.run_conversion()
pyreadstat\_readstat_parser.pyx in pyreadstat._readstat_parser.run_readstat_parser()
pyreadstat\_readstat_parser.pyx in pyreadstat._readstat_parser.check_exit_status()
ReadstatError: Unable to open file
但现在我有点不知所措，因为我找不到这个文件与其他 SPSS 文件的任何不同之处，因为日期是一个字符串。
我找到了答案，而且很晦涩！
此 SPSS 文件中有一个带有 290 个值标签的变量。如果我在将它引入 Python 之前删除 SPSS 文件中的那个变量，一切都会按预期运行。
我的问题编辑中提到的日期格式变量根本不是问题，一旦我删除带有很多值标签的变量，导入就可以正常导入。
我在 Jupyter Notebook 中编写了一个脚本来从 Excel 文件中读取模型规格（应该预测什么，从什么变量，用什么过滤器逻辑），运行 一系列使用 xgboost 的模型，并将结果写入 Excel。对于几个不同的数据集，它工作得很好，但是对于一个特定的数据集，每次我尝试 运行 它时，我都会收到消息：
The kernel appears to have died. It will restart automatically.
我尝试 运行在 Spyder 中使用相同的脚本，但我收到的是这条消息：
Assertion failed!
File: pyreadstat/_readstat_parser.c, Line 12686 Expression:
!PyErr_Occurred()
pyreadstat 是我用来从 SPSS 数据文件中读取变量标签的模块，所以这让我相信使用 pyreadstat 可能存在问题。
回到我在 Jupyter Notebook 中的原始脚本，我注释掉了与 pyreadstat 有关的所有内容，但我仍然收到内核死亡消息。但是，我仍然可以 运行 我的脚本没有其他数据文件和模型规范的问题——无论是否注释掉 pyreadstat。
这段代码适用于大约 5 种不同的配置，但不适用于这 1 种配置，这一事实让我觉得这个文件有些不同，但我不确定如何识别它是什么，尤其是在 Spyder 警告之后让我认为它是 pyreadstat，但删除 pyreadstat 会导致问题继续存在，在 Jupyter 和 Spyder 中（在 Spyder 中，一旦我注释掉 pyreadstat，它就会卡在连接到内核上）。
编辑：我还尝试添加一些打印语句以查看内核在哪里死机，但它在任何东西消失之前就死机了运行——我正在调用的函数最开头的打印语句甚至不执行。
编辑：我刚刚发现问题与 pandas.read_spss 有关。我 运行 我的函数中的每个语句都是独立的，这一行是内核死掉的那一行：
df = pd.read_spss("C:/Users/me/Desktop/file.sav", convert_categoricals=False)
查看 SPSS 文件本身，变量之一是日期。 None 我其他数据文件中的变量是日期，所以我将其格式更改为字符串，当我这样做时，内核没有死掉，而是出现了错误。有趣的是，看起来 pandas.read_spss 使用 pyreadstat:
ReadstatError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-e8f001d12898> in <module>
1 import pandas as pd
2
----> 3 df = pd.read_spss(fileloc, convert_categoricals=False)
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\spss.py in read_spss(path, usecols, convert_categoricals)
41
42 df, _ = pyreadstat.read_sav(
---> 43 path, usecols=usecols, apply_value_formats=convert_categoricals
44 )
45 return df
pyreadstat\pyreadstat.pyx in pyreadstat.pyreadstat.read_sav()
pyreadstat\_readstat_parser.pyx in pyreadstat._readstat_parser.run_conversion()
pyreadstat\_readstat_parser.pyx in pyreadstat._readstat_parser.run_readstat_parser()
pyreadstat\_readstat_parser.pyx in pyreadstat._readstat_parser.check_exit_status()
ReadstatError: Unable to open file
但现在我有点不知所措，因为我找不到这个文件与其他 SPSS 文件的任何不同之处，因为日期是一个字符串。
我找到了答案，而且很晦涩！
此 SPSS 文件中有一个带有 290 个值标签的变量。如果我在将它引入 Python 之前删除 SPSS 文件中的那个变量，一切都会按预期运行。
我的问题编辑中提到的日期格式变量根本不是问题，一旦我删除带有很多值标签的变量，导入就可以正常导入。