pycharm没报错但程序无法完全运行，就一直停留在如下图

Question

本人正在对kaggle上的LLM Classification Finetuning的数据进行处理，但是程序在pycharm未报错的情况下无法完全运行，未能开展数据处理

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 程序在PyCharm中未报错却无法完全运行且停留在某个状态。这可能是由于多种原因导致的，比如程序进入了死循环、资源耗尽（如内存不足、文件句柄过多等）、在等待某个外部条件满足（例如网络请求超时但未正确处理）等。
   - 针对特定数据集处理的程序，可能在数据读取、预处理、模型训练等环节出现问题。例如，数据格式不符合预期，导致后续处理步骤无法继续；模型训练过程中遇到收敛困难等。
2. 解决方案：
   - 检查循环和条件语句：
   • 仔细检查代码中是否存在死循环。例如，如果有一个while循环，确保其终止条件是合理的且在适当的时候会被满足。
   • 对于条件语句，如if - else结构，确保条件判断逻辑正确，不会导致程序卡在某个分支。
   • 资源监控：
   • 查看系统资源使用情况。在运行程序时，可以通过系统任务管理器（Windows）或活动监视器（Mac）查看CPU、内存等资源的占用情况。如果内存占用持续增加且程序未完成，可能是内存泄漏问题，需要检查数据结构的使用和内存管理代码。
   • 检查是否有过多的文件打开操作。如果程序在处理大量文件，可能会耗尽文件句柄资源。可以使用resource模块（在Linux和Mac上）来监控资源使用情况，例如：

import resource
start_mem = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
# 执行你的数据处理代码
end_mem = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
print(f"Memory usage: {end_mem - start_mem} KB")

• 检查数据处理流程：
  • 确认数据读取部分是否正确。如果使用pandas读取数据，检查文件路径是否正确，数据格式是否能被正确解析。例如：

import pandas as pd
try:
    data = pd.read_csv('your_file.csv')
except FileNotFoundError:
    print("File not found")

 - 查看数据预处理步骤。比如是否存在数据缺失值处理不当、数据标准化错误等问题。对于缺失值处理，可以使用`fillna`方法：

data.fillna(data.mean(), inplace=True)

• 调试技巧：
  • 在关键代码行添加print语句，输出中间变量的值，以检查程序执行到哪里出现了异常。例如，在数据处理循环中添加print(i, data.iloc[i])来查看数据处理的每一步。
  • 使用PyCharm的调试工具，设置断点，逐步执行代码，观察变量变化和程序执行流程。
    3. 多种解决方案的优缺点：
• 检查循环和条件语句：
  • 优点：简单直接，能快速定位到可能导致程序阻塞的逻辑问题。
  • 缺点：需要对代码逻辑有深入理解，对于复杂的程序可能需要花费较多时间排查。
• 资源监控：
  • 优点：能直观地了解程序运行时的资源消耗情况，有助于发现资源相关的问题。
  • 缺点：依赖系统工具，不同操作系统的操作方式略有不同，且对于一些隐藏较深的资源问题可能无法直接定位到代码中的具体位置。
• 检查数据处理流程：
  • 优点：针对性强，围绕数据处理的关键环节进行排查，容易找到问题根源。
  • 缺点：需要对数据处理知识有较好掌握，可能遗漏一些非数据处理环节的问题。
• 调试技巧：
  • 优点：能深入了解程序执行过程，精准定位问题所在代码行。
  • 缺点：调试过程可能比较繁琐，尤其是对于大型程序，需要逐步执行大量代码。
    4. 总结：
• 程序在PyCharm中未报错却无法完全运行，需要从多个方面进行排查。首先检查代码逻辑，包括循环和条件语句；然后监控系统资源使用情况，看是否存在资源耗尽问题；接着仔细审查数据处理流程，确保数据读取、预处理等环节正确；最后利用调试技巧，如添加print语句或使用PyCharm的调试工具，逐步定位问题。通过综合运用这些方法，可以找出导致程序无法正常运行的原因并解决问题。

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