常见问题#
除了常规的故障排除步骤之外，一些常见问题需要更专业的解决方案。
启动内核时出错#
如果您在IPython 控制台中收到消息An error occurred while starting the kernel（启动内核时发生错误），则表示 Spyder 无法在当前工作环境中启动新的 Python 解释器来运行您的代码。这可能由多种问题引起，但大多数都可以通过几个简单的步骤快速解决。
Spyder-Kernels 未安装/不兼容#
Spyder 要求您希望运行控制台的工作环境中存在受支持版本的spyder-kernels包。
它默认包含在 Anaconda 中，但如果您想在其他 Python 环境或安装中运行代码，则需要确保它已安装并更新到最新版本。
请在下表中检查您的 Spyder 版本所需的 spyder-kernels 版本
Spyder |
Spyder-Kernels |
|---|---|
4.0.0-4.0.1 |
1.8.1 |
4.1.0-4.1.2 |
1.9.0 |
4.1.3 |
1.9.1 |
4.1.4 |
1.9.3 |
4.1.5-4.1.6 |
1.9.4 |
4.2.0 |
1.10.0 |
5.0.0-5.0.5 |
2.0.5 |
5.1.0-5.1.5 |
2.1.3 |
5.2.0-5.2.1 |
2.2.0 |
5.2.2 |
2.2.1 |
5.3.0-5.3.3 |
2.3.3 |
5.4.0-5.4.3 |
2.4.3 |
为此，请激活环境，然后安装spyder-kernels。如果使用 Anaconda，请打开终端（Windows 上的 Anaconda Prompt）并运行
conda activate ENVIRONEMENT-NAME
conda install spyder-kernels=<VERSION>
否则，请通过您创建环境的任何方式激活环境，并执行
pip install spyder-kernels==<VERSION>
对于前面两个命令，请将<VERSION>替换为表中对应的版本。
其他依赖项问题#
如果内核显示提及其他包（如ipython、ipykernel、jupyter_client、traitlets或pyzmq）的冗长错误回溯，则问题可能是依赖包版本过旧或不兼容。要解决此问题，请激活环境并更新关键依赖项。
在 Anaconda 环境中
conda activate ENVIRONMENT-NAME
conda update spyder-kernels ipython ipykernel jupyter_client jupyter_core pyzmq traitlets
否则，请通过您创建环境的任何方式激活环境，并运行
pip install -U spyder-kernels ipython ipykernel jupyter_client jupyter_core pyzmq traitlets
AttributeError/ImportError#
检查错误消息的最后几行，查看是否是AttributeError或ImportError，或者是否指代您在当前工作目录或主文件夹中创建的文件（Windows 上的C:/Users/YOUR_USERNAME，macOS 上的/Users/YOUR_USERNAME，或 Linux 上的/home/YOUR_USERNAME）。
如果是这样，则错误很可能是由于您的文件与 Python 标准库模块（例如string.py或time.py）同名，这会覆盖 Spyder-Kernels 尝试加载的内置模块。要解决此问题，只需将您的文件重命名为这些名称之外的其他名称，然后尝试重启内核。要检查这些模块的名称，请参阅Python 标准库文档中的列表。
代码补全/帮助不工作#
为了在编辑器中提供代码补全、帮助和实时分析，Spyder 使用 Python 语言服务器 (PyLS)，这是 VSCode、Atom 和其他流行编辑器/IDE 使用的语言服务器协议规范的一个实现。大多数帮助和补全问题都超出了 Spyder 的控制范围，它们要么是 PyLS 的限制，要么是正在自省的代码的限制，但有些可以通过变通方法解决。
对象缺少文档字符串#
如果在调用提示、悬停提示或帮助窗格中没有显示任何内容，则您尝试自省的对象可能没有文档字符串。
在这种情况下，唯一的解决方案是在原始函数、方法或类的源代码中添加一个。
找不到对象#
某些对象，无论是由于用 C、Cython 或其他语言编写的；在运行时动态生成的；还是您创建的对象的某个方法，都无法在不执行代码的情况下轻易找到。
但是，一旦您在IPython 控制台中运行代码，您可能能够在其中获取关于该对象的帮助和补全。
LSP 已停止工作#
偶尔，尤其是在使用 Spyder 一段时间后，代码补全、帮助和分析可能会停止工作。如果是这种情况，您可以通过屏幕底部 Spyder 状态栏中的LSP Python项检查 LSP 状态，并通过右键单击它并选择重启 Python 语言服务器项来重新启动它。
Spyder 错误/依赖项问题#
考虑到使 LSP 工作所涉及的各种依赖项，环境中不兼容或过旧的版本可能会导致错误消息、不完整的结果，或导致帮助/分析完全无法工作。
为解决此问题，请首先尝试按照基本急救中的说明更新 Anaconda 和 Spyder。如果问题仍未解决，请更新各种相关的依赖项，使用
conda update python-language-server
插件问题#
插件完全不工作#
如果您已安装 Spyder 插件但无法看到它，请前往视图菜单的窗格子菜单，选择插件的名称，这应该会使其窗格可见。如果您在那里没有看到插件，请选择帮助菜单下的依赖项项，查看插件是否出现在底部。
如果问题插件未在依赖项对话框中列出，请检查您是否将其安装在与 Spyder 相同的环境中。如果是，则问题很可能是由依赖项问题引起的。通过在与 Spyder 相同的环境中打开 Python 控制台并输入（例如）import spyder_unittest来测试 Spyder-Unittest` 插件，手动测试您是否可以导入该插件；此命令应该无错误运行。
如果这些方法都无法帮助您解决问题，请继续阅读下一节。
其他问题#
如果您收到提及或涉及 Spyder 插件（例如spyder-unittest、spyder-terminal或spyder-notebook）的错误，或者您遇到 Spyder 插件的任何其他问题，那么首先应该尝试将 Spyder 和该插件更新到最新版本。
如果这不能解决问题，您应该检查插件的网站或存储库，看看它是否与您的 Spyder 版本兼容。
最后，如果兼容性似乎不是问题，请检查那些存储库，看看是否已经有相关问题被提出，如果没有，请在那里报告。