哪些情况会导致VSCode Python调试器运行缓慢或死锁？

• 调试器变量自动预览/自动求值功能触发额外计算：VSCode Python调试器默认会对作用域内所有变量做内容预览，碰到大尺寸的numpy数组、pandas对象，尤其是stride生成的视图类对象时，会隐式遍历全量元素生成预览内容，带来极高的额外开销
• 配置项不合理：未开启justMyCode配置时，调试器会追踪第三方库的内部执行逻辑，碰到numpy、pandas这类底层有多层封装的库时，会多执行大量无用的调试步骤
• 断点设置问题：条件断点、日志断点需要每步执行时计算表达式，复杂表达式会带来极高的额外开销；断点设置在循环内部也会放大调试开销
• 大对象的可视化渲染：Python扩展对numpy、pandas对象有专属的可视化渲染逻辑，超大对象的渲染会占用大量CPU资源，导致卡顿甚至死锁
• 多线程/多进程场景冲突：调试器的执行追踪逻辑和多线程/多进程的调度逻辑产生冲突时，会触发同步开销甚至死锁
• 使用旧版本调试器：旧版ptvsd调试器性能远低于当前默认的debugpy调试器，也更容易出现卡顿问题

你碰到的现象（非调试模式运行快、存根测试代码调试正常、内存占用足够）完全符合调试器对numpy stride视图的自动求值卡顿场景：
numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view生成的是数组视图，本身仅修改数组的步长属性，内存占用极低，生成过程是O(1)复杂度。但调试器在断点停住时，会自动拉取当前作用域所有变量的预览内容，这一过程会隐式遍历整个视图的所有元素，把O(1)的操作强行变成O(N)的全量遍历，直接触发卡顿。
存根测试代码没有触发卡顿是因为测试场景下的变量刚好没有触发调试器的预览阈值，或者断点位置的作用域内没有同时存在其他需要渲染的大对象，没有触发全量遍历逻辑。

• 调试时临时关闭变量预览功能，或在launch.json中配置"showVariables": false关闭自动变量预览
• 在launch.json中配置"justMyCode": true，避免调试器进入numpy等第三方库内部执行
• 对超大的数组视图变量，在调试阶段可以单独通过print输出需要查看的局部内容，不要依赖调试器的自动预览
• 升级VSCode Python扩展和debugpy到最新版本，新版本已经对numpy数组预览做了截断优化，超过固定大小的数组仅展示前N个元素，不会触发全量遍历
• 可以在launch.json的rules配置中，排除特定名称的大变量的自动求值，避免调试器主动读取这类变量的内容

内容的提问来源于stack exchange，提问作者smaillis