這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)Python中程序不動的原因是什么，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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Python中程序不動的原因：

死循環(huán)

死循環(huán)很令人討厭，死循環(huán)是預(yù)期之外的無限循環(huán)。

最典型的預(yù)期之內(nèi)的無限循環(huán)是socketserver，進程不死，服務(wù)不止。

而死循環(huán)看起來很忙（CPU100%），但是沒有任何實質(zhì)的作用。

死循環(huán)有不同的粒度，最粗的粒度是兩個進程之間的相互調(diào)用，比如RPC；

其次是函數(shù)級別，較為常見的是沒有邊界條件的遞歸調(diào)用，或者在多個函數(shù)之間的相互調(diào)用；

最小的粒度是在一個函數(shù)內(nèi)部，某一個代碼塊（code block）的死循環(huán)，最為常見的就是for，while語句。

在Python中，函數(shù)級別是不會造成無限循環(huán)的，如代碼所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
def func1():
    func()
def func():
    func1()
if __name__ == '__main__':
    func()

運行代碼，很快就會拋出一個異常：RuntimeError: maximum recursion depth exceeded。

顯然，python內(nèi)部維護了一個調(diào)用棧，限制了最大的遞歸深度，默認約為1000層，也可以通過 sys.setrecursionlimit(limit) 來修改最大遞歸深度。

在Python中，雖然出現(xiàn)這種函數(shù)級別的死循環(huán)不會導(dǎo)致無限循環(huán)，但是也會占用寶貴的CPU，也是決不應(yīng)該出現(xiàn)的。

而代碼塊級別的死循環(huán)，則會讓CPU轉(zhuǎn)到飛起，如下面的代碼

# -*- coding: utf-8 -*-
def func():
    while True:
        pass
if __name__ == '__main__':
    func()

這種情況，通過看CPU還是很好定位的

 從進程狀態(tài)R（run），以及100%的CPU，基本上就能確定是死循環(huán)了，當然也不排除是CPU密集型，這個跟代碼的具體邏輯相關(guān)。

這個時候，也是可以通過gdb來看看當前調(diào)用棧的，具體的準備工作如上，這里直接給出py-bt結(jié)果

> (gdb) py-bt

> Traceback (most recent call first):

> 　　File "run\_forever.py", line 5, in func

> 　　File "run\_forever.py", line 8, in

> (gdb)

在《無限“遞歸”的python程序》一文中，提到過使用協(xié)程greenlet能產(chǎn)生無限循環(huán)的效果，而且看起來非常像函數(shù)遞歸，其表現(xiàn)和gdb調(diào)試結(jié)果與這里的死循環(huán)是一樣的。

關(guān)于Python中程序不動的原因是什么就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。