Python中程序不動的原因是什么

這篇文章將為大家詳細講解有關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。

Python中程序不動的原因：

死循環

死循環很令人討厭，死循環是預期之外的無限循環。

最典型的預期之內的無限循環是socketserver，進程不死，服務不止。

而死循環看起來很忙（CPU100%），但是沒有任何實質的作用。

死循環有不同的粒度，最粗的粒度是兩個進程之間的相互調用，比如RPC；

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

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

在Python中，函數級別是不會造成無限循環的，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內部維護了一個調用棧，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，雖然出現這種函數級別的死循環不會導致無限循環，但是也會占用寶貴的CPU，也是決不應該出現的。

而代碼塊級別的死循環，則會讓CPU轉到飛起，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R（run），以及100%的CPU，基本上就能確定是死循環了，當然也不排除是CPU密集型，這個跟代碼的具體邏輯相關。

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

> (gdb) py-bt

> Traceback (most recent call first):

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

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

> (gdb)

在《無限“遞歸”的python程序》一文中，提到過使用協程greenlet能產生無限循環的效果，而且看起來非常像函數遞歸，其表現和gdb調試結果與這里的死循環是一樣的。

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