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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Python中程序不動的原因是什么,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)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(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(jìn)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(shí)質(zhì)的作用。
死循環(huán)有不同的粒度,最粗的粒度是兩個(gè)進(jìn)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(gè)函數(shù)之間的相互調(diào)用;
最小的粒度是在一個(gè)函數(shù)內(nèi)部,某一個(gè)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(yùn)行代碼,很快就會拋出一個(gè)異常:RuntimeError: maximum recursion depth exceeded。
顯然,python內(nèi)部維護(hù)了一個(gè)調(diào)用棧,限制了最大的遞歸深度,默認(rèn)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(jìn)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(dāng)然也不排除是CPU密集型,這個(gè)跟代碼的具體邏輯相關(guān)。
這個(gè)時(shí)候,也是可以通過gdb來看看當(dāng)前調(diào)用棧的,具體的準(zhǔn)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 <module>
> (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(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。
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