这篇文章将为大家详细讲解有关Python中程序不动的原因是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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Python中程序不动的原因：

死循环

死循环很令人讨厌，死循环是预期之外的无限循环。

最典型的预期之内的无限循环是socketserver，进程不死，服务不止。

而死循环看起来很忙（CPU100%），但是没有任何实质的作用。

死循环有不同的粒度，最粗的粒度是两个进程之间的相互调用，比如RPC；

其次是函数级别，较为常见的是没有边界条件的递归调用，或者在多个函数之间的相互调用；

最小的粒度是在一个函数内部，某一个代码块（code block）的死循环，最为常见的就是for，while语句。

在Python中，函数级别是不会造成无限循环的，如代码所示：

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

运行代码，很快就会抛出一个异常：RuntimeError: maximum recursion depth exceeded。

显然，python内部维护了一个调用栈，限制了最大的递归深度，默认约为1000层，也可以通过 sys.setrecursionlimit(limit) 来修改最大递归深度。

在Python中，虽然出现这种函数级别的死循环不会导致无限循环，但是也会占用宝贵的CPU，也是决不应该出现的。

而代码块级别的死循环，则会让CPU转到飞起，如下面的代码

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

这种情况，通过看CPU还是很好定位的

 从进程状态R（run），以及100%的CPU，基本上就能确定是死循环了，当然也不排除是CPU密集型，这个跟代码的具体逻辑相关。

这个时候，也是可以通过gdb来看看当前调用栈的，具体的准备工作如上，这里直接给出py-bt结果

> (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《无限“递归”的python程序》一文中，提到过使用协程greenlet能产生无限循环的效果，而且看起来非常像函数递归，其表现和gdb调试结果与这里的死循环是一样的。

关于Python中程序不动的原因是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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