是什么原因导致一个Python分段错误？是什么原因导致一个Python分段错误？(What caus

我采取Kosaraju的强连通分量（SCC）在Python图搜索算法。

该程序运行在小数据集很大，但是当我在一个超级大图（超过80万个节点）运行它，它说：“段错误”。

什么可能是它的原因是什么？谢谢！

其他信息：一是对超大规模数据集运行时，我得到这个错误：

"RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in cmp"

然后，我使用重置递归限制

sys.setrecursionlimit(50000)

但有一个“分段故障”

相信我，这不是一个无限循环，它运行在相对较小的数据是正确的。这是可能耗尽资源的程序？

Answer 1:

这发生在一个Python 扩展（用C语言编写）试图访问一个内存可望而不可及。

你可以跟踪它在以下几个方面。

添加sys.settrace在代码的第一行。

使用gdb在马克描述这个答案 ..在命令提示符下

 gdb python (gdb) run /path/to/script.py ## wait for segfault ## (gdb) backtrace ## stack trace of the c code

Answer 2:

我知道你已经解决了您的问题，但对于其他人阅读此线程，这里是答案：你要提高你的操作系统分配的Python进程的堆栈。

要做到这一点，取决于操作系统。在Linux中，可以使用以下命令检查ulimit -s您的当前值和您可以增加它ulimit -s <new_value>

尝试加倍之前的值，然后继续，如果它不能正常工作加倍，直到你找到一个没有或耗尽内存。

Answer 3:

段错误是一个通用的一个，有如此多可能的原因：

记忆不足
故障RAM内存
取出由分贝使用查询一个巨大的数据集（如果取的数据的大小大于交换MEM更多）
错误的查询/ bug的代码
具有长循环（多递归）

Answer 4:

Updating the ulimit worked for my Kosaraju's SCC implementation by fixing the segfault on both Python (Python segfault.. who knew!) and C++ implementations.

For my MAC, I found out the possible maximum via :

$ ulimit -s -H
65532

Answer 5:

谷歌搜索找到了我这篇文章，我没有看到下面的“个人解决方案”的讨论。

我最近在Windows子系统用于Linux的Python 3.7的烦恼是：在两台机器上使用相同的熊猫库，一个给了我segmentation fault和其他报告警告。目前尚不清楚哪一个是新的，但“重新安装” pandas解决了这个问题。

命令我的车机上运行。

conda install pandas

更多细节：我正在运行相同的脚本（通过Git的同步），两者都是Windows 10机器WSL +蟒蛇。何去何从截图的情况下作出。同时该机在那里命令行上python会抱怨Segmentation fault (core dumped) ，Jupyter实验室只需重新启动内核每一次。更糟糕的是，在所有被给予警告。

Answer 6:

我是在RPI升级后DLIB遇到此分段错误。我tracebacked堆栈由Shiplu Mokaddim上述建议，并在一个OpenBLAS库解决。

由于OpenBLAS也是多线程的，用它在一个muilt线程应用程序将成倍繁殖线程，直到段故障。对于多线程应用程序，设置OpenBlas为单线程模式。

在蟒蛇的虚拟环境，告诉OpenBLAS通过编辑只使用一个线程：

    $ workon <myenv>
    $ nano .virtualenv/<myenv>/bin/postactivate

并添加：

    export OPENBLAS_NUM_THREADS=1 
    export OPENBLAS_MAIN_FREE=1

重新启动后，我能够运行在所有rpi3b我的图像识别应用了以前崩溃了。

参考： https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/294

文章来源: What causes a Python segmentation fault?