Python运行卡住可能是由于内存不足、代码逻辑错误或外部资源占用等原因导致，可以尝试优化代码、释放资源或重启程序。
Python运行中卡住不动的原因
1、死循环
2、大量的计算或数据处理
3、网络请求阻塞
4、程序中存在bug或者内存泄漏
5、系统资源不足，如CPU、内存等
6、Python解释器本身的问题
解决Python运行中卡住不动的方法
1、检查代码中是否存在死循环，尽量避免使用无限循环，可以通过设置一个定时器来检测循环是否还在继续。
2、对于大量的计算或数据处理，可以考虑使用多线程或多进程来提高程序的执行效率，Python的threading和multiprocessing库可以帮助我们实现这一点。
3、如果程序中存在网络请求，可以尝试使用异步编程，如asyncio库，来避免阻塞。
4、仔细检查代码，确保没有死循环、逻辑错误或者内存泄漏等问题，可以使用Python的调试工具，如pdb,来进行调试。
5、确保系统资源充足，如有需要，可以使用psutil库来查看和管理系统资源。
6、如果以上方法都无法解决问题，可以尝试升级Python版本，或者使用其他Python解释器(如Jython、IronPython等)。
相关问题与解答
1、如何判断Python程序是否陷入死循环？
答：可以通过设置一个定时器来检测循环是否还在继续，如果定时器到期后，循环仍然没有结束，那么就说明可能存在死循环。
2、如何使用多线程或多进程提高程序性能？
答：可以使用Python的threading和multiprocessing库来实现。threading库用于创建和管理线程，而multiprocessing库则用于创建和管理进程，需要注意的是，由于全局解释器锁(GIL)的存在，多线程在CPU密集型任务中可能无法充分利用多核CPU，而多进程可以避免这个问题。
3、如何使用异步编程处理网络请求？
答：可以使用Python的asyncio库来实现异步编程。asyncio库提供了事件循环、协程和异步I/O等功能，可以帮助我们更高效地处理网络请求。
4、如何检测并修复内存泄漏问题？
答：可以使用Python的gc模块来检测内存泄漏，通过调用gc.collect()函数，可以强制进行垃圾回收，还可以使用第三方工具(如objgraph)来分析内存使用情况，找出潜在的内存泄漏问题。
5、如何管理系统资源？
答：可以使用psutil库来查看和管理系统资源，可以使用psutil.cpu_percent()函数来查看CPU使用率，使用psutil.virtual_memory()函数来查看虚拟内存信息等，在程序中合理地分配和释放资源，可以避免因资源不足导致的程序卡顿问题。
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