python程序运行几天就死机-6ren

python程序运行几天就死机

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 16:24:40

问题是这样的:

我正在编写一个 python 程序，其目的是不断从 RSS 源收集新闻。我希望程序收集 1 周的数据。问题是该计划永远无法坚持到周末。有时运行几天就死机，有时运行几个小时甚至几分钟就死机。它总是卡住，没有错误。当我说卡住时，我的意思是解释器似乎仍在运行，因为我无法给它任何额外的命令。我怎么解决这个问题？

我将发布下面的代码。谢谢大家!!

from goose import Goose
from requests import get
import urllib2
import feedparser
from urllib2 import urlopen
import pandas as pd
import numpy as np
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import datetime as dt
import time
import os
Symbols=['AAPL','T','BA','XOM','GOOG','JPM','PG','WMT']
url='http://finance.yahoo.com/rss/headline?s='

for t in xrange(7):
    AAPL=pd.DataFrame()
    AAPL['Published']=""
    AAPL['Title']=""
    AAPL['link']=""
    AAPL['ID']=""
    AAPL['News']=""

    T=pd.DataFrame()
    T['Published']=""
    T['Title']=""
    T['link']=""
    T['ID']=""
    T['News']=""

    BA=pd.DataFrame()
    BA['Published']=""
    BA['Title']=""
    BA['link']=""
    BA['ID']=""
    BA['News']=""

    XOM=pd.DataFrame()
    XOM['Published']=""
    XOM['Title']=""
    XOM['link']=""
    XOM['ID']=""
    XOM['News']=""

    GOOG=pd.DataFrame()
    GOOG['Published']=""
    GOOG['Title']=""
    GOOG['link']=""
    GOOG['ID']=""
    GOOG['News']=""

    JPM=pd.DataFrame()
    JPM['Published']=""
    JPM['Title']=""
    JPM['link']=""
    JPM['ID']=""
    JPM['News']=""

    PG=pd.DataFrame()
    PG['Published']=""
    PG['Title']=""
    PG['link']=""
    PG['ID']=""
    PG['News']=""

    WMT=pd.DataFrame()
    WMT['Published']=""
    WMT['Title']=""
    WMT['link']=""
    WMT['ID']=""
    WMT['News']=""




    DaysIDsAAPL=[]
    DaysIDsT=[]
    DaysIDsBA=[]
    DaysIDsXOM=[]
    DaysIDsGOOG=[]
    DaysIDsJPM=[]
    DaysIDsPG=[]
    DaysIDsWMT=[]



    count=0

    AAPLCount=0
    TCount=0
    BACount=0
    XOMCount=0
    GOOGCount=0
    JPMCount=0
    PGCount=0
    WMTCount=0

    date=dt.date.today()

    newpathAAPL = r'D:\News Data\AAPL\\'+str(t)
    newpathT = r'D:\News Data\T\\'+str(t)
    newpathBA = r'D:\News Data\BA\\'+str(t)
    newpathXOM = r'D:\News Data\XOM\\'+str(t)
    newpathGOOG = r'D:\News Data\GOOG\\'+str(t)
    newpathJPM = r'D:\News Data\JPM\\'+str(t)
    newpathPG = r'D:\News Data\PG\\'+str(t)
    newpathWMT = r'D:\News Data\WMT\\'+str(t)
    os.makedirs(newpathAAPL)
    os.makedirs(newpathT)
    os.makedirs(newpathBA)
    os.makedirs(newpathXOM)
    os.makedirs(newpathGOOG)
    os.makedirs(newpathJPM)
    os.makedirs(newpathPG)
    os.makedirs(newpathWMT)
    while dt.date.today()==date:
        print "Loop"
        try:
        #AAPL inner most loop
            d1=feedparser.parse(url+Symbols[0])  
            for x in xrange(len(d1['entries'])):
                if int(d1.entries[x]['id'][14:]) not in DaysIDsAAPL:
                    DaysIDsAAPL.append(int(d1.entries[x]['id'][14:]))
                    y = len(AAPL.index.tolist())
                    m=re.search(r'\*(.*)',d1.entries[x]['link'])
                    z=re.search(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp',m.group(1))
                    if type(z) is not None:
                        m=re.sub(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp', '', m.group(1))
                    AAPL.loc[y,'Title'] =d1.entries[x]['title'].encode('utf8')
                    AAPL.loc[y,'link'] =m.encode('utf8')
                    AAPL.loc[y,'Published'] =d1.entries[x]['published'].encode('utf8')
                    AAPL.loc[y,'ID'] =int(d1.entries[x]['id'][14:])
                    hdr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
                    page = get(m,headers=hdr)
                    extractor = Goose()
                    article = extractor.extract(raw_html=page.text)
                    text = article.cleaned_text.encode('utf8')
                    if text == '':
                        try:
                            url2 = m
                            req = urllib2.Request(url2, None, hdr)
                            html2 = urlopen(req).read().decode('utf8')
                            raw = BeautifulSoup(html2,"lxml").get_text().encode('utf8')
                            Text_file = open(newpathAAPL+r"\\"+str(AAPLCount)+".txt", "w")
                            Text_file.write(raw)
                            Text_file.close()
                            AAPL.loc[y,'News'] = AAPLCount
                            AAPLCount+=1
                            AAPL=AAPL.fillna("")
                            AAPL.to_csv(newpathAAPL+r'\Key.csv')
                        except:
                            print m
                            print "AAPL"
                    else:
                        Text_file = open(newpathAAPL+r"\\"+str(AAPLCount)+".txt", "w")
                        Text_file.write(text)
                        Text_file.close()
                        AAPL.loc[y,'News'] =AAPLCount
                        AAPLCount+=1
                        AAPL=AAPL.fillna("")
                        AAPL.to_csv(newpathAAPL+r'\Key.csv')
                    print "AAPL"

            #T inner most loop
            d2=feedparser.parse(url+Symbols[1])

            for x in xrange(len(d2['entries'])):
                if int(d2.entries[x]['id'][14:]) not in DaysIDsT:
                    DaysIDsT.append(int(d2.entries[x]['id'][14:]))
                    y = len(T.index.tolist())
                    m=re.search(r'\*(.*)',d2.entries[x]['link'])
                    z=re.search(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp',m.group(1))
                    if type(z) is not None:
                        m=re.sub(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp', '', m.group(1))
                    T.loc[y,'Title'] =d2.entries[x]['title'].encode('utf8')
                    T.loc[y,'link'] =m.encode('utf8')
                    T.loc[y,'Published'] =d2.entries[x]['published'].encode('utf8')
                    T.loc[y,'ID'] =int(d2.entries[x]['id'][14:])
                    hdr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
                    page = get(m,headers=hdr)
                    extractor = Goose()
                    article = extractor.extract(raw_html=page.text)
                    text = article.cleaned_text.encode('utf8')
                    if text == '':
                        try:
                            url2 = m
                            req = urllib2.Request(url2, None, hdr)
                            html2 = urlopen(req).read().decode('utf8')
                            raw = BeautifulSoup(html2,"lxml").get_text().encode('utf8')
                            Text_file = open(newpathT+r"\\"+str(TCount)+".txt", "w")
                            Text_file.write(raw)
                            Text_file.close()
                            T.loc[y,'News'] = TCount
                            TCount+=1
                            T=T.fillna("")
                            T.to_csv(newpathT+r'\Key.csv')
                        except:
                            print m
                            print "T"
                    else:
                        Text_file = open(newpathT+r"\\"+str(TCount)+".txt", "w")
                        Text_file.write(text)
                        Text_file.close()
                        T.loc[y,'News'] =TCount
                        TCount+=1
                        T=T.fillna("")
                        T.to_csv(newpathT+r'\Key.csv')
                    print "T"

            #BA inner most loop
            d3=feedparser.parse(url+Symbols[2])

            for x in xrange(len(d3['entries'])):
                if int(d3.entries[x]['id'][14:]) not in DaysIDsBA:
                    DaysIDsBA.append(int(d3.entries[x]['id'][14:]))
                    y = len(BA.index.tolist())
                    m=re.search(r'\*(.*)',d3.entries[x]['link'])
                    z=re.search(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp',m.group(1))
                    if type(z) is not None:
                        m=re.sub(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp', '', m.group(1))
                    BA.loc[y,'Title'] =d3.entries[x]['title'].encode('utf8')
                    BA.loc[y,'link'] =m.encode('utf8')
                    BA.loc[y,'Published'] =d3.entries[x]['published'].encode('utf8')
                    BA.loc[y,'ID'] =int(d3.entries[x]['id'][14:])
                    hdr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
                    page = get(m,headers=hdr)
                    extractor = Goose()
                    article = extractor.extract(raw_html=page.text)
                    text = article.cleaned_text.encode('utf8')
                    if text == '':
                        try:
                            url2 = m
                            req = urllib2.Request(url2, None, hdr)
                            html2 = urlopen(req).read().decode('utf8')
                            raw = BeautifulSoup(html2,"lxml").get_text().encode('utf8')
                            Text_file = open(newpathBA+r"\\"+str(BACount)+".txt", "w")
                            Text_file.write(raw)
                            Text_file.close()
                            BA.loc[y,'News'] = BACount
                            BACount+=1
                            BA=BA.fillna("")
                            BA.to_csv(newpathBA+r'\Key.csv')
                        except:
                            print m
                            print "BA"
                    else:
                        Text_file = open(newpathBA+r"\\"+str(BACount)+".txt", "w")
                        Text_file.write(text)
                        Text_file.close()
                        BA.loc[y,'News'] =BACount
                        BACount+=1
                        BA=BA.fillna("")
                        BA.to_csv(newpathBA+r'\Key.csv')
                    print "BA"

            #XOM inner most loop
            d4=feedparser.parse(url+Symbols[3])

            for x in xrange(len(d4['entries'])):
                if int(d4.entries[x]['id'][14:]) not in DaysIDsXOM:
                    DaysIDsXOM.append(int(d4.entries[x]['id'][14:]))
                    y = len(XOM.index.tolist())
                    m=re.search(r'\*(.*)',d4.entries[x]['link'])
                    z=re.search(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp',m.group(1))
                    if type(z) is not None:
                        m=re.sub(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp', '', m.group(1))
                    XOM.loc[y,'Title'] =d4.entries[x]['title'].encode('utf8')
                    XOM.loc[y,'link'] =m.encode('utf8')
                    XOM.loc[y,'Published'] =d4.entries[x]['published'].encode('utf8')
                    XOM.loc[y,'ID'] =int(d4.entries[x]['id'][14:])
                    hdr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
                    page = get(m,headers=hdr)
                    extractor = Goose()
                    article = extractor.extract(raw_html=page.text)
                    text = article.cleaned_text.encode('utf8')
                    if text == '':
                        try:
                            url2 = m
                            req = urllib2.Request(url2, None, hdr)
                            html2 = urlopen(req).read().decode('utf8')
                            raw = BeautifulSoup(html2,"lxml").get_text().encode('utf8')
                            Text_file = open(newpathXOM+r"\\"+str(XOMCount)+".txt", "w")
                            Text_file.write(raw)
                            Text_file.close()
                            XOM.loc[y,'News'] = XOMCount
                            XOMCount+=1
                            XOM=XOM.fillna("")
                            XOM.to_csv(newpathXOM+r'\Key.csv')
                        except:
                            print m
                            print "XOM"
                    else:
                        Text_file = open(newpathXOM+r"\\"+str(XOMCount)+".txt", "w")
                        Text_file.write(text)
                        Text_file.close()
                        XOM.loc[y,'News'] =XOMCount
                        XOMCount+=1
                        XOM=XOM.fillna("")
                        XOM.to_csv(newpathXOM+r'\Key.csv')

            #GOOG inner most loop
            d5=feedparser.parse(url+Symbols[4])

            for x in xrange(len(d5['entries'])):
                if int(d5.entries[x]['id'][14:]) not in DaysIDsGOOG:
                    DaysIDsGOOG.append(int(d5.entries[x]['id'][14:]))
                    y = len(GOOG.index.tolist())
                    m=re.search(r'\*(.*)',d5.entries[x]['link'])
                    z=re.search(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp',m.group(1))
                    if type(z) is not None:
                        m=re.sub(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp', '', m.group(1))
                    GOOG.loc[y,'Title'] =d5.entries[x]['title'].encode('utf8')
                    GOOG.loc[y,'link'] =m.encode('utf8')
                    GOOG.loc[y,'Published'] =d5.entries[x]['published'].encode('utf8')
                    GOOG.loc[y,'ID'] =int(d5.entries[x]['id'][14:])
                    hdr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
                    page = get(m,headers=hdr)
                    extractor = Goose()
                    article = extractor.extract(raw_html=page.text)
                    text = article.cleaned_text.encode('utf8')
                    if text == '':
                        try:
                            url2 = m
                            req = urllib2.Request(url2, None, hdr)
                            html2 = urlopen(req).read().decode('utf8')
                            raw = BeautifulSoup(html2,"lxml").get_text().encode('utf8')
                            Text_file = open(newpathGOOG+r"\\"+str(GOOGCount)+".txt", "w")
                            Text_file.write(raw)
                            Text_file.close()
                            GOOG.loc[y,'News'] = GOOGCount
                            GOOGCount+=1
                            GOOG=GOOG.fillna("")
                            GOOG.to_csv(newpathGOOG+r'\Key.csv')
                        except:
                            print m
                            print "GOOG"
                    else:
                        Text_file = open(newpathGOOG+r"\\"+str(GOOGCount)+".txt", "w")
                        Text_file.write(text)
                        Text_file.close()
                        GOOG.loc[y,'News'] =GOOGCount
                        GOOGCount+=1
                        GOOG=GOOG.fillna("")
                        GOOG.to_csv(newpathGOOG+r'\Key.csv')
                    print "GOOG"

            #JPM inner most loop
            d6=feedparser.parse(url+Symbols[5])

            for x in xrange(len(d6['entries'])):
                if int(d6.entries[x]['id'][14:]) not in DaysIDsJPM:
                    DaysIDsJPM.append(int(d6.entries[x]['id'][14:]))
                    y = len(JPM.index.tolist())
                    m=re.search(r'\*(.*)',d6.entries[x]['link'])
                    z=re.search(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp',m.group(1))
                    if type(z) is not None:
                        m=re.sub(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp', '', m.group(1))
                    JPM.loc[y,'Title'] =d6.entries[x]['title'].encode('utf8')
                    JPM.loc[y,'link'] =m.encode('utf8')
                    JPM.loc[y,'Published'] =d6.entries[x]['published'].encode('utf8')
                    JPM.loc[y,'ID'] =int(d6.entries[x]['id'][14:])
                    hdr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
                    page = get(m,headers=hdr)
                    extractor = Goose()
                    article = extractor.extract(raw_html=page.text)
                    text = article.cleaned_text.encode('utf8')
                    if text == '':
                        try:
                            url2 = m
                            req = urllib2.Request(url2, None, hdr)
                            html2 = urlopen(req).read().decode('utf8')
                            raw = BeautifulSoup(html2,"lxml").get_text().encode('utf8')
                            Text_file = open(newpathJPM+r"\\"+str(JPMCount)+".txt", "w")
                            Text_file.write(raw)
                            Text_file.close()
                            JPM.loc[y,'News'] = JPMCount
                            JPMCount+=1
                            JPM=JPM.fillna("")
                            JPM.to_csv(newpathJPM+r'\Key.csv')
                        except:
                            print m
                            print "JPM"
                    else:
                        Text_file = open(newpathJPM+r"\\"+str(JPMCount)+".txt", "w")
                        Text_file.write(text)
                        Text_file.close()
                        JPM.loc[y,'News'] =JPMCount
                        JPMCount+=1
                        JPM=JPM.fillna("")
                        JPM.to_csv(newpathJPM+r'\Key.csv')
                    print "JPM"


            #PG inner most loop
            d7=feedparser.parse(url+Symbols[6])

            for x in xrange(len(d7['entries'])):
                if int(d7.entries[x]['id'][14:]) not in DaysIDsPG:
                    DaysIDsPG.append(int(d7.entries[x]['id'][14:]))
                    y = len(PG.index.tolist())
                    m=re.search(r'\*(.*)',d7.entries[x]['link'])
                    z=re.search(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp',m.group(1))
                    if type(z) is not None:
                        m=re.sub(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp', '', m.group(1))
                    PG.loc[y,'Title'] =d7.entries[x]['title'].encode('utf8')
                    PG.loc[y,'link'] =m.encode('utf8')
                    PG.loc[y,'Published'] =d7.entries[x]['published'].encode('utf8')
                    PG.loc[y,'ID'] =int(d7.entries[x]['id'][14:])
                    hdr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
                    page = get(m,headers=hdr)
                    extractor = Goose()
                    article = extractor.extract(raw_html=page.text)
                    text = article.cleaned_text.encode('utf8')
                    if text == "":
                        try:
                            url2 = m
                            req = urllib2.Request(url2, None, hdr)
                            html2 = urlopen(req).read().decode('utf8')
                            raw = BeautifulSoup(html2,"lxml").get_text().encode('utf8')
                            Text_file = open(newpathPG+r"\\"+str(PGCount)+".txt", "w")
                            Text_file.write(raw)
                            Text_file.close()
                            PG.loc[y,'News'] = PGCount
                            PGCount+=1
                            PG=PG.fillna("")
                            PG.to_csv(newpathPG+r'\Key.csv')
                        except:
                            print m
                            print "PG"
                    else:
                        Text_file = open(newpathPG+r"\\"+str(PGCount)+".txt", "w")
                        Text_file.write(text)
                        Text_file.close()
                        PG.loc[y,'News'] =PGCount
                        PGCount+=1
                        PG=PG.fillna("")
                        PG.to_csv(newpathPG+r'\Key.csv')
                    print "PG"


            #WMT inner most loop
            d8=feedparser.parse(url+Symbols[7])

            for x in xrange(len(d8['entries'])):
                if int(d8.entries[x]['id'][14:]) not in DaysIDsWMT:
                    DaysIDsWMT.append(int(d8.entries[x]['id'][14:]))
                    y = len(WMT.index.tolist())
                    m=re.search(r'\*(.*)',d8.entries[x]['link'])
                    z=re.search(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp',m.group(1))
                    if type(z) is not None:
                        m=re.sub(r'\?ru=yahoo\?mod=yahoo_itp', '', m.group(1))
                    WMT.loc[y,'Title'] =d8.entries[x]['title'].encode('utf8')
                    WMT.loc[y,'link'] =m.encode('utf8')
                    WMT.loc[y,'Published'] =d8.entries[x]['published'].encode('utf8')
                    WMT.loc[y,'ID'] =int(d8.entries[x]['id'][14:])
                    hdr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
                    page = get(m,headers=hdr)
                    extractor = Goose()
                    article = extractor.extract(raw_html=page.text)
                    text = article.cleaned_text.encode('utf8')
                    if text == "":
                        try:
                            url2 = m
                            req = urllib2.Request(url2, None, hdr)
                            html2 = urlopen(req).read().decode('utf8')
                            raw = BeautifulSoup(html2,"lxml").get_text().encode('utf8')
                            Text_file = open(newpathWMT+r"\\"+str(WMTCount)+".txt", "w")
                            Text_file.write(raw)
                            Text_file.close()
                            WMT.loc[y,'News'] = WMTCount
                            WMTCount+=1
                            WMT=WMT.fillna("")
                            WMT.to_csv(newpathWMT+r'\Key.csv')
                        except:
                            print m
                            print "WMT"
                    else:
                        Text_file = open(newpathWMT+r"\\"+str(WMTCount)+".txt", "w")
                        Text_file.write(text)
                        Text_file.close()
                        WMT.loc[y,'News'] =WMTCount
                        WMTCount+=1
                        WMT=WMT.fillna("")
                        WMT.to_csv(newpathWMT+r'\Key.csv')
                    print "WMT"       
            count+=1
            print count
            time.sleep(1)
        except:
            print "Error"
    AAPL=AAPL.fillna("")
    AAPL.to_csv(newpathAAPL+r'\Key.csv')
    T=T.fillna("")
    T.to_csv(newpathT+r'\Key.csv')
    BA=BA.fillna("")
    BA.to_csv(newpathBA+r'\Key.csv')
    XOM=XOM.fillna("")
    XOM.to_csv(newpathXOM+r'\Key.csv')
    GOOG=GOOG.fillna("")
    GOOG.to_csv(newpathGOOG+r'\Key.csv')
    JPM=JPM.fillna("")
    JPM.to_csv(newpathJPM+r'\Key.csv')
    PG=PG.fillna("")
    PG.to_csv(newpathPG+r'\Key.csv')
    WMT=WMT.fillna("")
    WMT.to_csv(newpathWMT+r'\Key.csv')

最佳答案

当程序收集过多的提要或系统上有其他事件进程时，会消耗过多的 RAM(这就是卡住时间不同的原因)，请参阅 Why does a simple python script crash my system

程序运行的进程将用于计算的数组和变量存储在进程内存中，即内存

您可以通过强制程序使用硬盘内存来解决此问题。

有关解决方法(搁置、定期将收集的提要保存到文本文件(将信息从 ram 移动到 rom 并释放 ram)，...)请参阅以下链接

memory usage, how to free memory

Python large variable RAM usage

I need to free up RAM by storing a Python dictionary on the hard drive, not in RAM. Is it possible?

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当我注意到以下问题时，我正在做一些 C++ 练习。给定的代码将不会在 Visual Studio 2013 或 Qt Creator 5.4.1 中运行/编译报错: invalid types 'd
airflow - 运行 dag 并让 Airflow 运行 : error: the following arguments are required: task_id,execution_date
假设我有一个 easteregg.py 文件: from airflow import DAG from dateutil import parser from datetime import tim

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