Python程序CPU占用率飙升至100%：高效排查与解决方案
问题描述： 您的Python程序运行一段时间后，CPU占用率异常升高至100%甚至更高，而正常情况下仅在1%-2%左右。如何快速有效地找到问题根源并解决？
解决方案：
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利用Flame Graph进行可视化分析： Flame Graph是一种强大的可视化工具，能够清晰地展现程序中各个函数的调用关系及其运行时间。学习如何在Python 2环境下生成Flame Graph，直观地识别导致CPU飙升的代码路径。
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参考社区经验： 许多开发者都曾遇到类似问题。建议查阅相关的Stack Overflow讨论（链接已提供），从中获取宝贵的经验和解决思路。
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使用pprof进行性能分析： pprof是一个功能强大的Python性能分析库，能够深入分析内存使用情况、函数调用链以及CPU开销。学习如何安装和使用pprof，对程序进行全面的性能诊断。
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检查日志和堆栈跟踪： 仔细检查程序的日志文件和堆栈跟踪信息，寻找可能提示性能下降或资源限制的错误或警告。这些信息往往能够提供重要的线索。
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代码审查与优化： 仔细检查您的代码，特别关注是否存在可能导致CPU密集型计算的循环、递归或死循环。对这些代码段进行优化，降低CPU负载。
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线程/多进程管理： 如果您的程序使用了多线程或多进程，务必确保它们不会无意中过度占用CPU资源。监控线程/进程的活动状态，必要时进行调整。
通过以上步骤，您能够有效地定位并解决导致Python程序CPU占用率飙升的问题，从而提升程序性能和稳定性。
