Python脚本防失控实用技巧分享

Python自动化脚本真正可靠的秘诀不在于“让它跑起来”，而在于确保它在无人值守时能自主判断状态、及时止损、干净收尾并留下可追溯线索：摒弃盲目依赖`time.sleep()`的伪稳定，改用显式等待和超时机制应对网络、IO与渲染不确定性；严格管理子进程生命周期，防止僵尸进程拖垮系统；为所有外部I/O操作（HTTP、数据库、串口等）强制设置超时，杜绝无限阻塞；并通过分级日志、异常捕获与幂等标记构建可观测性，让每一次失败都可定位、可恢复、可重试——这四重防线，才是把自动化从“定时炸弹”升级为“稳态引擎”的关键。

为什么 time.sleep() 不是可靠的流程控制手段

它只管“停”，不管“等”——脚本可能在目标进程还没启动、文件还没写完、网页元素还没渲染时就继续执行，结果不是报错就是漏数据。time.sleep(5) 看似稳妥，实则把不确定性从代码逻辑里赶到了时间维度上。

• 真实场景下，网络延迟、磁盘 IO、CPU 负载都会让“等 5 秒”变得毫无意义
• 用 time.sleep() 替代状态判断，等于把重试逻辑外包给运气
• 更糟的是，它会拖慢整个脚本，尤其在批量任务中，积少成多直接拉垮吞吐量
• 推荐改用显式等待：比如 selenium.webdriver.support.ui.WebDriverWait 配合 expected_conditions，或对文件用 os.path.exists() + 循环轮询（加超时）

子进程管理不当导致僵尸进程堆积

用 subprocess.Popen() 启动外部命令后，如果没显式调用 .wait()、.communicate() 或没设置 start_new_session=True，子进程可能脱离父进程控制，变成僵尸或孤儿进程。Linux 下积累多了会耗尽 PID 表，Windows 则可能卡住句柄或端口。

• 务必在 Popen 后配对处理：要么 proc.communicate(timeout=30)，要么 proc.wait(timeout=30)
• 避免裸写 subprocess.run(..., shell=True) —— 它默认不设超时，卡死无感知
• 若需后台长期运行，用 start_new_session=True 并记录 proc.pid，方便后续信号控制
• 在 finally 块或上下文管理器中做清理，防止异常跳过回收

没有超时机制的 I/O 操作极易挂死

HTTP 请求、数据库查询、串口读取、文件锁等待……任何依赖外部响应的操作，一旦对方失联或响应异常缓慢，脚本就会无限阻塞。这不是“慢”，是彻底失控。

• requests.get(url) 必须带 timeout=(3, 7)（连接+读取），不设 timeout 等同于放弃控制权
• sqlite3.connect() 加 timeout=5 参数，否则遇到锁表直接卡死
• 用 serial.Serial() 时，timeout 和 write_timeout 都得明确设值，别依赖默认的 None
• 自定义轮询逻辑（如等某个标志文件出现）必须内置计数器或 time.time() 超时判断，不能只靠 while True

日志和异常没分级也没落盘，出问题根本找不到线索

只靠 print() 或裸抛异常，等于把故障诊断工作推给运行时运气。脚本跑在服务器、定时任务或 Docker 里时，控制台输出瞬间消失，你连它是否启动过都不知道。

• 禁用裸 print()，统一走 logging，至少设 level=logging.INFO，关键步骤打 logging.debug()
• 捕获异常后，必须 logging.exception() 或至少 logging.error(str(e))，不能只写 except: pass
• 日志文件路径用绝对路径，比如 /var/log/mybot/run.log，避免相对路径在 crontab 中失效
• 对关键状态（如“已获取 token”“已提交第127条数据”）做幂等标记，例如写入临时文件或数据库 status 字段，便于中断后续跑

真正难的不是让脚本“跑起来”，而是让它在没人盯着的时候，知道自己该停在哪、为什么停、下次从哪接着干。超时、状态等待、进程生命周期、可追溯日志——这四块缺一不可，漏掉任一环，自动化就只是个看起来很美的定时炸弹。

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