如何应对脚本运行中断？小鱼教您详细步骤恢复操作顺畅

脚本崩了别砸键盘！😭 小鱼血泪史教你绝地求生

凌晨两点,屏幕突然一暗，我盯着那个冰冷的 Killed 提示，和爬了80%却戛然而止的20万条数据，感觉心脏被一只无形的手攥紧了。💔 咖啡杯在桌角晃了晃——不是地震，是我砸键盘的余震，这破脚本，又在最关键的时刻摆了我一道！

别问我怎么知道的，这种痛，每个深夜鏖战的码农都懂。 但砸键盘除了让钱包哭泣（以及吵醒邻居），毫无意义，今天掏心窝子分享几条从无数次“猝死”中爬出来的野路子，没有教科书般的完美，只有滚钉板似的真实。

🛟 第一步：救命稻草！先别关终端！（血的教训）

那次我本能地 Ctrl+C 想终止错误输出，结果...把整个终端关了！😫 半天的计算全泡汤。脚本崩了，终端窗口就是你的战地医院！ 哪怕满屏飘红，也先别动它：

1. 疯狂截图/复制最后几十行日志：Scroll Lock 键是神器，或者直接鼠标拖选复制，那次内存泄漏，就是靠截图里一个不起眼的 MemoryError 翻的盘。
2. 试试 fg 命令：万一它只是被挂起（比如你误按了 Ctrl+Z）？死马当活马医，敲一下不亏。

📚 第二步：翻“病历本”——日志不是摆设！

有次爬虫莫名卡死,日志里只有 Connection reset，我骂咧咧准备重跑，同事老张眯眼指着日志里 每隔5分钟就重复一次的 Retrying... (attempt 3 of 10)：“小鱼，你这脚本，怕不是在死循环里跟人家网站较劲呢？” 😳 真相：网站反爬升级，我的重试逻辑成了自杀循环！ 改成了指数退避才活过来。

日志要这么啃：

• 倒着读！ 崩溃瞬间的线索往往在最后，那次 KeyError 报错，往前翻三行发现是个空列表推导——源头是上游API偷偷改了返回结构！
• 搜关键词：Error, Exception, Traceback, Killed, core dumped... 别被吓到，它们是路标。
• 看时间戳：突然密集报错？可能是外部依赖挂了（比如第三方API抽风，那次用某地图服务，脚本崩了才发现他们发公告在维护！🤦‍♀️）。

🧩 第三步：分段执行，别头铁硬刚！

处理200万条用户数据清洗？我试过一晚上跑三次，三次都在凌晨崩于不同阶段... 绝望中我把脚本大卸八块：

# 原版（作死版）
process_huge_data(all_users) 
# 分尸存活版 ✅
chunk1 = all_users[:500000]
process_huge_data(chunk1)  # 存中间结果！
chunk2 = all_users[500000:1000000]
process_huge_data(chunk2)  # 再存！
... # 以此类推，最后合并

虽然土，但真能救命！ 尤其处理不可控的外部资源（网络、大文件），分段就是你的安全气囊，那次清洗，第三个分块果然又遇网络波动，但因为只丢了50万条而不是200万，我甚至能笑着重试。😌

⏳ 第四步：给脚本戴上“健康手环”——超时与心跳

调用一个外部API,默认它永远乖巧？太天真！那次脚本“假死”一晚上，早上才发现卡在一个第三方服务无响应的请求上。必加超时！

import requests
try:
    # 等10秒还不回？直接抛异常走人！
    response = requests.get('https://脆皮API.com/data', timeout=10)  
except requests.exceptions.Timeout:
    log.error("API大爷又躺平了！记入黑名单，跳过！")
    continue

复杂长任务？加“心跳”：在循环里定期打印进度或写状态文件，就算崩了，你也知道它“死”在哪一步，不用从头再来，想象一下，跑了一夜的模型，崩了却不知道是epoch 10还是epoch 100崩的... 那感觉，想死。

🧪 第五步：拥抱“脏数据”，别追求无菌室！

我写过“完美”的数据清洗脚本，遇到一个字段缺失就怒抛 ValueError 罢工，结果？现实数据脏得像泥坑，脚本跑得比蜗牛还慢，还老中断。后来学乖了：

for record in dirty_data:
    try:
        clean_record = complex_cleaning(record)  # 可能爆炸的清洗
    except (KeyError, TypeError, ValueError) as e:
        log.warning(f"记录 {record['id']} 洗坏了！原因: {e}. 标记为脏数据跳过")
        dirty_list.append(record)  # 先记下来！
        continue  # 别让它炸了整个流水线！
    clean_data.append(clean_record)
# 跑完了！再集中处理脏数据，或扔给人工
save_problem_children(dirty_list) 

容忍不完美，才能跑完全程。 先拿到90%的干净数据，比因为10%的脏数据而卡死0产出强一万倍！那次之后，我交付速度快了，客户反而夸我“能处理复杂情况”。🤷‍♀️

🌈 最后唠叨：备份！备份！还是备份！

你以为分段执行就稳了？我有个脚本，分段跑完第4块，高兴地去合并... 结果手滑 rm -rf 把整个输出文件夹送走了！🎉 眼前一黑不是形容词... 任何中间文件落地，下一秒必同步备份到云端或另一块硬盘。 rsync 是我的再生父母。

脚本如人生,中断是常态，崩溃时深吸口气，别跟机器赌气（它又不会哭），用这些带着毛刺的土方法，攒下自己的“生存指南”，下次再崩，你大概会像我一样，淡定地抿口咖啡：“小样，又来了？看爷怎么拿捏你。” ✨

小鱼心法：代码可以中断，但解决问题的韧性不能掉线，每一次从崩溃中爬起，都在你指尖刻下看不见的盔甲。