pycharm多进程 pycharm闪退

### PyCharm 使用多进程时出现闪退的解决方案 #### 1. 调整系统内存分配 当运行大量多线程或多进程任务时，系统可能会因为内存不足而触发保护机制，导致应用程序如 PyCharm 出现闪退现象[^2]。为了缓解这一情况，可以考虑增加物理内存或调整虚拟内存设置。 #### 2. 修改PyCharm配置文件 有时，默认配置下的PyCharm可能不适合特定硬件条件。通过编辑`idea.properties` 文件中的某些参数，能够有效改善性能表现： ```properties # 设置最大可用堆大小为4G -Dide.max.intellisense.file.size=750000 -Xms512m -Xmx4g -XX:MaxPermSize=512m ``` 这些更改有助于提高处理复杂计算的能力，减少因资源耗尽而导致的应用崩溃风险。 #### 3. 关闭不必要的插件和服务 过多启用第三方插件也可能消耗额外资源，进而影响整体稳定性。因此，在不影响正常工作的前提下适当停用部分功能模块不失为一种优化手段。 #### 4. 更新至最新稳定版Python解释器 不同版本之间可能存在兼容性差异，尤其是涉及到并发编程特性方面。确保使用的 Python 版本是最新的长期支持(LTS)版本可以帮助规避潜在缺陷引发的问题[^4]。 #### 5. 禁用GPU加速选项 对于某些设备而言，开启 GPU 加速反而会造成不稳定因素。按照 JetBrains 官方文档指导操作，进入 `Help | Find Action...`, 输入 "Registry", 找到并取消勾选 `jb.disable.cdp.gpu.acceleration` 来临时关闭此特性[^3]。 #### 6. 编写健壮性的多进程代码逻辑 编写更稳健可靠的多进程脚本同样重要。比如采用合理的队列管理和错误捕获机制，避免死锁状况发生；同时注意释放不再需要的对象引用以便及时回收垃圾收集器可触及的空间。 ```python from multiprocessing import Pool, Manager def worker(data): try: result = some_function(data) return {'status': 'success', 'data':result} except Exception as e: return {'status':'error','message':str(e)} if __name__ == '__main__': manager = Manager() pool = Pool(processes=8) results = [] for item in large_dataset: res = pool.apply_async(worker,[item]) results.append(res) final_results = [r.get(timeout=120) for r in results] pool.close() pool.join() print(final_results) ``` 上述措施综合运用后应能显著降低由多进程引起的 PyCharm 不稳定行为的发生概率。