进程以退出代码 139 结束（被信号 11 中断：SIGSEGV）

Question

我正在尝试执行 Python script，但出现以下错误：

Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)

我在 Linux Mint 18.1 Serena OS

上使用 python 3.5.2

谁能告诉我为什么会这样，我该如何解决？

Answer 1

SIGSEGV 信号表示“segmentation violation”或"segfault"。或多或少，这相当于读取或写入未映射到进程中的内存地址。

这表示您的程序中存在错误。在 Python 程序中，这是解释器中的错误或正在使用的扩展模块中的错误（后者是最常见的原因）。

要解决此问题，您有多种选择。一种选择是制作一个最小的、self-contained、完整的示例来复制问题，然后将其作为错误报告提交给它使用的扩展模块的维护者。

另一种选择是尝试自行查找原因。 gdb 是这种努力中的一个有价值的工具，Python 的调试版本和所有正在使用的扩展模块也是如此。

安装 gdb 后，您可以将其用于运行您的 Python 程序：

gdb --args python <more args if you want>

然后使用gdb命令追查问题。如果你使用 run 那么你的程序将运行直到它崩溃，你将有机会使用其他 gdb 命令检查状态。

Answer 2

当我遇到这个问题时，我意识到存在一些内存问题。我重新启动电脑并解决了它。

Answer 3

一段时间后，我发现我是运行一个新的 TensorFlow 版本，在旧计算机上会出错。我解决了将 TensorFlow 版本降级到 1.4

的问题

Answer 4

另一个可能的原因（我今天遇到的）是您试图 read/write 一个打开的文件。在这种情况下，只需关闭文件并重新运行脚本即可解决问题。

Answer 5

在其他页面上找到。口译员：python 3.8

cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

这为我解决了问题。我正在使用 2.7 获取 SIGSEGV，将我的 python 升级到 3.8，然后使用 OpenCV 出现不同的错误。并在 .

上找到了答案

但最终一行代码修复了它。

Answer 6

如果您的 C 程序（例如，使用 cpython 试图越界访问变量，也会出现这种情况


ctypedef struct ReturnRows:
    double[10] your_value

cdef ReturnRows s_ReturnRows # Allocate memory for the struct
s_ReturnRows.your_value = [0] * 12

将失败

Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)

Answer 7

我在尝试使用 pyodbc 模块连接到 Oracle 数据库时收到同样的错误：

connection = pyodbc.connect()

错误发生在以下情况：

同一个数据库连接被多次打开python 文件
在调试模式下到达断点当与数据库的连接打开时

可以通过以下方法避免错误消息：

只打开数据库一次并在所有需要的地方重复使用连接
使用后正确关闭DB连接

希望，这会对任何人有所帮助！

Answer 8

删除 python 解释器和 'venv' 文件夹解决了我的错误。

Answer 9

11 : SIGSEGV - 当非法访问内存段时出现此信号。

在python中有一个模块名称signal，你可以通过它来处理这种OS信号。

如果你想忽略这个SIGSEGV信号，你可以这样做：

signal.signal(signal.SIGSEGV, signal.SIG_IGN)

但是，忽略该信号可能会导致您的代码出现一些不当行为，因此最好使用您定义的处理程序来处理 SIGSEGV 信号，如下所示：

def SIGSEGV_signal_arises(signalNum, stack):
    print(f"{signalNum} : SIGSEGV arises")
    # Your code

signal.signal(signal.SIGSEGV, SIGSEGV_signal_arises)

Answer 10

对我来说，我使用 OpenCV 库来应用 SIFT。在我的代码中，我将 cv2.SIFT() 替换为 cv2.SIFT_create() 并且问题消失了。

Answer 11

我在尝试在断开连接的外部 GPU 上运行我的代码时遇到了这个问题。我在未连接 GPU 2 的地方设置了 os.environ['PYOPENCL_CTX']=2。所以我只需要将代码更改为 os.environ['PYOPENCL_CTX'] = 1.

Answer 12

对我来说这三行代码已经重现了错误，不管有多少空闲内存可用:

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=1, random_state=0).fit(X)

我可以通过删除重新安装 scikit-learn 软件包来解决问题。与 .

非常相似的解决方案

Answer 13

如果尝试使用 concurrent.futures 复合线程，也会发生这种情况。例如，在另一个 .map 调用中调用 .map。

这可以通过删除其中一个 .map 调用来解决。

Answer 14

我在使用 scikit-learn 的 kmeans 时遇到了同样的问题。从 scikit-learn 1.0 升级到 1.0.2 为我解决了这个问题。

Answer 15

此问题通常是由您环境中的不兼容库引起的。就我而言，它是 pyspark 图书馆。

Answer 16

我在 PHP 中遇到此错误，而运行 PHP 单元中。原因是循环依赖。

进程以退出代码 139 结束（被信号 11 中断：SIGSEGV）

Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)

python

segmentation-fault

linux-mint

python-3.5