该回答引用ChatGPT4o及杨同学*共同作答, 如有帮助，还请采纳。
长时间运行 Python 自动化程序导致卡死，可能的原因有内存泄漏、CPU 占用过高或第三方工具库（如 ）的不稳定性。以下是一些优化和解决方法，您可以尝试逐步实施，以提高程序的稳定性和性能。
在循环中的 调用可能会导致程序运行变慢甚至卡死，尤其是当这些调用嵌套在多个函数内时。您可以优化 sleep 的使用，例如在等待图片或按钮时使用递增的 时间，或者将不必要的 移除。
在循环中增加一个休眠/恢复的机制，避免系统资源长时间占用。例如，运行一定时间后让程序进入休眠，再继续执行。
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Python 自动化程序长时间运行可能会积累大量内存，导致程序卡死。可以在循环中手动调用垃圾回收，减少内存占用。
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在 等关键函数中，添加 语句捕获异常。当图像查找失败时，设置最大重试次数避免无限循环。
循环（无限循环）在未找到图像时会占用大量资源，建议在循环内添加 或设置最大等待时间，避免无限等待。
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可以考虑将某些任务（例如查找图片和移动鼠标）放入独立的线程中运行，以避免主线程被长时间阻塞。
在长时间运行的脚本中，使用日志记录可以帮助发现问题。您可以使用 模块记录关键的执行点和异常情况。
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在运行自动化脚本的同时，定期检查系统的内存和 CPU 使用情况。如果资源消耗过高，可以尝试减少并发任务，或者升级系统硬件配置。
尽量减少鼠标移动操作，多使用热键。例如，如果网页可以通过快捷键实现的操作，可以直接使用 函数。
如果可能，将程序分成多个阶段执行，每次只执行一小部分任务，然后手动或自动重新启动脚本，以防止内存积累和资源消耗过高。
通过这些优化方法，可以显著减少 Python 自动化程序的卡死问题，并提升脚本的运行效率和稳定性。可以逐步尝试以上优化步骤，找到最适合的方案。
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