编译好的python库可以在一台计算机上运行但不能在另一台计

Question

我已经为c ++代码编写了一个python接口。我有两台不同的计算机运行ubuntu 11.04并使用相同的软件包（python 2.7.1，numpy 1.5.1，gcc 4.5.2）。我们称他们为A和B.

代码在两台计算机上编译和链接没有错误。但是，在A上，代码似乎在c ++代码的中间某处进入无限循环（CPU正在运行，但程序永远不会结束）。如果我将这个相同的共享库复制到计算机B，它可以正常工作。

我可以通过对代码，不同参数等进行小的更改来重现这一点。我使用过valgrind，但是没有内存泄漏/访问内存以前没有分配过等等。代码不依赖于任何东西而是安装了库通过包管理系统，所以这些是相同的。

有没有人有任何合理的解释可能来自哪里？ 除了以下（我已经检查过）：

• A和B运行所有相同的库/包
• 除了boost :: function和STL
之外，底层c ++库没有外部依赖关系
• 使用相同的构建系统/编译器从头开始编译所有内容
• 环境变量是相同的

Answer 1

在您的计算机上使用哪个编译器构建python？这是Python扩展的关键点。如果你使用不同的编译器，可能会发生任何不好的事情。

Answer 2

即使您不是多线程（如定义多个线程），也可能存在SMP问题：如果内存位置是易失性的，则上下文切换和CPU调度可能会导致程序“不”看到实际更改。

• 您是否尝试在没有任何优化的情况下进行编译（在gcc上为-O0）。
• 是否有任何变量可能是易失性的，应该标记为这样（考虑设备输入，零复制缓冲区，mmaps）。

即使你没有（明确地）做任何线程，如果Python的垃圾收集在一个单独的线程上运行，我也不会感到惊讶。

Answer 3

不同的计算机可能具有不同的处理器/架构。理想情况下，您也可以在另一台计算机上编译Python。这样做，你就会知道问题是复制库，或者代码是什么，或者它是否是环境配置的东西。