关于1024:堆栈下溢的错误(1024. Stack Underflow Occurred)

本文记录了一位开发者遇到的奇怪问题,在Flash应用中,移除特定的trace语句后,程序从报错状态变为正常运行。该问题涉及到内存管理和异常处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://blog.163.com/sylar_lin/blog/static/192332093201111242412487/

 

今天碰到个很奇怪的问题,注释掉下面的trace,realse版本才不报错。

private function onSuccess(rspObj:Object):void
		{
//			unLoading();
			isbusying = false;
			
			if(rspObj.code == 1){//如果code是1结果正常
//				trace("<==req success");
//				trace("<==请求"+rspObj.controller+"成功");
				if(dict[rspObj.controller]!=null){
					var param:Object = dict[rspObj.controller].param;
					dict[rspObj.controller].callback(rspObj.msg,param);
				}
				delete dict[rspObj.controller];
			}else if(rspObj.code == -1){//code为-1是重新登陆
				GameManager.getInstance().uiManager.openUpdatePagePanel()
			}else{
				//0代表有问题  msg就是问题的描述
				GameTips.instance.textFlow(rspObj.msg);
//				throw new Error("请求"+rspObj.controller+"失败");
			}
			
		}

  VerifyError: Error #1023: 发生堆栈上溢。

    at game.net::HttpClient/onSuccess()

flash发行版依旧报错:

 

http://www.cppblog.com/baihua/archive/2011/07/30/152073.aspx

### 回答1: "_pickle.unpicklingerror: unpickling stack underflow" 意思是在反序列化过程中,数据堆栈下溢。这通常是由于传输或存储文件损坏导致的。建议检查数据源并确保文件完整。 ### 回答2: _pickle.unpicklingerror: unpickling stack underflow 是Python解释器在尝试反序列化一个对象时遇到的错误之一。对于一个_pickle对象来说,它是一个序列化后的Python对象,它被存储为二进制文件或网络传输中的字节流。当Python解释器需要恢复序列化的对象时,它会反序列化_pickle。 当我们尝试反序列化一个_pickle时,如果_pickle被破坏或不完整,或者_pickle与原始对象不匹配,那么Python解释器就会抛出unpickling stack underflow错误。这种错误发生的原因通常是_pickle对象中的数据量与Python解释器期望的数据量不一致。 如果我们遇到这种类型的错误,我们应该检查_pickle对象的完整性和正确性。需要注意的是,在反序列化_pickle时,最好使用与序列化时相同的Python版本和库。如果_pickle是在Python 3.x中创建的,而你的程序在Python 2.x中运行,或者_pickle中使用的库不兼容当前系统,那么也可能会触发unpickling stack underflow错误。 最好的解决方法是检查_pickle对象中的数据,确保_pickle与原始对象匹配,并使用与编写_pickle代码时相同的Python版本和库进行反序列化。如果无法解决问题,可以考虑重新创建_pickle对象或寻求帮助。 ### 回答3: _pickle.unpicklingerror: unpickling stack underflow 是Python中一个反序列化时可能发生的错误。在Python中,对象可以被序列化成二进制数据,并存储在文件或者网络传输中。反之,反序列化是将这些二进制数据重新转化为对象。 在序列化时,Python将对象的信息压缩成一个字符串,然后存储在文件中。在反序列化时,Python需要根据这个字符串重建对象。如果在反序列化时,Python得到的压缩信息与存储时不一致,或者操作数据发生了异常,则会发生 _pickle.unpicklingerror: unpickling stack underflow 错误。 该错误通常由以下几个原因引起: 1. 数据错误:可能存储的数据无法反序列化成对象。比如解析json数据时,如果其中出现无法解析的字段,就会导致该错误。 2. 版本不兼容:如果代码在升级后导致模块或库版本不兼容,反序列化时就会发生该错误。 3. 安全问题:Python中反序列化时存在安全漏洞,会被黑客利用构造恶意数据进行攻击。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 检查代码和数据:在反序列化之前,应该先检查文件是否存在,是否修改过。同时要根据数据的结构定义和导入相应的依赖。 2. 维护一致性:在升级代码和库时,需要确保存储和读取的数据都是同一个版本。可以使用软件版本控制工具来管理数据和代码的版本。 3. 防范攻击:应该尽可能从安全角度出发,限制反序列化操作,避免受到攻击。 综上所述,_pickle.unpicklingerror: unpickling stack underflow 错误是Python反序列化时可能遇到的错误,可能由数据错误、版本不兼容或者安全问题引起。为了避免这个问题,开发者需要对代码和数据进行严格控制,并且注意安全问题。
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