使用 nohup 和 & 启动 Python 脚本后，进程仍然在运行但不处理数据，可能有几个原因：

1. 脚本内部问题（例如死循环、阻塞）

Python 脚本内部可能存在阻塞操作或死循环，导致进程不执行预期的任务。你可以检查脚本的逻辑，确保没有被阻塞的操作，例如：

• 需要外部输入的 input() 或其他等待用户输入的部分。
• 网络请求或数据库操作中的连接问题，可能导致脚本等待响应而不继续处理。
• 无限循环或长时间运行的任务没有正确的退出条件。

解决方法：

• 在脚本中加入日志或打印信息，检查程序执行到哪一步，找出阻塞的地方。
• 在 nohup.out 文件中查看是否有错误或警告信息。

2. 文件/资源的锁定问题

如果你的脚本需要访问文件或其他资源，而该资源被其他进程锁定（如文件正在被其他进程写入），脚本可能会被阻塞，无法继续执行。

解决方法：

• 检查脚本是否有文件锁定问题，确保脚本访问的文件没有被其他进程占用。
• 如果是网络资源或数据库，检查连接是否成功并且没有被阻塞。

3. 资源不足（内存、CPU）

如果你的脚本需要较多的资源（内存、CPU等），在资源不足时，脚本可能没有足够的计算能力来处理任务。进程仍然在运行，但由于资源不足，可能会处于挂起或低效状态。

解决方法：

• 使用 top 或 htop 命令查看系统资源使用情况，确认是否有资源瓶颈。
• 如果是内存或 CPU 限制，可以尝试优化脚本，分配更多的资源，或增加系统的资源。

4. 标准输入输出的重定向问题

在使用 nohup 时，标准输入、输出和错误输出会被重定向到文件。如果脚本依赖于标准输入（例如，等待用户输入）或依赖于某个外部程序的输出，可能会导致程序卡住。

解决方法：

• 如果脚本需要与外部程序交互，确保这些交互在后台执行时不依赖于用户输入。
• 在脚本中使用日志输出，避免依赖于控制台的交互。

5. 调试进程

你可以尝试查看进程的状态以诊断问题：

• 使用 ps aux | grep python 查看进程的状态。
• 如果进程显示为 S（睡眠状态），表示它可能正在等待某些操作或资源。
• 使用 strace 来追踪进程的系统调用，以查看程序在做什么。

6. 日志文件中的错误

检查 nohup.out 或其他日志文件，查看是否有任何错误信息或异常。如果你的脚本内部出现了错误，它可能会导致程序停止处理数据。确保脚本的异常捕获机制正常，捕获并记录错误。

总结：

通过日志文件和进程检查，找出脚本卡住的原因。如果是程序内部问题，优化脚本逻辑；如果是资源或文件问题，解决锁定或资源瓶颈。