Error 0xc0000409 al ejecutar un script en Python

Question

Hola,

cuando trato de ejecutar un script en python que consiste en la creación de un vídeo a partir de diferentes entradas en un archivo JSON de gran tamaño (si es de pequeño tamaño no experimento el fallo), tengo el siguiente error:

Nombre de la aplicación con errores: python.exe, versión: 3.11.2150.1013, marca de tiempo: 0x63e27f1e

Nombre del módulo con errores: ucrtbase.dll, versión: 10.0.22621.3374, marca de tiempo: 0xdf382650

Código de excepción: 0xc0000409

Desplazamiento de errores: 0x000000000007dfc8

Identificador del proceso con errores: 0x0x3CD8

Hora de inicio de la aplicación con errores: 0x0x1DA9CB34F949896

Ruta de acceso de la aplicación con errores: C:\Program Files\Python311\python.exe

Ruta de acceso del módulo con errores: C:\windows\System32\ucrtbase.dll

Identificador del informe: e0ea6e06-58be-4a63-babe-0d3fe1c2d11d

Nombre completo del paquete con errores: 

Identificador de aplicación relativa del paquete con errores: 

Conocéis alguna posible solución?

Gracias y un saludo.

Answer 1

Hola daniel,

¡Bienvenido(a) a Microsoft Q&A!

Lamentamos mucho la demora en darle una respuesta a tu tema en este foro. Por favor ten en cuenta que nosotros no soportamos problemas relacionados con scripts, sin embargo, si todavía tienes el mismo problema, usualmente el error 0xc0000409 que estás experimentando puede estar relacionado con problemas de memoria al manejar archivos JSON de gran tamaño. Aquí hay algunas posibles soluciones que podrías intentar:

Procesamiento en streaming: En lugar de cargar todo el archivo JSON en memoria, puedes procesarlo en partes más pequeñas. Esto se conoce como parsing en streaming o procesamiento iterativo. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

import json

def process_large_json(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            data = json.loads(line)
            # Procesa cada línea del JSON aquí
            print(data)

process_large_json('ruta/a/tu/archivo.json')

Uso de bibliotecas especializadas: Existen bibliotecas como ijson que están diseñadas para manejar archivos JSON grandes de manera eficiente. Aquí tienes un ejemplo de cómo usar ijson:

import ijson

def process_large_json(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        objects = ijson.items(f, 'item')
        for obj in objects:
            # Procesa cada objeto JSON aquí
            print(obj)

process_large_json('ruta/a/tu/archivo.json')

Aumentar la memoria virtual: Si el problema persiste, podrías intentar aumentar la memoria virtual de tu sistema para manejar mejor los archivos grandes.

Espero que la información brindada fuera útil. Adicionalmente, por favor ten en cuenta que si no recibimos una respuesta a este hilo en un plazo de 4 días hábiles, lo consideraremos cerrado. Si tienes la misma consulta y la información proporcionada no te resulta útil, no dudes en crear un nuevo hilo.

Atentamente,

Gao

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