本文系统回答了如何让Python计算停止：优先选择“优雅取消”并在交互中用Ctrl+C触发KeyboardInterrupt，脚本与服务采用超时、协作式标志位与信号（SIGTERM）配合清理；线程无法安全强杀，应用Event与检查点退出；进程适合隔离并可用terminate与超时治理；异步任务使用Task.cancel与wait_for实现细粒度取消；仅在卡死或不可恢复时使用os._exit或系统kill并配合重启与审计。核心原则是优雅优先、强制兜底、策略组合与工程化落地，建立“停止—清理—观测—恢复”闭环，并在团队协作中将策略模板化与工具化（在研发流程管理场景可采用PingCode追踪取消与超时审计）。未来将走向结构化并发与统一取消语义，停止能力成为可编排的系统能力。

本文围绕“Python运行卡住如何跳过”给出工程化解法：以超时边界与异常捕获为核心，结合线程/进程/协程的并发隔离，辅以重试、降级与断点续跑，确保在阻塞或死锁发生时能安全跳过并继续主流程；同时用心跳、日志与监控闭环在早期发现问题，配合配置化的策略和项目协作记录提高可追溯性与团队协同，从而在不同平台与复杂依赖下保持系统的稳定性与业务连续性。

需求分析中的故障处理部分应细致梳理所有可能发生的问题，制定清晰的检测与响应流程，并明确责任分配，保障项目风险可控。该部分通常包含对故障类型分类、触发条件、影响分析、预警及检测、响应流程、责任划分与恢复修复等环节的系统书写。权威行业数据证明，良好的需求故障处理可以显著提升项目交付和维护效率，减少失败率。建议结合实际项目管理工具如PingCode、Worktile等，以实现需求、故障、响应的流程化和自动化，有助于持续优化项目质量。未来，AI驱动的自动化需求分析和故障检测将成为主流，需求文档也将进一步标准化和智能化。