​​Python被称为“死亡代码”并非指语言本身有问题，而是指某些可能引发程序崩溃、数据丢失或系统异常的代码写法。​​这类代码通常因逻辑错误、资源管理不当或违反语言特性导致，比如无限循环、内存泄漏、未处理异常等。虽然Python以简洁高效著称，但若忽视其动态类型、GIL锁等特性，也可能埋下致命隐患。

Python中典型的“死亡代码”陷阱包括无限递归引发的栈溢出、未捕获异常导致的进程终止、全局解释器锁（GIL）造成的多线程性能瓶颈等。例如，一个未设置终止条件的递归函数会快速耗尽内存，而滥用eval()或pickle反序列化可能执行恶意指令。动态类型虽提升开发效率，但类型错误可能在运行时突然爆发，尤其在大型项目中维护成本陡增。

开发者可通过静态代码分析工具检测潜在风险，遵循PEP规范编写健壮代码，并用try-except妥善处理异常。对于性能关键场景，可结合C扩展或异步编程规避GIL限制。记住，​​“死亡代码”的根源往往在于设计疏漏，而非语言缺陷​​——合理利用Python的特性，它能成为高效可靠的开发利器。