Python循环读取数据崩溃通常是由于内存不足、编码错误或死循环导致的，可通过分块读取、优化代码结构或使用生成器解决。以下是具体分析和解决方案：

1. 内存不足问题
   大文件一次性读取会耗尽内存，建议改用分块处理或流式读取。例如，用with open逐行读取或借助pandas的chunksize参数，避免read()或readlines()直接加载全部数据。

2. 编码错误或文件格式异常
   文件编码不匹配（如UTF-8、GBK）会导致解析失败。强制指定编码或使用codecs模块处理异常文件，例如codecs.open(file, 'r', 'utf-8')。

3. 循环逻辑缺陷
   死循环或未正确退出循环会引发崩溃。检查循环条件是否可终止，或添加超时机制。对于大数据处理，优先使用生成器（yield）减少内存占用。

4. 资源释放与垃圾回收
   显式删除不再使用的变量（del）或调用gc.collect()主动回收内存，尤其在循环中频繁创建临时对象时。

合理分块、规范编码和逻辑优化是避免崩溃的核心，根据实际场景选择合适方法即可稳定运行程序。