Python “如何调试”；pthread_cond_wait:Resource busy"；？

我编写了一个使用python mulithreading库执行API调用的脚本。它极大地加快了处理速度，因为瓶颈是网络，而不是主机上的任何东西（这里有人说python不做真正的多线程）

问题是，有时当我运行脚本时，我会收到此错误，而我的脚本最终会挂起/休眠：

pthread_cond_wait: Resource busy

我不知道怎么弄清楚为什么会发生这种事。如何获得更多上下文来调试问题？我是否需要把打印的语句放在一堆随机的地方，并希望抓住导致这种情况的任何问题？有更好的调试方法吗

如果有帮助，我就是这样实现多线程的：

for i in range(threads): # make the threads
        t = threading.Thread(target=queue_worker, args=[apikey, q, retries, hit_threshold]) # The threads will use the "queue_worker" function with these parameters
        t.daemon = True
        t.start() # start the thread!
# Data is put onto the queue and queue_worker does the API work here...
...
q.join() # Clean up and close the threads when the threads are all idle (no more data on the queue)

编辑：

queue_worker、api和主代码基本上如下所示：

def queue_worker(apikey, q, retries, hit_threshold)
   api_data = q.get()
   for x in range(retries)
      try:
         response = do_api(api_data, apikey)
      except Exception as error:
         time.sleep(5)
         continue
   else:
      error_count = error_count + 1
      q.task_done()
      continue
   #... data parsing code here...
   #... printing parsed data to screen here if a particular value returned is greater than "hit_threshold"...
   q.task_done()

def do_api(api_data, apikey)
   params = { 'apikey': apikey, 'resource': api_data }
   response = requests.get('https://MYURL.com/api', params=params, timeout=10)
   return response

if __name__ == '__main__':
   threads = 50
   q = Queue.Queue(threads)
   for i in range(threads): # make the threads
      t = threading.Thread(target=queue_worker, args=[apikey, q, retries, hit_threshold]) # The threads will use the "queue_worker" function with these parameters
      t.daemon = True
      t.start() # start the thread!
   # Data is put onto the queue and queue_worker does the API work here...
   ...
   q.join() # Clean up and close the threads when the threads are all idle (no more data on the queue)

评论：有关于调试的提示吗

使用自己的

锁、条件

或其他

线程

函数对代码进行双重检查，以了解嵌套的用法

使用自己的

锁

访问共享的变量

阅读 并尝试这种“变通方法”。
还有其他加速或避免GIL操纵的方法：

• 调用''time.sleep（）''-设置''sys.setcheckinterval（）''-以优化模式运行Python-将流程密集型任务转储到C扩展中-使用子流程模块执行命令

---

很可能，您正面临Python GIL

另一个线程有锁。

---

锁定的使用不一致。

显示您的

队列\u工作人员

并解释

apikey、q、重试、命中阈值

。确定完成。我不得不保持它的半模糊性，但希望这能有所帮助。稍后我将尝试使用它进行传统调试。这很难，因为错误只会偶尔发生，而且只有在经过几个小时的分析之后才会发生。@Thisisstackoverflow您得到了解决方案了吗？好的，很有趣。有关于调试的提示吗？