为什么是ThreadedProcessPoolExecutor stucks？

ThreadedProcessPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures中的一个类，它提供了一个线程池，用于执行并发的计算密集型任务。然而，有时候ThreadedProcessPoolExecutor可能会出现"stucks"（卡住）的情况，即任务无法正常执行或完成。

ThreadedProcessPoolExecutor卡住的原因可能有多种，以下是一些可能的原因和解决方法：

1. GIL（全局解释器锁）：Python的GIL限制了同一进程中只能有一个线程执行Python字节码。如果任务是计算密集型的，且受GIL的影响，那么ThreadedProcessPoolExecutor可能无法充分利用多线程的优势，导致卡住。解决方法是使用多进程的方式，例如使用ProcessPoolExecutor。
2. 阻塞操作：如果任务中存在阻塞操作（例如网络请求、文件读写等），并且线程池中的线程数量较少，那么可能会导致线程池中的线程全部被阻塞，无法继续执行其他任务，从而卡住。解决方法是增加线程池的大小，以便有足够的线程来处理阻塞操作。
3. 死锁：如果任务中存在多个线程之间的互斥关系，例如使用了锁或条件变量，而这些互斥关系没有正确地处理，可能会导致死锁，从而卡住。解决方法是仔细检查任务中的互斥关系，确保正确地获取和释放锁，并避免死锁的情况发生。
4. 资源限制：如果系统资源（例如内存、CPU等）不足，可能会导致ThreadedProcessPoolExecutor无法正常工作，从而卡住。解决方法是检查系统资源使用情况，确保有足够的资源供线程池使用。

总结起来，ThreadedProcessPoolExecutor卡住的原因可能是GIL限制、阻塞操作、死锁或资源限制等。解决方法包括使用多进程、增加线程池大小、正确处理互斥关系和检查系统资源使用情况。