Python ThreadPoolExecutor 阻塞

`ThreadPoolExecutor` 是 Python 中的一个线程池实现，它可以方便地管理多个线程的执行。当使用 `ThreadPoolExecutor` 时，可能会遇到阻塞的情况。以下是可能导致阻塞的情况及其解决方法：

1. 任务队列满了，无法提交新任务。这可能是因为线程池中的线程数不够，或者任务队列的大小设置得不够大。可以通过增加线程数或者增大任务队列的大小来解决阻塞问题。

2. 某个任务在执行过程中发生阻塞，导致其他任务无法执行。这可能是因为某个任务在等待某个资源或者执行某个 I/O 操作时被阻塞了。可以使用 `concurrent.futures.wait` 函数设置超时时间，如果任务在超时时间内没有结束，则认为任务出现了问题，需要将该任务取消。

3. 线程池中的线程出现了死锁或者死循环。这时候需要使用调试工具来查找问题所在，找到问题后修复即可。

总之，在使用 `ThreadPoolExecutor` 时，需要注意线程池的大小、任务队列的大小，以及任务本身的执行情况，避免出现阻塞的情况。