ANSWERED
好的，我解决了这个问题。这全在于您如何初始化线程状态。您根本不需要使用ReleaseLock。只需将InitThreads调用添加到模块定义即可:
BOOST_PYTHON_MODULE(ModuleName)
{
PyEval_InitThreads();
...
}
好的，我已经尝试了数小时来诊断此问题，并仔细阅读了网上的每个示例。现在累了，所以我可能会遗漏一些明显的东西，但这是发生了什么:
我在boost Python中包装一个库。我正在运行一个python脚本，该脚本导入lib，构造一些对象，然后接收来自c ++的回调，该回调调用python。在调用任何python函数之前，我尝试获取全局解释器锁。这是一些示例代码:
class ScopedGILRelease
{
public:
inline ScopedGILRelease()
{
d_gstate = PyGILState_Ensure();
}
inline ~ScopedGILRelease()
{
PyGILState_Release(d_gstate);
}
private:
PyGILState_STATE d_gstate;
};
class PyTarget : public DingoClient::ClientRequest::Target, public wrapper<DingoClient::ClientRequest::Target>
{
public:
PyTarget(PyObject* self_) : self(self_) {}
~PyTarget() {
ScopedGILRelease gil_lock;
}
PyObject* self;
void onData(const boost::shared_ptr<Datum>::P & data, const void * closure)
{
ScopedGILRelease gil_lock;
// invoke call_method to python
}
...
}
库将Target对象上的onData方法作为回调调用。在python中，我们继承自PyTarget并实现了另一个方法。然后，我们使用call_method 调用该方法。 gil_lock获取锁，并通过RIAA保证获取的线程状态始终是一个发行版，并且实际上在超出范围时总是被释放。
但是，当我在试图获取此函数大量回调的脚本中运行此脚本时，它始终会出现段错误。脚本看起来像这样:
# Initialize the library and setup callbacks
...
# Wait until user breaks
while 1:
pass
另外，python脚本总是构造一个运行的对象:
PyEval_InitThreads();
PyEval_ReleaseLock();
在收到任何回调之前。
我将代码减少到什至在onData中甚至没有调用python的地方，我只是获得了锁。发行时，总是崩溃，其中之一:
Fatal Python error: ceval: tstate mix-up
Fatal Python error: This thread state must be current when releasing
要么
Fatal Python error: ceval: orphan tstate
Fatal Python error: This thread state must be current when releasing
看来是随机的。我在这里疯了吗，因为我觉得我正确使用了GIL锁，但是它似乎根本不起作用。
其他说明:
只有一个线程曾经调用过该Target对象的onData方法。
当我使用time.sleep()在调用python模块的while循环中睡眠时，似乎允许脚本运行更长的时间，但最终脚本将出现类似问题的段错误。它持续的时间长短与time.sleep(即time.sleep(10)运行的时间长于time.sleep(0.01))成正比。这让我想到了一些未经我允许的脚本如何重新获取GIL 。
PyGILState_Release和PyGILState_Ensure在我的代码中的其他地方都没有调用，也没有其他地方应该在python中调用。
更新
我读过另一个问题，建议在模块中导入线程作为运行的替代方法
PyEval_InitThreads();
PyEval_ReleaseLock();
但是，当我在模块之前导入线程并从boost python包装器中删除以上两行时，它似乎不起作用。
参考方案
好的，我解决了这个问题。这全在于您如何初始化线程状态。您根本不需要使用ReleaseLock。只需将InitThreads调用添加到模块定义即可:
BOOST_PYTHON_MODULE(ModuleName)
{
PyEval_InitThreads();
...
}
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