Python多线程易出错的原因主要包括以下几点：
全局解释器锁（GIL）
Python3使用GIL，这意味着在任何时刻，只有一个线程可以执行Python字节码。这限制了多线程在CPU密集型任务中的性能提升。
线程不安全的数据结构
Python的某些内置数据结构（如列表和字典）不是线程安全的。如果多个线程同时修改这些数据结构，可能会导致数据损坏或不可预料的结果。
竞争条件（Race Condition）
当多个线程同时访问和修改共享资源时，可能会出现竞争条件，导致程序行为未定义或结果错误。
死锁（Deadlock）
在多线程中使用多个锁时，可能会出现死锁，即线程互相等待对方释放锁，导致程序无法继续执行。
内存管理问题
多线程中可能会出现内存泄漏或内存覆盖等问题，需要注意对内存的管理和释放。
调试困难
多线程程序的调试相对复杂，因为线程间的交互和并发执行增加了程序的复杂度。
上下文切换开销
线程之间的上下文切换会带来一定的开销，可能会影响程序性能。
数据共享和通信
多线程之间需要进行数据共享和通信，需要谨慎设计线程间的交互方式，避免数据不一致。
为了避免这些问题，可以采取以下措施：
使用锁机制（如Lock、RLock）或其他同步原语来保护对共享资源的访问。
使用线程安全的数据结构，如`queue.Queue`和`multiprocessing.Manager`中的数据结构。
对于CPU密集型任务，考虑使用多进程代替多线程，因为多进程不受GIL的限制。
对于IO密集型任务，多线程可以提高效率，因为线程在等待IO操作完成时可以释放GIL。
需要注意的是，在使用多线程时，确保每个线程都能正确运行是很重要的，可以通过添加`__name__ == "__main__"`来确保线程的正确启动。