在Python中使用Flink CDC 1.13.6和Flink CDC 2.2.1读取MySQL CDC数据时出现卡住的问题，以及使用Ctrl+C停止时报告的错误，可能有以下原因：

1. Flink和Flink CDC版本不兼容：确保您使用的Flink和Flink CDC版本是兼容的。请检查它们之间的兼容性，并尝试使用兼容的版本。

2. 连接配置错误：检查您的连接配置是否正确。确保提供了正确的数据库主机名、端口号、用户名和密码等信息。

3. 数据表配置错误：请确保您提供的表名和数据库名称是正确的，并且这些表确实存在于相应的数据库中。

4. 网络或权限问题：确保您的网络连接正常，并且具有访问MySQL数据库的适当权限。

关于Ctrl+C停止时报告的错误，您可以提供更多详细信息以便进一步排查。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几个方法：

- 检查Flink和Flink CDC版本的兼容性：确保您使用的Flink和Flink CDC版本是兼容的。可参考官方文档以获取版本兼容性信息。

- 检查连接配置和数据表配置：仔细检查您的连接配置和数据表配置，确保所有配置都是正确的。

- 检查网络和权限：确保您的网络连接正常，并具有访问MySQL数据库的适当权限。

如果问题仍然存在，建议参考Flink CDC的官方文档、社区讨论或寻求专业支持来获取更准确的帮助。同时，提供更多错误信息可以帮助其他人更好地理解和解决您的问题。

Flink CDC 是一个基于 Flink 流处理框架的工具，用于实时捕获和同步数据库变更。Flink CDC 支持多种编程语言和客户端，包括 Python、Java、Go 等语言。
如果您要在 Python 中使用 Flink CDC，您可以使用 Flink 的 Python API 和 Flink CDC 提供的 Python 客户端来实现。以下是一个简单的示例，演示如何在 Python 中使用 Flink CDC：
安装 Flink 和 Flink CDC：
首先，您需要下载并安装 Flink 和 Flink CDC。您可以在 Flink 的官方网站上下载最新版本的 Flink 和 Flink CDC。
编写 Python 代码：
在 Python 中使用 Flink CDC，您需要使用 Flink 的 Python API 和 Flink CDC 提供的 Python 客户端。下面是一个示例代码，演示如何使用 Python 连接到 Flink 和 Flink CDC，并捕获数据库变更：
python
Copy
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import TableEnvironment, DataTypes
from pyflink.table.expressions import col
from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, Debezium
from pyflink.table.types import RowType

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = TableEnvironment.get_table_environment(env)

设置 Flink CDC 的连接信息

t_env \
.connect(Debezium()
.version('1.2')
.topic('test')
.property('connector.class', 'io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector')
.property('database.hostname', 'localhost')
.property('database.port', '3306')
.property('database.user', 'root')
.property('database.password', '123456')
.property('database.server.name', 'test')
.property('table.include.list', 'test.test_table')
.property('database.history.kafka.bootstrap.servers', 'localhost:9092')
.property('database.history.kafka.topic', 'mysql-history')
) \
.with_format(OldCsv()
.field_delimiter(',')
.field('after_id', DataTypes.BIGINT())
.field('after_name', DataTypes.STRING())
.field('after_age', DataTypes.INT())
) \
.with_schema(Schema()
.field('after_id', DataTypes.BIGINT())
.field('after_name', DataTypes.STRING())
.field('after_age', DataTypes.INT())
) \
.create_temporary_table('test_table')

在 Flink 中查询数据

result = t_env.from_path('test_table') \
.select(col('after_id'), col('after_name'), col('after_age'))

打印查询结果

result.print_schema()
result.print()
在上述代码中，首先使用 Flink 的 Python API 创建了 StreamExecutionEnvironment 和 TableEnvironment 对象。然后，使用 Flink CDC 提供的 Python 客户端，连接到 MySQL 数据库，并捕获 test.test_tabl