条件变量用于线程同步，通过wait()、notify()实现线程间通信；需用while循环检查条件以防虚假唤醒；适用于生产者-消费者等协作场景。
在Python多线程编程中，Condition（条件变量）是一种同步原语，用于协调多个线程之间的执行顺序。它允许线程在某个条件不满足时暂停执行，直到其他线程发出信号通知条件已满足。
Condition的基本用法
Condition通常与锁（Lock）结合使用，内部自带一个锁，也可以传入外部锁。它的核心方法包括wait()、notify()和notify_all()。
常见操作流程：
- wait()：线程调用该方法后会释放锁并进入阻塞状态，等待被唤醒
- notify()：唤醒一个正在等待的线程（如果有多个）
- notify_all()：唤醒所有等待的线程
使用with语句可以自动管理锁的获取和释放：
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import threading import timecondition = threading.Condition() data_ready = False
def consumer(): print("消费者：等待数据准备...") with condition: while not data_ready: condition.wait() print("消费者：数据已就绪，开始处理")
def producer(): global data_ready print("生产者：开始生成数据") time.sleep(2) with condition: data_ready = True print("生产者：数据准备完成，通知等待线程") condition.notify()
创建线程
t1 = threading.Thread(target=consumer) t2 = threading.Thread(target=producer)
t1.start() t2.start()
t1.join() t2.join()
为什么需要while循环检查条件？
尽管if看起来足够，但实际应使用while循环来判断条件是否成立。这是因为：
- 可能存在虚假唤醒（spurious wakeups），即线程没有收到notify也被唤醒
- 多个消费者竞争时，notify()只唤醒一个线程，其他被唤醒的线程需要重新检查条件
- 确保唤醒后条件依然成立，避免逻辑错误
Condition的应用场景
Condition适用于需要线程间协作的典型模式：
- 生产者-消费者模型：生产者生成数据后通知消费者消费
- 任务依赖控制：前序任务完成后再触发后续任务执行
- 资源池管理：如连接池中等待可用连接
例如实现一个带缓冲区的队列：
import threading import queueclass BlockingQueue: def init(self, max_size=10): self.queue = queue.Queue(max_size) self.condition = threading.Condition()
def put(self, item): with self.condition: while self.queue.qsize() >= self.queue.maxsize: self.condition.wait() self.queue.put(item) self.condition.notify_all() def get(self): with self.condition: while self.queue.empty(): self.condition.wait() item = self.queue.get() self.condition.notify_all() return item
基本上就这些。Condition比简单使用Lock更灵活，能精确控制线程何时继续执行，但要注意正确使用while检查条件，避免死锁或逻辑错误。
