Condition 是 Python 中支持线程间条件等待与通知的同步原语，基于锁+等待队列实现，需用 while 循环检查条件以防虚假唤醒，典型用于生产者-消费者模型。
Condition 是 Python 中用于线程间复杂协作的同步原语，它封装了 Lock（或 Rlock）并增加了 wait()、notify() 和 notify_all() 机制，适合实现“等待某条件成立再继续执行”的场景，比如生产者-消费者模型。
Condition 的核心逻辑：锁 + 条件等待队列
Condition 内部持有一个可重入锁（默认是 Rlock），所有操作（acquire、release、wait、notify）都必须在持有该锁的前提下进行。关键点在于：
-
wait()会自动释放锁，并将当前线程挂起，加入等待队列；被notify()唤醒后，会重新尝试获取锁，成功后才从wait()返回； -
notify()和notify_all()不释放锁，也不立即唤醒线程——只是标记等待队列中的一个（或全部）线程为“可唤醒”，真正唤醒发生在当前线程释放锁之后； - **条件检查必须在
while循环中进行**，不能用if，防止虚假唤醒（spurious wakeup）或条件在唤醒后又被其他线程修改。
典型用法：生产者-消费者模式
这是 Condition 最常见的实践场景。生产者生成数据并通知消费者，消费者等待有数据可用才处理：
import threading import time import randombuffer = [] buffer_size = 5 cond = threading.Condition()
def producer(): for i in range(10): time.sleep(random.uniform(0.1, 0.5)) item = f"item-{i}" with cond: # 自动 acquire & release while len(buffer) >= buffer_size: cond.wait() # 等待缓冲区有空位 buffer.append(item) print(f"Produced: {item}, buffer size: {len(buffer)}") cond.notify() # 唤醒一个等待的消费者
def consumer(): for _ in range(10): with cond: while len(buffer) == 0: cond.wait() # 等待缓冲区有数据 item = buffer.pop(0) print(f"Consumed: {item}, buffer size: {len(buffer)}") cond.notify() # 唤醒一个等待的生产者（可选）
启动线程
threading.Thread(target=producer).start() threading.Thread(target=consumer).start()
使用 Condition 的关键注意事项
with cond:是推荐写法，确保锁的正确获取与释放；手动调用cond.acquire()/cond.release()容易出错；wait()必须在已持有锁的前提下调用，否则抛出RuntimeError；notify()只唤醒一个线程，但无法指定唤醒谁；若需精确控制，应结合其他逻辑（如状态标记+多次 notify）；- 多个条件共存时（如“有数据”和“有空位”），建议用同一个 Condition，但用不同循环条件判断，避免混用
notify()导致逻辑错乱。Condition vs Lock vs Event vs Semaphore
简单对比帮助选型：
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- Lock：只保证互斥，不支持等待/通知；
- Event：适合“单次广播通知”（如启动信号），不带锁，不能区分多个等待者；
- Semaphore：适合资源计数（如连接池），但不关心具体条件是否满足；
- Condition：唯一支持“在锁保护下等待某个业务条件成立”的原语，适用于需要双向协调的场景。
