Condition适用于需等待特定状态并由其他线程通知唤醒的多线程协作场景，如生产者-消费者、任务依赖协调和阶段性同步，支持原子性检查与等待、选择性唤醒，但不适用于单纯互斥或单次信号传递。
Python 的 condition（通常指 threading.Condition）适合解决多线程协作中需要等待特定状态、并由其他线程主动通知唤醒的问题。
需要线程间精确等待与唤醒的场景
当一个或多个线程必须暂停执行，直到某个共享条件成立（比如缓冲区非空、资源就绪、任务完成），而这个条件的变化由另一个线程控制时，Condition 比单纯轮询或简单锁更高效、更可靠。
- 生产者-消费者模型：消费者线程在队列为空时等待，生产者入队后通知；生产者在队列满时等待，消费者出队后通知
- 任务依赖协调：线程 A 需等线程 B 完成某步计算后再继续，B 完成后调用
notify() - 阶段性同步：多个工作线程都需等待“初始化完成”信号，主线程初始化完毕后用
notify_all()统一唤醒
需要原子性检查+等待的临界操作
Condition 将“检查条件 → 进入等待”封装为原子操作（通过 wait() 自动释放锁并挂起），避免竞态：不会出现检查完条件为假、刚释放锁就被其他线程修改状态、再进入等待却错过通知的情况。
- 普通
while not condition: time.sleep(0.1)易漏通知、耗 CPU、不及时 -
with cond: while not condition: cond.wait()确保检查和等待无缝衔接
需选择性唤醒或广播唤醒的协作模式
notify() 唤醒一个等待线程，notify_all() 唤醒全部。这比 Event（只能全通或全阻）更灵活，适用于不同粒度的唤醒需求。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 单个资源就绪 → 用
notify()让一个消费者处理，减少争抢 - 全局状态变更（如配置重载完成）→ 用
notify_all()让所有相关线程重新校验
不适合替代简单同步原语的场景
Condition 不是万能锁。它不适用于：
- 仅需互斥访问共享变量 → 用
threading.Lock更轻量 - 只需一次信号传递（如启动/停止标志）→
threading.Event更简洁 - 跨进程通信 →
Condition仅限线程内，需用multiprocessing.Condition
用错对象会导致代码复杂、易死锁或逻辑难维护。核心是：有明确的“等什么”和“谁来通知”，才用 Condition。
