Python多线程同步：threading.Condition交替打印示例

"这篇教程详细介绍了如何在Python中利用`threading.Condition`对象来实现两个线程交替打印字符。文章的重点在于理解`threading.Condition`如何协调多线程的执行，以及可重入锁（ReentrantLock）的概念。" 在Python的多线程编程中，经常遇到线程间协作的问题，例如确保某些操作按特定顺序执行或者同步线程的执行。`threading.Condition`是Python标准库提供的一种工具，用于解决此类问题。它与一个锁对象（默认是可重入锁）相关联，允许线程在满足特定条件时才继续执行。 首先，我们要理解`threading.Condition`的核心功能。当一个线程进入`with cond:`语句块时，它会自动获取Condition对象关联的锁。这样，其他试图同时访问该条件的线程会被阻塞，直到锁被释放。`cond.wait()`方法用于让当前线程释放锁并进入等待状态，直到其他线程调用`cond.notify()`或`cond.notify_all()`唤醒它。 在示例代码中，定义了一个`worker`函数，它代表了两个并发运行的线程。每个线程都会进入`with cond:`语句块，打印出相关信息，并调用`cond.wait()`暂停自己。由于`wait()`方法会释放锁，所以另一个线程有机会获得锁并继续执行。线程间的交替执行就是通过这种方式实现的。 值得注意的是，`wait()`方法在等待结束后会尝试重新获取锁。如果此时有其他线程调用了`notify()`或`notify_all()`，那么等待的线程将有机会重新获得锁并继续执行。`notify()`只会唤醒一个等待的线程，而`notify_all()`会唤醒所有等待的线程。 在主程序中，我们创建了一个`threading.Condition`实例`condition`，然后启动两个`worker`线程，它们共享这个条件对象。每个线程都会按照自己的名称交替打印字符，展示了`threading.Condition`在协调多线程执行方面的强大能力。 总结来说，`threading.Condition`在Python多线程编程中扮演着关键角色，它通过锁机制提供了线程间的同步和通信。通过合理使用`wait()`、`notify()`和`notify_all()`方法，我们可以精确控制线程的执行流程，确保在复杂并发环境下的正确性。对于需要控制执行顺序或者实现线程间协调的程序，理解和熟练使用`threading.Condition`至关重要。