Python threading.Condition 实现线程交替打印

"Python使用`threading.Condition`交替打印两个字符的示例程序，展示了如何在多线程环境中实现线程间的同步与协作。" 在Python的多线程编程中，有时我们需要确保某些任务按特定顺序执行或者在特定条件下进行。`threading.Condition`对象就是为此设计的，它允许线程等待特定条件满足后再继续执行，从而解决线程同步问题。在这个程序中，我们有两个线程（例如，线程t1和t2）需要交替打印字符，而`threading.Condition`就是用来协调这两个线程的关键工具。 `threading.Condition`通常与一个锁（默认是`ReentrantLock`）一起使用。`ReentrantLock`是一种特殊的锁，同一个线程可以多次获取该锁而不导致死锁，这对于递归操作很有用，但在这个例子中并不涉及递归。`Condition`对象的`acquire()`和`release()`方法与锁的行为类似，用于控制对共享资源的访问。此外，`Condition`还提供了额外的`wait()`和`notify()`方法，用于线程间通信。 以下是`worker`函数的简化版解释： 1. `with cond:` 这行代码通过上下文管理器自动获取和释放`Condition`关联的锁。当进入`with`语句块时，锁被获取，确保了线程安全；离开时，锁会被自动释放。 2. `cond.wait()`: 当调用`wait()`时，当前线程会释放`Condition`的锁，进入等待状态。其他线程可以在此时获取锁并执行任务。等到条件满足时，`wait()`方法的调用线程会被唤醒，重新获得锁并继续执行。 3. `print('wait returned in {}'.format(name))`: 这行代码表明`wait()`方法返回后，线程恢复执行。 4. 在主程序中，我们创建了一个`Condition`实例`condition`和两个线程`t1`和`t2`，每个线程都传入了`condition`作为参数。这意味着它们都将共享这个`Condition`对象，通过它来协调执行。 通过这种方式，`threading.Condition`可以确保两个线程交替打印字符，而不是同时打印或错乱打印。在实际应用中，`Condition`可以用于更复杂的线程同步场景，如生产者-消费者模型、信号量等，以实现高效且有序的多线程编程。