python wait有哪些技巧

在Python中，等待（wait）通常与线程（threading）模块一起使用。以下是一些关于Python线程等待的技巧：

1. 使用threading.Event： threading.Event对象可以用于线程间的简单信号通知。它有一个set()方法用于发出信号，一个is_set()方法用于检查信号是否已发出，以及一个wait()方法用于阻塞线程直到信号被发出。

   import threading
   
   event = threading.Event()
   
   def worker():
       print("Worker thread started")
       event.wait()  # 阻塞线程直到事件被设置
       print("Worker thread finished")
   
   thread = threading.Thread(target=worker)
   thread.start()
   event.set()  # 发出信号，唤醒等待的线程
   thread.join()
   

2. 使用threading.Condition： threading.Condition对象允许一个或多个线程等待某个条件成立。它提供了wait()方法用于阻塞线程直到条件被满足，以及notify()或notify_all()方法用于唤醒等待的线程。

   import threading
   
   condition = threading.Condition()
   data = []
   
   def worker():
       with condition:
           print("Worker thread started")
           while not data:  # 如果数据为空，则等待
               condition.wait()
           print(f"Worker thread processed {data[0]}")
           data.pop(0)
           condition.notify_all()  # 唤醒所有等待的线程
   
   threads = [threading.Thread(target=worker) for _ in range(5)]
   for thread in threads:
       thread.start()
   
   for item in range(5):
       with condition:
           data.append(item)
           condition.notify_all()  # 唤醒所有等待的线程
   
   for thread in threads:
       thread.join()
   

3. 使用threading.Semaphore： threading.Semaphore对象用于限制同时访问共享资源的线程数量。它提供了acquire()和release()方法，分别用于尝试获取信号量和释放信号量。当信号量的计数器为零时，线程将被阻塞直到其他线程释放信号量。

   import threading
   
   semaphore = threading.Semaphore(3)  # 最多允许3个线程同时访问
   
   def worker(thread_id):
       with semaphore:
           print(f"Worker thread {thread_id} started")
           print(f"Worker thread {thread_id} finished")
   
   threads = [threading.Thread(target=worker, args=(i,)) for i in range(10)]
   for thread in threads:
       thread.start()
   
   for thread in threads:
       thread.join()
   

4. 使用threading.Lock： threading.Lock对象用于确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。它提供了acquire()和release()方法，分别用于尝试获取锁和释放锁。当锁被其他线程持有时，线程将被阻塞直到锁被释放。

   import threading
   
   lock = threading.Lock()
   shared_resource = 0
   
   def worker(thread_id):
       global shared_resource
       with lock:
           print(f"Worker thread {thread_id} started")
           shared_resource += 1
           print(f"Worker thread {thread_id} finished, shared_resource = {shared_resource}")
   
   threads = [threading.Thread(target=worker, args=(i,)) for i in range(10)]
   for thread in threads:
       thread.start()
   
   for thread in threads:
       thread.join()
   

这些技巧可以帮助您更有效地使用Python的线程等待功能。在实际应用中，您可能需要根据具体需求选择合适的同步原语（如Event、Condition、Semaphore或Lock）。