Python threading模块condition原理及运行流程详解
Condition的处理流程如下：
首先acquire一个条件变量，然后判断一些条件。
- 如果条件不满足则wait；
- 如果条件满足，进行一些处理改变条件后，通过notify方法通知其他线程，其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。
- 不断的重复这一过程，从而解决复杂的同步问题。
Condition的基本原理如下：
可以认为Condition对象维护了一个锁（Lock/RLock)和一个waiting池。线程通过acquire获得Condition对象，当调用wait方法时，线程会释放Condition内部的锁并进入blocked状态，同时在waiting池中记录这个线程。当调用notify方法时，Condition对象会从waiting池中挑选一个线程，通知其调用acquire方法尝试取到锁。
Condition对象的构造函数可以接受一个Lock/RLock对象作为参数，如果没有指定，则Condition对象会在内部自行创建一个RLock。
除了notify方法外，Condition对象还提供了notifyAll方法，可以通知waiting池中的所有线程尝试acquire内部锁。由于上述机制，处于waiting状态的线程只能通过notify方法唤醒，所以notifyAll的作用在于防止有的线程永远处于沉默状态。
演示条件变量同步的经典问题是生产者与消费者问题：假设有一群生产者(Producer)和一群消费者（Consumer）通过一个市场来交互产品。生产者的”策略“是如果市场上剩余的产品少于1000个，那么就生产100个产品放到市场上；而消费者的”策略“是如果市场上剩余产品的数量多余100个，那么就消费3个产品。用Condition解决生产者与消费者问题的代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 28 17:15:29 2018
@author: 18665
"""
import threading
import time
class Producer(threading.Thread):
# 生产者函数
def run(self):
global count
while True:
if con.acquire():
# 当count 小于等于1000 的时候进行生产
if count > 1000:
con.wait()
else:
count = count+100
msg = self.name+' produce 100, count=' + str(count)
print(msg)
# 完成生成后唤醒waiting状态的线程，
# 从waiting池中挑选一个线程，通知其调用acquire方法尝试取到锁
con.notify()
con.release()
time.sleep(1)
class Consumer(threading.Thread):
# 消费者函数
def run(self):
global count
while True:
# 当count 大于等于100的时候进行消费
if con.acquire():
if count < 100:
con.wait()
else:
count = count-5
msg = self.name+' consume 5, count='+str(count)
print(msg)
con.notify()
# 完成生成后唤醒waiting状态的线程，
# 从waiting池中挑选一个线程，通知其调用acquire方法尝试取到锁
con.release()
time.sleep(1)
count = 500
con = threading.Condition()
def test():
for i in range(2):
p = Producer()
p.start()
for i in range(5):
c = Consumer()
c.start()
if __name__ == '__main__':
test()
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