这篇文章主要介绍Python进行线程切换的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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线程切换

条件对象能让一个线程 A 停下来，等待其他线程 B ，线程 B 满足了某个条件后通知（notify）线程 A 继续运行。线程首先获取一个条件变量锁，如果条件不足，则该线程等待（wait）并释放条件变量锁，如果满足就执行线程，也可以通知其他状态为 wait 的线程。其他处于 wait 状态的线程接到通知后会重新判断条件。

无论是多进程还是多线程，只要数量一多，效率肯定上不去，为什么呢？我们打个比方，假设你不幸正在准备中考，每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业，每项作业耗时1小时。

如果你先花1小时做语文作业，做完了，再花1小时做数学作业，这样，依次全部做完，一共花5小时，这种方式称为单任务模型，或者批处理任务模型。

假设你打算切换到多任务模型，可以先做1分钟语文，再切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度足够快，这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了，以幼儿园小朋友的眼光来看，你就正在同时写5科作业。

但是，切换作业是有代价的，比如从语文切到数学，要先收拾桌子上的语文书本、钢笔（这叫保存现场），然后，打开数学课本、找出圆规直尺（这叫准备新环境），才能开始做数学作业。操作系统在切换进程或者线程时也是一样的，它需要先保存当前执行的现场环境（CPU寄存器状态、内存页等），然后，把新任务的执行环境准备好（恢复上次的寄存器状态，切换内存页等），才能开始执行。这个切换过程虽然很快，但是也需要耗费时间。如果有几千个任务同时进行，操作系统可能就主要忙着切换任务，根本没有多少时间去执行任务了，这种情况最常见的就是硬盘狂响，点窗口无反应，系统处于假死状态。

所以，多任务一旦多到一个限度，就会消耗掉系统所有的资源，结果效率急剧下降，所有任务都做不好。

下面为一个有趣的例子

import threading
class Boy(threading.Thread):
    def __init__(self, cond, name):
        super(Boy, self).__init__()
        self.cond = cond
        self.name = name
    def run(self):
        self.cond.acquire()
        print(self.name + ": 嫁给我吧！？")
        self.cond.notify()  # 唤醒一个挂起的线程，让hanmeimei表态
        self.cond.wait()  # 释放内部所占用的琐，同时线程被挂起，直至接收到通知被唤醒或超时，等待hanmeimei回答
        print(self.name + ": 我单下跪，送上戒指！")
        self.cond.notify()
        self.cond.wait()
        print(self.name + ": Li太太，你的选择太明治了。")
        self.cond.release()
class Girl(threading.Thread):
    def __init__(self, cond, name):
        super(Girl, self).__init__()
        self.cond = cond
        self.name = name
    def run(self):
        self.cond.acquire()
        self.cond.wait()  # 等待Lilei求婚
        print(self.name + ": 没有情调，不够浪漫，不答应")
        self.cond.notify()
        self.cond.wait()
        print(self.name + ": 好吧，答应你了")
        self.cond.notify()
        self.cond.release()
cond = threading.Condition()
boy = Boy(cond, "LiLei")
girl = Girl(cond, "HanMeiMei")
girl.start()
boy.start()

运行结果如下：

LiLei: 嫁给我吧！？
HanMeiMei: 没有情调，不够浪漫，不答应
LiLei: 我单下跪，送上戒指！
HanMeiMei: 好吧，答应你了
LiLei: Li太太，你的选择太明治了。

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