对于线程与线程之间的交互我们在前面的文章已经介绍了 python 互斥锁Lock / python事件Event , 今天继续介绍一种线程交互方式 – 线程条件变量Condition.
作者：愤怒的屎壳螂 来源：http://blog.csdn.net/hit0803107/article/details/52876143 最近学习spark，我主要使用pyspark api进行编程。 之前使用Python都是现学现用，用完就忘了也没有理解和记忆，因此这里把Python相关的知识也弥补和记录下来吧 多线程任务队列在实际项目中非常有用，关键的地方要实现队列的多线程同步问题，也即保证队列的多线程安全 例如：可以开多个消费者线程，每个线程上绑定一个队列，这样就实现了多个消费者同时处理不同
Python多线程是一种并发编程的方式，通过使用多个线程在同一时间内执行多个任务，可以提高程序的性能和响应能力。在本文中，我们将介绍Python中的多线程编程，包括如何创建线程、线程同步和线程池等。
2、Condition被称为条件变量，除了提供类似Lock的acquire和release方法外，还提供wait和notify方法。线程先acquire条件变量，然后判断一些条件。
条件变量是一种高级的线程同步机制，它允许线程在某个条件发生变化之前等待，直到条件变为真才被唤醒。在 Python 中，可以使用 threading.Condition 类来创建一个条件变量。条件变量有三个操作：wait()、notify() 和 notify_all()。wait() 方法用于等待条件变量，notify() 方法用于通知等待的线程条件变量已经发生变化，notify_all() 方法用于通知所有等待的线程条件变量已经发生变化。
1、Python条件变量Condition需要关联互斥锁，同时Condition本身提供了wait、notify、notifyAll方法。
条件变量是一种常用的协程同步机制，用于在协程之间传递信号。在Python中，我们可以使用asyncio模块中的条件变量来实现协程的同步。asyncio.Condition是一个类似于标准库中Condition的同步原语，用于协调多个协程之间的等待和通信。
在 Python 中，线程是一种轻量级的执行单元，允许我们在程序中同时执行多个任务。线程的创建和结束是多线程编程中的核心概念之一。在本文中，我们将学习如何使用 Python 创建线程，并探讨如何优雅地结束线程。
除了共享内存和队列之外，Python中的Condition、Event、Semaphore等线程通信机制也可以实现线程间的协作和通信。这些机制可以让线程在某些条件下等待、通知和唤醒其他线程。
多线程编程中，除了基本的创建线程和使用线程池外，更深层次的理解和掌握对于处理共享资源和同步控制是至关重要的。在本文中，我们将介绍Python中一些高级的多线程用法，包括共享资源的安全访问、锁的使用、条件变量以及信号量等。
1、 函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。如下例：
> 这是并发模型：线程与锁 的第二篇，第一篇地址为： 《并发模型：线程与锁（1）》https://mp.weixin.qq.com/s/6Xxhw31yJNUCh-79Sg8ckQ
前面介绍过多线程的基本概念，理解了这些基本概念，掌握python多线程编程就比较容易了。 在开始之前，首先要了解一下python对多线程的支持。 虚拟机层面 Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，暂时无法利用多处理器的优势。 语言层面 在语言层面，Python对多线程提供了很好的支持，Python中多线程相关的模块包括：thread，threading，Queue。可以方便地支持创建线程、互斥锁、信号量、同步等特性。 th
线程是CPU分配资源的基本单位。但一个程序开始运行，这个程序就变成了一个进程，而一个进程相当于一个或者多个线程。当没有多线程编程时，一个进程也是一个主线程，但有多线程编程时，一个进程包含多个线程，包括主线程。使用线程可以实现程序的并发。
go语言类似Java JUC包也提供了一些列用于多线程之间进行同步的措施，比如低级的同步措施有 锁、CAS、原子变量操作类。相比Java来说go提供了独特的基于通道的同步措施。本节我们先来看看go中与锁相关的条件变量
在Python中，多线程是一种使程序能够同时执行多个任务的技术。🚀尽管Python的全局解释器锁（GIL）限制了线程的并行执行，但多线程仍然是IO密集型任务和提升用户界面响应性的有效手段。本文将深入探讨Python中多线程的高级用法，从基本知识点到高级技巧，助力开发者充分利用多线程的强大功能。
好，了解之后切入正题，条件变量和信号量是各有千秋的，虽然大方向上都是为了实现线程同步，但是实现过程是有一定差异的。
这些问题我在面试的时候也经常问。你需要对这个Wait方法的内部机制有所了解才能回答上来。
想必大家开发过程中都会用到多线程，用到多线程基本上都会用到条件变量，你理解的条件变量只是简单的wait和notify吗，最近工作中看同事也都只是简单的使用wait和notify，导致项目出现bug却不知如何fix bug，其实这里面还是有一些坑的，程序喵这里总结给大家。
不能拷贝互斥量变量，但可以拷贝指向互斥量的指针，这样就可以使多个函数或线程共享互斥量来实现同步。上面动态申请的互斥量需要动态的撤销。
源代码：Lib/threading.py 该模块在较低级别thread模块之上构建更高级别的线程接口。另请参见mutex和Queue模块。
相对前面几篇python线程内容而言，本片内容相对比较简单，定时器 – 顾名思义，必然用于定时任务。
我们常常会把条件变量这个同步工具拿来与互斥锁一起讨论。实际上，条件变量是基于互斥锁的，它必须有互斥锁的支撑才能发挥作用。
条件变量是线程可用的一种同步机制，条件变量给多个线程提供了一个回合的场所，条件变量和互斥量一起使用，允许线程以无竞争的方式等待特定的条件发生。
本文介绍了Python对于线程的支持，包括“学会”多线程编程需要掌握的基础以及Python两个线程标准库的完整介绍及使用示例。
多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程”set”从后向前把所有元素改成1，而线程”print”负责从前往后读取列表并打印。那么，可能线程”set”开始改的时候，线程”print”便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。
条件变量（Cond）是 sync 包中用于等待和通知 goroutine 的机制。条件变量需要和互斥锁配合使用，常用于等待某个条件达成的情况下，通知其它 goroutine 可以继续执行。条件变量有两个主要的方法：Wait() 和 Signal()。Wait() 方法用于等待条件变量的通知，会自动释放互斥锁，并将当前 goroutine 挂起；Signal() 方法用于通知等待在条件变量上的一个 goroutine 可以继续执行，如果没有等待的 goroutine，则该通知会被忽略。
这个例子中定义了一个互斥锁 mtx，一个条件变量 cv 和一个布尔变量 ready。worker 函数是一个线程函数，它在一个独立的线程中运行。
什么叫互斥量，顾名思义就是咱这么多人，只能有一个使用这个资源，就像共享小单车，一次只能给一个人用，一个人下车锁车了，另一个人才能去扫码开锁。
0x03用多线程扫描 某一网段中存活的主机 (如果渗透进了内网，还可以扫描内网上里的存活主机) 脚本利用演示+实现思路分析 实现思路: 调用终端执行ping命令，通过回显中是否有关键字 TTL 来判断主机是否存活 比较简陋，但是开发速度快，扫描精准度一般 先是用raw_input()接收要扫描的网段，然后生成该网段的256个ip，然后调用ping_check(ip)进行扫描，用subprocess.Popen()调用命令行终端执行ping，然后用check.stdout.read()读取执行ping命令之后
条件变量给了线程以无竞争的方式等待特定条件发生。条件变量是和互斥量一起使用的，条件变量是由互斥量保护的。这么讲，大家可能不明白，这条件变量有什么用？干什么的？还是结合pthread_cond_wait()函数来分析一下吧！
之前一直在看POSIX的多线程编程，上个周末结合自己的理解，写了一个基于Qt的用条件变量同步线程的例子。故此来和大家一起分享，希望和大家一起交流。
AbstractQueuedSynchronizer抽象同步队列简称AQS，它是实现同步器的基础组件，并发包中锁的底层就是使用AQS实现的。
Queue模块是提供队列操作的模块，队列是线程间最常用的交换数据的形式。该模块提供了三种队列：
condition_variable（条件变量）是 C++11 中提供的一种多线程同步机制，它允许一个或多个线程等待另一个线程发出通知，以便能够有效地进行线程同步。
学生是典型的消费者，供货商是典型的生产者。假设学生有泡面、火腿肠、玩具等等的需求，而供货商会生产尽可能覆盖学生需求的商品，但是一般并不会直接卖给学生，而是供货给超市，从而在超市里做买卖。
python多线程编程，一般使用thread和threading模块。thread模块想对较底层，threading模块对thread模块进行了封装，更便于使用。所有，通常多线程编程使用threading模块。
在吃透 Syncchronized 原理 中介绍了关于 Synchronize的实现原理，无论是同步方法还是同步代码块，无论是ACC_SYNCHRONIZED还是monitorenter、monitorexit都是基于Monitor实现的，那么这篇来介绍下什么是Monitor。
Condition实现了管程里面的条件变量。Java 内置的管程只有一个条件变量，而Lock和Condition二人组实现的管程支持多个条件变量。
今天我们将讨论另一种循环——while循环。昨天我们看到了循环的工作原理，以及为什么要使用for循环。当你需要根据条件而不是计数循环时，通常使用while循环。今天我们将讨论基于条件的循环。
简介 sync 包还提供了一个条件变量类型 sync.Cond，它可以和互斥锁或读写锁（以下统称互斥锁）组合使用，用来协调想要访问共享资源的线程。
线程 为什么使用线程? 使用fork创建进程以执行新的任务，该方式的代价很高——子进程将父进程的所有资源都复制一遍。 多个进程之间不会直接共享内存。 进程是系统分配资源的基本单位，线程是进程的基本执行
1 条件变量 条件变量是一种同步机制，允许线程挂起，直到共享数据上的某些条件得到满足。 1.1 相关函数 #include <pthread.h> pthread_cond_t cond = PTHREAD_COND_INITIALIZER; int pthread_cond_init(pthread_cond_t *cond, pthread_condattr_t*cond_attr); int pthread_cond_signal(pthread_cond_t *cond); int
使用 Python 可以编写多线程程序，注意，这并不是说程序能在多个 CPU 核上跑。如果你想这么做，可以看看关于 Python 并行计算的，比如官方 Wiki。
在线程并发执行的时候,我们需要保证临界资源的安全访问,防止线程争抢资源,造成数据二义性。
lab7 会依赖 lab1~lab6 ，我们需要把做的 lab1~lab6 的代码填到 lab7 中缺失的位置上面。练习 0 就是一个工具的利用。这里我使用的是 Linux 下的系统已预装好的 Meld Diff Viewer 工具。和 lab6 操作流程一样，我们只需要将已经完成的 lab1~lab6 与待完成的 lab7 (由于 lab7 是基于 lab1~lab6 基础上完成的，所以这里只需要导入 lab6 )分别导入进来，然后点击 compare 就行了。
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