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Python如何进行线程切换(python绘制一条直线)
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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。
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下面为一个有趣的例子
importthreadingclassBoy(threading.Thread):def__init__(self,cond,name):super(Boy,self).__init__()self.cond=condself.name=namedefrun(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()classGirl(threading.Thread):def__init__(self,cond,name):super(Girl,self).__init__()self.cond=condself.name=namedefrun(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。相关推荐：
