线程切换
条件对象允许一个线程A停下来等待其他线程B。当线程B满足某个条件后，通知（notify）线程A继续运行。线程首先获取一个条件变量锁。如果条件不充分，则线程等待（wait）并释放条件变量锁。如果满足，则执行该线程，同时也可以通知其他处于等待状态的线程。其他处于等待状态的线程收到通知后会重新评估条件。
不管是多进程还是多线程，只要数量多，效率肯定上不去，为什么呢？
让我们打个比方。假设你不幸正在准备高中入学考试。每天晚上，你需要做语文、数学、英语、物理和化学5科的家庭作业。每个家庭作业需要 1 小时。
如果你先花1个小时做中文作业，做完后再花1个小时做数学作业，这样你一个一个完成，总共需要5个小时。这种方法称为单任务模型或批处理任务模型。
假设你打算切换到多任务模式，你可以做1分钟中文，然后切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度够快，这个方法就可以了使用单核 CPU 执行。多任务处理是一样的。从幼儿园小朋友的角度来看，你是在同时做5个作业。
然而，转换作业是有代价的。比如从中文转数学，首先要清理桌子上的中文书本和笔（这叫保存场景），然后，打开数学课本，找到一个罗盘尺（这叫备考）。新环境））开始做数学作业。当操作系统切换进程或线程时也是如此。需要保存当前执行的现场环境（CPU寄存器状态、内存页等），然后准备新任务的执行环境（恢复上次的寄存器状态、切换内存页等）开始执行.虽然这个切换过程很快，但也需要时间。如果有上千个任务同时运行，操作系统可能主要是忙于切换任务，没有太多时间来执行任务。
因此，一旦多任务处理的数量达到极限，就会消耗系统的所有资源，从而导致效率急剧下降，所有任务都无法做好。
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。本文为原创文章，版权归知行编程网所有，欢迎分享本文，转载请保留出处！
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