Python线程同步主要靠Lock和Condition实现：Lock用于简单互斥，需acquire/release配对或with语句；Condition封装Lock，配合while循环使用wait/notify实现线程协作，须避免虚假唤醒与死锁。
Python中线程同步主要靠锁（Lock）和条件变量（Condition）实现，它们解决的是多个线程访问共享资源时的数据竞争问题。锁适合简单互斥场景，条件变量则用于更复杂的线程协作，比如“等某个条件成立再继续”。用错或漏用会导致死锁、假唤醒或逻辑错误。
锁（Lock）：最基础的互斥工具
Lock保证同一时刻只有一个线程能执行某段代码（临界区）。它只有两种状态：locked 和 unlocked。调用 acquire() 获取锁，release() 释放锁。必须成对使用，否则可能造成死锁。
- 推荐用
with lock:语句自动管理加锁/释放，避免忘记release() - 不要在未持有锁时调用
release()，会抛出RuntimeError - 可重入锁（
RLock）允许同一线程多次acquire()，适合递归调用场景
条件变量（Condition）：带等待与通知机制的锁
Condition 内部封装了一个 Lock（默认是 RLock），提供 wait()、notify() 和 notify_all() 方法。它不直接保护数据，而是配合显式判断的条件使用——线程在条件不满足时挂起，等其他线程修改状态并通知后才继续检查。
- 必须在
with condition:块内调用wait()，否则会报错 -
wait()会自动释放锁并阻塞；被唤醒后重新获取锁才返回，所以醒来后要再次检查条件是否真正成立（用while而非if） -
notify()唤醒一个等待线程，notify_all()唤醒全部，但不保证唤醒顺序
典型误用与规避建议
常见陷阱包括：只用 if 判断条件后 wait()（忽略虚假唤醒）、在没加锁的情况下读写共享变量、多个 Condition 共享同一把锁却没统一协调逻辑。
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- 所有对共享状态的读写操作，都应在锁保护下进行
- 使用 Condition 时，把“条件判断 + wait”写在
while循环里，例如：while not data_ready: cond.wait() - 避免嵌套锁或跨函数传递锁对象，容易引发死锁；优先用高阶同步原语（如
queue.Queue）替代手动同步
锁和条件变量不是万能解药，过度同步会影响并发性能。实际开发中，优先考虑无锁结构（如不可变对象）、线程局部存储（threading.local）或内置线程安全类型（如 queue.Queue），再按需引入底层同步机制。
