以下会使线程进入到阻塞状态的是_Python并行编程(五)：多线程同步之event(事件)...

什么是事件？

事件在内部管理了一个标志Flag，如果Flag值为 False，那么线程在执行event.wait方法时就会阻塞等值直到Flag值为True，该线程便会顺利执行，而Flag的值是通过event.set()和event.clear()设定的：

set(): 将标志设为True，并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。
clear(): 将标志设为False。
wait(timeout): 如果标志为True将立即返回，否则阻塞线程至等待阻塞状态，等待其他线程调用set()。
isSet(): 获取内置标志状态，返回True或False。

而Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁，无法使线程进入同步阻塞状态，所以当个多个线程处于wait状态时，一旦标志位Flag变为真时，这些线程便会 “同时” (GIL锁的原因，假装在同时执行)执行。

简单的生产者-消费者模型

通过事件，我们也可以实现一个简单的生产者-消费者模型：

import threadingimport randomimport time# 假定商品序号goods = 0# 定义一个事件event = threading.Event()def consumer(): time.sleep(0.5) print(threading.currentThread().getName() + ' consumer is wait for goods.') # 等待事件，进入阻塞状态 event.wait() print(threading.currentThread().getName() + ' consumer gets the goods: {}'.format(goods))def producer(): global goods time.sleep(1) goods = random.randint(1, 11) print('producer makes the goods: {}'.format(goods)) time.sleep(1) # Flag --> True event.set()if __name__ == "__main__": thread_consumer1 = threading.Thread(target=consumer)  thread_consumer2 = threading.Thread(target=consumer)  thread_producer = threading.Thread(target=producer)  thread_consumer1.start() thread_consumer2.start() thread_producer.start() thread_consumer1.join() thread_consumer2.join() thread_producer.join() print('consumer-producer example end.')

运行截图如下：

运行结果

我们可以看到，两个消费者都在阻塞等待商品的生产，而一旦生产者通知商品生产成功(event.set() --> Flag=True)，消费者们便都会得到该商品，这样看来，event 看似就是condition的简化版本，只是没了锁，线程们不能同步阻塞对共享资源的访问。

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