在Python中，通过线程同步机制可以让其他线程等待，常见方法包括锁（Lock）实现资源独占、事件（Event）触发等待与唤醒、条件变量（Condition）处理复杂条件判断以及屏障（Barrier）控制多线程阶段性同步。这些方法能有效协调线程执行顺序，避免资源竞争和数据不一致问题。

1. 互斥锁（Lock）实现线程阻塞
   通过

   plaintext

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   threading.Lock()
   创建锁对象，线程在访问共享资源前调用
   plaintext

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   acquire()
   获取锁，若锁已被占用则进入阻塞等待状态；使用完毕后调用
   plaintext

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   release()
   释放锁。例如：

   python
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   import threading
   lock = threading.Lock()
   def thread_func():
       lock.acquire() 
       # 操作共享资源
       lock.release() 
   

   适用于资源独占场景（如文件读写、全局变量修改），但需注意避免死锁（如多个锁嵌套未释放）。

2. 事件（Event）机制控制线程启停
   使用

   plaintext

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   threading.Event()
   创建事件对象，通过
   plaintext

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   wait()
   使线程等待，其他线程调用
   plaintext

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   set()
   触发事件后唤醒等待线程。典型应用包括多线程协作任务：

   python
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   event = threading.Event()
   def worker():
       event.wait()   # 等待事件触发 
       # 执行后续操作
   def trigger():
       # 完成前置条件后触发
       event.set() 
   

   适用于异步任务协调，如主线程初始化后通知子线程启动。

3. 条件变量（Condition）处理复杂等待逻辑
   条件变量结合锁和等待/通知机制，通过

   plaintext

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   wait()
   挂起线程，
   plaintext

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   notify()
   或
   plaintext

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   notify_all()
   唤醒线程。适合生产者-消费者模型等场景：

   python
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   condition = threading.Condition()
   def producer():
       with condition:
           # 生产资源
           condition.notify()   # 唤醒消费者
   def consumer():
       with condition:
           while not resource_ready:
               condition.wait()   # 等待资源就绪
           # 消费资源
   

   支持多条件判断，能减少无效轮询带来的性能损耗。

4. 屏障（Barrier）同步多线程阶段任务
   屏障通过

   plaintext

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   threading.Barrier(n)
   设置等待线程数，所有线程到达屏障点后同时继续执行。适用于分阶段并行计算：

   python
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   barrier = threading.Barrier(3)  # 需3个线程到达 
   def task():
       # 第一阶段处理 
       barrier.wait()   # 等待其他线程
       # 第二阶段处理 
   

   确保多线程任务步调一致，如分布式数据处理的分片同步。

合理选择线程等待机制需结合具体场景：锁适用于简单互斥，事件适合单向通知，条件变量处理动态条件，屏障用于多线程协同。开发中需注意避免过度等待导致性能下降，并通过日志或超时参数（如