基本用法

import time

print("程序开始执行")
time.sleep(2.5)  # 等待2.5秒
print("2.5秒后继续执行")

适用场景

• 简单的脚本和自动化任务
• 需要固定时间间隔的操作
• 快速原型开发

注意事项

• 会阻塞整个线程的执行
• 不适合需要同时执行其他任务的场景
• 精度受系统调度影响

基本用法

import threading
import time

# 创建事件对象
event = threading.Event()

def worker():
    print("工作线程等待事件触发...")
    event.wait()  # 等待事件被设置
    print("事件触发，工作线程继续执行")

# 创建工作线程
thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()

# 主线程等待3秒后触发事件
time.sleep(3)
print("主线程设置事件")
event.set()

# 等待工作线程结束
thread.join()

适用场景

• 线程间协调和同步
• 等待外部条件满足
• 实现线程间的通知机制

优势

• 不会像sleep那样忙等待
• 可以设置超时时间
• 允许多个线程等待同一事件

基本用法

import asyncio

async def main():
    print("开始执行异步任务")
    await asyncio.sleep(2)  # 异步等待2秒
    print("2秒后继续执行异步任务")

# 运行异步程序
asyncio.run(main())

多个异步任务示例

import asyncio

async def task1():
    print("任务1开始")
    await asyncio.sleep(1)
    print("任务1完成")

async def task2():
    print("任务2开始")
    await asyncio.sleep(2)
    print("任务2完成")

async def main():
    # 同时运行两个任务
    await asyncio.gather(task1(), task2())

asyncio.run(main())

适用场景

• 高并发I/O密集型应用
• 网络请求处理
• 需要同时处理多个任务的场景

使用threading.Timer实现定时任务

import threading

def delayed_task():
    print("定时任务执行")

# 5秒后执行任务
timer = threading.Timer(5.0, delayed_task)
timer.start()
print("定时器已启动，主线程继续执行")

使用queue.Queue进行线程间通信

import threading
import queue
import time

# 创建队列
q = queue.Queue()

def producer():
    time.sleep(2)  # 模拟生产耗时
    q.put("数据")
    print("生产者放入数据")

def consumer():
    print("消费者等待数据...")
    data = q.get()  # 阻塞直到获取数据
    print(f"消费者收到数据: {data}")

# 创建线程
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)

# 启动线程
consumer_thread.start()
producer_thread.start()

# 等待线程结束
producer_thread.join()
consumer_thread.join()

根据不同的场景需求，Python提供了多种等待方式：

最佳实践建议：

• 简单脚本中可以使用time.sleep()
• 多线程程序中使用threading.Event或queue.Queue
• I/O密集型应用考虑使用asyncio
• 避免在异步代码中使用阻塞操作
• 根据需求选择合适的等待超时时间