暂停两个 Python 线程，同时让第三个线程执行任务（带锁？）

我是并发编程的新手。

我想重复执行三个任务。前两个应该一直运行，第三个应该每小时左右运行一次。前两个任务可以并行运行，但我总是想在第三个任务运行时暂停它们。

这是我尝试过的框架：

import threading
import time

flock = threading.Lock()
glock = threading.Lock()

def f():
    while True:
        with flock:
            print 'f'
            time.sleep(1)

def g():
    while True:
        with glock:
            print 'g'
            time.sleep(1)

def h():
    while True:
        with flock:
            with glock:
                print 'h'
        time.sleep(5)

threading.Thread(target=f).start()
threading.Thread(target=g).start()
threading.Thread(target=h).start()

我希望这段代码每秒打印一个 f 和一个 g，大约每五秒打印一个 h。然而，当我运行它时，大约需要 12 f 和 12 g 才能开始看到一些 h。看起来前两个线程不断释放并重新获取它们的锁，而第三个线程则被排除在循环之外。

1. 这是为什么？当第三个线程尝试获取当前持有的锁，然后释放它时，获取是否应该立即成功，而不是第一个/第二个线程立即再次获取它？我可能误会了什么。
2. 实现我想要的目标的好方法是什么？

注意：移动time.sleep(1)对于这个简单的示例，从 with freeze/glock 块中进行的调用适用于这个简单的示例，但显然不适用于我的实际应用程序，在该应用程序中，线程将大部分时间花在执行实际操作上。当前两个线程在每次执行循环体后休眠一秒钟时，随着锁的释放，第三个任务仍然不会被执行。

怎么样做呢线程.事件:

import threading
import time
import logging

logger=logging.getLogger(__name__)

def f(resume,is_waiting,name):
    while True:
        if not resume.is_set():
            is_waiting.set()
            logger.debug('{n} pausing...'.format(n=name))
            resume.wait()
            is_waiting.clear()
        logger.info(name)
        time.sleep(1)

def h(resume,waiters):
    while True:
        logger.debug('halt') 
        resume.clear()
        for i,w in enumerate(waiters):
            logger.debug('{i}: wait for worker to pause'.format(i=i))
            w.wait()
        logger.info('h begin')
        time.sleep(2)
        logger.info('h end')        
        logger.debug('resume')
        resume.set()
        time.sleep(5)

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='[%(asctime)s %(threadName)s] %(message)s',
                    datefmt='%H:%M:%S')

# set means resume; clear means halt
resume = threading.Event()
resume.set()

waiters=[]
for name in 'fg':
    is_waiting=threading.Event()
    waiters.append(is_waiting)
    threading.Thread(target=f,args=(resume,is_waiting,name)).start()    
threading.Thread(target=h,args=(resume,waiters)).start()

yields

[07:28:55 Thread-1] f
[07:28:55 Thread-2] g
[07:28:55 Thread-3] halt
[07:28:55 Thread-3] 0: wait for worker to pause
[07:28:56 Thread-1] f pausing...
[07:28:56 Thread-2] g pausing...
[07:28:56 Thread-3] 1: wait for worker to pause
[07:28:56 Thread-3] h begin
[07:28:58 Thread-3] h end
[07:28:58 Thread-3] resume
[07:28:58 Thread-1] f
[07:28:58 Thread-2] g
[07:28:59 Thread-1] f
[07:28:59 Thread-2] g
[07:29:00 Thread-1] f
[07:29:00 Thread-2] g
[07:29:01 Thread-1] f
[07:29:01 Thread-2] g
[07:29:02 Thread-1] f
[07:29:02 Thread-2] g
[07:29:03 Thread-3] halt

（回应评论中的问题）此代码尝试测量需要多长时间h-thread 从其他工作线程获取每个锁。

似乎表明，即使h正在等待获取锁，其他工作线程可能以相当高的概率释放并重新获取锁。 没有优先考虑h只是因为等待的时间更长了。

David Beazley 在 PyCon 上介绍了与线程和 GIL 相关的问题。这里有一个幻灯片的 pdf。这是一本引人入胜的读物，也可能有助于解释这一点。

import threading
import time
import logging

logger=logging.getLogger(__name__)

def f(lock,n):
    while True:
        with lock:
            logger.info(n)
            time.sleep(1)

def h(locks):
    while True:
        t=time.time()
        for n,lock in enumerate(locks):
            lock.acquire()
            t2=time.time()
            logger.info('h acquired {n}: {d}'.format(n=n,d=t2-t))
            t=t2
        t2=time.time()
        logger.info('h {d}'.format(d=t2-t))
        t=t2
        for lock in locks:
            lock.release()
        time.sleep(5)

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='[%(asctime)s %(threadName)s] %(message)s',
                    datefmt='%H:%M:%S')

locks=[]
N=5
for n in range(N):
    lock=threading.Lock()
    locks.append(lock)
    t=threading.Thread(target=f,args=(lock,n))
    t.start()

threading.Thread(target=h,args=(locks,)).start()