在 CPython 中无法手动强制“切到某个线程”，切换由操作系统与解释器在 I/O、锁等待、休眠等让出点自动发生。要影响切换，应通过 I/O 阻塞、Lock/Condition、Event、Queue、time.sleep(0)、Future/Join 等方式制造可预测的让出点，并用 ThreadPoolExecutor 管理并发度；I/O 密集任务使用线程并发，CPU 密集则转向多进程或原生扩展；以指标驱动调参并强化可观测性，能平衡切换频率与吞吐稳定性。

本文系统阐述了在Python中使用threading.Condition实现多线程条件变量的正确姿势：以共享状态和锁为中心，使用with保障互斥，结合wait_for与while避免伪唤醒与丢失通知，合理配置notify/notify_all与timeout平衡延迟与吞吐，并在I/O密集与复杂依赖场景中发挥优势。文章通过代码与对比表说明Condition与Event、Semaphore、Queue等原语的取舍，讨论了GIL影响、常见陷阱、调试与可观测性方法，并给出批量触发与超时降级的实战范式。还对比了asyncio与多进程的适用边界，并建议在团队工程化中将关键“等待—唤醒—处理完毕”的事件与项目平台联动，在满足需求的场景中可对接如PingCode以提升协作与审计能力。

文章围绕“Python 多线程如何实现交替执行”给出可操作路径：在 CPython 的 GIL 约束下，必须用同步原语显式构建交替协议。两线程场景优先采用 Event，N 方强时序使用 Condition/Barrier，流水线与轮转使用 Queue 或令牌；避免依赖 sleep，结合超时与监控保证可观测性。I/O 密集可直接使用线程同步，CPU 密集建议多进程或细化批次并在批间同步。文中提供代码模板、对比表与工程化落地建议，并展望可选无 GIL 的趋势。