线程访问全局变量
import threadingg_num = 0def test(n):` `global g_num` `for x in range(n): g_num += x g_num -= x print(g_num)if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=test, args=(10,)) t2 = threading.Thread(target=test, args=(10,)) t1.start() t2.start()在一个进程内的所有线程共享全局变量，很方便在多个线程间共享数据。缺点就是，线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱（即线程非安全）。
线程的安全问题
import threadingimport timeticket = 20def sell_ticket():` `global ticket` `while` `True:` `if ticket > 0: time.sleep(0.5) ticket -= 1 print('{}卖了一张票，还剩{}'.format(threading.current_thread().name, ticket))` `else: print('{}票卖完了'.format(threading.current_thread().name))` `breakfor i in range(5): t = threading.Thread(target=sell_ticket, name='thread-{}'.format(i + 1)) t.start()同步
当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制。同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。
互斥锁
互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定
某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为"锁定"，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成"非锁定"，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。
threading模块中定义了Lock类，可以方便的处理锁定：
# 创建锁mutex = threading.Lock()# 锁定mutex.acquire()# 释放mutex.release()注意：
- 如果这个锁之前是没有上锁的，那么acquire不会堵塞
如果在调用acquire对这个锁上锁之前 它已经被 其他线程上了锁，那么此时acquire会堵塞，直到这个锁被解锁为止。
和文件操作一样，Lock也可以使用with语句快速的实现打开和关闭操作。
使用互斥锁解决卖票问题
import threadingimport timeticket = 20lock = threading.Lock()def sell_ticket():` `global ticket` `while` `True: lock.acquire()` `if ticket > 0: time.sleep(0.5) ticket -= 1 lock.release() print('{}卖了一张票，还剩{}'.format(threading.current_thread().name, ticket))` `else: print('{}票卖完了'.format(threading.current_thread().name)) lock.release()` `breakfor i in range(5): t = threading.Thread(target=sell_ticket, name='thread-{}'.format(i + 1)) t.start()上锁过程：
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入"locked"状态。
每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为"blocked"状态，称为"阻塞"，直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入"unlocked"状态。
线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。
总结
锁的好处：
- 确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行
锁的坏处：
- 阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了。
- 由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁。
线程间通信
线程之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信，其中我们使用最多的是队列Queue.
Queue的原理
Queue是一个先进先出（First In First Out）的队列，主进程中创建一个Queue对象，并作为参数传入子进程，两者之间通过put( )放入数据，通过get( )取出数据，执行了get( )函数之后队列中的数据会被同时删除，可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递。
import threadingimport timefrom queue import Queuedef producer(queue):` `for i in range(100): print('{}存入了{}'.format(threading.current_thread().name, i)) queue.put(i) time.sleep(0.1)` `returndef consumer(queue):` `for x in range(100): value = queue.get() print('{}取到了{}'.format(threading.current_thread().name, value)) time.sleep(0.1)` `if` `not value:` `returnif __name__ == '__main__': queue = Queue() t1 = threading.Thread(target=producer, args=(queue,)) t2 = threading.Thread(target=consumer, args=(queue,)) t3 = threading.Thread(target=consumer, args=(queue,)) t4 = threading.Thread(target=consumer, args=(queue,)) t6 = threading.Thread(target=consumer, args=(queue,)) t1.start() t2.start() t3.start() t4.start() t6.start()多线程版聊天
import socket
import threading
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
s.bind(('0.0.0.0', 8080))
def send_msg():
ip = input('请输入您要聊天的ip:')
port = int(input('请输入对方的端口号:'))
while True:
msg = input('请输入聊天内容:')
s.sendto(msg.encode('utf-8'), (ip, port))
if msg == "bye":
ip = input('请输入您要聊天的ip:')
port = int(input('请输入对方的端口号:'))
def recv_msg():
while True:
content, addr = s.recvfrom(1024)
print('接收到了{}主机{}端口的消息:{}'.format(addr[0], addr[1], content.decode('utf-8')),file=open('history.txt', 'a', encoding='utf-8'))
send_thread = threading.Thread(target=send_msg)
recv_thread = threading.Thread(target=recv_msg)
send_thread.start()
recv_thread.start()