概述
本文介绍多线程 共享内存，一个线程修改变量，一个线程访问变量
案例一
# coding=utf-8
import threading
import time
# 全局变量
count = 1
def fun():
# 声明使用全局变量
global count
# 获取当前线程对象
t=threading.current_thread()
for index in range(10):
print('当前线程：%s,count值是：%d'%(t.name ,count) )
count += 1
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
t=threading.current_thread()
print("主线程：",t.name)
# 创建线程，此线程修改全局变量
t=threading.Thread(target=fun)
# 创建线程，此线程打印全局变量
t2=threading.Thread(target=fun)
t.start()
t2.start()
t.join()
t2.join()
print("主线程执行结束")
案例二
声明局部变量（该变量不能是数字或字符串），通过 Thread类的args参数，将局部变量传递给执行函数，让两个线程共享变量
#coding=utf-8
import threading
import time
import os
count=10
def modifycount(nums):
#获取当前线程对象
t=threading.current_thread()
for index in range(count):
nums.append(index)
print('%s,修改nums'%(t.name))
time.sleep(0.1)
def printcount(nums):
#获取当前线程对象
t=threading.current_thread()
for index in range(count):
print('%s,nums=%s'%(t.name,nums))
time.sleep(0.1)
if __name__ == "__main__":
print('pid=%d'%os.getpid())
nums=[]
#创建线程，此线程修改全局变量
t=threading.Thread(target=modifycount,args=(nums,))
#创建线程，此线程打印全局变量
t2=threading.Thread(target=printcount,args=(nums,))
t.start()
t2.start()
t.join()
t2.join()
print('主线程结束,nums=%s'%(nums))
执行结果：
这种方式与Process共享变量类似
传入数字或字符串类型的变量时
修改上面的代码，将局部变量改为数字或字符串，通过 Thread类的args参数传入变量，观察执行结果：
#coding=utf-8
import threading
import time
import os
count=10
def modifycount(num):
#获取当前线程对象
t=threading.current_thread()
for index in range(count):
num+=1
print('%s,修改num,num=%d'%(t.name,num))
time.sleep(0.1)
def printcount(num):
#获取当前线程对象
t=threading.current_thread()
for index in range(count):
print('%s,num=%d'%(t.name,num))
time.sleep(0.1)
if __name__ == "__main__":
print('pid=%d'%os.getpid())
num=0
#创建线程，此线程修改全局变量
t=threading.Thread(target=modifycount,args=(num,))
#创建线程，此线程打印全局变量
t2=threading.Thread(target=printcount,args=(num,))
t.start()
t2.start()
t.join()
t2.join()
print('主线程结束,num=%d'%(num))
执行结果如下：
说明：
- 数字类型（或字符串类型）的变量，传入函数时，是值传递，将值传递给modifycount()函数的形参num，printcount()函数的形参num
- 线程1修改的是modifycount()函数的形参num
- 线程2修改的是printcount()函数的形参num
- 主线程修改的局部变量num
如上图，也就是说，这三处的num只是同名，但不是同一个num（相当于3个人同名，都是叫“家瑞”，但不是同一个人），打印的结果，线程1的num，线程2的num，主线程的num，不相同
案例三
声明全局变量，让多线程直接修改全局变量：
#coding=utf-8
import threading
import time
import os
num=0
count=10
def modifycount():
global num
#获取当前线程对象
t=threading.current_thread()
for index in range(count):
num+=1
print('%s,修改num'%(t.name))
time.sleep(0.1)
def printcount():
global num
#获取当前线程对象
t=threading.current_thread()
for index in range(count):
print('%s,num=%d'%(t.name,num))
time.sleep(0.1)
if __name__ == "__main__":
print('pid=%d'%os.getpid())
#创建线程，此线程修改全局变量
t=threading.Thread(target=modifycount)
#创建线程，此线程打印全局变量
t2=threading.Thread(target=printcount)
t.start()
t2.start()
t.join()
t2.join()
print('主线程结束,num=%d'%(num))
执行结果如下图：
执行过程说明：
1.一个子线程让全局变量自增1
2.一个子线程打印全局变量，变量值也在自增1
3.最后主线程也打印全局变量，变量值也有变化
说明全局变量对于多线来说，是共用的，这与多进程操作全局变量不同
结论
多线程之间 共享内存
多线程共享全局变量的原因
由于多线程属于同一个进程，那么每个线程也就共享该进程的内存空间，全局变量在该进程的内存中，所以多线程可以共享全局变量
