1、先看一个例子，一个进程可以起多个线程，多个线程都共享这个线程的内存import threadingimport timenum = 100thread_lock = threading.Lock()'''def add_func():    global num    print("Begin--->",num)    num -= 1    # thread_lock.release()'''#上面这段代码的结果，如果起100个线程去执行这个函数，那么第一个线程执行完后nun为99，这个时候第二个线程去拿num，拿到的值就是99，第三个线程拿到的值就是98.......'''def add_func():    global num    print("Begin--->", num)    time.sleep(0.1)    num -= 1'''#上面这段代码的意思是，因为第一个线程和第二个线程之间有sleep，sleep后才去进行减操作，所以所有线程拿到的num的值都是100，最终执行的结果不是100-1，而是num-1，而这个num#就是上一个线程执行完后的num的，所以我们看到所有线程拿到的值都是100，但是最后num的值确实0#老师也没有讲清楚，上面的例子不加锁，结果也一直是正确的，但是在python2中，有时候会得到不一样的值，但是在python3则一直不会报错，为了避免出问题，我们可以对这个操作加锁lock = threading.Lock()#创建一个锁的实例def add_func():    global num     #获取公共变量num    print("Begin--->", num)    time.sleep(1)    print("after--->",num)    #对下面的语句加锁或者获取一把锁，也就是同一个时间只有个线程可以执行下面的语句    lock.acquire()    num -= 1    # lock.release()    #用完之后就必须要释放锁，不然程序无法往下执行thread_list = []for i in range(100):    t = threading.Thread(target=add_func)    t.start()    time.sleep(1)    thread_list.append(t)for t in thread_list:    t.join()print("over--->",num)