昨天说了用threading模块创建多线程，但是多线程的开发可能遇到很多问题，由于全局变量的共享，就会引发数据混乱，往往达不到我们的需求。下面我们举一个例子来说明一下这个问题。假设一个全局变量num=0，我们创建两个线程，每个线程都进行num+1循环。最终得到的结果应该得到20，但是由于CPU的调度，就有可能会出现两个线程同时对num进行修改，最后得到的结果有可能不是num=20。这样就达不到我们的需求了。（这只是举个例子循环10次+1对于cpu就是微不足道的运算，但是我们需要进行100万次加一呢，这样结果就会相差很远）
来个简单的代码图，给大家看看这个问题吧，更加直观。
看到结果并不是我们想象中的200万，而且差的还有点多，这就是线程的一个问题，会发生数据混乱。这种现象称为线程不安全
这个时候我们就要引入同步的概念了
什么是同步？同步就是协同步调，按照预定的先后次序进行运行。我们如何解决这个问题呢？就需要使用互斥锁（同步锁）
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([blocking])
释放：mutex.release()
其中，锁定方法acquire可以有一个blocking参数。
如果设定blocking为True，则当前线程会堵塞，直到获取到这个锁为止（如果没有指定，那么默认为True）
如果设定blocking为False，则当前线程不会堵塞。
就还是上面的代码，我给加上互斥锁，我们大家再看看运行结果。
我们来对比一下结果，加上互斥锁之后，结果就是200万，满足了我们的需求。
使用互斥锁的优缺点
优点：确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整的执行。
缺点：1：阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码只能以单线程模式执行，效率就大大降低了。
2：由于可以存在多个锁，不同线程拥有不同的锁，并且试图获得对方的锁，这样就可能造成死锁。
死锁这个非常好理解，大家自己把代码跑一遍就知道是什么意思了，为什么会发生这种情况，所以我们在创建多线程执行代码时就需要多考虑考虑，会不会出现死锁的情况。一定要把这种情况扼杀在摇篮里。
下面我们说一下ThreadLock
在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。
问题就来了，由于局部变量不是共享的，使用时传递起来会非常的麻烦。所以ThreadLock就来帮我们解决这个问题了。
先给大家跑一段代码，大家再进行理解一下。
全局变量localschool就是一个ThreadLocal对象，
每个Thread对它都可以读写student属性，但互不影响。你可以把local_school看成全局变量，但每个属性如localschool.student都是线程的局部变量，可以任意读写而互不干扰，也不用管理锁的问题，ThreadLocal内部会处理。
全局变量localschool就是一个ThreadLocal对象，每个Thread对它都可以读写student属性，但互不影响。你可以把local_school看成全局变量，但每个属性如local_school.student都是线程的局部变量，可以任意读写而互不干扰，也不用管理锁的问题，ThreadLocal内部会处理。
一个ThreadLocal变量虽然是全局变量，但每个线程都只能读写自己线程的独立副本，互不干扰。ThreadLocal解决了参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题。
这下进程和线程总结的都差不多了，应该还缺少一些知识点，比如进程池（pool）和进程之间的听信（Queue）这些都是模块里为我们提供的方法，在Windows里我们可以cmd然后使用help来查看使用方法，注释非常详细，这样还可以培养我们的学习能力，如果是Linux系统中，我们可以打开终端使用man或者help都可以查看使用方法，进程和线程到这里就结束了。
程序员的练成是充满枯燥的，除了理解的知识就是代码量，想要得到就要付出不是吗？所以加油吧，欢迎大家和我这个初学者一起来讨论问题，python的基础知识点和语法，还有高级编程，我基本理解的差不多了，缺少的就是项目的经验，时间是检验真理的标准