线程和进程关于全局变量

多线程共享全局变量

import threading
import time

# 定义全局变量
g_num = 0


# 循环10000次，每循环1次给全局变量加1
def calc1():
    # 加上global表示对全局变量的内存地址进行了修改
    global g_num
    for i in range(1000000):
        g_num += 1
    print("calc1:", g_num)


# 循环10000次，每循环1次给全局变量加1
def calc2():
    # 加上global表示对全局变量的内存地址进行了修改
    global g_num
    for i in range(1000000):
        g_num += 1
    print("calc2:", g_num)


if __name__ == '__main__':
    # 创建两个线程分别执行不同的任务
    first_thread = threading.Thread(target=calc1)

    second_thread = threading.Thread(target=calc2)

    # 启动线程执行任务
    first_thread.start()
    # time.sleep(2)
    # 线程等待(同步)： 表示主线程等待第一个线程执行完成以后，代码才能继续往下执行
    first_thread.join()
    print("第一个线程执行完成了")
    second_thread.start()

    # 总结: 多线程同时对全局变量进行操作会有可能出现资源竞争，数据错误问题，解决办法：让一个线程执行完成再让另一个线程去执行

进程之间不共享全局变量

import multiprocessing
import time

# 全局变量
g_list = []


# 添加数据
def add_data():
    for i in range(5):
        g_