1、打开Ubuntu虚拟机，登录系统后，在桌面空白处右键 -- 打开终端。
2、在终端使用vi编辑器创建一个文件tetr.py，在文件写内容如下：
from threading import Thread
import time
num = 0
def test1():
global num
for i in range(1000000):
num += 1
print("---test1---num=%d"%num)
def test2():
global num
for i in range(1000000):
num += 1
print("---test2---num=%d"%num)
p1 = Thread(target=test1)
p1.start()
time.sleep(4)
p2 = Thread(target=test2)
p2.start()
print("---num=%d---"%num)
代码中创建了一个全局变量num，在两个线程中分别对num累加了100000次1，在第一个线程创建创建，延迟了4秒创建第二个线程。
3、在终端运行代码:
python3 tetr.py
结果如下下图所示，第一个线程执行完累加后全局变量变为100000，第二个线程执行完累加后全局变量变为200000和预期一致。
4、修改第二步代码，去掉第一个线程之后的sleep，代码如下：
from threading import Thread
import time
num = 0
def test1():
global num
for i in range(1000000):
num += 1
print("---test1---num=%d"%num)
def test2():
global num
for i in range(1000000):
num += 1
print("---test2---num=%d"%num)
p1 = Thread(target=test1)
p1.start()
p2 = Thread(target=test2)
p2.start()
print("---num=%d---"%num)
5、在终端运行代码，如下图所示
python3 tetr.py
发现并没有全局变量累加后并没有达到预期的200000，这是因为多线程导致的混乱。
6、为解决多线程使用全局变量的问题，引入互斥锁，修改代码如下：
from threading import Thread,Lock
import time
num = 0
def test1():
global num
mutex.acquire()
for i in range(1000000):
num += 1
mutex.release()
print("---test1---num=%d"%num)
def test2():
global num
mutex.acquire()
for i in range(1000000):
num += 1
mutex.release()
print("---test2---num=%d"%num)
mutex = Lock()
p1 = Thread(target=test1)
p1.start()
p2 = Thread(target=test2)
p2.start()
print("---num=%d---"%num)
简单来说互斥锁，就是先要引入Lock，然后在主线程实例化锁对象，最后在子线程操作全局变量时候上锁，操作完成后解锁。
7、在终端运行代码，可以成功看到预期的结果了，互斥锁使用效果很好。
