线程之间是可以正常共享全局变量的，因为是共用同一片空间的，而进程之间所使用的是不同的内存空间
所以线程之间可以共享全局变量，因为共用一片空间
不同进程使用不同的空间，所以使用的资源本质上是不同的，所以一片空间上的变量变化了不会影响另一个空间的资源变化。
通过代码来对比2者的区别：
多线程实现：
import threadingimport timenum = 100def demo1():global numnum += 100print(f'----demo1---num={num}')def demo2():print(f'------demo2-----num={num}')def main():t1 = threading.Thread(target=demo1)t2 = threading.Thread(target=demo2)t1.start()t2.start()if __name__ == '__main__':main()
运行结果：
----demo1—num=200
------demo2-----num=200
说明线程之间共享了该全局变量
进程代码：
import multiprocessingimport timenum = 100lst = []def main():p1 = multiprocessing.Process(target=demo1)p2 = multiprocessing.Process(target=demo2)p1.start()p2.start()def demo1():global numnum += 100print(f'-----demo1----{num}')lst.append(num)print(lst)#time.sleep(1)def demo2():time.sleep(1)print(f'-----demo2----{num}')print(lst)if __name__ == '__main__':main()
执行结果：
-----demo1----200
[200]
-----demo2----100
[]
从执行结果可以验证不同进程，全局变量是不可以共享的
在此我测试了列表和全局变量num
那么该如何实现全局变量的进程共享呢？通过进程间交互的桥梁：Quene,这是multiprocess的内置类
import multiprocessingfrom multiprocessing import Queuedef download(q):lst = [1,2,3]for i in lst:q.put(i)print('添加完毕')def manage_data(q):#将队列的元素取出来，存到新的列表中man_data = list()while True:data = q.get()man_data.append(data)if q.empty():breakprint(man_data)def main():q = Queue()p1 = multiprocessing.Process(target=download,args=(q,))p2 = multiprocessing.Process(target=manage_data,args=(q,))p1.start()p2.start()
执行结果：
添加完毕
[1, 2, 3]
