1. Python多线程介绍
Python多线程是一种并发编程技术，通过多个独立并发的线程同时执行来实现更高效的计算。在Python中，线程是由threading模块管理的，并且可以在Python中使用多进程库来实现多进程和线程的并发编程。
对于Python多线程的使用，开发者需要注意的是，在Python中，多线程并不能加速单线程的运行速度，而是可以利用多个线程同时运行来提高处理大量数据的效率。
1.1 Python多线程的应用场景
在Python中，多线程主要用于以下几种应用场景：
提高程序的运行效率。
处理多个高延迟任务。
同时执行多个网络或IO操作。
2. 共享变量的概念
共享变量是指多个线程可以同时访问和修改的变量，一般会被定义为全局变量或者类属性。在Python多线程编程中，共享变量需要使用锁机制来保证多个线程修改共享变量时的安全性，否则可能会出现数据混乱和死锁等问题。
2.1 Python多线程中的锁
Python提供了两种锁，分别是互斥锁和可重入锁：
互斥锁：线程在获取锁之前必须等待该锁被释放，只有一个线程能够获得该锁，并且其他线程必须等待该线程释放锁。
可重入锁：线程在获取锁之后可以多次获取该锁，每次获取锁需要在释放锁之前获取。
3. 共享变量的使用
下面通过一个简单的例子来介绍Python多线程中共享变量的使用：
import threading
num = 0
lock = threading.Lock()
def add_num():
global num
lock.acquire()
for i in range(100000):
num += 1
lock.release()
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=add_num)
t2 = threading.Thread(target=add_num)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(num)
在上面的例子中，我们定义了一个全局变量 num，并且定义了一个互斥锁lock。在add_num函数中，我们使用了lock.acquire()获取锁，在修改num值后使用lock.release()释放锁，从而保证多个线程访问 num 变量时的安全性。
在程序运行时，我们启动两个线程来执行add_num函数，并且等待两个线程执行结束后打印num变量的值。由于我们使用了锁机制，因此在 num 变量的修改时不会出现并发问题，最终程序输出的num变量值为两个线程处理 num 变量之和，即 200000。
需要注意的是，在实际的Python多线程编程中，共享变量的使用需要根据具体的应用场景来进行合理的设计和优化，从而保证程序的稳定性和运行效率。