对于Python2而言，对于一个全局变量，你的函数里如果只使用到了它的值，而没有对其赋值（指a = XXX这种写法）的话，就不需要声明global。
相反，如果你对其赋了值的话，那么你就需要声明global。
声明global的话，就表示你是在向一个全局变量赋值，而不是在向一个局部变量赋值。
若多个线程或进程同时操作这一变量可能会导致抢占资源的现象，变量不能按照预定的逻辑进行操作，这时，在改变变量前需要对变量加互斥锁，操作完成后释放互斥锁。
题外话：
GIL（Global Interpreter Lock） 全局解释器锁，导致任一时刻只能有一个线程使用解释器，当用于 IO 密集型任务时，IO 期间线程会释放解释器。
在 CPU 计算繁忙的任务重 不建议使用多线程，在非 CPU繁忙型任务中建议使用多线程。
顺便说下使用多进程的好处：完全并行，无 GIL 的限制，可充分利用多 CPU 多核的环境。
多线程使用互斥锁Demo ：
1.python中数据类型，int,float,复数，字符，元组，做全局变量时需要在函数里面用global申明变量，才能对变量进行操作。
而，对象，列表，词典，不需要声明，直接就是全局的。
2.线程锁mutex=threading.Lock()
创建后就是全局的。线程调用函数可以直接在函数中使用。
mutex.acquire()开启锁
mutex=release()关闭锁
要注意，死锁的情况发生。
注意运行效率的变化:
正常1秒，完成56997921
加锁之后，1秒只运行了531187，相差10倍多。
3.继承.threading.Thread的类，无法调用__init__函数，无法在创建对象时初始化新建的属性。
4.线程在cpu的执行，有随机性
5. 新建线程时，需要传参数时，args是一个元组，如果只有一个参数，一定后面要加一个,符号。不能只有一个参数否则线程会报创建参数错误。threading.Thread(target=fuc,args=(arg,))
在python里线程是不受控的。 java里也是有限受控。 windows里线程本来就不受控。只有进程可以控制。 所以线程启动后要通过变量来取到返回值。不过考虑到访问冲突问题，通常通过事情消息机制，以及queue的方式，把数据传递出来。
象wode5130的这种方式。也可以考虑。不过建议试验后再明确。
python里的线程实际上是微线程。也就是说，它与主进程是由python解释器通过轮洵执行的。 但是这个微线程同时又是标准的windows线程。这就涉及到python中的GIL，一个全局执行锁的问题。
所以用global s这种方式是行得通的，因为它们都在同一个变量空间内。
如果有多个线程就不成了。 多个线程都给S赋值。会造成赋值间隙中的空白。不知道是为什么，不过的确有时候，取不到正确的值。
