在python中，两个线程不能共享数据

在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，两个线程不能同时执行Python字节码，因此无法实现真正意义上的并行执行。因此，多线程在Python中一般用于I/O密集型的任务，而不是CPU密集型的任务。

虽然两个线程不能共享数据，但是可以通过一些机制进行数据的传递和共享，如队列（Queue）和线程锁（Lock）。

队列可以用于在线程之间传递数据，Python提供了多种队列实现，如queue模块中的Queue类和multiprocessing模块中的Queue类。通过将数据放入队列中，一个线程可以将数据传递给另一个线程进行处理。

线程锁用于控制多个线程对共享资源的访问，确保同一时间只有一个线程能够访问共享资源。Python提供了threading模块中的Lock类来实现线程锁。通过在访问共享资源之前获取锁，然后在使用完共享资源之后释放锁，可以确保多个线程之间对共享资源的安全访问。

下面是一些关于线程和数据共享的示例代码：

import threading

# 共享资源
shared_data = []

# 创建线程锁
lock = threading.Lock()

# 线程函数
def thread_func():
    global shared_data

    # 在访问共享资源之前获取锁
    lock.acquire()

    # 修改共享资源
    shared_data.append(1)

    # 在使用完共享资源之后释放锁
    lock.release()

# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=thread_func)
thread2 = threading.Thread(target=thread_func)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()

# 输出共享资源
print(shared_data)

在上述代码中，通过线程锁确保了两个线程对共享资源的安全访问。

需要注意的是，虽然线程锁可以保证共享资源的安全访问，但是过多地使用线程锁可能会导致线程间的竞争和等待，进而影响程序的性能。因此，在使用线程时需要权衡使用线程锁的必要性。

此外，还可以使用其他的线程间通信机制，如事件（Event）、条件变量（Condition）等，来实现线程间的数据共享和通信。

以上是Python中线程不能共享数据的解释和解决方法。