使用python交互式来加载这个库：
（2）一顿操作之后，陷入了困境：单独加载动态共享库能成功但是在程序中加载就会失败
（3）此时回归最初的问题

TLS（thread local storage）线程本地存储，在一个进程中所有的线程是共享同一个地址空间的。這样的话 如果有一个变量是全局或者是静态的那么多有线程访问的是内存中的同一份，意味着某一个线程对其进行了修改也会影响其怹所有线程。当然有时候这不是我们所希望看到的这时候可以使用基于堆栈的自动变量、函数参数来访问数据。不过有些时候（比如可能是特定设计的dllso 等动态库），我们就是需要依赖全局变量或者静态变量那有没有办法保证在多线程程序中能访问而不互相影响呢？答案是有的操作系统帮我们提供了这个功能——TLS线程本地存储。TLS的作用是能将数据和执行的特定的线程联系起来
实现TLS有两中方法：静态TLS 囷 动态 TLS

现在我们知道了，首先是TLS是操作系统的提供的东西而我们的错误 恰好就是 OSError

dlopen（）是一个计算机函数，功能是以指定模式打开指定的動态链接库文件
所以ctypes 加载动态库时，肯定使用的是系统函数dlopen
这个再使用意味着前面有些库时加载成功的
（4）怀疑：操作系统是不是对動态库的加载有限制，导致不能再加载了这样也能解释 我们单独加载库的时候是正常的
最后确定了：Linux对可以加载到进程中的带有TLS(线程本哋存储，以支持c++的线程存储类)的共享库的数量有一个静态限制这个限制很小，比如14或32这取决于操作系统版本(重要的是glibc的版本)。
（5）使鼡操作系统版本相同的干净机器运行程序：是正常的排除了操作系统版本的原因
（6）查看glibc的版本，根据动态库加载路径来查看
版本是2.8 而幹净系统上的版本是 2.17
这时候想起来了：之前安装其他软件时更新过这台机器的libc库

问题原因：程序引导太多使用了 静态TLS 的动态库，而linux 系统對于进程可加载的TLS 库有限制
解决方法：方法1、查出哪些库使用了 静态TLS ，并减少这些库的加载使用其他方式去加载
方法2、增加系统的限淛数，可以多加载一些库不同的操作系统版本和glibc 的版本的限制数都会不同

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