在多線程中，當多個線程同時處理一個共享資源(如文件)時(向文件中讀寫數據)，為了避免并發修改錯誤(多個線程訪問同一資源導致數據不一致)，使用了某種鎖定機制，當一個線程訪問一個資源時，它會鎖定該資源，直到它釋放該鎖定，其他線程都不能訪問同一資源。
鎖對象:Python 多線程
在 Python 的threading模塊中，為了高效多線程，使用了一個原語鎖。這個鎖幫助我們同步兩個或多個線程。鎖類可能提供了 Python 中最簡單的同步原語。
原始鎖可以有兩種狀態:鎖定或解鎖，并且最初是在我們初始化 lock 對象時在解鎖狀態下創建的。它有兩種基本方法，acquire()和release()。
以下是創建鎖對象的基本語法:
import threading
threading.Lock()鎖對象使用兩種方法，它們是:
acquire(blocking=True, timeout=-1)方法
此方法用于獲取鎖。當它在沒有參數的情況下被調用時，它會一直阻塞，直到鎖被解鎖。
該方法可以采用 2 個可選參數，它們是:
- 阻塞標志，如果該鎖已經被某個其他線程獲得，則該標志如果作為
False發送，將不會阻塞該線程，并將作為結果返回False。如果您將該阻塞標志的值提供為True，那么如果其他線程持有鎖，調用線程將被阻塞，一旦鎖被釋放，那么您的線程將獲得鎖并返回True。 - timeout 參數用于提供一個正浮點值，該值指定如果其他線程正在持有鎖，調用線程將被阻塞的秒數。默認值為 -1 表示如果線程不能立即獲得鎖，它將被無限期阻塞。
release()方法
它用于釋放獲取的鎖。如果鎖被鎖定，這個方法會將其重置為解鎖狀態，然后返回。此外，該方法可以從任何線程調用。
當調用此方法時，已經等待獲取鎖的線程中的一個被允許持有鎖。
此外，如果在未鎖定的鎖上調用它，它會拋出RuntimeError。
是時候舉個例子了！
下面我們有一個簡單的 python 程序，其中我們有一個類SharedCounter，它將作為線程之間的共享資源。
我們有一個task方法，我們稱之為increment()方法。由于多個線程將訪問同一個計數器并增加其值，因此存在并發修改的可能性，這可能導致counter的值不一致。
請始終從上面的代碼中獲取:
- 當一個線程使用
acquire()方法獲取鎖，然后訪問一個資源時，如果在訪問資源的過程中出現了一些錯誤，會怎么樣？在這種情況下，沒有其他線程能夠訪問該資源，因此我們必須訪問try塊內的資源。在finally區塊內部，我們可以調用release()方法來重新鎖定。 - 嘗試注釋第 13 行和第 19 行的代碼，并嘗試多次運行代碼，有時您會看到代碼會給出正確的輸出，但有時您會看到不正確的
counter值。