使用锁可解决Python多线程数据竞争问题。1. threading.Lock通过acquire()和release()控制共享资源访问，确保同一时间仅一个线程执行临界区代码；2. with语句自动管理加锁释放，避免死锁，推荐使用；3. RLock支持同一线程多次加锁，适用于递归场景；4. 注意锁粒度应小，避免在锁中执行耗时操作，防止死锁需按序获取锁，且因GIL存在，多线程不适用CPU密集任务。
在Python多线程编程中，多个线程同时访问共享资源时容易引发数据竞争问题。为了保证线程安全，需要使用锁（Lock）来控制对共享资源的访问。锁的基本作用是：同一时间只允许一个线程执行被锁保护的代码段。
Python 的 threading 模块提供了 Lock 类，可以通过 acquire() 和 release() 方法手动加锁和解锁。
示例代码：
import threading
import time
<h1>共享资源</h1><p>counter = 0</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">Python免费学习笔记（深入）</a>”；</p><h1>创建锁</h1><p>lock = threading.Lock()</p><p>def worker():
global counter
for _ in range(100000):
lock.acquire() # 加锁
counter += 1 # 修改共享资源
lock.release() # 释放锁</p><h1>创建多个线程</h1><p>threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker)
threads.append(t)
t.start()</p><p>for t in threads:
t.join()</p><p>print("最终 counter 值:", counter) # 正确结果应为 500000
为了避免忘记释放锁导致死锁，推荐使用 with 语句。它能确保锁在代码块执行完成后自动释放，即使发生异常也不会出错。
改进后的写法：
def worker():
global counter
for _ in range(100000):
with lock: # 自动加锁和释放
counter += 1
这种方式更安全、简洁，是实际开发中的推荐做法。
普通 Lock 不允许同一线程重复获取锁，否则会死锁。如果函数递归调用或多次加锁，应使用 threading.RLock（可重入锁）。
RLock 允许同一个线程多次 acquire()，但必须有相同次数的 release()。
示例：
lock = threading.RLock()
<p>def recursive_func(n):
with lock:
if n > 0:
print(f"n = {n}")
recursive_func(n - 1) # 可以再次获取同一把锁
基本上就这些。正确使用锁能有效避免多线程中的数据混乱问题。不复杂但容易忽略细节。
以上就是python多线程中锁怎么使用？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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