在编程中，为了保证共享数据操作的完整性，引入了互斥锁的概念。每个对象都对应于一个可称为" 互斥锁" 的标记，这个标记用来保证在任一时刻，只能有一个线程访问该对象。在python中由于多线程的存在，并且对全局变量作用时有可能产生全局变量紊乱问题，所以也加入了同步和互斥等方法，但是我们主要讲解互斥锁：
如下代码定义了一个my_num的全局变量，而函数sum1和函数sum2都执行对my_num加1操作，并且都执行100万次+1，在下面的代码里，我们创建了两个分别执行两个函数的线程，然后调用start（）启动线程
import threading import time # 定义全局变量 my_num = 0 # 循环给全局变量每次加上1 def sum1(): global my_num for i in range(1000000): my_num += 1 print("sum1:", my_num) # 循环给全局变量每次加上1 def sum2(): global my_num for i in range(1000000): my_num += 1 print("sum2:", my_num) if __name__ == '__main__': # 创建两个子线程 first_thread = threading.Thread(target=sum1) second_thread = threading.Thread(target=sum2) # 启动线程执行对应的任务 first_thread.start()# 主线程延时1.5秒 # time.sleep(1.5) # 主线程等待第一个线程执行完成以后，代码再继续往下执行，启动第二个线程执行任务 # first_thread.join() # 线程同步: 按照预先定义好的顺序一个任务执行完成另外一个任务再执行 # print("第一个线程执行完了") second_thread.start()
得到执行结果如下：
sum1: 1239023 sum2: 1341576
显然这结果不是我们想要的，我们希望的结果是函数1和函数2都执行100万次加一，最终结果是想变成200万，当然，出现这样的结果，我们也很容易想到原因是：当全局变量my_num 刚好等于1000（某些数字时，这里只是假设）的时候，两个线程同时拿到了my_num的值，各自对他进行了+1操作，此时明显全局my_num的到的只是加一而不是+2操作（不往细了说）
明显看出：在一个进程内非常方便多个线程对全局变量的数据共享，而对全局变量进行随意修改可能会造成全局变量的混乱，即多个线程同时对一个全局变量操作，会出现资源竞争问题，从而数据结果不正确。
同样，下面的代码中我们加入了互斥锁
互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定
某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。
每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“阻塞”，直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。
线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。
import threading # 定义全局变量 my_num = 0 # 创建互斥锁 lock = threading.Lock() # def show(): # print("哈哈") # # 变量保存的是函数在内存中的地址，保存的函数引用 # a = show # a() # 循环给全局变量每次加上1 def sum1(): # 上锁 lock.acquire() global my_num for i in range(1000000): my_num += 1 print("sum1:", my_num) # 释放锁 lock.release() # 循环给全局变量每次加上1 def sum2(): # 上锁 lock.acquire() global my_num for i in range(1000000): my_num += 1 print("sum2:", my_num) # 释放锁 lock.release() if __name__ == '__main__': # 创建两个子线程 first_thread = threading.Thread(target=sum1) second_thread = threading.Thread(target=sum2) # 启动线程执行对应的任务 first_thread.start() second_thread.start() # 互斥锁:能保证统一时刻只有一个线程执行，那个线程抢到这个互斥锁我们决定不了，但是能保证数据最终不会有问题 # 提示：加上互斥锁把多任务瞬间变成单任务，执行效率会下降。
可以看到最后的结果，加入互斥锁后，其结果与预期相符。
得到结果：
sum1: 1000000 sum2: 2000000
锁的好处：
- 确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行
锁的坏处：
- 阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了
- 由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁