当多个线程同时执行lock.acquire时，只有一个线程能成功地获取锁，然后继续执行代码，其他线程就继续等待直到获得 锁为止。 获得锁的线程用完后一定要释放锁，否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去，成为死线程。
线程锁的好处与坏处：
好处：确保了某一段断码只能有一个线程从头到尾完整的执行。
坏处：首先是阻止了多线程的多发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大的降低。
其次由于可以存在多个锁，不同线程存在不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成锁死，导致多个 线程全部挂起，既不能执行也不能结束，只能靠操作系统强制终止。
1.实例化一个锁对象；
lock=threading.Lock()
2.操作变量之前进行加锁
lock.acquire()
3.操作变量之后进行解锁
lock.release()
import threading
# 银行存钱和取钱
def add(lock):
global money # 生命money为全局变量
for i in range(1000000):
# 2. 操作变量之前进行加锁
lock.acquire()
money += 1 # money; money+1; money=money+1;
# 3. 操作变量之后进行解锁
lock.release()
def reduce(lock):
global money
for i in range(1000000):
# 2. 操作变量之前进行加锁
lock.acquire()
money -= 1
# 3. 操作变量之后进行解锁
lock.release()
if __name__ == '__main__':
money = 0
# 1. 实例化一个锁对象;
lock = threading.Lock()
t1 = threading.Thread(target=add, args=(lock,))
t2 = threading.Thread(target=reduce, args=(lock,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("当前金额:", money)
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
lock.release()
示例：
import threading
class AddThread(threading.Thread):
def __init__(self, lock):
super(AddThread, self).__init__()
self.lock = lock
def run(self):
for i in range(1000000):
# 2. 操作变量之前进行加锁
self.lock.acquire()
global money
money += 1 # money; money+1; money=money+1;
# 3. 操作变量之后进行解锁
self.lock.release()
class ReduceThread(threading.Thread):
def __init__(self, lock):
super(ReduceThread, self).__init__()
self.lock = lock
def run(self):
global money
for i in range(1000000):
# 2. 操作变量之前进行加锁
lock.acquire()
money -= 1
# 3. 操作变量之后进行解锁
lock.release()
if __name__ == '__main__':
money = 0
# 1. 实例化一个锁对象;
lock = threading.Lock()
t1 = AddThread(lock)
t2 = ReduceThread(lock)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("当前金额:", money)
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