當多個執行緒幾乎同時修改某乙個共享資料的時候，需要進行同步控制
執行緒同步能夠保證多個執行緒安全訪問競爭資源，最簡單的同步機制是引入互斥鎖。
互斥鎖為資源引入乙個狀態：鎖定/非鎖定
某個執行緒要更改共享資料時，先將其鎖定，此時資源的狀態為「鎖定」，其他執行緒不能更改；直到該執行緒釋放資源，將資源的狀態變成「非鎖定」，其他的執行緒才能再次鎖定該資源。互斥鎖保證了每次只有乙個執行緒進行寫入操作，從而保證了多執行緒情況下資料的正確性。
threading模組中定義了lock類，可以方便的處理鎖定：
# 建立鎖
mutex = threading.lock()
# 鎖定
mutex.acquire()
# 釋放
mutex.release()
使用互斥鎖完成2個執行緒對同乙個全域性變數各加100萬次的操作
import threading
import time
g_num = 0
def test1(num):
global g_num
for i in range(num):
mutex.acquire() # 上鎖
g_num += 1
mutex.release() # 解鎖
print("---test1---g_num=%d"%g_num)
def test2(num):
global g_num
for i in range(num):
mutex.acquire() # 上鎖
g_num += 1
mutex.release() # 解鎖
print("---test2---g_num=%d"%g_num)
# 建立乙個互斥鎖
# 預設是未上鎖的狀態
mutex = threading.lock()
# 建立2個執行緒，讓他們各自對g_num加1000000次
p1 = threading.thread(target=test1, args=(1000000,))
p1.start()
p2 = threading.thread(target=test2, args=(1000000,))
p2.start()
# 等待計算完成
while len(threading.enumerate()) != 1:
time.sleep(1)
print("2個執行緒對同乙個全域性變數操作之後的最終結果是:%s" % g_num)
---test1---g_num=1909909
---test2---g_num=2000000
2個執行緒對同乙個全域性變數操作之後的最終結果是:2000000
當乙個執行緒呼叫鎖的acquire()方法獲得鎖時，鎖就進入「locked」狀態。
每次只有乙個執行緒可以獲得鎖。如果此時另乙個執行緒試圖獲得這個鎖，該執行緒就會變為「blocked」狀態，稱為「阻塞」，直到擁有鎖的執行緒呼叫鎖的release()方法釋放鎖之後，鎖進入「unlocked」狀態。
執行緒排程程式從處於同步阻塞狀態的執行緒中選擇乙個來獲得鎖，並使得該執行緒進入執行（running）狀態。
鎖的好處：
鎖的壞處：
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