資源總是有限的，程序運行如果對同一個對象進行操作，則有可能造成資源的爭用，甚至導致死鎖，或者導致讀寫混亂，python中提供線程鎖對線程的調用進行控制

　　鎖提供如下方法：

　　　　1.Lock.acquire([blocking])

　　　　2.Lock.release() 把

　　　　3.threading.Lock() 加載線程的鎖對象，是一個基本的鎖對象，一次只能一個鎖定，其余鎖請求，需等待鎖釋放後才能獲取

　　　　4.threading.RLock() 多重鎖，在同一線程中可用被多次acquire。如果使用RLock，那麽acquire和release必須成對出現，

調用了n次acquire鎖請求，則必須調用n次的release才能在線程中釋放鎖對象

　　　　lock實例

import  threading   
import  time   
      
counter = 0 
counter_lock = threading.Lock() #只是定義一個鎖,可以定義多個鎖，需要的時候，任意一個鎖可以鎖定資源
counter_lock2 = threading.Lock()  
counter_lock3 = threading.Lock() 
   
#可以使用上邊三個鎖的任何一個來鎖定資源 
    
class  MyTestThread(threading.Thread):#使用類定義thread，繼承threading.Thread 
 

     def  __init__(self,name):   
        threading.Thread.__init__(self)   
        self.name = "Thread-" + str(name) 
     def run(self):   #重寫run函數，run函數必須實現 
         global counter,counter_lock #定義全局變量 
         time.sleep(1);   #通過線程掛起，查看是否會出現資源紊亂
         if counter_lock.acquire(): #當需要獨占counter資源時，必須先鎖定，這個鎖可以是任意的一個鎖，可以使用上邊定義的3個鎖中的任意一個 
 

            counter += 1    
            print "I am %s, set counter:%s"  % (self.name,counter)   
            counter_lock.release() #使用完counter資源必須要將這個鎖打開，讓其他線程使用 ，lock與release必須成對出現
               
if  __name__ ==  "__main__":   
    for i in range(1,101):   
        my_thread = MyThread(i) 
        my_thread.start()

　　通過先建立一個lock鎖，在線程的run（）方法中，使用lock鎖定全局變量，這時候使得此全局變量只會被當前線程使用和修改，不會出現多個線程同時修改一個變量的情況，在該線程運行完成之後，release釋放同步鎖，使得其他的線程可以競爭該全局變量，從而保證了全局變量的安全性。

　　　在threading模塊中還有一個RLOCK類，稱之為可重入鎖。該鎖對象內部維護著一個Lock和一個counter對象。counter對象記錄了acquire的次數，使得資源可以被多次require。最後，當所有RLock被release後，其他線程才能獲取資源。在同一個線程中，RLock.acquire可以被多次調用，利用該特性，可以解決部分死鎖問題。

python 線程鎖