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函数一：全局变量A的值每次加1，循环10次，并打印
def job1():
global A
for i in range(10):
A+=1
print('job1',A)
函数二：全局变量A的值每次加10，循环10次，并打印
def job2():
global A
for i in range(10):
A+=10
print('job2',A)
主函数：定义两个线程，分别执行函数一和函数二
if __name__== '__main__':
A=0
t1=threading.Thread(target=job1)
t2=threading.Thread(target=job2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
完整代码：
import threading
def job1():
global A
for i in range(10):
A+=1
print('job1',A)
def job2():
global A
for i in range(10):
A+=10
print('job2',A)
if __name__== '__main__':
lock=threading.Lock()
A=0
t1=threading.Thread(target=job1)
t2=threading.Thread(target=job2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
运行结果（在spyder编译器下运行的打印结果）：
job1job2 11
job2 21
job2 31
job2 41
job2 51
job2 61
job2 71
job2 81
job2 91
job2 101
1
job1 102
job1 103
job1 104
job1 105
job1 106
job1 107
job1 108
job1 109
job1 110
可以看出，打印的结果非常混乱
使用 Lock 的情况
lock在不同线程使用同一共享内存时，能够确保线程之间互不影响，使用lock的方法是， 在每个线程执行运算修改共享内存之前，执行lock.acquire()将共享内存上锁， 确保当前线程执行时，内存不会被其他线程访问，执行运算完毕后，使用lock.release()将锁打开， 保证其他的线程可以使用该共享内存。
函数一和函数二加锁
def job1():
global A,lock
lock.acquire()
for i in range(10):
A+=1
print('job1',A)
lock.release()
def job2():
global A,lock
lock.acquire()
for i in range(10):
A+=10
print('job2',A)
lock.release()
主函数中定义一个Lock
if __name__== '__main__':
lock=threading.Lock()
A=0
t1=threading.Thread(target=job1)
t2=threading.Thread(target=job2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
完整的代码
import threading
def job1():
global A,lock
lock.acquire()
for i in range(10):
A+=1
print('job1',A)
lock.release()
def job2():
global A,lock
lock.acquire()
for i in range(10):
A+=10
print('job2',A)
lock.release()
if __name__== '__main__':
lock=threading.Lock()
A=0
t1=threading.Thread(target=job1)
t2=threading.Thread(target=job2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
运行结果
job1 1
job1 2
job1 3
job1 4
job1 5
job1 6
job1 7
job1 8
job1 9
job1 10
job2 20
job2 30
job2 40
job2 50
job2 60
job2 70
job2 80
job2 90
job2 100
job2 110
从打印结果来看，使用lock后，一个一个线程执行完。使用lock和不使用lock，最后打印输出的结果是不同的。
