Python写出程序A和程序B为并发执行，它们共享变量K;假设k的初值为5，程序A执行K=K+1;程序B执行print K;K=K+1。

在Python中，为了实现在并发情况下程序A和程序B共享变量`K`的行为，你可以使用进程池（`concurrent.futures.ProcessPoolExecutor`）或者线程（`threading`模块），以及锁（如` threading.Lock()`）来同步对变量的修改。这里是一个基本的例子：

import threading

# 共享变量K
K = 5

# 锁对象用于控制访问K
lock = threading.Lock()

def program_A():
    global K
    with lock:  # 使用锁确保互斥访问
        K += 1
        print(f"Program A modified K to {K}")

def program_B():
    global K
    with lock:
        print("Program B reading and printing K:")
        print(K)
        K += 1

# 创建并启动两个线程
t1 = threading.Thread(target=program_A)
t2 = threading.Thread(target=program_B)

t1.start()
t2.start()  # 同步执行

t1.join()  # 等待第一个线程结束
t2.join()  # 然后再等待第二个线程结束

在这个例子中，尽管程序A和B看起来几乎同时运行，但实际上每次只有一个线程能够获得锁并在锁定范围内更新`K`。这保证了数据的一致性和完整性。