apply_async和lock配合使用的示例

好的，我明白了。关于你的问题，下面是一个使用apply_async和lock配合使用的示例：

from multiprocessing import Pool, Lock

def func(lock, x):
    with lock:
        print("x is:", x)

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(4)
    lock = Lock()
    for i in range(10):
        p.apply_async(func, args=(lock, i))
    p.close()
    p.join()

这个示例中，我们使用了Python的multiprocessing模块来创建一个进程池，并使用Lock对象来确保多个进程之间的同步。在func函数中，我们首先获取锁，打印出参数x的值，然后释放锁。由于我们使用了进程池，因此可以同时启动多个进程来执行func函数。

请注意，在调用apply_async方法时，我们将lock对象作为参数传递给了func函数。

希望这个示例能够帮助你更好地理解apply_async和lock的用法。