import threading counter = 0 lock = threading.Lock() def increment_counter(): global counter with lock: counter += 1

`import threading`引入了Python的多线程模块，其中`threading.Lock()`创建了一个锁对象。在并发编程中，全局变量`counter`需要保护以避免多个线程同时修改导致的数据不一致。下面是如何使用`Lock`来安全地递增`counter`：

import threading

# 初始化计数器和锁
counter = 0
lock = threading.Lock()

# 使用with语句管理锁的获取和释放
def increment_counter():
    global counter
    with lock:  # 这里确保在进入临界区（critical section）时获得锁，退出时自动释放
        counter += 1

# 创建线程并启动
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment_counter)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

# 打印最终的计数结果
print("Final Counter:", counter)  # 每次只有一个线程可以修改counter，因此不会出现竞态条件

这段代码通过`with lock:`确保了对`counter`的操作是原子性的，即在同一时间只有一个线程能够访问这个临界区。这样就解决了全局共享资源的安全问题。[^1][^2]