如何使用PyEval_AcquireLock()和PyEval_ReleaseLock()来使得PyRun_SimpleString线程安全运行，请给出实例

在Python解释器中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock）保证了多线程之间的安全，但它也导致了多线程中Python代码执行的并发性问题。当多个线程同时执行Python代码时，只有一个线程能够持有全局解释器锁，其他线程必须等待该线程释放锁之后才能继续执行。这可能会导致线程的长时间等待，从而影响程序的性能。

为了解决这个问题，Python提供了一些API，比如PyEval_AcquireLock()和PyEval_ReleaseLock()。这两个函数可以在多线程环境下控制全局解释器锁的获取和释放，从而实现线程安全的Python代码执行。

以下是一个使用PyEval_AcquireLock()和PyEval_ReleaseLock()的示例：

import threading

def run_python_code(code):
    # 获取全局解释器锁
    PyEval_AcquireLock()

    try:
        # 执行Python代码
        exec(code)
    finally:
        # 释放全局解释器锁
        PyEval_ReleaseLock()

# 创建两个线程
t1 = threading.Thread(target=run_python_code, args=("print('Hello from thread 1!')",))
t2 = threading.Thread(target=run_python_code, args=("print('Hello from thread 2!')",))

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

在上面的示例中，我们创建了两个线程，并在每个线程中执行了一段Python代码。在执行代码之前，我们使用PyEval_AcquireLock()获取了全局解释器锁，在执行完代码之后使用PyEval_ReleaseLock()释放了锁。这样可以确保代码的线程安全性。