列举一个使用`Lock`的例子来保证数据一致性？

在Python的`threading`模块中，`Lock`是一种同步原语，用于保护对共享资源的互斥访问，防止多个线程同时更改数据，从而保持数据一致性。下面是一个简单的例子：

import threading

class Counter:
    def __init__(self):
        self.value = 0
        self.lock = threading.Lock()

    def increment(self):
        with self.lock:
            self.value += 1
            return self.value

# 创建两个线程，同时增加计数器
counter = Counter()
threads = [threading.Thread(target=counter.increment) for _ in range(5)]

for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()  # 等待所有线程执行完毕

print(counter.value)  # 输出应该是5，说明数据一致性得到了保障

在这个例子中，`increment`方法内部有一个`with lock:`块，这意味着每次只有一个线程能够进入这个块，其余线程会被阻塞直到获取到锁。这样就保证了在同一时间只有一个线程能改变`value`，避免了数据竞争和不一致。