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Python线程安全是指在多线程环境下，对于共享资源的访问和修改都能够被正确地协调和同步，以避免出现数据不一致等问题。

在Python中，由于GIL（全局解释器锁）的存在，同一时刻只有一个线程能够执行Python字节码，因此Python中的线程安全主要涉及到对于共享资源的访问和修改的同步问题。

例如，在多个线程同时访问和修改同一个变量时，如果没有进行适当的同步处理，就可能会导致数据不一致的情况。这时可以使用Python提供的线程同步机制，如Lock、RLock、Semaphore等，来保证共享资源的正确访问。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用Lock来实现对于共享资源的互斥访问，从而保证线程安全：

python
import threading

# 共享资源
counter = 0

# 创建一个Lock对象
lock = threading.Lock()

def increment():
global counter
for i in range(100000):
# 获取锁
lock.acquire()
counter += 1
# 释放锁
lock.release()

# 创建两个线程并启动它们
t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)
t1.start()
t2.start()

# 等待两个线程执行完毕
t1.join()
t2.join()

# 输出最终的计数器值
print(counter)


在这个例子中，我们创建了一个全局变量counter作为共享资源，并创建了两个线程来对它进行增加操作。由于多个线程同时访问和修改同一个变量时会存在数据不一致的问题，因此我们使用Lock对象来保证每次只有一个线程能够修改计数器的值，从而保证线程安全。

注意，在每次获取锁之后，我们都要在合适的地方释放锁，否则可能会导致死锁等问题。