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Python锁对象是一种同步机制，用于控制多个线程对共享资源的访问。当一个线程获得锁时，其他线程必须等待直到该线程释放锁才能继续执行。

Python中提供了两种类型的锁对象：threading.Lock()和threading.RLock()。其中，Lock()是普通的锁对象，每次只能由一个线程持有；而RLock()是可重入的锁对象，同一个线程可以多次获取该锁。

下面是一个简单的例子，使用Lock()来保护一个共享变量：

python
import threading

shared_var = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
global shared_var
for i in range(100000):
lock.acquire()
shared_var += 1
lock.release()

threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(10)]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()

print(shared_var)


在上面的例子中，我们创建了10个线程，每个线程都会对共享变量 shared_var 进行100000次加1的操作。为了避免不同线程同时修改共享变量导致数据出错，我们使用了一个Lock对象，并在修改前后调用了 acquire() 和 release() 方法，使得每次只有一个线程能够获取锁并修改共享变量。

注意，如果在代码中出现死锁（即两个或以上的线程永远无法释放持有的锁），程序将会一直阻塞下去，需要手动中断程序。因此，在使用锁对象时要特别小心，避免出现死锁情况。