在Python中，線程同步可以通過多種方式實現，以確保多個線程在訪問共享資源時不會發生沖突。以下是一些常用的線程同步方法：
使用threading.Lock類：
Lock對象可以確保同一時間只有一個線程可以執行被鎖保護的代碼塊。使用acquire()方法獲取鎖，使用release()方法釋放鎖。
import threading
lock = threading.Lock()
def critical_section():
lock.acquire()
try:
# 訪問共享資源的代碼
finally:
lock.release()
使用threading.RLock類：
RLock對象是可重入鎖，允許同一個線程多次獲取同一個鎖，而不會導致死鎖。
import threading
lock = threading.RLock()
def critical_section():
lock.acquire()
try:
# 訪問共享資源的代碼
finally:
lock.release()
使用threading.Semaphore類：
Semaphore對象是一個計數信號量，用于限制同時訪問共享資源的線程數量?？梢酝ㄟ^acquire()方法獲取信號量，使用release()方法釋放信號量。
import threading
semaphore = threading.Semaphore(3) # 最多允許3個線程同時訪問共享資源
def critical_section():
semaphore.acquire()
try:
# 訪問共享資源的代碼
finally:
semaphore.release()
使用threading.Condition類：
Condition對象允許線程等待某個條件成立，然后繼續執行。通過wait()方法讓線程等待，通過notify()或notify_all()方法喚醒等待的線程。
import threading
condition = threading.Condition()
def producer():
with condition:
# 生產數據的代碼
condition.notify_all() # 喚醒所有等待的消費者線程
def consumer():
with condition:
condition.wait() # 等待生產者線程通知數據已準備好
# 消費數據的代碼
使用queue.Queue類：
Queue對象是一個線程安全的隊列，用于在多個線程之間傳遞數據。Queue類內部實現了鎖和條件變量，因此可以確保線程安全。
import threading
import queue
data_queue = queue.Queue()
def producer():
for item in data_source:
data_queue.put(item)
def consumer():
while True:
item = data_queue.get()
if item is None:
break
# 處理數據的代碼
data_queue.task_done()
這些方法可以根據具體需求選擇使用，以確保線程同步。
