互斥锁是一种用于多线程编程中解决共享资源竞争问题的同步机制。在 Python 中，由于全局变量可以被多个线程同时访问，因此如果不加以控制可能会导致数据不一致性等问题，这时可以用互斥锁来进行保护。下面将详细讲解使用互斥锁解决 Python 中多线程共享全局变量的问题的完整攻略。

1. 导入 threading 模块

在 Python 中使用多线程需要导入 threading 模块。

import threading

2. 定义全局变量和互斥锁

首先需要定义一个全局变量和一个互斥锁。

import threading

# 定义全局变量
global_var = 0

# 定义互斥锁
mutex = threading.Lock()

3. 定义线程函数

接下来定义一个线程函数来对全局变量进行操作。在函数体内需要使用互斥锁来对访问全局变量的代码段进行加锁和解锁。

import threading

global_var = 0
mutex = threading.Lock()

# 定义线程函数
def thread_func():
    global global_var, mutex
    mutex.acquire()  # 获取互斥锁
    for i in range(1000000):
        global_var += 1
    mutex.release()  # 释放互斥锁

4. 创建线程并启动

创建 2 个线程并启动。

import threading

global_var = 0
mutex = threading.Lock()

def thread_func():
    global global_var, mutex
    mutex.acquire()
    for i in range(1000000):
        global_var += 1
    mutex.release()

# 创建 2 个线程并启动
t1 = threading.Thread(target=thread_func)
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=thread_func)
t2.start()

# 等待 2 个线程结束
t1.join()
t2.join()

print(global_var) # 2000000

上述代码中，首先创建了 2 个线程并启动，然后使用 join() 方法等待 2 个线程结束。最后输出全局变量 global_var 的值，预期结果为 2000000。

以下是一个更加完整的示例，展示了如何使用互斥锁来保护一个共享资源。

import threading
import time

# 定义共享资源，即一个列表
shared_resource = []

# 定义互斥锁
mutex = threading.Lock()

# 定义线程函数，用于向共享资源中添加元素
def add_element(num):
    global shared_resource, mutex
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    mutex.acquire()  # 获取互斥锁
    shared_resource.append(num)
    mutex.release()  # 释放互斥锁

# 定义线程函数，用于从共享资源中移除元素
def remove_element():
    global shared_resource, mutex
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    mutex.acquire()  # 获取互斥锁
    if shared_resource:
        shared_resource.pop()
    mutex.release()  # 释放互斥锁

# 创建 2 个线程并启动，一个用于添加元素，一个用于移除元素
t1 = threading.Thread(target=add_element, args=(1,))
t2 = threading.Thread(target=remove_element)
t1.start()
t2.start()

# 等待 2 个线程结束
t1.join()
t2.join()

# 输出最终的共享资源
print(shared_resource)

上述代码中，首先定义了一个列表用于作为共享资源，然后定义了两个线程函数，一个用于向共享资源中添加元素，另一个用于从共享资源中移除元素。在线程函数中都使用了互斥锁来保护共享资源的操作，从而避免数据不一致性等问题的发生。最后创建 2 个线程并启动，最后输出最终的共享资源列表。