在Python多線程編程中，可能會出現多個線程同時修改同一共享資源的問題，這個時候就需要使用互斥鎖。互斥鎖可以保證同一時間只有一個線程可以訪問共享資源，從而避免數據競爭引發的問題。

Python提供了Thread、Lock和RLock等模塊，其中Lock和RLock都是可重入鎖，即同一個線程可以多次獲取該鎖而不會造成死鎖。

下面是一個互斥鎖的例子：

import threading
num = 0
lock = threading.Lock() # 創建一個鎖對象
def add():
global num
lock.acquire() # 獲取鎖
for i in range(100000):
num += 1
lock.release() # 釋放鎖
t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=add)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(num)

在這個例子中，定義了一個全局變量num，同時創建了兩個線程t1和t2，這兩個線程都會調用函數add。如果沒有鎖的控制，那么兩個線程同時對num進行加操作，很有可能造成計算結果不正確。為了避免這種情況，使用互斥鎖進行保護。

當一個線程調用lock.acquire()時，如果該鎖沒有被其他線程占用，則該線程會將該鎖占用，并返回True。如果該鎖已經被其他線程占用，那么該線程會阻塞等待直到該鎖被釋放。當一個線程調用lock.release()時，表示該線程釋放了該鎖的占用，其他線程就可以獲取該鎖。

在上面的例子中，使用lock.acquire()獲取鎖，lock.release()釋放鎖，通過這種方式就能夠保證同一時間只有一個線程訪問num這個共享資源，避免了數據競爭的問題。

除了使用Lock之外，還可以使用RLock實現互斥鎖。Lock是不可重入的，即一個線程對該鎖的占用被另一個線程阻塞時，該線程不能再次獲取該鎖。而RLock是可重入的，即可以多次獲取該鎖而不會造成死鎖。

總之，在Python多線程編程中，使用互斥鎖可以避免數據競爭引發的問題，保證共享資源的數據一致性。