不是说Python协程不用加锁吗？
我用基于 gevent 的爬虫，如果不加锁，pymysql 的数据库操作会出错。我看很多网上教程说协程不用像线程那样加锁是优势，我还是对协程原理不是很了解， 照这样看来，写同一个文件，操作数据库，还是需要加锁的，那为什么 python 自带的 queue 在协程里面不加锁各种 get,put 也工作得很好？它是怎么做到的？
协程和线程到底有什么区别？ 都是在一个进程里面切换，不加锁都会出错
不是说Python协程不用加锁吗？
coroutine 不能完全等于单线程。因为 await 本质相当于 yield，出让当前执行栈的执行权(防止阻塞)。也就是说，同一时刻内存中存在多个，不一定相互重叠的执行栈。说白了，多线程的调度是操作系统的 scheduler，而 coroutine 的调度是你的代码。
协程不用加锁这个说法得看具体场景。在单线程的asyncio里，如果一个协程在执行过程中不会被其他协程打断（比如没有await），那操作共享数据确实是安全的，因为同一时间只有一个协程在跑。但一旦你await了，比如等个网络请求或者asyncio.sleep，事件循环就可能去执行别的协程了。如果多个协程交替读写同一个变量，还是会有竞态条件。
看个例子：
import asyncio
counter = 0
async def increment():
global counter
temp = counter
await asyncio.sleep(0) # 这里主动让出控制权
counter = temp + 1
async def main():
global counter
tasks = [asyncio.create_task(increment()) for _ in range(1000)]
await asyncio.gather(*tasks)
print(f"Final counter value: {counter}") # 结果大概率不是1000
asyncio.run(main())
上面这个increment函数不是原子操作，await前后可能被其他协程插队，最后counter的值会小于1000。要解决这个问题，可以用asyncio.Lock：
import asyncio
counter = 0
lock = asyncio.Lock()
async def safe_increment():
global counter
async with lock:
temp = counter
await asyncio.sleep(0)
counter = temp + 1
async def main():
global counter
tasks = [asyncio.create_task(safe_increment()) for _ in range(1000)]
await asyncio.gather(*tasks)
print(f"Final counter value: {counter}") # 这次稳稳的是1000
asyncio.run(main())
所以结论是：协程在单线程内虽然避免了操作系统线程的切换开销，但只要存在await让出控制权的点，对共享资源的非原子操作依然需要锁（asyncio.Lock）来保证安全。简单说就是，有await的竞争访问就得加锁。
具体事情具体讨论，并没有说协程就一定不加锁，协程本身的某些功能实现也是通过线程池实现的；就算没有用到其他线程，假如一个操作需要连续性地完成，那么也是需要借助锁的概念。asyncio 和 gevent 库中都有实现 threading 下的一些同步机制，比如 Lock、Semaphore 等，虽然和 threading 的底层的实现不同，但是同样起到了保证一些操作顺序、不会被打断地执行。
另外，queue 自带锁
协程都是平等、并行的多个任务，它本身并不是多线程，每次运行的都是某个代码片段，go 是通过多线程来执行这些代码片段，才让大家误解。
但协程的代码里面有可能会调用到底层的 C 代码，如很多库就是 C 写的，如果这个库没做好多线程的锁操作，就会出现帖子说的事。这也说明这个库实现有严重问题
有兴趣可以去看看 OpenResty、Nginx+Lua，也是协程的世界。但这个世界里连“锁”的任何操作方法都没暴露给开发者，就是因为协程本身是不需要锁的。底层的事情就应该完整隐藏起来，这样使用者才不会遇到这种摸不着头脑的事
