Python作為一門高級語言，擁有各種各樣的線程鎖機制，這些機制的使用可以使得多個線程能夠在同一時間內對同一份資源進行操作，保證多線程安全性。但是線程鎖也會帶來一些問題，比如會影響多線程的效率，特別是在并發性高的情況下。在一些情況下，我們可以通過一些技巧，來避免線程鎖對程序效率的影響。

下面是一些避免線程鎖的技巧：

import threading
x = 0
def add():
global x
for i in range(10000000):
x += 1
threads = [threading.Thread(target=add) for i in range(10)]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
print(x)

首先，我們可以使用全局變量來替代共享的變量，這樣就可以避免線程鎖的問題。在上面的例子中，我們使用了一個全局變量x來替代了共享變量。這個例子中有10個線程，每個線程都會對x進行加1操作，最后輸出結果是10000000。這種做法在大部分情況下都可以避免線程鎖的問題，但是在一些高并發的情況下，可能會導致數據的不一致性。

其次，我們也可以使用線程池，這樣可以避免線程鎖的開銷。線程池是一種可以預先創建一定數量的線程，將任務分配給這些線程執行的線程管理機制。使用線程池的好處是可以減少線程的創建和銷毀，從而避免線程鎖帶來的開銷。在Python中，我們可以使用concurrent.futures模塊來實現線程池。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
x = 0
def add():
global x
for i in range(10000000):
x += 1
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
for i in range(10):
executor.submit(add)
print(x)

最后，我們可以通過其他方式來避免線程鎖。比如在一些使用共享變量的計算中，我們可以將計算過程拆分成多個部分，每個部分對應一個獨立的計算，最后將這些計算結果進行合并即可。這種方法可以避免線程池和全局變量的缺點，但是需要針對不同的程序設計具體的拆分方式。