示例代码如下：

import multiprocessing

def deposit(balance):
    for i in range(100):
        balance.value += 1

def withdraw(balance):
    for i in range(100):
        balance.value -= 1

if __name__ == '__main__':
    balance = multiprocessing.Value('i', 200)
    d = multiprocessing.Process(target=deposit, args=(balance,))
    w = multiprocessing.Process(target=withdraw, args=(balance,))
    d.start()
    w.start()
    d.join()
    w.join()
    print(balance.value)

该示例有竞争条件。如果在取款之前，存款进程已经修改了帐户余额，那么取款进程将没有得到正确的余额。

为了解决这个问题，我们可以使用锁（Lock）来保护共享资源。锁是一种同步原语，只允许一个进程访问共享资源。修改后的代码如下：

import multiprocessing

def deposit(balance, lock):
    for i in range(100):
        with lock:
            balance.value += 1

def withdraw(balance, lock):
    for i in range(100):
        with lock:
            balance.value -= 1

if __name__ == '__main__':
    balance = multiprocessing.Value('i', 200)
    lock = multiprocessing.Lock()
    d = multiprocessing.Process(target=deposit, args=(balance, lock))
    w = multiprocessing.Process(target=withdraw, args=(balance, lock))
    d.start()
    w.start()
    d.join()
    w.join()
    print(balance.value)

在这个版本的代码中，我们传递了一个锁对象lock给deposit和withdraw函数，并使用with lock:语句在修改balance值时保护它。这样可以确保在有一个进程正在修改balance时，另一个进程将会被阻塞，直到锁被释放为止。这样可以避免竞争条件的