在加载数据时使用分布式锁，避免并发操作对同一资源的冲突。

代码示例：

import psycopg2
from psycopg2.extras import NamedTupleCursor
import threading

def load_data(table_name, data, concurrency):
    lock = threading.Lock()

    with lock:
        with psycopg2.connect(dbname='my_database', host='my_host', port='my_port', user='my_user',
                              password='my_password', cursor_factory=NamedTupleCursor) as conn:
            cursor = conn.cursor()

            cursor.execute("BEGIN;")

            cursor.execute(f"DELETE FROM {table_name};")

            cursor.copy_expert(f"COPY {table_name} FROM STDIN WITH DELIMITER ','", data)

            cursor.execute("COMMIT;")

在这个示例中，我们使用了 Python threading 模块的 Lock 类来创建一个分布式锁。在 load_data 函数中，我们首先创建了一个锁对象 lock，然后使用 with 语句对锁进行上下文管理，保证了数据加载的原子性。我们还使用 psycopg2 库创建了一个数据库连接，并使用 NamedTupleCursor 作为游标工厂，以便于对返回值进行解析。在执行数据加载操作前，我们先删除了目标表中的所有数据，然后使用 copy_expert 函数加载一批数据。最后，我们使用 COMMIT 语句提交事务，保证了数据的完整性。通过这种方式，我们可以避免并发加载数据时出现断言错误的问题。