以下是按照共享变量逐行添加的一个代码示例：

import threading

# 共享变量
shared_variable = []

# 锁对象
lock = threading.Lock()

# 添加数据的函数
def add_data(data):
    # 获取锁
    lock.acquire()
    try:
        # 逐行添加数据
        shared_variable.append(data)
    finally:
        # 释放锁
        lock.release()

# 创建线程函数
def create_thread(data):
    # 创建线程
    thread = threading.Thread(target=add_data, args=(data,))
    # 启动线程
    thread.start()

# 示例数据
data_list = ['data1', 'data2', 'data3', 'data4']

# 创建线程添加数据
for data in data_list:
    create_thread(data)

# 等待所有线程结束
threading.currentThread().join()

# 打印最终的共享变量
print(shared_variable)

在上面的示例中，我们首先定义了一个共享变量shared_variable，它被用来存储逐行添加的数据。我们还创建了一个锁对象lock，用于确保在多线程环境中对共享变量的安全访问。

然后，我们定义了一个add_data函数，它接收一个参数data，该函数使用锁来确保对共享变量的安全添加操作。在函数中，我们使用lock.acquire()获取锁，然后使用append方法将数据添加到共享变量中，最后使用lock.release()释放锁。

接下来，我们定义了一个create_thread函数，它接收一个参数data，该函数用于创建并启动一个新的线程，将data作为参数传递给add_data函数。

然后，我们创建了一个示例数据列表data_list，其中包含要逐行添加的数据。然后，我们使用一个循环遍历data_list，对每个数据调用create_thread函数创建并启动一个线程。

最后，我们使用threading.currentThread().join()等待所有线程结束，然后打印最终的共享变量shared_variable。

这样，我们就实现了按照共享变量逐行添加的解决方法。通过使用锁来确保对共享变量的安全访问，我们可以避免在多线程环境中出现竞争条件的问题。