在Amazon Kinesis客户端Python中，shards在消费者应用程序的工作线程中分配不均可能是由于以下几个原因引起的：

1. 消费者应用程序的工作线程数量过少：如果工作线程的数量较少，可能会导致shards在工作线程中的分配不均。您可以尝试增加工作线程的数量来解决这个问题。

2. 消费者应用程序的工作线程处理速度不一致：如果某些工作线程处理速度较慢，可能会导致shards在工作线程中的分配不均。您可以尝试对工作线程进行性能优化，确保它们的处理速度一致。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Python来创建多个工作线程，并确保它们在消费shards时分配均匀：

import threading
import boto3

stream_name = 'your-stream-name'
num_threads = 5

def process_records(records):
    # 处理记录的逻辑
    for record in records:
        # 处理单条记录的逻辑
        print(record)

def worker(shard_iterator):
    # 创建Kinesis客户端
    kinesis_client = boto3.client('kinesis')

    while True:
        # 从shard中获取记录
        response = kinesis_client.get_records(ShardIterator=shard_iterator, Limit=100)

        # 处理记录
        records = response['Records']
        process_records(records)

        # 更新shard iterator
        shard_iterator = response['NextShardIterator']

if __name__ == '__main__':
    # 创建Kinesis客户端
    kinesis_client = boto3.client('kinesis')

    # 获取shard列表
    response = kinesis_client.describe_stream(StreamName=stream_name)
    shards = response['StreamDescription']['Shards']

    # 创建并启动工作线程
    for shard in shards:
        shard_iterator = kinesis_client.get_shard_iterator(StreamName=stream_name, ShardId=shard['ShardId'], ShardIteratorType='LATEST')['ShardIterator']
        thread = threading.Thread(target=worker, args=(shard_iterator,))
        thread.start()

在上面的示例代码中，我们使用了threading模块来创建了多个工作线程，并在每个工作线程中消费一个shard。每个工作线程都独立地从shard中获取记录，并通过process_records函数来处理这些记录。通过这种方式，我们可以确保shards在工作线程中的分配是均匀的。

请注意，上述示例代码仅用于演示目的，实际情况中您可能需要根据自己的需求进行适当的修改和优化。