① python除了互斥鎖還有什麼鎖
python提供了「可重入鎖」：threading.RLock。RLock內部維護著一個Lock和一個counter變數，counter記錄了acquire的次數，從而使得資源可以被多次require。
直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。這里以例1為例，如果使用RLock代替Lock，則不會發生死鎖！
② python有了GIL，為什麼還有線程鎖
在python的原始解釋器CPython中存在著GIL（Global Interpreter Lock，全局解釋器鎖），因此在解釋執行python代碼時，會產生互斥鎖來限制線程對共享資源的訪問，直到解釋器遇到I/O操作或者操作次數達到一定數目時才會釋放GIL。
所以，雖然CPython的線程庫直接封裝了系統的原生線程，但CPython整體作為一個進程，同一時間只會有一個獲得GIL的線程在跑，其他線程則處於等待狀態。這就造成了即使在多核CPU中，多線程也只是做著分時切換而已。
不過muiltprocessing的出現，已經可以讓多進程的python代碼編寫簡化到了類似多線程的程度了。
③ 為什麼在python中有全局解釋器鎖，但java，C++中卻沒有
歷史原因。c++在c++11之前都是一點都沒有線程概念的，全靠程序員自己實現線程管理和線程同步。而python誕生的時候還沒有多核處理器，所以為了簡化開發實現了GIL，後來很多庫都假設python有GIL，想改也改不了了。Java開始和C++很像，後來加入了多線程的支持，沒有走python這條路。類似的還有javascript(nodejs)，設計的就是單線程，通過多進程而不是多線程來挖掘多核處理器的潛力。
④ python線程有幾種鎖
普通的一個多線程小例子。我一筆帶過地講一講，我創建了一個繼承Thread類的子類MyThread，作為我們的線程啟動類。按照規定，重寫Thread的run方法，我們的線程啟動起來後會自動調用該方法。於是我首先創建了10個線程，並將其加入列表中。
再使用一個for循環，開啟每個線程。在使用一個for循環，調用join方法等待所有線程結束才退出主線程。
⑤ numpy如何打破python的全局解釋鎖
應該是沒有打破
現在的Python是cpython所以有GIL
而當前numpy也是在cpython上，自然沒有打破
曾經有想打破GIL的解釋器pypy，但沒有人在上門實現numpy，涉及到重寫的東西太多，最後應該不了了之了。
⑥ 為什麼目前python 3的全局鎖gil性能遠遜於python 2
在實現Python解析器(CPython)時所引入的一個概念。
就好比C++是一套語言（語法）標准，但是可以用不同的編譯器來編譯成可執行代碼。
有名的編譯器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一樣，同樣一段代碼可以通過CPython，PyPy，Psyco等不同的Python執行環境來執行。
像其中的JPython就沒有GIL。然而因為CPython是大部分環境下默認的Python執行環境。
所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想當然的把GIL歸結為Python語言的缺陷。
⑦ python多個線程鎖可提高效率嗎
首先，Python的多線程本身就是效率極低的，因為有GIL（Global Interpreter Lock：全局解釋鎖）機制的限制，其作用簡單說就是：對於一個解釋器，只能有一個線程在執行bytecode。
所以如果為了追求傳統意義上多線程的效率，在Python界還是用多進程（multiprocessing)吧……
這里你用了多線程，且用了鎖來控制公共資源，首先鎖這個東西會導致死鎖，不加鎖反而沒有死鎖隱患，但會有同步問題。
另外，如果不同線程操作的是不同的文件，是不存在同步問題的，如果操作同一個文件，我建議採用Queue（隊列）來處理。
總的來說，用單線程就好了，因為Python多線程本身就沒什麼效率，而且單線程也不用考慮同步問題了。非要追求效率的話，就用多進程吧，同樣也要考慮進程鎖。
⑧ skynet 為什麼不用python 線程鎖
物信息、統計、網頁製作、計算等多個領域都體現出了強大的功能。python和其他腳本語言如java、R、Perl 一樣，都可以直接在命令行里運行腳本程序。工具/原料
python；CMD命令行；windows操作系統
方法/步驟
1、首先下載安裝python，建議安裝2.7版本以上，3.0版本以下，由於3.0版本以上不向下兼容，體驗較差。
2、打開文本編輯器，推薦editplus，notepad等，將文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持識別python語法。
腳本第一行一定要寫上 #!usr/bin/python
表示該腳本文件是可執行python腳本
如果python目錄不在usr/bin目錄下，則替換成當前python執行程序的目錄。
3、編寫完腳本之後注意調試、可以直接用editplus調試。調試方法可自行網路。腳本寫完之後，打開CMD命令行，前提是python 已經被加入到環境變數中，如果沒有加入到環境變數，請網路
4、在CMD命令行中，輸入 「python」 + 「空格」，即 」python 「；將已經寫好的腳本文件拖拽到當前游標位置，然後敲回車運行即可。
⑨ python log 文件鎖判斷是否有鎖
Python的文件鎖目前使用的是fcntl這個庫，它實際上為 Unix上的ioctl，flock和fcntl 函數提供了一個介面。
1.fcntl庫的簡單使用
[python] view plain
import fcntl
import os, time
FILE = "counter.txt"
if not os.path.exists(FILE):
# create the counter file if it doesn't exist
file = open(FILE, "w")
file.write("0")
file.close()
for i in range(20):
file = open(FILE, "r+") #由於flock生成的是勸告鎖，不能阻止進程對文件的操作，所以這里可以正常打開文件
fcntl.flock(file.fileno(), fcntl.LOCK_EX) #為了避免同時操作文件，需要程序自己來檢查該文件是否已經被加鎖。這里如果檢查到加鎖了，進程會被阻塞
print 'acquire lock'
counter = int(file.readline()) + 1
file.seek(0)
file.write(str(counter))
print os.getpid(), "=>", counter
time.sleep(10)
file.close() # unlocks the file
print 'release lock'
time.sleep(3)
分別啟動2個進程來同時運行這個腳本，我們可以很明顯的看到2者互相之間交替阻塞。同一時刻只有一個進程能夠對counter.txt文件進行操作。
2.對fcntl.flock()函數的說明：
linux的flock() 的函數原型如下所示：
int flock(int fd, int operation);
其中，參數 fd 表示文件描述符；參數 operation 指定要進行的鎖操作，該參數的取值有如下幾種：
LOCK_SH：表示要創建一個共享鎖，在任意時間內，一個文件的共享鎖可以被多個進程擁有；
LOCK_EX：表示創建一個排他鎖，在任意時間內，一個文件的排他鎖只能被一個進程擁有；
LOCK_UN：表示刪除該進程創建的鎖；
LOCK_MAND：它主要是用於共享模式強制鎖，它可以與 LOCK_READ 或者 LOCK_WRITE聯合起來使用，從而表示是否允許並發的讀操作或者並發的寫操作；
通常情況下，如果加鎖請求不能被立即滿足，那麼系統調用 flock()會阻塞當前進程。比如，進程想要請求一個排他鎖，但此時，已經由其他進程獲取了這個鎖，那麼該進程將會被阻塞。如果想要在沒有獲得這個排他鎖的情況下不阻塞該進程，可以將LOCK_NB 和 LOCK_SH 或者 LOCK_EX 聯合使用，那麼系統就不會阻塞該進程。flock()所加的鎖會對整個文件起作用。
注意：
1. 對於文件的 close() 操作會使文件鎖失效；
2. 同理，進程結束後文件鎖失效；
3. flock() 的 LOCK_EX是「勸告鎖」，系統內核不會強制檢查鎖的狀態，需要在代碼中進行文件操作的地方顯式檢查才能生效。