① python除了互斥锁还有什么锁
python提供了“可重入锁”：threading.RLock。RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。
直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。这里以例1为例，如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁！
② python有了GIL，为什么还有线程锁
在python的原始解释器CPython中存在着GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁），因此在解释执行python代码时，会产生互斥锁来限制线程对共享资源的访问，直到解释器遇到I/O操作或者操作次数达到一定数目时才会释放GIL。
所以，虽然CPython的线程库直接封装了系统的原生线程，但CPython整体作为一个进程，同一时间只会有一个获得GIL的线程在跑，其他线程则处于等待状态。这就造成了即使在多核CPU中，多线程也只是做着分时切换而已。
不过muiltprocessing的出现，已经可以让多进程的python代码编写简化到了类似多线程的程度了。
③ 为什么在python中有全局解释器锁，但java，C++中却没有
历史原因。c++在c++11之前都是一点都没有线程概念的，全靠程序员自己实现线程管理和线程同步。而python诞生的时候还没有多核处理器，所以为了简化开发实现了GIL，后来很多库都假设python有GIL，想改也改不了了。Java开始和C++很像，后来加入了多线程的支持，没有走python这条路。类似的还有javascript(nodejs)，设计的就是单线程，通过多进程而不是多线程来挖掘多核处理器的潜力。
④ python线程有几种锁
普通的一个多线程小例子。我一笔带过地讲一讲，我创建了一个继承Thread类的子类MyThread，作为我们的线程启动类。按照规定，重写Thread的run方法，我们的线程启动起来后会自动调用该方法。于是我首先创建了10个线程，并将其加入列表中。
再使用一个for循环，开启每个线程。在使用一个for循环，调用join方法等待所有线程结束才退出主线程。
⑤ numpy如何打破python的全局解释锁
应该是没有打破
现在的Python是cpython所以有GIL
而当前numpy也是在cpython上，自然没有打破
曾经有想打破GIL的解释器pypy，但没有人在上门实现numpy，涉及到重写的东西太多，最后应该不了了之了。
⑥ 为什么目前python 3的全局锁gil性能远逊于python 2
在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。
就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。
有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。
像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。
所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。
⑦ python多个线程锁可提高效率吗
首先，Python的多线程本身就是效率极低的，因为有GIL（Global Interpreter Lock：全局解释锁）机制的限制，其作用简单说就是：对于一个解释器，只能有一个线程在执行bytecode。
所以如果为了追求传统意义上多线程的效率，在Python界还是用多进程（multiprocessing)吧……
这里你用了多线程，且用了锁来控制公共资源，首先锁这个东西会导致死锁，不加锁反而没有死锁隐患，但会有同步问题。
另外，如果不同线程操作的是不同的文件，是不存在同步问题的，如果操作同一个文件，我建议采用Queue（队列）来处理。
总的来说，用单线程就好了，因为Python多线程本身就没什么效率，而且单线程也不用考虑同步问题了。非要追求效率的话，就用多进程吧，同样也要考虑进程锁。
⑧ skynet 为什么不用python 线程锁
物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样，都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料
python；CMD命令行；windows操作系统
方法/步骤
1、首先下载安装python，建议安装2.7版本以上，3.0版本以下，由于3.0版本以上不向下兼容，体验较差。
2、打开文本编辑器，推荐editplus，notepad等，将文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持识别python语法。
脚本第一行一定要写上 #!usr/bin/python
表示该脚本文件是可执行python脚本
如果python目录不在usr/bin目录下，则替换成当前python执行程序的目录。
3、编写完脚本之后注意调试、可以直接用editplus调试。调试方法可自行网络。脚本写完之后，打开CMD命令行，前提是python 已经被加入到环境变量中，如果没有加入到环境变量，请网络
4、在CMD命令行中，输入 “python” + “空格”，即 ”python “；将已经写好的脚本文件拖拽到当前光标位置，然后敲回车运行即可。
⑨ python log 文件锁判断是否有锁
Python的文件锁目前使用的是fcntl这个库，它实际上为 Unix上的ioctl，flock和fcntl 函数提供了一个接口。
1.fcntl库的简单使用
[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+") #由于flock生成的是劝告锁，不能阻止进程对文件的操作，所以这里可以正常打开文件
fcntl.flock(file.fileno(), fcntl.LOCK_EX) #为了避免同时操作文件，需要程序自己来检查该文件是否已经被加锁。这里如果检查到加锁了，进程会被阻塞
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)
分别启动2个进程来同时运行这个脚本，我们可以很明显的看到2者互相之间交替阻塞。同一时刻只有一个进程能够对counter.txt文件进行操作。
2.对fcntl.flock()函数的说明：
linux的flock() 的函数原型如下所示：
int flock(int fd, int operation);
其中，参数 fd 表示文件描述符；参数 operation 指定要进行的锁操作，该参数的取值有如下几种：
LOCK_SH：表示要创建一个共享锁，在任意时间内，一个文件的共享锁可以被多个进程拥有；
LOCK_EX：表示创建一个排他锁，在任意时间内，一个文件的排他锁只能被一个进程拥有；
LOCK_UN：表示删除该进程创建的锁；
LOCK_MAND：它主要是用于共享模式强制锁，它可以与 LOCK_READ 或者 LOCK_WRITE联合起来使用，从而表示是否允许并发的读操作或者并发的写操作；
通常情况下，如果加锁请求不能被立即满足，那么系统调用 flock()会阻塞当前进程。比如，进程想要请求一个排他锁，但此时，已经由其他进程获取了这个锁，那么该进程将会被阻塞。如果想要在没有获得这个排他锁的情况下不阻塞该进程，可以将LOCK_NB 和 LOCK_SH 或者 LOCK_EX 联合使用，那么系统就不会阻塞该进程。flock()所加的锁会对整个文件起作用。
注意：
1. 对于文件的 close() 操作会使文件锁失效；
2. 同理，进程结束后文件锁失效；
3. flock() 的 LOCK_EX是“劝告锁”，系统内核不会强制检查锁的状态，需要在代码中进行文件操作的地方显式检查才能生效。