[修改部分内容，sorry有两点原来我没有讲清楚，我重新修改了示例代码
1 使用多线程是因为网络IO
2 下面的三个资源都是线程共享的，所以要加锁
]
优化多线程的效率问题
原先的多线程结构如下：
建立一个锁，所有不安全的函数都用这个锁
class(): self.lock = threading.lock() def out_to_file1(self): #第一个资源 self.lock.acquire() f = open(file1) f.write() f.close() self.lock.release() def out_to_file2(self): #第二个资源 self.lock.acquire() f = open(file2) f.write() f.close() self.lock.release() def update_scan_count(self): #第三个资源 self.lock.acquire() self.scan_count += 1 self.lock.release() def _scan(self): #每个线程的内部逻辑 while self.queue.qsize() > 0 and self.is_continue: ... 此处代码为处理网络IO(我使用多线程的原因) ... out_to_file2() update_scan_count() out_to_file1() def main(self): for i in range(): t = threading.Thread(target=self._scan, name=str(i)) setdaemon t.start() t.join()现在考虑建立三个锁
lock1 = threading.lock() lock2 = threading.lock() lock3 = threading.lock()分别锁住这三个资源
请问这样的效率会提高吗？有其他好的建议吗？多谢！
PS:求提供一些优秀的py多线程开源项目，想阅读学习一下！
建议使用队列Queue来处理。Python3开始有封装好的concurrect.futures模块,可以像普通函数一样使用多线程，多进程。
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。你打开不同的文件不需要锁
你打开相同的文件不需要锁
锁的效率很低，尽量把『锁』改为『并行/队列』。
不能,多线程/锁之类的都会降低性能, 只有单线程异步处理才会提高性能
这样很容易造成占有-请求的死锁条件，当其他条件（独占，不可抢占，循环请求）就会造成死锁。并且锁加强了数据安全型，但是性能必然会下降。