1. 理解锁的概念
锁是多线程编程中用来管理共享资源访问的一种同步原语，其目的是避免多个线程同时修改同一个共享资源而导致数据不一致的问题。
在Python中，标准库提供两种锁：threading.Lock 和 threading.RLock。Lock是最简单的锁，也是最基本的锁。当多个线程都需要获取Lock时，只有一个线程能够成功获取锁，其他线程需要等待直到锁被释放。而RLock是一个“可重入锁”，它允许同一个线程多次申请同一把锁而不会死锁。
import threading
lock = threading.Lock()
def func():
global lock
lock.acquire()
# do something
lock.release()
在上述代码中，使用Lock锁来控制函数中对共享资源的访问。其中，lock.acquire()用来请求锁，如果其他线程已经占用了该锁，则当前线程会被阻塞，直到获得锁。而lock.release()用来释放锁，以供其他线程获取。
2. 死锁问题
死锁是多线程编程中最令人头疼的问题之一，它发生于两个或多个线程都在等待其他线程释放自己需要的资源而处于阻塞状态的情况下。这样一来，各线程都无法继续往下执行，形成了一种僵局，就称之为死锁。
2.1 死锁示例
下面我们以一个简单的示例来说明死锁问题：
import threading
lock1 = threading.Lock()
lock2 = threading.Lock()
def func1():
global lock1, lock2
lock1.acquire()
lock2.acquire()
# do something
lock2.release()
lock1.release()
def func2():
global lock1, lock2
lock2.acquire()
lock1.acquire()
# do something
lock1.release()
lock2.release()
t1 = threading.Thread(target=func1)
t2 = threading.Thread(target=func2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
在这个示例中，我们定义了两个函数：func1() 和 func2()，然后定义了两个锁：lock1 和 lock2。在func1中，先申请了lock1，再申请lock2；而在func2中，则先申请了lock2，再申请lock1。
这段代码中可能产生死锁的情况是：当t1线程持有lock1的锁时，尝试申请lock2，而此时t2已经持有了lock2的锁，并在等待lock1的锁。因此，t1和t2将陷入无限等待的状态，即死锁。
2.2 避免死锁
如何避免死锁呢？下面给出几个建议：
避免多把锁的使用，尽量使用单一锁。
保持锁的申请顺序一致，这样能够避免情况交替产生死锁问题。
使用try...finally语句块确保每个锁都被释放掉，从而避免死锁。
3. GIL的影响
GIL(Global Interpreter Lock)是Python中的全局解释器锁，它可以保证同一时刻只有一个线程执行Python字节码，因此在Python中无法真正实现多线程的并行。
尽管GIL对多线程的效率影响很大，但是Python依然是一门非常实用的编程语言，因为对于多数应用领域，多线程的并行能力已经足够实现并发的需求了。
4. 总结
至此，我们对锁及死锁问题有了更深入的了解。当多个线程需要同时操作共享资源时，使用锁是一种有效的方式。但是，如果使用不当，可能导致死锁问题，请务必注意申请锁的顺序以及释放锁时机的掌握。
如果您想深入了解Python的多线程编程，可以阅读Python官方文档中的threading模块章节，深入学习锁的使用方式和Python的多线程编程范式。