所有之前的答案都涉及到文件锁问题的方面，但没有一个完全解决根本原因和解决办法。本答案提供了导致问题的技术背景，总结了解决方案，并提供了避免将来出现问题的技巧。
首先，文件锁不仅仅是一个h5py的问题。它是在底层HDF5 API中实现的，适用于以写访问方式打开的任何文件。（这就是为什么基于Java的HDFView可能会引起文件访问冲突的原因。）如1个答案中所述，默认情况下，HDF5具有SWMR访问（单写；多读）。关于此的更多信息请参见末尾。每当一个文件以写访问方式打开时，API会“锁定”该文件，以防止其他进程的写访问。这样做是为了防止文件损坏。
因此，每当一个进程以写模式打开一个文件时，另一个进程就无法以写模式访问该文件。当发生这种情况时，您将在原始帖子中收到“无法锁定文件”的错误消息。（注意：这不会阻止另一个进程以只读模式打开文件。）
有几种情况可能会触发文件锁：
尝试同时运行两个具有写访问权限的进程访问同一个文件。有两个答案提到了这个问题：
同时运行另一个应用程序，例如
myapp.py
以默认写访问模式运行HDFView。（与上述情况相同，其中HDFView是第一个应用程序。）
在上一个进程退出时，尝试以写模式打开文件，而没有正确关闭文件。
这通常发生在崩溃后。根据我的经验，这是最常见的原因。
如果程序在退出时没有正确关闭文件，也可能发生这种情况。（参见关于“以一种隐晦的方法未能关闭”的答案。）
如何避免文件锁定：
使用HDFView时，可以将默认访问模式设置为“只读”以避免问题。或者，可以使用文件菜单中的“打开为...只读”选项。
为了避免意外的文件锁定（崩溃或未关闭退出），需要对应用程序代码进行更改。在Python中，最好的方法是使用“with/as:”上下文管理器。通过上下文管理器，当程序正常退出或发生异常时，文件会自动关闭。
“with/as:”的示例：
with h5py.File('my_h5_file.hdf5','w') as h5f:
some code that writes to your file
end of that code block
如何重置文件锁定状态：
现在，如果所有尝试都失败了，你仍然无法以写模式访问文件，那么有一个HDF5实用程序可以解锁文件。（我认为你需要本地安装HDF5才能使用此实用程序。）命令行输入如下：
h5clear –-status filename.h5 (or just -s)
多进程写入访问：
如上所述，默认的HDF5行为是SWMR。然而，可以通过一些额外的工作实现并行写入访问。 h5py 使用 mpi4py 包来完成这个任务。然而，这需要一个HDF5并行构建，并且 h5py 必须以“MPI模式”编译。详细信息请参考h5py Parallel HDF5 docs。
