1.使用threading模块
单线程执行：
多线程执行：
主线程会等待所有的子线程结束后才结束
查看线程数量：
扩展：
2.threading注意点
2.1线程执行代码的封装
为了让每个线程的封装性更完美，所以使用threading模块时，往往会定义一个新的子类class，只要继承threading.Thread就可以了，然后重写run方法
示例如下：
说明：
·python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。而创建自己的线程实例后，通过Thread类的start方法，可以启动该线程，交给python虚拟机进行调度，当该线程获得执行的机会时，就会调用run方法执行线程。
扩展：
2.2线程的执行顺序
#说明
#从代码和执行结果我们可以看出，多线程程序的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时，
#线程将被阻塞（Blocked），到sleep结束后，线程进入就绪（Runnable）状态，等待调度。
#而线程调度将自行选择一个线程执行。上面的代码中只能保证每个线程都运行完整个run函数，
#但是线程的启动顺序、run函数中每次循环的执行顺序都不能确定。
'''
总结
1.每个线程一定会有一个名字，尽管上面的例子中没有指定线程对象的name，但是python会自动为线程指定一个名字。
2.当线程的run()方法结束时该线程完成。
3.无法控制线程调度程序，但可以通过别的方式来影响线程调度的方式。
4.线程的几种状态
3.多线程-共享全局变量
3.1列表当做实参传递到线程中
总结：
·在一个进程内的所有线程共享全局变量，能够在不适用其他方式的前提下完成多线程之间的数据共享（这点要比多进程要好）
·缺点就是，线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱（即线程非安全）
4.进程VS线程
5.同步的概念
多线程开发可能遇到的问题
同步不是一起的意思，是协同步调
6.互斥锁
7.多线程-非共享数据
对于全局变量，在多线程中要格外小心，否则容易造成数据错乱的情况发生
非全局变量是否要加锁呢？
小总结:
·在多线程开发中，全局变量是多个线程都共享的数据，而局部变量等是各自线程的，是非共享的
8.死锁
避免死锁:
·程序设计时要尽量避免（银行家算法）
·添加超时时间等
9.同步应用
总结:
·可以使用互斥锁完成多个任务，有序的进程工作，这就是线程的同步
10.生产者与消费者模式
#队列:先进先出
#栈:先进后出
11.ThreadLocal
在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。
将局部变量绑定到当前线程中
11.1 使用函数传参的方法
但是局部变量也有问题，就是在函数调用的时候，传递起来很麻烦：
每个函数一层一层调用都这么传参数那还得了？用全局变量？也不行，因为每个线程处理不同的Student对象，不能共享。
11.2使用全局字典的方法
如果用一个全局dict存放所有的Student对象，然后以thread自身作为key获得线程对应的Student对象如何？
这种方式理论上是可行的，它最大的优点是消除了std对象在每层函数中的传递问题，但是，每个函数获取std的代码有点low。
有没有更简单的方式？
11.3.使用ThreadLocal的方法
ThreadLocal应运而生，不用查找dict，ThreadLocal帮你自动做这件事：
12.异步
