线程与进程的却别：
进程在执行过程之中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大的提升了程序的运行效率。
多线程共享全局变量，线程是进程的执行单元，进程时系统分配资源的最小执行单位，所以在同一个进程中的多线程是共享资源的
多线程基本的实现方式：
t1 = threading.Thread(target=fun,args=('t1',)) target为执行的函数名，args为传入的参数
t2 = threading.Thread(target=run,args=('t2',))
t1.start()
t2.start()
上述就是一个基本的多线程实现方法，下面讲述一些常用的方法：
守护线程t1.setDarmon('True')：
设置守护线程之后当主线程结束后子线程会立即结束，如果想要主线程等待子线程结束之后再结束，需要使用t1.join()方法
线程同步机制：
例如当我们在实现一个存钱取钱的逻辑时，存钱线程可分为money，money+1，money=money+1三个步骤，取钱线程同理，在这一过程中如果不使用锁机制，较少次数内可能不会会发生错误，当次数较多时就会发生错误了。
互斥锁/同步锁(lock)：
首先需要实例化一个锁对象：lock = threading.Lock()；接着在操作变量之前加锁：lock.acquire()；最后在操作变量之后解锁：lock.release()；
递归锁(Rlock)：
RLcok类的用法和Lock类一模一样，但它支持嵌套，在多个锁没有释放的时候一般会使用RLock类，在同一线程内，对RLock进行多次acquire()操作，程序不会阻塞。(感觉有点类似php中的require和require_once哈哈哈)
线程池：
基本原理：把任务放进队列中去，然后开N个线程，每个线程都去队列中取一个任务，执行完了之后告诉系统说我执行完了，然后接着去队列中取下一个任务，直至队列中所有任务取空，退出线程。 由于线程预先被创建并放入线程池中，同时处理完当前任务之后并不销毁而是被安排处理下一个任务，因此能够避免多次创建线程，从而节省线程创建和销毁的开销，能带来更好的性能和系统稳定性。
线程数计算公式：
N核服务器，通过执行业务的单线程分析出本地计算时间为x，等待时间为y，则工作线程数（线程池线程数）设置为 N*(x+y)/x，能让CPU的利用率最大化。由于有GIL的影响，python只能使用到1个核。
使用线程池流程：
1、调用 ThreadPoolExecutor 类的构造器创建一个线程池；2、定义一个普通函数作为线程任务；3、调用 ThreadPoolExecutor 对象的 submit() 方法来提交线程任务；4、当不想提交任何任务时，调用 ThreadPoolExecutor 对象的 shutdown() 方法来关闭线程池。
