一、什么是线程
线程：是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个cpu执行时所需要的一串指令。
线程的工作方式：
假设你正在读一本书，没有读完，你想休息一下，但是你想在回来时恢复到当时读的具体进度。有一个方法就是记下页数、行数与字数这三个数值，这些数值就是execution context。如果你的室友在你休息的时候，使用相同的方法读这本书。你和她只需要这三个数字记下来就可以在交替的时间共同阅读这本书了。
线程的工作方式与此类似。CPU会给你一个在同一时间能够做多个运算的幻觉，实际上它在每个运算上只花了极少的时间，本质上CPU同一时刻只干了一件事。它能这样做就是因为它有每个运算的execution context。就像你能够和你朋友共享同一本书一样，多任务也能共享同一块CPU。
二、什么是进程
对于操作系统来说，一个程序的执行实例就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本就启动了一个记事本进程，打开两个记事本就启动了两个记事本进程，打开一个Word就启动了一个Word进程。进程本质上是很多资源的集合。每一个进程提供执行程序所需的所有资源。
一个进程有一个虚拟的地址空间、可执行的代码、操作系统的接口、安全的上下文（记录启动该进程的用户和权限等等）、唯一的进程ID、环境变量、优先级类、最小和最大的工作空间（内存空间），还要有至少一个线程。
每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程
与进程相关的资源包括：
内存页（同一个进程中的所有线程共享同一个内存空间）
文件描述符(e.g. open sockets)
安全凭证（e.g.启动该进程的用户ID）
三、进程和线程的区别
1、同一个进程中的线程共享同一内存空间，但是进程之间是独立的。
2、同一个进程中的所有线程的数据是共享的（进程通讯），进程之间的数据是独立的。
3、对主线程的修改可能会影响其他线程的行为，但是父进程的修改（除了删除以外）不会影响其他子进程。
4、线程是一个上下文的执行指令，而进程则是与运算相关的一簇资源。
5、同一个进程的线程之间可以直接通信，但是进程之间的交流需要借助中间代理来实现。
6、创建新的线程很容易，但是创建新的进程需要对父进程做一次复制。
7、一个线程可以操作同一进程的其他线程，但是进程只能操作其子进程。
8、线程启动速度快，进程启动速度慢（但是两者运行速度没有可比性）。
四、多线程
python多线程使用theading模块，多线程常用方法：
计算子线程运行时间：
由于主线程比子线程快很多，当主线程执行active_count()时，其他子线程都还没执行完毕，因此利用主线程统计的活跃的线程数num = sub_num(子线程数
量)+1(主线程本身)
由于主线程比子线程慢很多，当主线程执行active_count()时，其他子线程都已经执行完毕，因此利用主线程统计的活跃的线程数num = 1(主线程本身)
此外我们还能发现在python内部默认会等待最后一个进程执行完后再执行exit()，或者说python内部在此时有一个隐藏的join()
五、线程锁
由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以，出现了线程锁，即同一时刻允许一个线程执行操作。线程锁用于锁定资源，你可以定义多个锁, 像下面的代码, 当你需要独占某一资源时，任何一个锁都可以锁这个资源，就好比你用不同的锁都可以把相同的一个门锁住是一个道理。
由于线程之间是进行随机调度，如果有多个线程同时操作一个对象，如果没有很好地保护该对象，会造成程序结果的不可预期，我们也称此为“线程不安全”。
在python3中，自动加锁机制，你自己去加锁也没有什么印象
六、守护线程
守护线程就是就是主线程一旦执行结束，那么子线程立刻结束，不管子线程有没有运行完，使用setDaemon(True)把所有的子线程都变成了主线程的守护线程
在start方法前设置
七、线程池
线程池采用预创建的技术，在应用程序启动之后，将立即创建一定数量的线程(N1)，放入空闲队列 中。这些线程都是处于阻塞（Suspended）状态，不消耗
CPU，但占用较小的内存空间。当任务到来后，缓冲池选择一个空闲线程，把任务传入此线程中运行。当N1个线程都在处理任务后，缓冲池自动创建一定数
量的新线程，用于处理更多的任务。在任务执行完毕后线程也不退出，而是继续保持在池中等待下一次的任务。当系统比较空闲时，大部分线程都一直处于
暂停状态，线程池自动销毁一部分线程，回收系统资源。
基于这种预创建技术，线程池将线程创建和销毁本身所带来的开销分摊到了各个具体的任务上，执行次数越多，每个任务所分担到的线程本身开销则越小，
不过我们另外可能需要考虑进去线程之间同步所带来的开销。
八、GIL
在非python环境中，单核情况下，同时只能有一个任务执行。多核时可以支持多个线程同时执行。但是在python中，无论有多少核，同时只能执行一个线程。
究其原因，这就是由于GIL的存在导致的。
GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行，必须先拿到GIL，我们可
以把GIL看作是“通行证”，并且在一个python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。GIL只在cpython中才有，因为cpython调用
的是c语言的原生线程，所以他不能直接操作cpu，只能利用GIL保证同一时间只能有一个线程拿到数据。而在pypy和jpython中是没有GIL的。
Python多线程的工作过程：
python在使用多线程的时候，调用的是c语言的原生线程。
1、拿到公共数据
2、申请gil
3、python解释器调用os原生线程
4、os操作cpu执行运算
5、当该线程执行时间到后，无论运算是否经执行完，gil都被要求释放
6、进而由其他进程重复上面的过程
7、等其他进程执行完后，又会切换到之前的线程（从他记录的上下文继续执行）
8、整个过程是每个线程执行自己的运算，当执行时间到就进行切换（context switch）。
python针对不同类型的代码执行效率也是不同的：
1、CPU密集型代码(各种循环处理、计算等等)，在这种情况下，由于计算工作多，ticks计数很快就会达到阈值，然后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回
切换当然是需要消耗资源的），所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。
2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等涉及文件读写的操作)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多
线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。
使用建议：
python下想要充分利用多核CPU，就用多进程。因为每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，在python中，多进程的执行效
率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。
GIL在python中的版本差异：
1、在python2.x里，GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100时进行释放。（ticks可以看作是python自身的一个计数器，专门做用于GIL，每
次释放后归零，这个计数可以通过sys.setcheckinterval 来调整）。而每次释放GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。并且由于GIL锁存在，python里
一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行)，这就是为什么在多核CPU上，python的多线程效率并不高。
2、在python3.x中，GIL不使用ticks计数，改为使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL），这样对CPU密集型程序更加友好，但依然没有解决GIL导
致的同一时间只能执行一个线程的问题，所以效率依然不尽如人意。
九、多进程
在linux中，每个进程都是由父进程提供的。每启动一个子进程就从父进程克隆一份数据，但是进程之间的数据本身是不能共享的。
python多进程使用的是multiprocessing模块，启动方式和线程一样使用start方法
十、进程间的通讯
由于进程之间数据是不共享的，所以不会出现多线程GIL带来的问题。多进程之间的通信通过Queue()或Pipe()来实现
Queue()：使用方法跟threading里的queue差不多
Pipe的本质是进程之间的数据传递，而不是数据共享，这和socket有点像。pipe()返回两个连接对象分别表示管道的两端，每端都有send()和recv()方法。如
果两个进程试图在同一时间的同一端进行读取和写入那么，这可能会损坏管道中的数据。
十一、协程
线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统，它本质上是操作系统提供的功能。而协程的操作则是程序员指定的，在python中通过yield，人为的实现并发处理。
协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时。协程，则只使用一个线程，分解一个线程成为多个“微线程”，在一个线程中规定某个代码块的执行顺序。
协程的适用场景：当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO）。常用第三方模块gevent和greenlet。
greenlet：实际上，就是通过switch方法在不同的任务之间进行切换。
gevent：gevent是对greenlet的高级封装，因此一般用它就行，这是一个相当高效的模块
小练习：
1、有100个数据，启动5个线程，每个线程分20个数据，怎么把这20个数据分别传给每个线程。取的值urls[:20]，urls[20:40]，urls[40:60]，urls[60:80]，
urls[80:]
2、封装一个线程池
