python对于thread的管理中有两个函数：join和setDaemon
setDaemon：如果在程序中将子线程设置为守护线程，则该子线程会在主线程结束时自动退出，设置方式为thread.setDaemon(True)，要在thread.start()之前设置，默认是false的，也就是主线程结束时，子线程依然在执行。
join：
1 join方法的作用是阻塞主进程无法执行join以后的语句,专注执行多线程,必须等待多线程执行完毕之后才能执行主线程的语句。
2 多线程多join的情况下,依次执行各线程的join方法,前一个结束之后,才能执行后一个。
3 无参数,则等待到该线程结束,才开始执行下一个线程的join。
4 设置参数后,则等待该线程N秒之后不管该线程是否结束，就开始执行后面的主进程。
并发与并行的区别：
解释一：并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生（轮流执行）。
解释二：并行是在不同实体上的多个事件，并发是在同一实体上的多个事件。
解释三：并发是在一台处理器上“同时”处理多个任务，并行在多台处理器上同时处理多个任务。
为什么说Python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！:
首先强调背景：
1、GIL是什么？
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。
2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程（在单核CPU下的多线程其实都只是并发，不是并行，并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。但并发和并行又有区别，并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时 间间隔内发生。）
在Python多线程下，每个线程的执行方式：
1、获取GIL
2、执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。
3、释放GIL
可见，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。
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（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），进行释放。
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。
那么是不是python的多线程就完全没用了呢？
在这里我们进行分类讨论：
1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等)，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)，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。
而在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。
请注意：多核多线程比单核多线程更差，原因是单核下多线程，每次释放GIL，唤醒的那个线程都能获取到GIL锁，所以能够无缝执行，但多核下，CPU0释放GIL后，其他CPU上的线程都会进行竞争，但GIL可能会马上又被CPU0拿到，导致其他几个CPU上被唤醒后 的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低
回到最开始的问题：经常我们会听到老手说：“python下想要充分利用多核CPU，就用多进程”，原因是什么呢？
原因是：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，所以在python中，多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。
所以在这里说结论：多核下，想做并行提升效率，比较通用的方法是使用多进程，能够有效提高执行效率