进程的概念：以一个整体的形式暴露给操作系统管理，里面包含各种资源的调用。 对各种资源管理的集合就可以称为进程。
线程的概念：是操作系统能够进行运算调度的最小单位。本质上就是一串指令的集合。
进程和线程的区别：
1、线程共享内存空间，进程有独立的内存空间。
2、线程启动速度快，进程启动速度慢。注意：二者的运行速度是无法比较的。
3、线程是执行的指令集，进程是资源的集合
4、两个子进程之间数据不共享，完全独立。同一个进程下的线程共享同一份数据。
5、创建新的线程很简单，创建新的进程需要对他的父进程进行一次克隆。
6、一个线程可以操作（控制）同一进程里的其他线程，但是进程只能操作子进程
7、同一个进程的线程可以直接交流，两个进程想要通信，必须通过一个中间代理来实现。
8、对于线程的修改，可能会影响到其他线程的行为。但是对于父进程的修改不会影响到子进程。
第一个程序，使用循环来创建线程，但是这个程序中一共有51个线程，我们创建了50个线程，但是还有一个程序本身的线程，是主线程。这51个线程是并行的。注意：这个程序中是主线程启动了子线程。
相比上个程序，这个程序多了一步计算时间，但是我们观察结果会发现，程序显示的执行时间只有0.007秒，这是因为最后一个print函数它存在于主线程，而整个程序主线程和所有子线程是并行的，那么可想而知，在子线程还没有执行完毕的时候print函数就已经执行了，总的来说，这个时间只是执行了一个线程也就是主线程所用的时间。
接下来这个程序，吸取了上面这个程序的缺点，创建了一个列表，把所有的线程实例都存进去，然后使用一个for循环依次对线程实例调用join方法，这样就可以使得主线程等待所创建的所有子线程执行完毕才能往下走。 注意实验结果：和两个线程的结果都是两秒多一点
注意观察实验结果，并没有执行打印task has done，并且程序执行时间极其短。
这是因为在主线程启动子线程前把子线程设置为守护线程。
只要主线程执行完毕，不管子线程是否执行完毕，就结束。但是会等待非守护线程执行完毕
主线程退出，守护线程全部强制退出。皇帝死了，仆人也跟着殉葬
应用的场景 ： socket-server
注意：gil只是为了减低程序开发复杂度。但是在2.几的版本上，需要加用户态的锁（gil的缺陷）而在3点几的版本上，加锁不加锁都一样。
下面这个程序是一个典型的生产者消费者模型。
生产者消费者模型是经典的在开发架构中使用的模型
运维中的集群就是生产者消费者模型，生活中很多都是
那么，多线程的使用场景是什么？
python中的多线程实质上是对上下文的不断切换，可以说是假的多线程。而我们知道，io操作不占用cpu，计算占用cpu，那么python的多线程适合io操作密集的任务，比如socket-server，那么cpu密集型的任务，python怎么处理？python可以折中的利用计算机的多核：启动八个进程，每个进程有一个线程。这样就可以利用多进程解决多核问题。
如果是爬虫的话，这个一般都是由于网络原因造成的卡住，可以做两层控制：在HTTP请求上设置好超时时间，最好设定sockect的超时，这样更底层一些。
在上层做一个检测机制，定时轮询线程是否正常，如果遇到不响应的直接kill掉。
简单地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾，PHP没有多线程），Python的多线程是有compromise的，在任意时间只有一个Python解释器在解释Python bytecode。UPDATE：如评论指出，Ruby也是有thread支持的，而且至少Ruby MRI是有GIL的。
如果你的代码是CPU密集型，多个线程的代码很有可能是线性执行的。所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch
但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。例如制作爬虫（我就不明白为什么Python总和爬虫联系在一起…不过也只想起来这个例子…），绝大多数时间爬虫是在等待socket返回数据。这个时候C代码里是有release GIL的，最终结果是某个线程等待IO的时候其他线程可以继续执行。
反过来讲：你就不应该用Python写CPU密集型的代码…效率摆在那里…
如果确实需要在CPU密集型的代码里用concurrent，就去用multiprocessing库。这个库是基于multi process实现了类multi thread的API接口，并且用pickle部分地实现了变量共享。
再加一条，如果你不知道你的代码到底算CPU密集型还是IO密集型，教你个方法：
multiprocessing这个module有一个dummy的sub module，它是基于multithread实现了multiprocessing的API。
假设你使用的是multiprocessing的Pool，是使用多进程实现了concurrency
from multiprocessing import Pool
如果把这个代码改成下面这样，就变成多线程实现concurrency
from multiprocessing.dummy import Pool
两种方式都跑一下，哪个速度快用哪个就行了。
UPDATE:
刚刚才发现concurrent.futures这个东西，包含ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，可能比multiprocessing更简单
