1>GIL全局解释器锁
任何Python线程执行前，必须先获得GIL(全局解释器锁)，然后，每执行100条字节码，解释器就
自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，
所以，多线程在Python中只能交替执行，计算10个线程跑在10核CPU上，也只能用到1个核。
为何会这样呢？
在一个python的进程内，不仅有test.py的主线程或者由该主线程开启的其他线程，还有解释器开启
的垃圾回收等解释器级别的线程，总之，所有线程都运行在这一个进程内，所以，所有数据都是共享的，
解释器的代码是所有线程共享的，所以垃圾回收线程也可能访问到解释器的代码而去执行，这就导致了
一个问题:对于同一个数据或代码，可能会出现多个线程同时修改或者执行的情况，要解决这种问题，就
只能加锁处理，保证python解释器同一时间只能执行一个任务的代码，所以就有了GIL锁。
GIL本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有互斥锁的本质都一样，都是将并发运行变成串行，
以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，进而保证数据安全。
2>线程互斥锁
线程的锁，首先确定一点，保护不同数据需要使用不同的锁，而GIL锁是保护线程任务的安全性，
即所有的线程要想运行自己的任务，首先需获取到能够访问到解释器的代码的锁，
但是对线程自己数据（程序中内存的，文件的等）的修改，就只能由线程自己加互斥锁解决了，
GIL只是基于解释器保护线程安全的，其他自定义互斥锁是保护数据安全的。如下例子：
加入互斥锁，如下
3>多进程和多线程的应用场景
3.1>如果并发任务是计算密集型，则多进程效率高
3.2>如果并发任务是I/O密集型，则多线程效率高
4>死锁现象与递归锁
4.1>死锁现象
所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，
若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，
这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁。
分析：并发了十个线程，因线程开启速度极快，几乎是在发送start()指令之后就开了
所以线程1先拿到了A锁，紧接又‘轻松的’拿到了B锁（此时就算有其他线程起来了，
也要先去抢A锁，因为先执行func1,但是A锁被线程1拿走了还没释放，所以，其他
就算已经起来了的线程也只能处于等待A锁释放的状态，所以线程1轻松拿B锁）
紧接着两步释放，现在A,B锁都释放了，但是其他进程也已经起来并且在等待A锁，
所以进程2抢到了A锁，紧接着准备抢B锁，但是，在进程2抢A锁的时候，进程1继续
执行func2，又再一起‘轻松’拿到B锁（原理同上，其他进程都在抢A锁），紧接着
准备抢A锁，所以出现了----进程2拿A锁，准备抢B锁，而进程1拿B锁，准备抢A锁
的这么一个状态---------死锁现象。（相互不释放，相互都在等待）
解决之法，就是用递归锁。
4.2>递归锁 RLock()
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源
可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源，也就是
说：只有counter为0，才能被其他线程获取加锁。
二者的区别是：递归锁可以连续acquire多次，而互斥锁只能acquire一次
分析：并发是个线程，线程1先拿到了A锁，此时counter+1，不为0了，则其他线程就算起来了也不能抢锁。
线程A继续拿到了B锁，紧接着释放两锁（counter相应-1），counter为0，那么所有其他已起来的
线程均开始抢锁，只要有一个线程抢到了A锁，或者线程1继续抢到了B锁，counter又再+1，未抢到的
就又只能等到counter重新为0的时候再抢，执行结果是线程3最后抢到锁，func2函数的第一次休眠（1s）
其他这时就算有100个线程也已经全部起来了，都‘蓄势待发’的准备等到counter=0时抢锁，那真是
“各凭本事"了，所以并不一定最后抢到锁的就是线程10，乱序是完全正常的。
5>信号量、Event、定时器
5.1>信号量也是一把锁，但可以指定信号量；
对比互斥锁同一时间只能有一个任务抢到锁去执行；指定信号量为5，则同一时间可以有5个任务拿到锁去执行。
备注：Semaphore内部也有一个计数器，每当调用acquire()时内置计数器-1；调用release() 时内置计数器+1；
计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。
什么时候为0，你设置的允许线程数减完的时候。
5.2>Event
线程的一个关键特性是每个线程都是独立运行且状态不可预测。如果程序中的其他线程需要通过判断某个线程
的状态来确定自己下一步的操作，就需要引入threading库中的Event对象来解决。
对象包含一个可由线程设置的信号标志,它允许线程等待某些事件的发生。在初始情况下,Event对象中的
信号标志被设置为False。如果线程的信号标志为False，那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为True。
如果一个Event对象的信号标志设置为True,它将唤醒所有等待这个Event对象的线程，继续执行。
event.isSet()：返回event的状态值；
event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程；
event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；
event.clear()：恢复event的状态值为False。
5.2.1>模拟老师发送下课指令，学生由上课切换到下课的例子
5.2.2>模拟客户端要连接server，先检测server端是否起来，并尝试多次连接的例子
5.3>定时器Timer：指定多少时间之后再执行任务
5.3.1>Timer基本用法
5.3.2>Timer实际场景，验证码失效场景（规定时间内输入正确验证码，否则失效刷新验证码）
思路：首先创建generate_code函数，用于生成验证码，
再创建make_cache函数，函数首先调一次generate_code函数，把结果放入cache，
引入定时器功能，设定规定时间后再运行一次，
把make_cache函数放入初始化函数下，实例化就自动执行，
编写input_code函数，若输入正确，则取消定时任务。
6>线程Queue
线程Queue的三种用法，队列的put和get方法都默认带了 block=True参数，当发送存取阻塞时便阻塞程序，
若设置block=False，则在queue已经full的情况下put 和在queue已经empty的情况下get 时，程序都会直接报错
6.1>队列，Queue：先进先出
6.2>堆栈，LifoQueue：后进先出
6.3>优先级队列，PriorityQueue：优先级高的先出队列
put一个元组，元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
