计算密集型任务：任务数=cpu核数，C更适合
计算量很大如计算圆周率和视频的高清解码，占用很多cpu计算资源；执行多任务时，任务过多则来回切换任务浪费时间，一般同时进行的任务数量应等于cpu核心数（os.cpu_count（）查看）,而c比python更适合。
IO密集型任务： 任务数尽量多，python更适合
IO速度远小于cpu和内存速度，因此IO操作占用cpu资源很少，如web应用和磁盘IO等IO密集型任务，大部分时间都在等待IO操作完成；在一定限度内，任务
越多则cpu的效率越高。脚本语言更适合，如python。
创建线程 Thread类：
threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=None, *, daemon=None)
参数释义：
*group* should be None; reserved for future extension when a ThreadGroup class is implemented. *target* is the callable object to be invoked by the run() method. Defaults to None, meaning nothing is called. *name* is the thread name. By default, a unique name is constructed of the form "Thread-N" where N is a small decimal number. *args* is the argument tuple for the target invocation. Defaults to (). *kwargs* is a dictionary of keyword arguments for the target invocation. Defaults to {}. If a subclass overrides the constructor, it must make sure to invoke the base class constructor (Thread.__init__()) before doing anything else to the thread.
target = 可调用对象名称
name = 线程名称，默认为 ‘Thread-N’
args = 传给target的参数，注意是元组
Thread对象方法：
start（）----->run（）
start（）表示启动线程活动，该方法在每个线程对象中最多被调用一次。调用start（）后，线程对象再自动调用run（）方法，正式运行线程活动。
第一，若Thread仅实例化而没有子类化，则该线程对象启动后的线程活动为：target（*args，*kwargs）
第二，另一种指定线程活动的方式就是在子类中重写__init__（）和run（）方法，其它方法不能重写
join（timeout=None）
等待直到线程终止，只有等调用join（）的线程终止后才能调用线程。此方法不是必须的，如果其它线程有其它事要做，就不必设置；只有需要等待线程结束的时候才要调用该方法
threading方法：
current_thread（）或currentThread（） 返回当前线程对象
active_count（）或activeCount（） 返回当前活着的线程对象数量
enumerate（） 返回当前所有活着的线程对象的列表
main_thread() 返回主线程对象
setDaemon（daemonic=False）
设置守护线程（必须在调用start（）前设置），参数为True表示设置该线程为守护线程，因为主线程不是守护线程，因此主线程创建的所有线程都默认为非守护线程。
表示当所有非守护线程运行结束，程序就退出，而不用等待守护线程结束。
threading.Lock（）对象方法：
acquire（） 获得lock
release（） 释放lock，其它线程才能获得lock
threading.local（）对象：
在主线程中创建ThreadingLocal对象或local子类的对象，并在上面存储属性；它相对于其它线程是全局变量，该对象在主线程及各其它线程中存储各自的数据，而互不影响
线程间通信：queue模块
queue.Queue（） 先进先出类对象
Queue.put（item，block=True，timeout=None） 将item放入队列，阻塞调用无超时
Queue.get（block=True，timeout=None） 从队列中移除并返回一个数据，阻塞调用，直到有数据可用