一、简介：关于多线程
Python多线程和C/C++多线程利用CPU核不太一样，Python多线程由于GIL存在的原因，只能单核分时间片来轮询运行多个线程，也就是说不管CPU是多少个核，用多线程时候只能是单核，然后多个thread将CPU分为一个个的时间片，一般来说是100条机械码，切换一个线程，轮询着来，时间片到了，就运行下一个线程，周而复始进行。
二、Python多线程方法和属性
Python多线程用的是threading.Thread直接创建线程，或者继承threading.Thread来创建新的线程类，来进行多线程设计。
threading.py脚本有很多内建方法和属性提供给用户使用，具体如下例子所示：
效果图：
三、创建一个线程
利用threading.Thread创建一个线程，并运行，查看结果。
运行效果：
我们继续往下看：
效果为：
从效果上可以看到，先打印了done，然后才打印线程T1中的数字，也就是主线程相关打印执行完成后，子线程的数字才打印。
继续看：
加入thread1.join()后的效果：
四、线程中Queue的使用
Queue队列的作用很重要，不管是在python中，还是c/c++中，多线程使用Queue很广泛的，下面针对Queue的使用，演示一个小案例，具体如下：
运行结果：
五、线程之Lock锁的使用
由于多线程是共用进行的资源，当多个线程同时访问一个资源，比如说文件，有的线程要写，有的线程读，如果没有处理好同步，那么就好造成错乱，再或者说，同一个全局变量，一个线程自加，一个线程自减，当没有进行加锁处理，会造成数据错乱的。
运行结果：
当加锁后的代码如下所示：
效果图：
另外，附几个快捷键，以便忘记。。。
▶ Pycharm中多行注释：Ctrl+/
▶ Pycharm中取消多行注释：再次Ctrl+/
▶ Pycharm中多行缩进：Tab
▶ Pycharm中取消多行缩进：Shift+Tab
