并行：任务数<=CPU数，多核CPU同时执行多个任务

并发：任务书>=CPU数，单核CPU串行执行多个任务，只是切换很快，看上去一起执行

线程

    概念：每个程序运行时，都有一个进程。每个功能，通过线程操作

              线程是操作系统调度资源的基础单位

    应用：

        导入：import threading

        参数：

            Thread([group ,[target ,[name ,[args ,[kwargs]]]]])

            group：线程组,目前使用None

            target：执行的目标任务名

            args：以元祖的方式给执行任务传参【单个元素的元组加上 , 】

            kwargs：以字典方式给执行任务传参

            name：线程名，一般不设置

            sing_thread = Thread(target=sing,args=("张三",data))

           dance_thread = Thread(target=dance, kwargs={"name":"李四", "time":data})

        启动：start()

    方法：

            查看当前执行的进程：threading.current_thread()

            获取当前程序活动线程的列表：threading.enumerate()

            判断线程是否存回：线程对象.is _alive()

            阻塞等待线程执行完成：线程对象.join()

            注意点：

                1.线程之间执行是无序的

                2.主线程会等待所有子线程结束后结束

                3.子线程守护主线程，随着主线程结束而结束(daemon=True设置)

            【多线程+提前退出时使用守护，因为子线程没有执行完成，程序是无法退出的】

        自定义线程：

            1.继承 threading.Thread

            2.在__init__中调用super

            3.重定义run()方法

            4.启动时启动start()

            注意：

                1.子类需要更多参数重写init,并调用super,(Py3中调用可以不写参数)。

                2.start()!=run() start的作用：创建并运行子线程，在子线程中调用run(),主要目的是将线程会执行的代码封装在一个类中

    全局变量：

            1.可通过global 共享全局变量，可变类型参数不需要使用关键字(llist,字典,集合)

            2.出现资源竞争导致数据出错

            3.解决方法：线程等待(join)或者是互斥锁，但都会将它变为单任务执行

    互斥锁：

            作用：保证了多个线程访问时共享数据不出现资源竞争

            优点：确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾执行。

            缺点：多线程上锁后，成单线程执行，效率降低，并且容易出现死锁

            创建：mutex=threading.Lock()

            锁定：mutex.acquire()    //如若没有锁定可以占用，如果锁定阻塞等待

            释放：mutex.release()

            注意：进行锁定前，如果被其他线程锁定，则会阻塞。直到解锁后为止

    死锁：

            原因：

                1.一直等待对方释放的情景

                2.多任务多资源申请，出现互相等待

            注意：在合适的地方注意释放锁，死锁一旦出现会造成应用停止响应