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Python中threading的join和setDaemon的区别及用法
1、python中得thread的一些机制和C/C++不同：在C/C++中，主线程结束后，其子线程会默认被主线程kill掉。而在python中，主线程结束后，会默认等待子线程结束后，主线程才退出。
2、有人回答了，我补充下，setDeamon是让线程变成后台守护线程，随着主进程结束而结束，类似linux里的守护进程，随着系统关闭而结束。
3、Python中join（）的作用：（菜鸟网络） join（[time]）： 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join（） 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生 看着定义大致明白，但是自己确不好理解。
4、setDaemon 是把主线程变成守护线程。类似linux中的守护进程。一般是用来当做某种服务的。如果这服务现在要停止了，那么是不应该等待其子线程的。
5、Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。
Python多线程总结
一句话总结就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他线程中的锁进行操作， RLock 只能由本线程进行操作。
并行任务：如果程序中有多个任务可以并行执行，即它们不会相互阻塞或依赖彼此的结果，那么使用多线程可以同时执行这些任务，从而提高效率。
由于GIL的存在，Python的多线程不能称之为严格的多线程。因为 多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行。
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。
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。
python多线程能提高效率吗
1、只要在进行耗时的IO操作的时候，能释放GIL，这样也还是可以提升运行效率的嘛。或者说再差也不会比单线程的效率差吧。理论上是这样，而实际上呢？Python比你想的更糟。下面我们就对比下Python在多线程和单线程下得效率对比。
2、相比单线程程序，多线程程序可以大大提高程序的效率和响应速度。下面我们来看看多线程的几个主要作用：提高程序的运行效率在单线程程序中，如果需要处理多个任务，需要依次完成所有任务，这会消耗大量的时间。
3、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。
4、线程是程序员必须掌握的知识，多线程对于代码的并发执行、提升代码效率和运行都至关重要。
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