1. 基础概念理解
多线程是指在一个进程中创建多个执行流，共享内存空间但独立运行
Python中由于GIL（全局解释器锁）的存在，多线程更适合I/O密集型任务而非CPU密集型任务
线程与进程的区别：线程共享内存，进程有独立内存空间
2. 核心模块学习
`threading`模块是Python标准库中实现多线程的主要工具
基本使用流程：
```python
import threading
def task:
print("线程执行中")
t = threading.Thread(target=task)
t.start
t.join
```
3. 实践方向建议
I/O密集型场景：网络请求、文件读写等
典型应用案例：
爬虫加速（多线程抓取不同页面）
GUI程序（主线程处理界面，子线程执行耗时操作）
数据汇总（多线程从不同微服务获取数据）
4. 进阶知识点
线程同步：Lock、RLock、Condition等同步原语
线程池：通过`ThreadPoolExecutor`管理线程资源
线程间通信：Queue队列实现安全数据传递
5. 学习资源建议
视频教程：从基础语法到实战项目的系统讲解
对比学习：理解多线程与多进程、协程的区别
调试技巧：通过打印线程ID观察执行顺序
常见误区提醒：
不要在多线程中直接操作共享变量（需加锁）
GIL限制下，多线程不会真正提升CPU计算速度
- 异步编程（asyncio）与多线程适用场景不同
