Python

Python 是一种跨平台的编程语言，由于Python的动态语言以及解释型语言的本质，使得成为众多平台使用的脚本语言，科学研究的新型宠儿。Python解释器易于扩展，可以使用C语言或者C++扩展新的额功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件的扩展程序语言。

Tornado 连接数据库

在Tornado3.0版本以前提供tornado.database模块用来操作MySQL数据库，而从3.0版本开始，此模块就被独立出来，作为torndb包单独提供。torndb只是对MySQLdb的简单封装，不支持Python 3。

因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可。

在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。

在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。尽管死锁很少发生，但一旦发生就会造成应用的停止响应。

当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制。线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定。

线程同步，线程间协同，通过某种计数，让一个线程访问某些数据时，其他线程不能访问这些数据，直到该线程完成对数据的操作。

Tornado应该运行在类Unix平台，在线上部署时为了最佳的性能和扩展性，仅推荐Linux和BSD（因为充分利用Linux的epoll工具和BSD的kqueue工具，是Tornado不依靠多进程/多线程而达到高性能的原因）。

Python开发过程中，当需要多线程共同访问同一个变量时，我们需要创建一个全局变量，在一个进程中创建的所有线程共享全局变量。

通过使用threading模块能完成多任务的程序开发，为了让每个线程的封装性更完美，所以使用threading模块时，往往会定义一个新的子类class，只要继承threading.Thread就可以了，然后重写run方法。

python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用。