GIL
Python 的全局解释器锁（GIL）是一个机制，它确保同一时间只有一个线程执行 Python 字节码。这意味着在多线程环境中，Python 的多线程不能真正并行执行 Python 代码，这可能导致性能问题，特别是在 CPU 密集型任务中
解决GIL的措施
1、使用多进程而不是多线程：Python 的 multiprocessing 模块允许创建多个进程，每个进程都有自己的 Python 解释器和 GIL。这使得可以真正并行地执行代码
闭包理解
在 Python 中，通常情况下，函数只能访问其定义时的局部变量和全局变量。局部变量在函数执行完毕后会被销毁，无法在函数外部直接访问。然而，闭包允许内部函数在外部函数执行完毕后，仍然能够访问外部函数的局部变量
python装饰器
不改动函数本身的能力的情况下，赋予其更多能力的用法，更加灵活
类中高频装饰器
1、@staticmethod:用于定义静态方法。静态方法不需要访问实例或类本身，它们类似于普通的函数，只是定义在类的命名空间中。
通俗理解：即单独也可以用，但是为了方便管理，相关的放到同一个类中处理
背景
日常某应用长年累月运行时，需要知道其crash数据是否有改善，而由于crash平台（bugly、flurry、sentry）是滚动时间存储的，所以为了留痕，需要设计一个平台抓取以上数据，做数据分析、汇总，应该具备：
- 获取全部异常的数据，按天、小时分表存储，便于回溯；
- 应该提供按月维度的展示列表，应该支持android、iOS、Harmony等平台；
- 应该支持celery自动抓取；
- 支持异常情况修正数据；
