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Python中的并发编程是指使用多线程或多进程来同时执行多个任务。这样可以提高程序的执行效率，特别是在处理I/O密集型任务时。Python提供了多种方式来实现并发编程，如threading模块和multiprocessing模块。

使用Python进行并发编程的方法如下：

1. 使用threading模块创建线程：

   import threading

   def my_function():
       # 在这里编写你的任务代码

   # 创建线程对象
   thread = threading.Thread(target=my_function)

   # 启动线程
   thread.start()

   # 等待线程执行完成
   thread.join()

2. 使用multiprocessing模块创建进程：

   import multiprocessing

   def my_function():
       # 在这里编写你的任务代码

   # 创建进程对象
   process = multiprocessing.Process(target=my_function)

   # 启动进程
   process.start()

   # 等待进程执行完成
   process.join()

3. 使用concurrent.futures模块（推荐）：

   from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

   def my_function():
       # 在这里编写你的任务代码

   # 使用线程池创建线程
   with ThreadPoolExecutor() as executor:
       future = executor.submit(my_function)
       result = future.result()

   # 使用进程池创建进程
   with ProcessPoolExecutor() as executor:
       future = executor.submit(my_function)
       result = future.result()
   以上三种方法都可以实现Python的并发编程。根据具体需求选择合适的方法。