隨著微服務架構的普及，Docker容器的使用越來越廣泛。在進行Docker編程開發過程中，我們需要通過Docker API和Docker daemon交互，以執行容器和鏡像的相關操作。

Docker API是一個RESTful API，使用HTTP協議。我們可以發送HTTP請求來執行相關操作，包括創建和啟動容器，構建和上傳鏡像等。Docker API還提供了對容器和鏡像的查詢和管理。

在實際開發中，我們可能需要同時執行多個Docker操作，這時候就需要使用Docker API并發技術。Docker API并發可以提高代碼的執行效率，加速容器和鏡像的操作。

以下是一個使用Python進行Docker API并發操作的示例代碼：

import docker
import asyncio
client = docker.from_env()
async def create_container(name):
container = client.containers.create(name=name)
print(f"Container {name} created.")
async def build_image(name, dockerfile):
build = client.images.build(path=dockerfile, tag=name)
print(f"Image {name} built.")
if __name__ == "__main__":
loop = asyncio.get_event_loop()
task1 = loop.create_task(create_container("test1"))
task2 = loop.create_task(build_image("test-image", "/path/to/dockerfile"))
loop.run_until_complete(asyncio.gather(task1, task2))

在以上代碼中，我們使用Python的asyncio庫來實現Docker API并發。我們創建了兩個協程函數create_container和build_image，并通過asyncio.gather函數來同時執行兩個協程。這樣，我們就可以同時創建容器和構建鏡像，從而提高執行效率。

總之，使用Docker API并發可以提高代碼效率，加速容器和鏡像的操作。在實際開發中，我們可以通過Python的asyncio庫、Java的CompletableFuture類等工具來實現Docker API并發。