Python是一種高級編程語言，它是一種面向對象、解釋型語言。它具有簡潔、易讀的語法以及強大的擴展性，因此被廣泛應用于各種領域。其中之一便是并發編程，它是使用多個執行過程來同時執行多個任務的技術。優化并發程序的效率、性能以及準確性，是程序員們不斷探索的目標。

在Python中，可以使用多種方法實現并發，例如使用線程、進程、協程等技術。其中，最常用的方式是線程。因為線程相對于進程來說具有輕便、高效和靈活等優勢，因此被廣泛使用。下面我們介紹一個Python并發量統計的示例，使用線程實現并發。

import threading
class CountThread(threading.Thread):
def __init__(self, num):
threading.Thread.__init__(self)
self.num = num
def run(self):
count(self.num)
def count(num):
print("Count %s is starting.." % num)
for i in range(1, 11):
print("%d * %d = %d" % (num, i, num * i))
print("Count %s is done." % num)
if __name__ == '__main__':
threads = []
for i in range(1, 6):
t = CountThread(i)
threads.append(t)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()

以上代碼創建了一個自定義的線程類CountThread，該類繼承了threading.Thread類，并且重寫了run()方法。在run()方法中，實現了count()函數的調用，該函數輸出每個線程所打印的數字乘法表。

在主程序中，創建了5個CountThread線程對象，并維護一個線程列表，依次啟動每一個線程，并調用join()方法實現阻塞主程序，等待所有線程執行完畢，最后輸出所有線程都結束的消息。由于Python解釋器采用GIL（全局解釋器鎖）機制，因此線程的并發量有限，常常不能發揮出多核CPU的性能。在實際應用中，可以考慮使用進程或協程等方式實現更高效的并發編程。