Python是一種高級編程語言，被廣泛應用于各種領域，其中包括并發編程。并發編程是指多個任務同時執行的能力，相對于串行執行，可以更加高效地利用計算機資源。

Python中實現并發編程的主要方式有多線程和多進程兩種方式。其中多線程是指在同一進程內開啟多個線程來執行不同的任務，具有共享進程內存的特點，可以更快地進行數據共享與通信，但是線程之間也可能發生競爭，需要使用鎖和其他同步機制保證線程安全。下面是一個簡單的多線程例子:

import threading
def worker():
print('Thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()

上面的代碼中，我們創建了5個線程，并讓它們執行相同的任務。由于線程之間的執行是并發的，因此它們的執行順序是不確定的。但是由于線程直接共享全局變量，因此我們需要使用鎖來保證數據的一致性。

另一種并發編程的方式是多進程，它是指在不同的進程中并行執行不同的任務，實現了在不同地址空間中進行數據共享與通信，相比于多線程在處理一些I/O密集型任務的時候更加高效。

import multiprocessing
def worker():
print('Process %s is running...' % multiprocessing.current_process().name)
processes = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker)
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()

上面的代碼中，我們創建了5個進程并讓它們執行相同的任務。由于不同的進程之間擁有獨立的地址空間，因此它們之間的數據共享需要使用進程間通信手段，例如隊列、管道等。

無論是多線程還是多進程，Python都提供了豐富的庫函數，例如threading、multiprocessing、queue等，可以方便地實現不同的并發編程需求。同時，在進行并發編程時，我們需要注意線程安全、死鎖、資源競爭等問題，正確使用同步機制、協程等技術可以提高代碼的質量和效率。