Python中的并发和并行是什么意思?

　　在Python中，"并发"和"并行"是两个相关但不同的概念。

　　并发 (Concurrency) 是指程序的设计方式，允许多个任务在重叠的时间段内执行。虽然在同一时刻只能执行一个任务，但任务之间可以通过切换上下文来实现交替执行。这种交替执行的方式可以提高程序的响应性和效率，尤其是在处理I/O密集型任务时。在并发编程中，任务之间通常是独立的，它们可以通过多线程、多进程、协程或异步编程等方式来实现。

　　并行 (Parallelism) 是指多个任务同时执行的能力。在并行编程中，多个任务真正地同时执行，通常需要多个物理或逻辑处理单元(例如多核CPU)。并行执行任务可以显著提高计算密集型任务的性能，但对于I/O密集型任务则没有明显的优势。

　　接下来我们看一段简单的代码演示，演示了并发和并行的概念：

　　import time
　　import concurrent.futures
　　# 并发执行任务
　　def task(name):
　　    print(f'Task {name} started')
　　    time.sleep(2)  # 模拟任务执行时间
　　    print(f'Task {name} completed')
　　# 并行执行任务
　　def parallel_task(name):
    　　print(f'Task {name} started')
    　　time.sleep(2)  # 模拟任务执行时间
    　　print(f'Task {name} completed')
　　# 并发示例
　　with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    　　tasks = ['A', 'B', 'C']
    　　executor.map(task, tasks)  # 并发执行任务
　　# 并行示例
　　with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    　　tasks = ['X', 'Y', 'Z']
    　　executor.map(parallel_task, tasks)  # 并行执行任务

　　在上面的示例中，'task'函数模拟了一个耗时2秒的任务，并使用线程池实现了并发执行。'parallel_task'函数也是一个耗时2秒的任务，但使用了进程池实现了并行执行。我们可以运行这段代码，观察任务执行的顺序和时间，以更好地理解并发和并行的区别。