在Python中，可以使用concurrent.futures模塊進行并發編程。這個模塊提供了兩種主要的方法來實現并發：ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。它們分別使用線程和進程來實現并發執行。

下面是使用ThreadPoolExecutor進行并發編程的示例：

import concurrent.futures
import requests

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

urls = [
    'https://www.example.com',
    'https://www.google.com',
    'https://www.github.com',
    # 更多URL...
]

# 使用線程池執行并發請求
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = list(executor.map(fetch_url, urls))

print(results)

在這個示例中，我們首先導入concurrent.futures和requests模塊。然后定義一個fetch_url函數，用于發送HTTP請求并返回響應內容。接下來，我們創建一個URL列表，并使用ThreadPoolExecutor來執行并發請求。最后，我們將結果打印出來。

ProcessPoolExecutor的使用方式與ThreadPoolExecutor類似，但它使用進程而不是線程來實現并發執行。這在處理CPU密集型任務時非常有用，因為Python的全局解釋器鎖（GIL）會阻止多線程并行執行CPU密集型任務。在這種情況下，使用進程可以充分利用多核CPU的性能。

這里是一個使用ProcessPoolExecutor的示例：

import concurrent.futures
import requests

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

urls = [
    'https://www.example.com',
    'https://www.google.com',
    'https://www.github.com',
    # 更多URL...
]

# 使用進程池執行并發請求
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = list(executor.map(fetch_url, urls))

print(results)

在這個示例中，我們只需將ThreadPoolExecutor替換為ProcessPoolExecutor即可。其他代碼保持不變。