Python在并发编程方面已经发展得非常成熟，主要有以下几种方式：

1. 多线程编程

Python的标准库提供了多线程库并发编程模块，可以非常方便地创建并启动线程。但由于GIL的存在，Python中只允许同一时间执行一个线程，虽然可以通过多进程方式来解决，但开销会更大。

```

import threading

def worker():

print('Hello, world!')

threads = []

for i in range(5):

t = threading.Thread(target=worker)

threads.append(t)

for t in threads:

t.start()

for t in threads:

t.join()

```

2. 多进程编程

Python线程存在GIL，限制了多线程的并发性能，而多进程具有完全的并行性。可以使用multiprocessing模块创建并启动进程，并且可以在各个进程之间共享数据。

```

import multiprocessing

def worker():

print('Hello, world!')

processes = []

for i in range(5):

p = multiprocessing.Process(target=worker)

processes.append(p)

for p in processes:

p.start()

for p in processes:

p.join()

```

3. 协程编程

Python在3.5版本之后引入了asyncio标准库，支持原生协程（async/await关键字）和事件循环机制。协程是一种非常轻量级的并发方式，执行效率非常高。就像JavaScript一样，await关键字会在阻塞的时候交出CPU执行权。

```

import asyncio

async def worker():

print('Hello, world!')

await asyncio.sleep(1)

async def main():

tasks = []

for i in range(5):

task = asyncio.create_task(worker())

tasks.append(task)

await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

```

总结：Python提供了多线程编程、多进程编程和协程编程三种实现高性能并发的方式。多线程和多进程相对来说比较容易理解和使用，但它们的性能要低于协程。协程在Python中也得到了官方的支持，通过asyncio标准库可以实现高效的协程并发编程。