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Python中的线程和进程是用于执行并发（同时运行）任务的机制。线程是在同一进程内运行的轻量级执行单元，而进程则是独立执行的程序实例。

当需要执行大量耗时的I/O操作（例如从网络获取数据）时，使用多线程或多进程可以显著提高代码的性能，因为它们可以让计算机同时执行多个任务。

Python提供了内置的threading和multiprocessing模块来支持线程和进程的创建与管理。下面是一个简单的示例，演示如何使用线程池来并发地下载多个URL：

python
import concurrent.futures
import urllib.request

URLS = ['http://www.foxnews.com/',
'http://www.cnn.com/',
'http://europe.wsj.com/',
'http://www.bbc.co.uk/',
'http://some-made-up-domain.com/']

def download_url(url):
with urllib.request.urlopen(url) as u:
return u.read()

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
# Submit tasks to the executor
future_to_url = {executor.submit(download_url, url): url for url in URLS}

# Process completed tasks
for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
url = future_to_url[future]
try:
data = future.result()
except Exception as exc:
print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
else:
print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))


在上面的示例中，ThreadPoolExecutor类创建了一个线程池，最大可同时运行5个线程。download_url函数用于下载指定URL的内容，使用urllib.request.urlopen函数实现。然后，executor.submit方法被用来将多个任务提交到线程池中，并返回一个Future对象，该对象代表了一个未完成的任务。一旦所有任务都已提交，concurrent.futures.as_completed函数迭代已完成的任务，其中每个Future对象都包含已完成任务的结果。

使用进程池的示例与上面的示例非常相似，只需将ThreadPoolExecutor替换为ProcessPoolExecutor即可。这里不再详细展示。