请详细介绍一下Python的并发编程方法，包括进程、线程和协程。要求以三段式结构介绍，每段分别针对进程、线程和协程，每段落不少于100字。
user
在Python中，使用多进程可以实现真正的并发处理，适合用于CPU密集型任务。Python的`multiprocessing`模块为进程提供了良好的支持，使得开发者可以通过简单的函数调用来创建和管理子进程。每个进程拥有独立的内存空间，这虽然提高了程序的安全性，但同时也增加了数据共享的复杂度，因为进程间的通信需要通过管道（Pipe）或队列（Queue）等机制实现。此外，多进程的一个主要缺点是创建和切换进程的开销相对较大，这在一定程度上限制了其在高并发场景下的应用。然而，在多核或多CPU架构下，多进程能够最大化硬件资源的利用率，因此在合适的场景下，使用多进程可以显著提高程序的执行效率。

Python的多线程主要用于I/O密集型任务，可以有效提高资源利用率。Python通过`threading`模块提供了对多线程的支持。与多进程相比，多线程之间共享内存空间，这意味着它们之间的通信较为简单，开销也更小。但是，由于存在全局解释器锁（GIL），在同一个进程中，任意一个时刻，只能有一个线程执行Python字节码，即使是多核处理器也是如此。因此，在处理CPU密集型任务时，多线程往往无法发挥出真正的并行处理能力。然而，在处理大量异步I/O操作，如网络请求、文件读写等场景下，多线程能够很好地配合GIL，实现高效的任务调度，提高程序的整体性能。

协程，或者说异步编程，是Python实现并发的另一种强大方式。自Python 3.5版本起，引入了`async/await`语法，使编写异步代码变得更加直观。协程的核心优势在于能够利用单个线程中的空闲时间来执行其他任务，从而在本质上实现了非阻塞的I/O操作。与多线程和多进程相比，协程的上下文切换开销极小，且没有GIL的限制，适用于具有大量等待时间的任务，如Web爬虫、实时数据流处理等。通过灵活地使用`asyncio`库提供的功能，开发者不仅可以写出高效、可维护的异步代码，还能够避免多线程开发中的复杂性和不确定性。协程模型支持的高并发性和低资源消耗，使得它成为了现代高性能网络应用程序开发的热门选择。
assistant