Python在处理高并发任务时，有以下几种方式：
异步编程
使用`asyncio`模块进行基于协程的异步编程，适合I/O密集型任务。
`trio`和`curio`等第三方库提供了更灵活和高级的异步编程方式。
多线程编程
`threading`模块允许创建和管理多线程，适用于CPU密集型任务。
`concurrent.futures`模块提供了`ThreadPoolExecutor`和`ProcessPoolExecutor`，可以更好地利用多核处理器。
多进程编程
`multiprocessing`模块允许使用多进程并行执行任务，适用于计算密集型任务，可以绕过Python的GIL限制。
异步框架
`Tornado`和`Twisted`等框架可以帮助构建高性能的异步应用程序。
选择哪种方式取决于具体的应用场景和需求。例如，如果任务是I/O密集型的，那么异步编程可能是更好的选择；如果是CPU密集型的，那么多进程可能更合适。
需要注意的是，虽然Python可以通过多线程、多进程和异步编程实现高并发，但由于GIL的存在，Python的多线程在CPU密集型任务中可能不会提供预期的性能提升。在这种情况下，可以考虑使用多进程或异步编程模型。
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