Python中的并发编程函数：包括多线程、多进程、协程等编程方式的实现；

Python是一门优秀的编程语言，支持并发编程。并发编程是指在一个程序中同时执行多个任务的能力。这既可以提高程序的性能，也可以提高程序的鲁棒性。Python中的并发编程函数包括多线程、多进程、协程等编程方式的实现。

1. 多线程

Python中的多线程可以通过threading模块实现。多线程技术利用了CPU多核的特点，将多个线程分别分配到不同的CPU核心上执行，并发地执行多个任务。多线程带来的好处是能够提高程序的效率，但也存在一些问题，如线程安全问题、线程间数据共享等。

2. 多进程

Python中的多进程可以通过multiprocessing模块实现。多进程技术充分利用了多个CPU的特点，将多个进程分别分配到不同的CPU上执行，并发地执行多个任务。多进程带来的好处是能够更好地利用CPU资源，提高程序的效率，但也存在一些问题，如进程间通信、父进程与子进程共享数据等。

3. 协程

Python中的协程可以通过asyncio模块实现。协程是一种更加轻量级的线程，它可以避免线程切换带来的开销，同时也可以实现高并发。协程一般采用事件循环的方式组织程序的执行，从而在单线程下实现并发执行多个任务。协程带来的好处是能够提高程序的效率，但也存在一些问题，如难以调试、协程间的数据共享等。

除了上述的几种常见的并发编程方式之外，Python还支持一些其他的技术，如线程池、进程池、协程池、异步编程等。

线程池和进程池是一种常见的技术，在多任务处理的时候会用到。线程池和进程池都可以共享资源和数据，避免不必要的资源浪费。同时，线程池和进程池可以通过复用线程或进程来减少创建新线程或进程的开销，提升程序执行效率。

协程池则是在协程的基础上实现的，它可以提供一定程度上的并发，但是效率相比于线程和进程池来说稍低。

异步编程可以看作是协程的进阶版，它不仅可以实现高并发，还可以提高程序的性能。在异步编程中，可以使用asyncio模块实现协程，也可以使用其他的异步库实现。

值得注意的是，并发编程可以使程序更有效率、更灵活，但它也要求程序员更深入地了解程序的执行流程和资源的共享。因此，在编写并发程序时，需要考虑各种问题，如线程安全、共享数据、死锁等，从而保证程序的可靠性、稳定性和性能。