Python笔记：并发（Concurrency）和并行（Parallelism）是计算机科学中两个相关但不同的概念。

并发是指两个或多个任务在同一时间段内执行，并且任务之间可能交替进行。这意味着多个任务在时间上重叠执行，但并不一定同时进行。并发可以通过时间分片或者任务切换来实现，从用户的角度看，多个任务在同时执行，提升了系统的响应性和吞吐量。在单核处理器上，通过时间片轮转或者优先级调度，多个任务以看似同时的方式交替执行；而在多核处理器上，不同的任务可以并行在多个核心上执行。

并行则是指多个任务在同一时刻同时进行，各自独立执行。并行执行的多个任务可以利用多个处理单元（如多个CPU核心）来同时执行，从而加速任务的完成。并行通常用于处理计算密集型任务，例如大规模数据处理、科学计算等。

简而言之，并发是多个任务在时间上交替执行，而并行是多个任务在同一时刻同时执行。并发可以在单核处理器上通过任务切换来实现，提高系统的响应性；而并行需要多个处理单元，可以在多核处理器或者分布式系统上实现任务的加速。

需要注意的是，并发和并行并不是互斥的，它们可以结合使用。在一个系统中，可以有多个并发任务，每个任务内部可能还存在并行的子任务。通过合理的设计和利用多核处理器的能力，可以在并发和并行的双重优势下提高系统的效率和性能。