在Python中，應對高并發的常用方法有以下幾種：

1. 使用多線程（threading）：通過創建多個線程，可以實現并發執行任務。Python的threading模塊提供了基本的線程支持。但需要注意，由于全局解釋器鎖（GIL）的存在，多線程在CPU密集型任務中可能無法實現真正的并行。

import threading

def worker():
    # Your task code here

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

2. 使用多進程（multiprocessing）：通過創建多個進程，可以實現并行執行任務。Python的multiprocessing模塊提供了基本的多進程支持。由于每個進程都有自己的解釋器和內存空間，因此可以繞過GIL的限制。

import multiprocessing

def worker():
    # Your task code here

processes = []
for i in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    p.start()
    processes.append(p)

for p in processes:
    p.join()

3. 使用異步編程（asyncio）：通過使用異步編程，可以在單個線程中實現高并發。Python的asyncio模塊提供了異步編程的支持。使用async/await關鍵字，可以編寫異步代碼，提高I/O密集型任務的并發性能。

import asyncio

async def worker():
    # Your task code here

async def main():
    tasks = [worker() for _ in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

4. 使用協程（coroutines）：協程是一種特殊的函數，可以在執行過程中暫停和恢復。Python的asyncio模塊提供了協程的支持。使用async def定義的函數是協程函數，可以使用await關鍵字調用其他協程函數。

5. 使用高性能網絡庫：在處理高并發網絡請求時，可以使用高性能的網絡庫，如aiohttp（用于異步HTTP客戶端和服務器）和httpx（用于HTTP客戶端）。這些庫通常基于asyncio構建，可以提高網絡通信的并發性能。

6. 使用消息隊列（message queues）：消息隊列是一種實現進程間或線程間通信的方法。使用消息隊列，可以將任務分發到不同的處理程序，從而實現并發執行。常見的消息隊列系統有RabbitMQ、Kafka和Redis等。

7. 使用負載均衡：在分布式系統中，可以使用負載均衡技術將請求分發到多個服務器。這可以提高系統的整體并發處理能力。常見的負載均衡技術有輪詢（round-robin）、加權輪詢（weighted round-robin）和最少連接（least connections）等。

8. 代碼優化和性能調優：針對具體任務，可以通過代碼優化和性能調優來提高并發性能。例如，使用緩存、減少不必要的計算、優化數據結構和算法等。此外，還可以使用性能分析工具（如cProfile）來定位性能瓶頸，并進行針對性的優化。