在Python 3中实现网络应用编程时，如何有效利用其并行处理特性提高性能？请结合Mark Lutz的《Python编程权威指南（第3版）》提供示例。

在使用Python进行网络应用编程时，高效地利用并行处理特性可以显著提高程序性能。Python 3支持多线程、多进程等并行处理机制，可以分别针对I/O密集型和CPU密集型任务进行优化。

参考资源链接：[Python编程权威指南（第3版）：马克·卢茨讲解最新实践与Python 2.5](https://wenku.csdn.net/doc/7z1w349iob?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们来看看如何使用多线程进行并行处理。在《Python编程权威指南（第3版）》中，Mark Lutz详细讲解了Python的多线程模型和线程安全问题。例如，我们可以使用threading模块来创建多个线程，每个线程处理一个网络请求，这样可以在等待I/O操作完成时，不阻塞主线程，提高CPU的使用率。

import threading
import socket

def client_handler(connection, address):
    # 处理连接的详细内容
    pass

def main():
    server_socket = socket.socket()
    server_socket.bind(('localhost', 5000))
    server_socket.listen(10)
    
    while True:
        conn, addr = server_socket.accept()
        handler_thread = threading.Thread(
            target=client_handler, args=(conn, addr))
        handler_thread.start()

if __name__ == '__main__':
    main()

在上述代码中，服务器在接收到连接后，使用新的线程来处理该连接，从而使得主服务器线程可以立即返回监听新连接，提高了并发处理的能力。

此外，对于CPU密集型任务，Python的多进程模块multiprocessing提供了更好的并行性能。每个进程有自己的Python解释器和内存空间，从而可以避免全局解释器锁（GIL）的限制。在《编程Python》一书中，读者会发现关于进程间通信和数据共享的深入讨论。使用multiprocessing模块，开发者可以创建独立的进程来处理计算密集型任务。

from multiprocessing import Process
import time

def heavy_task(n):
    # 执行一些计算密集型任务
    pass

def main():
    processes = []
    for i in range(4):
        p = Process(target=heavy_task, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()
    
    for p in processes:
        p.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个例子中，我们创建了四个进程来执行heavy_task函数，每个进程在独立的解释器中运行，不会受到GIL的限制。

通过结合《Python编程权威指南（第3版）》的学习，读者将能够深入理解并行处理在Python网络应用编程中的应用，并通过实际代码示例来掌握其使用方法。这本书不仅提供了理论知识，还包含了丰富的实例，帮助读者在实际项目中有效利用并行处理特性，提高网络应用的性能和效率。

参考资源链接：[Python编程权威指南（第3版）：马克·卢茨讲解最新实践与Python 2.5](https://wenku.csdn.net/doc/7z1w349iob?spm=1055.2569.3001.10343)