Многопоточные решения в Python подходят для задач, где основное время уходит на операции ввода-вывода (I/O), а не на вычисления. Это связано с ограничением GIL (Global Interpreter Lock), который не позволяет одновременно выполнять байт-код Python в нескольких потоках.

Типы задач, подходящие для многопоточности:

Сетевые операции (запросы к API, работа с сокетами).
Чтение и запись файлов.
Взаимодействие с базами данных.
Обработка пользовательских событий в GUI.

Для CPU-интенсивных задач лучше использовать многопроцессность (модуль multiprocessing) или другие подходы.

Пример использования потоков для сетевых запросов:

import threading
import requests

def fetch(url):
    resp = requests.get(url)
    print(f"Получено {len(resp.content)} байт с {url}")

urls = ["https://example.com", "https://python.org"]
threads = []
for url in urls:
    t = threading.Thread(target=fetch, args=(url,))
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

Для каких типов задач в Python подходят многопоточные решения?