Многопоточность в Python позволяет выполнять несколько потоков внутри одного процесса, что полезно для задач с вводом-выводом.

Однако из-за GIL (Global Interpreter Lock) в стандартном CPython одновременно выполняется только один поток Python-кода, что ограничивает эффективность многопоточности для CPU-интенсивных задач.

Основные сложности:

GIL ограничивает параллелизм в CPU-нагруженных задачах.
Синхронизация потоков — необходимо использовать блокировки (Lock, RLock), чтобы избежать гонок данных.
Проблемы с отладкой — ошибки в многопоточном коде сложнее выявлять.

Пример создания потоков:

import threading

def worker():
    print('Поток выполняется')

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

for t in threads:
    t.join()

Для CPU-интенсивных задач лучше использовать multiprocessing или альтернативные реализации Python без GIL.

Многопоточность в Python — базовые понятия, сложности в многопоточной среде