Для многозадачности в Python чаще всего использую: - **Потоки (threading)** - для I/O-bound задач: ``` from threading import Thread def task(): print("Выполняю задачу в потоке") threads = [Thread(target=task) for _ in range(5)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() ``` - **Процессы (multiprocessing)** - для CPU-bound задач: ``` from multiprocessing import Process def worker(): print("Процесс выполняет работу") procs = [Process(target=worker) for _ in range(4)] for p in procs: p.start() for p in procs: p.join() ``` - **Асинхронность (asyncio)** - для высоконагруженных сетевых приложений: ``` import asyncio async def fetch_data(): await asyncio.sleep(1) return "Данные" async def main(): tasks = [fetch_data() for _ in range(3)] results = await asyncio.gather(*tasks) print(results) asyncio.run(main()) ``` Выбор зависит от задачи: - Потоки для множества I/O операций (запросы, файлы) - Процессы для тяжелых вычислений - Asyncio для сетевых сервисов с высокой нагрузкой Важно учитывать GIL и правильно синхронизировать доступ к общим ресурсам.