GIL (Global Interpreter Lock) в Python предотвращает одновременное выполнение байт-кода несколькими потоками, но не решает все проблемы конкурентности. **Проблемы, которые остаются:** - **Race conditions**: если потоки работают с общими данными, возможны конфликты даже с GIL. - **Deadlocks**: взаимные блокировки потоков из-за неправильного порядка захвата ресурсов. **Пример:** ``` import threading counter = 0 def increment(): global counter for _ in range(100000): counter += 1 # Неатомарная операция! threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(10)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(counter) # Результат может быть меньше 1_000_000! ``` **Решение:** Использовать `threading.Lock`, `multiprocessing` или асинхронность (`asyncio`).