В Python из-за GIL (Global Interpreter Lock) многопоточность не даст выигрыша для CPU-bound задач (как уменьшение изображений). Лучше использовать **multiprocessing** или **asyncio + threads** для I/O-bound операций. Для этой задачи оптимально: - **Asyncio + ThreadPoolExecutor** – если работа с файлами (I/O-bound) - **Multiprocessing** – если само уменьшение изображений CPU-bound Пример с ThreadPoolExecutor: ``` from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import os from PIL import Image def resize_image(path_in, path_out): img = Image.open(path_in) img.thumbnail((500, 500)) img.save(path_out) with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor: for file in os.listdir('input_folder'): executor.submit(resize_image, f'input_folder/{file}', f'output_folder/{file}') ``` Итог: - Для I/O (чтение/запись) – асинхронность или потоки - Для CPU (обработка) – процессы