**Плюсы:** - Улучшает производительность для I/O-bound задач (сетевые запросы, чтение файлов) - Эффективное использование CPU при ожидании операций - Общая память между потоками упрощает обмен данными **Минусы:** - Глобальная блокировка интерпретатора (GIL) в Python ограничивает параллелизм для CPU-bound задач - Сложность отладки из-за race conditions и deadlocks - Требуется синхронизация (Lock, Semaphore) для безопасного доступа к общим данным **Пример:** ``` import threading def task(): print("Thread running") thread = threading.Thread(target=task) thread.start() thread.join() ```