Threading в Python позволяет выполнять несколько задач одновременно в рамках одного процесса, что особенно полезно для I/O-bound операций (например, сетевые запросы, чтение/запись файлов). Это ускоряет выполнение программы, так как пока один поток ожидает ответа, другие могут работать. Пример: ``` import threading import time def task(name): print(f"Задача {name} начата") time.sleep(2) print(f"Задача {name} завершена") threads = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=task, args=(i,)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() ``` Важно помнить про GIL (Global Interpreter Lock), который ограничивает параллельное выполнение Python-кода в потоках для CPU-bound задач. Для таких случаев лучше использовать multiprocessing.