Корпоративная многозадачность (или конкурентность) в Python — это подход к выполнению нескольких задач одновременно в рамках одного процесса, часто используемый в корпоративных приложениях. В отличие от параллелизма (true parallelism), в Python из-за GIL (Global Interpreter Lock) потоки выполняются поочередно, но переключаются быстро, создавая иллюзию параллельности. Для IO-задач (сетевые запросы, работа с БД) эффективны асинхронные подходы (`asyncio`) или пулы потоков (`ThreadPoolExecutor`). Для CPU-задач — процессы (`multiprocessing`). Пример с `ThreadPoolExecutor`: ``` from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests def fetch(url): return requests.get(url).status_code urls = ["https://python.org", "https://google.com"] with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: results = list(executor.map(fetch, urls)) print(results) # [200, 200] ``` Ключевые инструменты: - `threading` — для IO-bound задач с GIL. - `multiprocessing` — для CPU-bound задач (обходит GIL). - `asyncio` — для асинхронного IO с корутинами. Важно: избегать race conditions (использовать `Lock`, `Queue`).