В Python мультитрединг (многопоточность) реализуется через модуль `threading`. Потоки выполняются в одном процессе и делят память, но из-за GIL (Global Interpreter Lock) настоящего параллелизма для CPU-bound задач нет — только для I/O-bound. Пример создания и запуска потоков: ``` import threading def worker(num): print(f"Поток {num} запущен") threads = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=worker, args=(i,)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() # Ожидание завершения всех потоков ``` Для CPU-bound задач лучше использовать `multiprocessing` (отдельные процессы). Для I/O-bound задач (сетевые запросы, файлы) `threading` или `asyncio` (асинхронность). Важно: общие данные требуют синхронизации (например, `Lock`).