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Python并发性是指在同一时间内执行多个任务的能力，而Python多线程则是实现Python并发性的一种方式。多线程允许程序同时执行多个线程，每个线程可以独立运行，但共享相同的内存空间。

具体来说，Python多线程可以通过threading模块来实现。下面是一个简单的例子：

python
import threading

def worker():
"""这是线程的工作函数"""
print("Thread is running")

# 创建新线程
t = threading.Thread(target=worker)

# 启动线程
t.start()

# 等待线程结束
t.join()

print("Main thread finished")


在上面的代码中，我们首先定义了一个worker()函数，它将被作为新线程的执行函数。然后，我们使用threading.Thread()创建了一个新线程，并将worker()函数作为它的执行函数。接着，我们调用start()方法启动新线程。最后，我们使用join()方法等待新线程执行完毕，以确保所有线程都已完成后再继续执行主线程。

在这个例子中，我们只创建了一个新线程，它只是简单地打印出一条消息。实际上，在Python中，你可以创建多个线程来并发执行不同的任务，从而提高程序的效率和响应速度。但是需要注意的是，因为Python有全局解释器锁（GIL），所以在多线程中并不能充分利用多核CPU的性能。如果需要更好的并发性和性能，可以考虑使用Python的多进程模块multiprocessing。