Pythonでは、非同期I/Oフレームワークを提供する`asyncio`ライブラリによって非同期プログラミングを実現できる。

Python で非同期マルチスレッドを行うには、 `async` と `await` キーワードを使って非同期関数を書き、それらを同時に実行することができる。例えば

```
import asyncio

async def task(id):
    print(f"Task {id} starting")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"Task {id} completed")

async def main():
    tasks = [asyncio.create_task(task(i)) for i in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())
```

これは5つのタスクを同時に実行し、それぞれが開始時と完了時にメッセージを表示する。

非同期プログラミングは、I/Oバウンドや高レベルの構造化されたネットワーク・コードのパフォーマンスを向上させるのに便利ですが、あらゆる並行性の問題に対する万能の解決策ではないことに注意してください。CPUバウンドや低レベルのシステム・プログラミングでは、複数のプロセスやスレッドを使用する方がよいでしょう。
In Python, asynchronous programming can be achieved through the `asyncio` library, which provides an asynchronous I/O framework.

To perform asynchronous multithreading in Python, you can use the `async` and `await` keywords to write asynchronous functions and run them concurrently. For example:

```
import asyncio

async def task(id):
    print(f"Task {id} starting")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"Task {id} completed")

async def main():
    tasks = [asyncio.create_task(task(i)) for i in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())
```

This will run five tasks concurrently, each printing a message when it starts and when it completes.

Note that while asynchronous programming can be useful for improving the performance of I/O-bound and high-level structured network code, it is not a universal solution for all kinds of concurrency problems. For CPU-bound and low-level systems programming, you might prefer using multiple processes or threads.