Python 多線程庫有以下幾個推薦：
threading：Python 標準庫中的線程管理模塊，簡單易用，適合入門學習。
concurrent.futures：Python 標準庫中的高級并發模塊，支持線程池和進程池兩種并發模型，支持異步調用，適合高性能并發場景。
multiprocessing：Python 標準庫中的多進程管理模塊，與 threading 相比，擁有更小的資源開銷，適合 CPU 密集型任務。
joblib：基于 multiprocessing 的簡單作業調度庫，支持并行計算、批量處理等，適合科學計算和數據挖掘場景。
Dask：分布式計算框架，支持多線程、多進程和分布式三種計算模式，適合大規模數據處理和機器學習場景。
PySpark：Apache Spark 的 Python API，支持分布式計算，適合大規模數據處理和機器學習場景。
需要注意的是，由于全局解釋器鎖（GIL）的存在，Python 多線程在 CPU 密集型任務中可能無法充分利用多核 CPU 的性能。在這種情況下，可以考慮使用多進程或分布式計算框架。
