在Debian系统上使用Python实现多线程，你可以使用Python的内置模块threading。以下是一个简单的例子，展示了如何使用threading模块创建和启动多个线程。

首先，确保你的Debian系统上安装了Python。大多数Debian版本默认安装了Python 2.x或Python 3.x。你可以通过在终端运行以下命令来检查Python版本：

python --version
# 或者
python3 --version

如果你需要安装Python 3（如果尚未安装），可以使用以下命令：

sudo apt update
sudo apt install python3

接下来，创建一个Python脚本，例如multithreading_example.py，并添加以下代码：

import threading

# 定义一个工作函数，这个函数将在新线程中运行
def worker(num):
    """线程的工作函数"""
    print(f"Worker: {num}")

# 创建线程列表
threads = []

# 创建并启动10个线程
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

print("Finished all threads")

在这个例子中，我们定义了一个名为worker的函数，它接受一个参数num并打印出来。然后我们创建了一个线程列表threads，并循环创建了10个线程，每个线程都执行worker函数。t.start()用于启动线程，而t.join()用于等待线程完成。

要运行这个脚本，只需在终端中执行以下命令：

python multithreading_example.py
# 或者，如果你使用的是Python 3
python3 multithreading_example.py

这将启动10个线程，每个线程都会打印出它的编号，最后打印出"Finished all threads"。

请注意，Python的全局解释器锁（GIL）意味着即使在多线程环境中，Python代码的执行也是顺序的。GIL是为了防止多个线程同时执行Python字节码而设计的，它确保任何时候只有一个线程在执行Python代码。因此，对于CPU密集型任务，多线程可能不会带来性能提升。在这种情况下，你可能需要考虑使用多进程（multiprocessing模块）来实现真正的并行计算。