首先需要明确的是，Django本身是不支持asyncio和多线程的，但可以通过结合第三方库来实现对应的功能。

使用asyncio协程的步骤如下：

1. 在views.py中导入asyncio库和asyncio的异步装饰器@asyncio.coroutine
2. 将原本的同步视图函数改为异步函数，并用yield from调用异步函数
3. 在异步函数中使用asyncio.sleep等异步操作
4. 将异步函数包装为同步函数，供Django调用使用

示例1：使用asyncio实现异步IO

# views.py
import asyncio
from django.http import HttpResponse

@asyncio.coroutine
def async_io(request):
    yield from asyncio.sleep(1)
    return HttpResponse('Async IO')

# 包装异步函数为同步函数
def async_io_view(request):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    result = loop.run_until_complete(async_io(request))
    return result

在这个示例中，我们使用了asyncio.sleep来模拟异步IO操作，等待1秒后返回结果。

示例2：使用asyncio+多线程实现耗时操作

# views.py
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from django.http import HttpResponse

# 定义一个CPU密集型任务
def cpu_bound(number):
    return sum(i * i for i in range(number))

# 使用线程池在另一个线程中执行CPU密集型任务
def run_in_threadpool(func, *args):
    with ThreadPoolExecutor() as pool:
        return pool.submit(func, *args).result()

@asyncio.coroutine
def async_cpu(request):
    # 在另一个线程中执行函数
    result = yield from asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, run_in_threadpool, cpu_bound, 10000)
    return HttpResponse('Async CPU')

# 包装异步函数为同步函数
def async_cpu_view(request):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    result = loop.run_until_complete(async_cpu(request))
    return result

在这个示例中，我们使用了concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor类来实现在另一个线程中执行CPU密集型任务，避免阻塞当前线程。同时，我们使用asyncio.get_event_loop().run_in_executor方法将任务交给线程池执行，在异步函数执行过程中不会阻塞。

总结：

使用asyncio和多线程可以帮助我们在Django应用中实现异步IO和CPU密集型任务的异步执行，提高应用的性能和并发能力。但需要注意的是，过多的异步操作和线程可能会导致应用性能下降，需要根据实际情况进行调整。