我第一次在 Python 中遇到并发问题，我的目标是优化我的脚本。基本上我有一个脚本，它使用 os.system 针对某些文件调用第三方 jar 工具。我的第一个“程序”版本大约需要 135 秒才能完成，在使用线程（threading.Thread和threading.Queue）127 之后，现在切换到多进程（multiprocessing.Process和multiprocessing.JoinableQueue）113 秒......但仍然很多时间......你能给我一些反馈和/或给我指出一篇可以解决我的问题的文章吗？
（我使用的是 Python 2.7.1，我想避免使用 3d 派对模块）
许多人似乎认为多线程会“神奇地”加速他们的应用程序。多线程可能带来的性能提升取决于几个因素：主要是 CPU 内核的数量和应用程序的类型。
当我说“应用程序类型”时，我指的是将您的应用程序分成多个部分并并行执行是否有意义。你没有提供足够的信息让我们能够确定，但你应该分析它并尝试确定它是否有意义。
今天的大多数 CPU 都是多核的，因此线程不应受此约束，除非您创建的线程多于内核，因此请注意创建的线程数量。
如果您想知道为什么多处理（分叉进程）比线程更快，这很可能是由于 Python全局解释器锁(GIL) 导致 Python 多线程性能不佳。
更新：如果您正在编译（基于您的评论：“我正在使用 Google Closure JavaScript 编译器”）并且想要坚持使用 Python，您应该尝试SCons。它是一个非常酷的构建工具，它的构建脚本都是 Python 的。