python并行调用java
手里有一个一直维护的 Java 计算库，能够完成业务计算。由于 Python 的生态圈优势（数据 I/O、绘图等工具箱），目前主要的数据分析和可视化代码是在 Python 中完成的。Python 调用 Java 的 Jar 库，必须通过 Jpype 或者 JCC 的形式调用，这两个都必须在使用前启动 java 虚拟机，然后 java 函数在这个虚拟机上执行。
现在的问题是，随着计算场景的复杂程度提高，Python 调用 Jar 计算的速度已经远远够不上需求，目前算2个小时的场景数据需要一天的时间。
解决问题的几个思路：
一个是在 python 中实现对多进程调用 Java，完成数据的并行计算和数据的并行 I/O；
一种是使用 C++重新写 java 的库，但是 python 调用 C 是否能实现上述多线程的功能？
还有一个思路是在 java 中完成多线程的计算，但是需要解决 java 并行写数据的问题（数据库？还是 HDF5 文件？）
优先考虑使用Python的multiprocessing库调用Java库（较高拓展性），其次 C++重写Java库（工作量大,但可以发挥C++的优势），然后在考虑Java多线程并行计算和写库
计算两个小时数据需要一天的时间，计算的场景和数据看上去就比较庞大, 这种情况下你不去优化算法,而去走捷径, 最终成为一堆shit mountain , 再去维护的话成本更高. 与其如此 不如直接给他优化掉, 后面读起代码也会比较清凉,
如有帮助给个采纳谢谢 .
纯粹从效率上说，c++绝对要优于java很多，如果java计算效率太低，就算改成并行计算和并行io能有多大的提升我觉得值得商榷。因为密集计算的话其实和能否并行并没有太大的关系，如果能发挥机器的全部算力和资源，瓶颈在于机器和实现的语言，与并不并行关系不大，并行提升也不会很大，甚至由于多了很多调度导致效率降低也有可能。所以还是需要分析清楚是资源利用不足（可以靠并发提升利用率从而提升效率）还是算力不足（只能通过优化硬件和算法、编程语言来提升）。可以肯定的是改造成c++一定可以提升效率。
用Python的multiprocessing模块来实现对多进程调用Java，完成数据的并行计算和数据的并行I/O :
process_func函数用于调用Java程序进行计算和I/O操作，使用subprocess模块启动Java程序，并将输入数据传递给Java程序的标准输入流，获取Java程序的标准输出流作为输出数据
import subprocess
def process_func(input_data):
# 调用Java程序进行计算和I/O操作
p = subprocess.Popen(["java", "-jar", "myprogram.jar"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE)
output_data, _ = p.communicate(input_data)
return output_data
if __name__ == '__main__':
# 创建多个进程
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
# 输入数据
input_data = b"input data"
# 并行计算和I/O操作
results = pool.map(process_func, [input_data]*4)
# 输出结果
for result in results:
print(result)
我觉得最好还是c++处理数据，然后返回数据给python好。一个是c++可以封装为dll或者so动态链接库给python直接调用，不需要依赖虚拟机，就可以省下这一步的时间，而且计算速度还快，至于多线程问题，只要你多线程的时候处理好cpp的线程安全问题就行，其他你不用担心说不行，而且看你的描述，你这个一天的计算量很大的话，根据内容，还可以调用cuda来帮助你加速，这个加速劲很大（python也是可以调用cuda加速的，但是受限于python本身是解释型语言，速度还是cpp慢很多）。
至于你说的并行写数据的问题，我不是很看好，按照你的说法，你对于速度要求高，那么就尽量的减少IO时间，非必要就尽量不要进行IO操作，能读写一次解决的问题就一次性读写（除非你说数据很大，内存塞不下那另外一说），特别是你还想并行，这个速度只会更慢。
- 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7730873
- 除此之外, 这篇博客: 第一题：java及python在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。中的 java 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
/*在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。 * 请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 */ /* 从右上方开始，比他小的往左边找，比他大的往下找，但是不能break要用continue继续执行。不需要continue也是可以的。 */ import java.util.*; import java.lang.*; //import static net.mindview.util.Print.*; public class No1 { public static void main(String[] args){ System.out.println("输入的层数是："); Scanner scan=new Scanner(System.in); int n=scan.nextInt(); int array0[][]=new int[n][n]; System.out.println("输入数组："); for(int i=0;i<n;i++) for(int j=0;j<n;j++){ array0[i][j]=scan.nextInt(); } System.out.println("输入的整数为："); int n0=scan.nextInt(); boolean result=Find(n0,array0); System.out.println(result); } public static boolean Find(int target, int [][] array){ int i,j; int row=array.length; int col=array[0].length; for(i=0,j=col-1;(i<row)&&(j>=0);){ if(array[i][j]>target){ j--; continue; }else if(array[i][j]<target){ i++; continue; }else return true; } return false ; } }
https://www.py4j.org/ 试试这个框架, java和python 互相调用的, 允许python 直接调用java代码
- 在 Python 中实现多进程调用 Java
这是一个比较常见的解决方案，可以通过 Python 的 multiprocessing 模块来实现。不过需要注意的是，调用 Java 进行计算时，Java 虚拟机本身就会启动多线程进行计算，如果同时开启多个 Java 进程，可能会使得 CPU 利用率过高，造成资源浪费。因此，我们需要在设计架构时仔细考虑如何使用多进程调用 Java，以达到最优的计算性能。 - 使用 C++ 重新写 Java 的库
这个方案需要将原有的 Java 代码重写为 C++ 代码，并提供 C++ API 供 Python 调用。这样做的好处是，C++ 代码的执行速度通常比 Java 更快，可以提高计算速度和效率。不过，Python 调用 C++ 代码时并不具备多线程的功能，如果想要实现多线程计算，还需要在 Python 中额外编写多线程代码。 - 在 Java 中完成多线程计算
这个方案需要在 Java 中编写多线程的计算代码，可以使用 Java 内置的多线程库或者第三方的多线程库，比如 Java Concurrency Utilities，这样可以充分利用 CPU 的多核处理能力，从而提高计算速度和效率。如果需要写入大量数据，可以考虑使用数据库或者 HDF5 文件，这样既可以保证数据的安全性，也可以提高读写速度。
看你自己选择咯。
第一个思路中，使用 Python 的 multiprocessing 模块可以很容易地实现多进程计算和数据并行 I/O，但是需要注意进程间通信和数据同步的问题。
第二个思路中，使用 C++ 重新实现 Java 的库，可以通过调用 C++ 的多线程库来实现并行计算，同时也可以使用 C++ 的高效数据结构和算法来提高计算速度。Python 调用 C++ 库可以使用 ctypes 或者 CFFI 等工具来完成，但是需要注意不同语言之间的数据类型和内存管理问题。
第三个思路中，使用 Java 自带的多线程库可以很容易地实现并行计算，但是需要注意多线程之间的数据同步和互斥问题，同时也需要考虑并行写数据的方案和实现方式。
我可以给出以下解决思路：
在Python中实现多进程调用Java：你可以使用Python的multiprocessing模块来实现多进程处理。将数据划分为多个子任务，每个子任务通过Jpype或JCC调用Java库进行计算，然后将结果返回给主进程。这样可以利用多核处理器的优势，实现并行计算和数据的并行I/O。不过需要注意，在多进程中调用Java时，每个子进程都需要启动Java虚拟机，这可能会占用较大的系统资源。
使用C++重写Java的库：如果你决定重新实现Java的计算库，可以考虑使用C++来提高计算性能。在C++中可以编写高效的计算代码，并通过Python的C/C++扩展机制（如Cython）将其封装为Python可调用的函数或模块。这样可以在Python中调用C++代码并实现多线程功能。但是需要注意，C++开发相对于Java开发更为复杂，需要充分考虑内存管理、线程安全等方面的问题。
在Java中完成多线程计算：如果性能问题主要集中在计算阶段，你可以考虑在Java中实现多线程计算。Java提供了多线程编程支持，可以通过线程池等机制来管理和调度多个计算任务。同时，你需要解决Java中多线程写数据的问题。对于并行写数据，你可以考虑使用线程安全的数据结构或同步机制来确保数据的一致性。另外，你也可以考虑将计算结果写入数据库或HDF5文件等持久化存储介质。
这几种方式应该是都可以的，你看自己更适合哪种路径就选哪种。
基于new bing的编写：
针对您所提出的问题和思路，我可以给出以下建议：
- 在 Python 中实现多进程调用 Java，并行计算和数据 I/O
首先，您可以考虑使用 Python 内置的 multiprocessing 模块来实现多进程。您可以将任务拆分成多个子任务，并将这些子任务分发给多个进程进行并行计算和数据的读写。不过，由于 Python 的 GIL(Global Interpreter Lock)机制的限制，Python 的多线程只能在 I/O 密集型任务中起到优化作用。
另外，为了更好的利用多核CPU的性能，您可以通过使用 Jpype 或者 JCC 库在每个进程中启动 Java 虚拟机，然后在 Java 虚拟机中调用 Jar 计算库进行计算。这样就可以充分利用多核 CPU 的性能来完成复杂计算场景的数据分析。
- 使用 C++ 重新编写 Java 的库，但是 Python 调用 C 是否能实现上述多线程的功能？
C++ 能够利用硬件的资源更加充分，从而实现更高效的计算。如果您有 C++ 开发经验，那么可以考虑将原本的 Java 库用 C++ 重新编写，然后再将其编译成共享库供 Python 调用。
另外，您可以使用 Python 的 ctypes 模块来调用 C/C++ 代码，并通过多进程的方式来实现并行计算。但是请注意在多线程模式下访问 C/C++ 共享库可能会带来性能和安全问题，可以通过使用 Python GIL 来避免这些问题。
- 在 Java 中完成多线程计算，解决数据并行写的问题
如果您的 Jar 计算库本来就是支持多线程的，那么您可以考虑在 Java 中完成多线程计算，并将计算结果写入数据库或者 HDF5 文件中。在此之后，您可以通过 Python 调用数据库或者 HDF5 文件读取数据，然后在 Python 中进行数据分析和可视化。
总结：
以上是三种思路，不同的情况下，选择不同的思路。如果您的计算库不支持多线程，建议采用第二种方式；如果您的计算库已经是多线程的，并且您有数据库或者 HDF5 文件可用，建议采用第三种方式。
我看了一些评论，无论用哪个其实都可以，如果只是为了效率走捷径，
前面效果很明显，后期数据冗余严重，肯定需要数据治理，很麻烦，
不如优化程序脚本来的长久
使用分布式计算：我看你可能是数据量太大了。如果计算量非常大，可以考虑使用分布式计算框架，如 Apache Spark、Dask 等，将计算任务分布到多个计算节点上执行，从而提高计算速度。
下面也是一些其他的优化方法
- 优化 Python 代码：确保 Python 代码本身的效率和性能。可以使用一些 Python 的性能分析工具来找出代码中的瓶颈和优化点。
- 优化 Java 代码：如果可以修改 Jar 库中的 Java 代码，可以优化 Java 代码，提高计算速度。
- 使用多线程或多进程：可以将计算分解成多个任务，并行执行，从而提高计算速度。可以使用 Python 的 multiprocessing 或 threading 模块来实现。
- 使用 GPU 加速：如果计算涉及到大量的矩阵运算，可以考虑使用 GPU 加速，如使用 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架中的 GPU 计算功能。
在实际的开发工作中，我们可能会遇到需要并行调用Java程序的情况。这时我们可以使用Python来实现并行调用。
具体来说，我们可以使用Python的multiprocessing模块来开启多个进程，并且使用subprocess模块来调用Java程序。
以下是一个简单的实例，它使用Python并行调用Java程序：
1.假设我们有一个Java程序，它的路径为/path/to/javaprogram.jar。
2.安装Java环境和Python环境。
3.在Python中编写代码：
import os
from multiprocessing import Pool
def run_process(process):
'''运行单个子进程'''
os.system(process)
def run_multiple_processes(processes):
'''运行多个子进程'''
with Pool(len(processes)) as pool:
pool.map(run_process, processes)
if __name__ == '__main__':
processes = [
'java -jar /path/to/javaprogram.jar arg1 arg2',
'java -jar /path/to/javaprogram.jar arg3 arg4',
'java -jar /path/to/javaprogram.jar arg5 arg6'
]
run_multiple_processes(processes)
上述代码中，我们首先定义了两个函数run_process和run_multiple_processes。run_process函数用来运行单个子进程，它调用了Python的os.system方法来运行Java程序。run_multiple_processes函数用来运行多个子进程，它先创建了一个进程池，然后使用进程池的map方法来调用run_process函数，从而并行地运行多个Java程序。
在if name == 'main'语句下，我们定义了一个进程列表processes，它包含了需要运行的Java程序和参数。我们通过调用run_multiple_processes函数来并行运行多个Java程序。
4.在命令行中执行Python脚本，即可并行调用Java程序：
$ python java_parallel.py
从实践角度看，第一个思路是最简单和实用的，因为Python的多进程技术非常成熟，多进程之间的通信和同步也有很多优秀的解决方案，下面是一个简单的Python多进程调用Java代码的示范，供参考：
import os
import jpype
import multiprocessing as mp
def do_calculation(input_queue, result_queue):
# 启动JVM
jpype.startJVM(jpype.getDefaultJVMPath(), "-ea")
# 利用JPype创建java类实例
java_pkg = jpype.JPackage("com.example")
my_class = java_pkg.MyClass()
while True:
# 从输入队列中获取任务
item = input_queue.get()
if item is None:
break
# 调用Java类中的处理函数进行计算
result = my_class.do_math(item)
# 将结果放入输出队列中
result_queue.put(result)
# 关闭JVM
jpype.shutdownJVM()
if __name__ == "__main__":
# 初始化输入和输出队列
input_queue = mp.Queue()
result_queue = mp.Queue()
# 启动多个子进程
processes = []
for i in range(mp.cpu_count()):
processes.append(mp.Process(target=do_calculation, args=(input_queue, result_queue)))
for process in processes:
process.start()
# 添加任务到输入队列
for item in range(1000):
input_queue.put(item)
# 添加终止任务到队列
for i in range(mp.cpu_count()):
input_queue.put(None)
# 收集计算结果
results = []
while len(results) < 1000:
result = result_queue.get()
results.append(result)
# 关闭多进程
for process in processes:
process.join()
# 输出计算结果
print(results)
上面的示例代码使用Python的multiprocessing模块启动了多个子进程，每个子进程通过JPype调用Java类中的处理函数进行计算。实现的基本流程如下：
- 启动JVM，创建Java对象实例
- 在子进程中循环从输入队列中获取任务
- 对任务进行计算，并将结果放入输出队列中
- 等待所有任务完成，关闭JVM，退出子进程
在主进程中，我们将任务添加到输入队列中，并将终止任务添加到队列中以通知子进程结束计算。主进程从输出队列中不断获取计算结果并收集它们，直到所有结果被获取完毕。最后，我们等待所有子进程结束并退出Python程序。
你可以使用Python的multiprocessing模块创建多个进程，在每个进程中调用Java的Jar库。这样可以实现数据的并行计算和I/O，提高计算速度。需要注意的是，由于每个进程都需要启动Java虚拟机，所以可能会消耗更多的系统资源。你可以根据自己的硬件配置和需求进行测试和调优。
针对您提出的问题和思路，可以给出以下建议和思考：
多进程调用Java：可以在Python中使用多进程库（如multiprocessing）实现并行调用Java，将数据分成多个部分，在不同的进程中同时调用Java进行计算。这样可以利用多核处理器的优势，加速计算速度。同时，对于数据的并行I/O，可以使用Python的异步I/O库（如asyncio）来实现。
使用C++重新实现Java的库：这种方法需要将现有的Java计算库用C++重新编写，并生成可以被Python调用的动态链接库（DLL）。对于多线程的功能，可以使用C++的线程库（如std::thread）实现并行计算和I/O。然而，需要注意的是，Python调用C++库时的性能也可能受到GIL（全局解释器锁）的影响，因此仍然需要考虑如何处理并行计算和I/O的线程间同步和通信。
在Java中实现多线程计算：如果您的计算场景适合在Java中进行多线程计算，可以考虑在Java中编写多线程代码来加速计算。Java具有丰富的并发编程支持，可以使用线程池、并发集合等机制来管理和调度多线程任务。对于数据的并行写入，可以选择合适的数据存储方案，如数据库或HDF5文件，确保线程安全和数据一致性。
如果考虑效率的话，可以考虑使用 C++ 重写 Java 库。
C++ 语言相对于 Java 语言来说，其性能更加高效，可以使计算速度得到很大提升。
你为什么不用python重写Java库呢？直接调用多方便。。。。另外你可以用url交互数据，不一定需要调用源代码，就像前后端分离那样开发模式，用api数据交互
按照你说的三种方案，提供三个示例代码给你，希望可以帮到你，如果帮到了你给个采纳，馋你身子（shangjin）
好美 喜欢 哇塞
情况一：在Python中使用多进程调用Java
Java代码（ParallelJava.java）：
public class ParallelJava {
public static void main(String[] args) {
// 读取输入参数
int start = Integer.parseInt(args[0]);
int end = Integer.parseInt(args[1]);
// 执行计算任务
for (int i = start; i <= end; i++) {
int result = compute(i);
System.out.println("Result for " + i + ": " + result);
}
}
public static int compute(int num) {
// 这里仅作为示例，可以替换为实际的计算任务
return num * num;
}
}
Python代码：
import subprocess
import multiprocessing
def run_parallel_java(start, end):
# 构建Java命令
java_command = ['java', 'ParallelJava', str(start), str(end)]
# 启动多进程调用Java
process = subprocess.Popen(java_command, stdout=subprocess.PIPE)
# 读取Java进程的输出
output, _ = process.communicate()
# 解码输出结果
output = output.decode('utf-8')
# 打印结果
print(output)
if __name__ == '__main__':
start = 1
end = 10
# 将任务分割成两个子任务
mid = (start + end) // 2
# 创建两个进程来调用Java
process1 = multiprocessing.Process(target=run_parallel_java, args=(start, mid))
process2 = multiprocessing.Process(target=run_parallel_java, args=(mid + 1, end))
# 启动进程
process1.start()
process2.start()
# 等待进程结束
process1.join()
process2.join()
情况二：在Python中使用C++库实现多线程
C++代码（ParallelCpp.cpp）：
#include <iostream>
#include <thread>
extern "C" {
void run_parallel_cpp(int start, int end) {
// 创建线程并执行计算任务
std::thread t([start, end]() {
for (int i = start; i <= end; i++) {
int result = compute(i);
std::cout << "Result for " << i << ": " << result << std::endl;
}
});
// 等待线程结束
t.join();
}
int compute(int num) {
// 这里仅作为示例，可以替换为实际的计算任务
return num * num;
}
}
Python代码：
from ctypes import CDLL
# 加载C++库
cpp_lib = CDLL('./parallelcpp.so')
# 定义C函数的参数和返回类型
cpp_lib.run_parallel_cpp.argtypes = [int, int]
cpp_lib.run_parallel_cpp.restype = None
def run_parallel_cpp(start, end):
# 调用C函数
cpp_lib.run_parallel_cpp(start, end)
if __name__ == '__main__':
start = 1
end = 10
# 将任务分割成两个子任务
mid = (start + end) // 2
# 创建两个线程来调用C++
thread1 = threading.Thread(target=run_parallel_cpp, args=(start, mid))
thread2 = threading.Thread(target=run_parallel_cpp, args=(mid + 1, end))
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()
情况三：在Java中完成多线程计算并解决并行写数据的问题
Java代码：
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
public class ParallelJava {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 读取输入参数
int start = Integer.parseInt(args[0]);
int end = Integer.parseInt(args[1]);
// 创建多个线程来执行计算任务并写入数据
for (int i = start; i <= end; i++) {
final int num = i;
Thread thread = new Thread(() -> {
int result = compute(num);
String output = "Result for " + num + ": " + result;
// 保证写入操作的原子性
synchronized (ParallelJava.class) {
try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("output.txt", true))) {
writer.write(output);
writer.newLine();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
thread.start();
}
}
public static int compute(int num) {
// 这里仅作为示例，可以替换为实际的计算任务
return num * num;
}
}
上述代码将计算结果写入了名为output.txt的文件中。为了保证写入操作的原子性，使用synchronized关键字来同步线程对文件的访问。
这是三种情况的示例代码，你可以根据自己的需求和实际环境进行修改和扩展。请确保正确设置Java和C++的编译和构建环境，并替换示例代码中的文件路径和库文件名以适应你的环境。
感谢大家，受限于编程能力，对于很多思路没法很快验证。但是很有启发，采纳答案只能采纳一个吗？怎么能把收益分给多个人呢？
最小的代价就是优化java算法为多线程处理，提高效率，可行性也比较高。
答案参考ChatGPT Plus版，整理汇总。希望能帮助你解决问题针对你的问题，我可以提供一些思路和建议来改善 Python 调用 Java 计算库的性能。
并行计算和数据并行 I/O：你提到的思路是在 Python 中实现多进程调用 Java，完成数据的并行计算和数据的并行 I/O。这种方式可以通过 Python 的多进程模块（如
multiprocessing）实现并行计算和数据读写的加速。你可以将数据分割成多个子任务，在多个进程中并行调用 Java 计算库进行计算，然后将结果汇总。对于数据的并行 I/O，你可以使用多个进程同时读取或写入数据。Python 调用 C++：你也提到了使用 C++ 重新编写 Java 的库，然后通过 Python 调用 C++ 实现多线程的功能。在这种情况下，你可以使用 Python 的 C/C++ 扩展库（如
ctypes或Cython）来编写 C++ 的接口，然后通过 Python 调用 C++ 接口实现多线程计算。这种方式可以提高计算性能，但需要额外的开发工作来编写 C++ 接口和处理与 Python 的交互。Java 中的多线程计算和并行数据写入：如果你的 Java 计算库已经支持多线程计算，你可以在 Java 层面实现多线程的计算。对于并行数据写入的问题，你可以考虑使用线程安全的数据结构（如线程安全的队列）来在多个线程之间进行数据传递和写入，以避免并发写入导致的数据冲突。
无论你选择哪种方案，都需要综合考虑性能、开发复杂度和维护成本。在实施之前，建议进行一些基准测试和性能分析，以确定瓶颈所在并选择合适的优化方案。
答：首先，你这三种思路方向是正确的。
第一种，使用多进程调用 Java，在 Python 中使用 multiprocessing 模块来实现多进程调用 Java 计算库，完成数据的并行计算和并行 I/O。但需要注意的是，多进程调用需要保证 Java 计算库的线程安全性和正确性。
第二种，可以实现的，使用 C++重写 Java 库，因为 C++比 Java 更接近底层，能够更好地利用 CPU 和内存资源。但需要注意的是，C++调用 Python 的方式与 Java 不同，需要使用 ctypes 或 pybind11 等库来实现。
第三种，在 Java 中实现多线程计算，使用 Java 的线程池和锁机制来实现多线程计算。同时，需要解决并行写数据的问题，可以考虑使用数据库或 HDF5 文件等方式，都可以的，但需要注意线程安全性和正确性。
几种解决思路：
- 使用 Python 的多线程或多进程机制并行调用 Java 计算库，以提高计算速度。Python 中有多种多线程或多进程工具可供选择，例如 threading、multiprocessing、concurrent.futures 等，您可以根据具体需求选用合适的工具来实现。
在同时进行数据 I/O 转换时，还需要考虑到线程/进程之间的数据同步和通信，避免出现数据竞争和死锁等问题。
- 使用 Cython 等工具将 Java 计算库编译成 C 或 C++ 动态链接库，然后使用 Python 调用。这种方案可能需要对 Java 计算库进行一定的改动和调整，以符合编译工具的要求。如果使用了多线程或多进程实现并行计算，还需要确保 C 或 C++ 代码具备并发执行能力。
- 将多线程计算任务交给 Java 库来处理。Java 中有多种多线程工具可供选择，例如 Executor、ForkJoinPool、CompletableFuture 等，您可以根据具体需求选用合适的工具来实现多线程计算。在将计算结果返回给 Python 时，您可以使用网络 Socket 或者消息队列来实现进程间通信，以实现并发执行和数据传输。