提高多程序运行速度的方法有很多，以下是一些建议：
减少值传递，多用引用来传递参数
对于基本数据类型（如int），影响不大，但对于类对象，使用引用传递可以避免复制，从而提高效率。
使用线程池
线程池可以有效地管理和复用线程资源，避免频繁创建和销毁线程带来的性能开销。通过控制并发执行的线程数量，可以提高程序的响应速度。
异步编程
在等待I/O操作完成时，不阻塞主线程，而是继续执行其他任务。这样可以提高程序的响应速度，特别是在处理大量I/O密集型任务时。
优化数据结构和算法
使用更高效的数据结构（如HashSet、Dictionary等）或选择更合适的排序算法，可以提高程序的执行效率。
使用并行计算
利用多核CPU的优势，将计算密集型任务分配到不同的线程上并行执行，可以显著提高程序的执行速度。
减少锁的使用
在多线程环境中，锁是一种常用的同步机制，但过度使用会导致线程竞争和性能下降。可以尝试使用无锁数据结构或优化锁的使用，以提高程序的响应速度。
优化资源管理
合理地管理内存、文件句柄等系统资源，避免资源竞争和浪费。例如，使用对象池来复用对象，避免频繁创建和销毁对象；使用异步I/O操作来减少线程阻塞。
使用性能分析工具
使用性能分析工具（如Visual Studio的性能分析器）来识别程序中的瓶颈，从而针对性地进行优化。
选择合适的数据结构
根据不同的使用场景选择合适的数据结构，例如，频繁进行成员检查时，使用集合比列表更高效。
利用多进程
对于CPU密集型任务，可以使用多进程来绕过Python的全局解释器锁（GIL），从而实现真正的并行执行。
减少开机启动程序
关闭多余的开机启动程序，释放内存和系统资源，提高系统运行速度。
清理系统垃圾文件
定期清理系统垃圾文件，保持系统整洁，提高运行效率。
优化磁盘驱动器
通过优化磁盘驱动器的设置，可以提高文件系统的读写速度，从而提高程序运行速度。
使用优化软件
使用优化软件对系统内存进行优化，确保系统资源得到充分利用。
查杀病毒
定期查杀病毒和恶意程序，确保系统运行环境的安全和稳定。
通过综合运用上述方法，可以显著提高多程序运行的速度。根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的优化策略。