一种可能的原因是该程序中存在一个GIL（全局解释器锁）。GIL会阻止Python在同一时间内运行多个线程，这可能会导致并行化过程实际上变得更慢。

解决这个问题的一种方法是使用python的multiprocessing库中的Process和Queue模块。通过使用Process，可以创建多个进程，每个进程都可以在独立的地址空间中运行，从而绕过GIL限制。

下面是一个简单的示例程序，用于同时处理多个任务，以便了解如何使用进程和队列来实现并行处理。

import time
import multiprocessing

def do_work(arg):
    time.sleep(1)
    return arg

def worker(input_q, output_q):
    while True:
        item = input_q.get()
        if item is None:
            break
        result = do_work(item)
        output_q.put(result)

if __name__ == '__main__':
    inputs = range(10)
    num_workers = multiprocessing.cpu_count()
    print('Creating %d workers' % num_workers)

    input_q = multiprocessing.Queue()
    output_q = multiprocessing.Queue()

    for item in inputs:
        input_q.put(item)

    workers = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(input_q, output_q))
               for i in range(num_workers)]

    for w in workers:
        w.start()

    result = []
    for i in range(len(inputs)):
        result.append(output_q.get())

    # tell all processes to stop
    for w in workers:
        input_q.put(None)

    for w in workers:
        w.join()

    print(result)

在这个示例程序中，我们首先定义了一个名为do_work的函数，它将每个输入参数作为一个单独的任务来处理。然后我们定义了一个worker函数，它将不断从输入队列中获取任务，并将其提交到do_work函数中进行处理，然后将结果放回输出队列中。此外，我们在main函数中将输入数据放到输入队列中，并为每个CPU核心创建一个进程。接下来，我们将每个进程启动并等待所有进程的结果返回后将结果打印出来。

此代码的主要部分是worker函数的循环。由于队列上的get操作是阻塞的，