优化python中的深度优先搜索-多处理

我有一个目录，我使用下面的函数递归遍历它

for _item in _depth_first_traverse(start_folder):
    yield _item

def _depth_first_traverse(folderobj):
    #listcontents is method of folderobj class which return folder or file obj at immediate first level
    for _item in folderobj.listContents():
        yield _item
        # If the item is folder do recursive listing inside that folder
        if _item.isFolder:
            try:
                for _depth_item in _depth_first_traverse(_item):
                    yield _depth_item
            except Exception as e:
                pass
    return

上述函数工作正常，并生成文件或文件夹obj。但是，当目录中有大量文件和文件夹时，计算速度非常慢

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因此，我想重构代码，要么使用多处理模块并行地执行每个文件夹的递归列表，要么生成。需要知道如何实现此解决方案或任何其他解决方案，以使此块快速执行是受欢迎的。

在典型的计算机上，光盘访问速度比CU速度慢很多倍。因此，程序的速度可能受到磁盘速度的限制，而不是CPU速度的限制（从技术角度来说，它是，不是）。出于这个原因，我对使用更多线程会给您带来巨大的性能提升持悲观态度。多线程对于CPU受限的问题非常有用。对于I/O绑定问题，添加更多线程（即在多个CPU核上运行代码）不会神奇地使光盘速度更快。在典型的计算机上，光盘访问速度比CU速度慢很多倍。因此，程序的速度可能受到磁盘速度的限制，而不是CPU速度的限制（从技术角度来说，它是，不是）。出于这个原因，我对使用更多线程会给您带来巨大的性能提升持悲观态度。多线程对于CPU受限的问题非常有用。对于I/O绑定的问题，添加更多线程（即在多个CPU核上运行代码）不会神奇地使光盘更快。