本文系统梳理了同时启动多个Python脚本的常见方法与工程化路径：从Bash/PowerShell的快速并行，到Python内部的subprocess、multiprocessing、asyncio精细编排，再到Supervisor、systemd、launchd守护与Docker Compose、Kubernetes、CI/CD的规模化运行。核心做法是依据任务类型与平台选择合适并发原语，配合日志、重试、限流与资源配额实现可观测、可恢复的稳定执行；并通过模板化与平台化沉淀流程资产，在必要场景下结合项目协作与流水线工具（如与CI集成的PingCode）实现并行任务的可视化与可追溯。

要在NiFi中执行Python脚本，针对Python 3与带原生依赖的场景应使用ExecuteStreamCommand/ExecuteProcess以外部进程方式运行，利用stdin/stdout与FlowFile内容对接，并配置工作目录、环境变量与虚拟环境；针对轻量逻辑与属性处理可使用ExecuteScript（Jython）内嵌脚本，但不适合依赖CPython扩展。生产实践中需设置超时、失败分流与重试/死信队列，结合并发与背压优化吞吐，并通过容器化、版本化与合规治理确保可重复与可审计。必要时将脚本微服务化以供InvokeHTTP调用，并在团队协作中借助PingCode等研发项目全流程工具统一管理需求、变更与发布。