好的，我已经阅读了jython的源代码并做了一些测试。以下是我的发现：
什么 cleanup() does：它负责未绑定的资源，比如运行线程和文件。
什么 cleanup() 不：以任何形式重置解释器的状态；导入的模块和定义的变量被保留。
以下示例显示了此行为：

例1

让我们导入一个模块，定义一个变量并打开一个文件。

PythonInterpreter py = new PythonInterpreter();

String code1 = "import sys;"
        + "a=45;"
        + "f = open('test.txt')";
String code2 = "print(sys.version_info);"
        + "print(a);"
        + "print(f.closed)";

// first execution
py.exec(code1);
py.exec(code2);

// second execution
py.cleanup();
py.exec(code2);

py.close()

it输出

sys.version_info(major=2, minor=7, micro=2, releaselevel='final', serial=0)
45
False
------
sys.version_info(major=2, minor=7, micro=2, releaselevel='final', serial=0)
45
True

模块 sys 以及变量 a 以及 f 清理后仍然存在具有相同值的文件，但打开的文件已关闭。

例2

为了这个， func 是一个缓慢的功能，大约需要2秒才能完成（比正常的 cleanup() ).

PythonInterpreter py = new PythonInterpreter();

String code3 = "from threading import Thread\n"
        + "def func():\n"
        + "  print 'th start'\n"
        + "  for i in range(0,20000000):\n"
        + "    x=i\n"
        + "  print 'th done'\n"
        + "th = Thread(target=func)\n"
        + "th.start()";
String code4 = "print th.isAlive()\n"
        + "th.join()";

// first execution
py.exec(code3);
py.exec(code4);
System.out.println("------");   

// second execution
py.exec(code3);
py.cleanup();
py.exec(code4);

py.close();

输出：

th start
True
th done
------
th start
th done
False

在第一次执行中，主线程有足够的时间检查 th 是活生生的然后打印出来。在第二种情况下，它总是等待 th 结束，意味着 cleanup() 在某处连接线。

结论

正如@mzjn所指出的 close() 函数调用 cleanup() 这很有道理，所以你不需要打电话 cleanup() 之前 close() . 如果您想继续使用 PythonInterpreter 但需要关闭所有打开的文件并连接所有线程。