python提高程序效率。在Python中提高程序效率的方法有很多种，这里列出了一些常用的方法：

1.使用内置的数据结构和函数。Python的内置数据结构(如列表)，元组字典等)和函数如map filter，reduce等)都是经过高度优化的。尽量利用这些内置结构和函数来提高程序的运行速度。

2.避免使用全局变量：全局变量的访问速度相对较慢。当程序需要大量读写一个变量时，可以考虑将其放入局部作用域以提高访问速度。

3.使用列表推导和生成器。列表推导和生成器表达，可以使程序更加简洁易读，同时提高执行速度。列表推导比等效的for循环要快。而生成器表达式可以节省内存。

4.使用适当的算法和数据结构：根据问题的具体需求选择合适的算法和数据结，可以大幅提高程序的运行。

5.使用缓存：通过缓存(如使用functools模块中的lru_cache装饰器)。

6.使用并发和多线程：Python的多线程和多进程可以在多核CPU上实现并发，从而提高程序的运行速。可以使用标准库中的篮子或asyncio等模块实现并发编程。

7.使用Cython和C扩展。Cython可以把Py失真代码编译成C语言代码，从而提高运行速度。当Python代码的速度无法满足需求时，可以使用numPy。对于数值计算和数据处，它们内部使用了C语言填写的代码，并进行了高度优化可以提高程序的运行速度。

8.使用性能分析工具：Python提供了一些性能分析工具，如cProfile timeit等。可以帮助找出程序中的瓶颈并对其优化。

10.使用即时编译技术：针对ython代码的性能瓶颈。需要熟练掌握Python的数据结构函数以及第三，同时了解并发编程算法优化等技巧。在实际开发过程中要根据项目的实际需求，从多个方面考虑如何提高程序的执行速度。