提高Python编程性能可以通过以下方法实现：
使用内置函数和库
Python内置了许多高效的函数和库，如`sum`函数，通常优于自定义实现。
列表推导式和生成器表达式
列表推导式和生成器表达式比传统循环更简洁高效。
避免全局变量
局部变量比全局变量访问速度快，因为全局变量需要额外的查找步骤。
使用函数缓存
对于计算量大且重复的函数，可以使用`functools.lru_cache`进行缓存。
代码性能检测
使用工具如`LineProfiler`来找出程序瓶颈。
矢量化操作
使用基于C的库（如Numpy, Pandas）进行矢量化操作，避免循环。
使用多进程
对于大数据处理，可以使用`multiprocessing`模块实现并行化。
使用Cpython和Cython
`Cython`可以将Python代码编译成C代码，从而提高性能。
优化for循环
尽量避免使用索引，直接迭代序列元素或使用生成器表达式。
使用异步I/O
对于I/O密集型任务，使用`asyncio`模块可以提高CPU利用率。
使用哈希表
当需要快速查找时，使用字典（哈希表）代替循环。
使用内插字符串（f-string）
替换C风格的字符串格式化方法，提高字符串操作效率。
模块编程
将功能代码放入函数中，测试代码可以写在`main`函数中。
直接迭代序列元素
避免使用索引，直接迭代序列元素。
使用生成器表达式替换列表解析
生成器表达式不会创建列表，而是在需要时生成值，节省内存。
先编译后调用
使用`compile（）`函数预先编译代码，避免重复编译。
使用哈希表的数据结构
在程序中遇到大量搜索操作时，使用查找而不是循环。
使用矢量化取代循环
尽量使用基于C构建的Python库，例如Numpy, Scipy和Pandas，利用矢量化同时处理来取代程序中编写多次处理数组单个元素的循环。
精简代码行数
使用Python的内置函数来精简代码行数，使代码简洁凝练。
使用Cpython
`Cpython`是Python的一种实现，相比其他实现，它在执行效率上通常更高。
以上方法可以帮助你提高Python代码的性能。请根据具体情况选择合适的方法进行优化