提高Python代码运行效率可以通过以下方法实现：
选择合适的数据结构
使用内置数据类型，如`list`, `tuple`, `set`, `dict`。
使用`collections`模块中的数据结构，如`deque`, `Counter`。
优化算法时间复杂度
使用分治、贪心、动态规划等算法思想。
减少冗余数据，使用`copy`模块中的`copy`和`deepcopy`。
减少不必要的循环和递归
使用列表推导式、生成器表达式代替循环。
减少函数调用次数，避免在循环中重复计算。
使用内置函数和标准库
利用Python内置的`sorted`, `map`, `filter`等函数。
使用并发和并行处理
利用Python的多线程和多进程库，如`threading`, `multiprocessing`。
使用C扩展和优化工具
对于性能要求高的任务，使用C扩展或Cython。
使用编译器、静态分析工具等优化工具。
其他优化技巧
使用`key`参数优化排序，如`sort（key=itemgetter（0））`。
避免使用全局变量，改用局部变量。
使用列表生成式代替for循环。
优化原则
不要过早优化，先确保代码能正常工作。
权衡优化的代价，考虑时间换空间或空间换时间。
不要优化无关紧要的部分，专注于性能瓶颈。
请根据具体情况选择合适的优化方法。