要让Python程序跑得快，你可以考虑以下几种方法：
使用函数和局部变量
尽量使用函数，如`main（）`，以提高代码的可读性和模块化。
使用局部变量比全局变量快，因为局部变量的访问速度更快。
优化数据结构访问
有选择性地消除属性访问，例如使用`from math import sqrt`代替多次调用`math.sqrt（）`。
避免不必要的抽象
减少使用装饰器、`@property`等可能导致性能下降的抽象。
使用内置容器
优先使用Python内置的字符串、元组、列表、集合、字典等容器，因为它们经过了优化。
避免不必要的数据结构或拷贝
减少在程序中创建不必要的数据结构或进行数据拷贝，这会增加内存使用和时间开销。
选择合适的Python解释器
使用`cPython`或`PyPy`等替代CPython的解释器。
`PyPy`使用Just-in-Time（JIT）即时编译器，可以动态优化代码。
使用性能分析工具
使用`cProfile`等工具来测量代码的时间和空间复杂度，找出瓶颈。
矢量化操作
使用基于C构建的Python库，如`Numpy`, `Scipy`和`Pandas`，进行矢量化操作，避免循环。
使用多进程
对于大量数据处理，可以使用`multiprocessing`模块实现并行化。
使用Cython或Numba
`Cython`可以将Python代码转换为C代码执行，提高性能。
`Numba`是一个JIT编译器，可以即时编译Python代码，提高运行效率。
优化字符串连接
使用`join（）`函数连接字符串列表，避免在循环中使用`+=`操作符。
使用列表推导式和内置函数
使用列表推导式代替循环，使用内置函数简化代码。
避免在循环中计算长度
如果需要依赖列表长度进行迭代，请在for循环之外计算长度，避免在循环中重复计算。
使用`map（）`函数
利用`map（）`函数处理可迭代对象，它通常比显式for循环更高效。
使用Memoization
对于重复计算，使用Memoization技术存储已计算结果，避免重复计算。
通过上述方法，你可以有效地提高Python程序的执行速度。需要注意的是，优化时也要考虑代码的可读性和可维护性，避免过度优化导致代码难以理解和维护