在Python中，提高代码运行速度可以通过以下几种方式实现：
选择正确的数据结构
使用字典和集合，因为它们基于哈希表，查找速度快（O（1）复杂度）。
避免使用列表进行不重复元素的存储。
使用内置函数和库
利用Python内置的函数，如`min`, `max`, `all`, `map`等，因为它们通常是用C语言实现的，速度更快。
使用局部变量
在循环中优先使用局部变量，因为访问速度比全局变量或对象属性快。
字符串操作优化
使用`join（）`方法连接字符串列表，避免使用`+`运算符，因为`join（）`方法更高效。
列表和字典创建优化
使用`[]`创建列表和字典，避免使用`list（）`和`dict（）`函数，因为它们有额外的函数调用开销。
使用推导式
在创建列表、字典等数据结构时，使用列表推导式通常比传统的for循环更快，因为它们在C层面进行了优化。
使用高效算法
选择合适的算法对性能有重大影响，比如在查找操作中使用集合而非列表。
利用JIT编译器
使用像Numba这样的JIT编译器可以显著提高代码的运行效率。
避免重复计算
使用缓存装饰器如`@functools.cache`来缓存函数调用的结果，特别是在递归函数中。
使用Cython
将Python代码转换为C代码执行，可以大幅提升性能。
通过这些方法，你可以有效地提高Python代码的执行速度。需要注意的是，优化代码时也要考虑代码的可读性和维护性，确保优化后的代码仍然易于理解和维护