要提高Python程序的执行速度，你可以考虑以下几种方法：
算法和数据结构优化
选择更高效的算法来减少时间复杂度。
使用适当的数据结构，如集合（set）进行快速查找，NumPy数组进行数值计算。
减少循环和重复计算
使用列表解析或生成器表达式代替显式循环。
利用缓存机制，如`functools.lru_cache`装饰器，存储重复计算的结果。
使用内置函数和库
利用Python内置函数和经过优化的库函数，如`sum（）`代替循环求和。
并行计算
使用多线程或多进程模块，如`threading`和`multiprocessing`，来并行执行任务。
JIT编译器
使用JIT编译器，如PyPy或Numba，将Python代码转换为机器代码以提高执行速度。
编写C扩展
对于性能要求极高的部分，可以使用C语言编写扩展模块。
优化IO操作
使用缓冲区、批量处理等技术优化输入输出操作。
性能分析
使用`cProfile`模块进行性能分析，找出程序中的瓶颈。
避免全局变量和模块属性访问
减少全局变量的使用，通过`from import`语句消除属性访问。
使用更快的Python实现
考虑使用PyPy替代CPython作为Python解释器。
记住，在开始优化之前，确保代码能够正常工作，并且理解优化的代价和范围。过早优化可能会导致代码难以理解和维护。专注于那些对整体性能影响最大的部分，并逐步优化