Python的性能提升方法包括：
使用適當的數據結構：選擇合適的數據結構可以提高代碼的性能。例如，使用集合而不是列表可以加快查找和刪除操作的速度。
使用更高效的算法：如果有多種算法可以解決同一個問題，選擇效率更高的算法可以提升代碼的性能。
編寫優化的代碼：避免不必要的循環和遞歸，減少函數調用次數，減少內存占用等。
使用編譯型語言的擴展：將性能關鍵的代碼部分使用C語言等編譯型語言編寫，并通過Python的擴展模塊調用，可以提高性能。
使用并行計算：使用多線程或多進程并行處理可以加快代碼的執行速度。
使用Just-in-Time (JIT) 編譯器：像PyPy這樣的JIT編譯器可以將Python代碼編譯成機器碼，提高代碼的執行速度。
使用Cython：Cython是一個將Python代碼轉換為C語言的工具，可以提高代碼的性能。
使用NumPy和Pandas：NumPy和Pandas是專門用于數學計算和數據處理的庫，它們使用優化的C代碼實現，可以提高性能。
總的來說，優化Python代碼的性能需要綜合考慮數據結構、算法、編程技巧以及使用第三方庫等因素。
