在Python命令行中，可以通過以下方法優化執行速度：

1. 使用timeit模塊：timeit模塊可以幫助你測量代碼的執行時間，從而找到性能瓶頸。你可以使用timeit.timeit()函數來測試代碼片段的執行速度。

import timeit

def my_function():
    # Your code here

execution_time = timeit.timeit(my_function, number=1000)
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

2. 使用cProfile模塊：cProfile模塊是一個性能分析器，可以幫助你找到代碼中的瓶頸。你可以使用cProfile.run()函數來運行代碼并獲取性能分析結果。

import cProfile

def my_function():
    # Your code here

cProfile.run('my_function()')

3. 優化代碼：根據cProfile的分析結果，優化代碼中的低效部分。這可能包括減少循環次數、使用更高效的數據結構、避免重復計算等。

4. 使用numpy和scipy庫：對于科學計算和數據處理任務，使用numpy和scipy庫可以顯著提高執行速度。這些庫提供了優化的數值計算函數和算法。

import numpy as np

# Example: Using numpy for array operations
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b

5. 使用multiprocessing庫：對于可以并行執行的任務，可以使用multiprocessing庫來提高執行速度。這個庫允許你創建多個進程，以便在多核處理器上并行執行代碼。

from multiprocessing import Pool

def my_function(x):
    # Your code here

if __name__ == "__main__":
    with Pool() as p:
        results = p.map(my_function, range(10))

6. 使用asyncio庫：對于I/O密集型任務，可以使用asyncio庫來提高執行速度。這個庫允許你編寫異步代碼，以便在等待I/O操作完成時執行其他任務。

import asyncio

async def my_function(x):
    # Your code here

async def main():
    tasks = [my_function(x) for x in range(10)]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

7. 使用joblib庫：joblib庫提供了一個簡單的方法來并行執行代碼。它可以與numpy和scipy庫一起使用，以提高科學計算和數據處理任務的執行速度。

from joblib import Parallel, delayed

def my_function(x):
    # Your code here

results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(my_function)(x) for x in range(10))

通過這些方法，你可以在Python命令行中優化代碼的執行速度。