要優化Redis和Python的集成，可以采取以下措施：

1. 使用redis-py庫的最新版本。這個庫經常更新，包含性能改進和新功能。可以通過以下命令更新庫：

pip install --upgrade redis

2. 使用連接池。創建一個全局的Redis連接池可以在多個請求之間重用連接，減少建立和關閉連接的開銷。以下是一個使用redis-py連接池的例子：

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_data(key):
    with pool.connection() as conn:
        return conn.get(key)

def set_data(key, value):
    with pool.connection() as conn:
        conn.set(key, value)

3. 使用管道（Pipelining）。管道可以將多個命令一次性發送給Redis服務器，減少網絡往返時間。以下是一個使用管道的例子：

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)

def pipe_example():
    with pool.connection() as conn:
        pipe = conn.pipeline()
        pipe.set('key1', 'value1')
        pipe.set('key2', 'value2')
        pipe.get('key1')
        pipe.get('key2')
        results = pipe.execute()
        print(results)

pipe_example()

4. 使用批量操作。Redis支持批量設置和獲取多個鍵值對，這可以減少網絡往返次數。以下是一個使用批量操作的例子：

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)

def batch_example():
    with pool.connection() as conn:
        keys = ['key1', 'key2', 'key3']
        values = ['value1', 'value2', 'value3']
        pipe = conn.pipeline()
        pipe.mset(dict(zip(keys, values)))
        pipe.mget(keys)
        results = pipe.execute()
        print(results)

batch_example()

5. 選擇合適的數據結構。根據具體的應用場景選擇Redis中的合適數據結構，例如使用哈希表（Hashes）來存儲對象，可以節省內存并提高性能。

6. 使用Lua腳本。對于復雜的操作，可以使用Lua腳本來保證原子性，減少客戶端和服務器之間的通信次數。

7. 調整Redis配置。根據應用的需求調整Redis的配置，例如設置合適的內存限制、連接數限制等，以優化性能。

8. 監控和調優。定期監控Redis的性能指標，如內存使用情況、命令執行時間等，根據實際情況進行調優。