Python 庫函數可以幫助您更快地編寫代碼，但有時它們可能不是最優的性能解決方案。為了提高程序性能，您可以嘗試以下方法：
選擇正確的庫函數：根據您的需求選擇合適的庫函數。一些庫函數可能比其他函數更適合您的任務。例如，在處理大量數據時，使用 NumPy 而不是 Python 內置列表可以大大提高性能。
使用內置函數：Python 有許多內置函數，它們通常比自定義實現更快。例如，使用 sum() 函數而不是手動實現求和操作。
避免全局變量：全局變量會降低程序性能。盡量將變量限制在函數或類的局部范圍內。
使用列表推導式：列表推導式通常比傳統的 for 循環更快。例如，使用 [x * 2 for x in range(10)] 而不是手動創建一個新列表并遍歷原始列表。
使用生成器：當處理大量數據時，使用生成器而不是列表可以節省內存和提高性能。例如，使用 range() 函數而不是手動創建一個大列表。
優化循環：避免在循環中進行重復計算。將計算移到循環外部，或者使用緩存來存儲已經計算過的結果。
使用多線程或多進程：如果您的任務可以并行執行，使用多線程或多進程可以顯著提高性能。Python 的 threading 和 multiprocessing 模塊可以幫助您實現這一點。
分析和優化瓶頸：使用性能分析工具（如 cProfile）找出程序中的瓶頸，并針對這些瓶頸進行優化。
使用 C 擴展或 Cython：如果 Python 庫函數無法滿足您的性能需求，可以考慮使用 C 擴展或 Cython 將關鍵部分的代碼轉換為 C 語言。這樣可以顯著提高性能。
保持 Python 版本和庫更新：確保您使用的 Python 版本和庫是最新的。開發人員會不斷優化庫函數，因此使用最新版本可能會帶來性能提升。
