在编写Python程序时，为了提高代码运行的速度与效率，我们通常需要采取一些措施来优化程序性能。下面是一些有效的策略：
1. 使用合适的数据结构
选择合适的数据结构对于程序性能至关重要。例如，在处理大量重复查询的问题上，使用哈希表（如字典）比列表更快；而当频繁插入和删除元素时，则更适合使用集合。
2. 避免全局变量
在函数中尽量避免访问外部作用域中的全局变量，因为这会增加查找时间和可能引发不必要的副作用。尽量将所有变量放在局部作用域内管理。
3. 减少不必要的计算
检查代码是否包含不必要的循环或条件判断。通过提前计算某些值或将重复的操作提取为函数等方式可以减少这些操作的执行次数。
4. 利用内置函数和库
许多Python内置函数已经被精心优化过，直接使用它们可以大大节省开发时间并获得更好的性能。此外，还可以考虑利用第三方库，比如NumPy和SciPy，它们专为高性能数值计算设计。
5. 合理分配内存
了解Python垃圾回收机制有助于更好地控制内存使用情况。确保不再使用的对象及时被回收，以释放资源给其他进程使用。
6. 编译执行
对于一些简单但反复执行的任务，可以通过编译器将其转换成更高效的形式。Python标准库中的cProfile模块可以帮助你识别出程序中花费时间最多的部分，并找出改进的地方。
7. 并行处理
利用多线程或多进程技术可以让多个任务同时进行，从而加快程序整体执行速度。不过需要注意的是，这种情况下必须小心地平衡并发带来的开销与实际执行时间之间的关系。
8. 简化代码逻辑
尽量简化复杂的算法和逻辑，避免陷入过多细节之中。有时候，采用更加简洁明了的方法反而能够实现同样的功能效果，甚至在某些场景下还能进一步提高性能。
通过上述方法的应用，你可以有效地改善Python程序的运行效率。不断实践并根据具体情况进行调整，是持续优化的关键所在。
