要加速脚本程序，可以采取以下方法：
使用函数：
将脚本语句放入函数中可以显著提高性能，因为局部变量的访问速度比全局变量快。
优化代码：
检查并优化代码，减少循环、条件判断和不必要的函数调用。使用更高效的算法和数据结构，避免重复计算和不必要的数据库查询。
缓存数据：
使用缓存技术将频繁访问的数据存储在内存中，减少数据库查询或其他耗时操作。可以使用缓存服务器如Redis或Memcached，或者将数据保存到文件或内存中。
数据库优化：
检查数据库表的索引是否设置正确，避免全表扫描。使用合适的数据库引擎和查询优化技巧，如查询缓存、事务和批量插入。
并发处理：
使用多线程或多进程技术，将耗时的任务分解为多个子任务并发执行，提高处理能力和响应速度。可以使用多线程或多进程库如pthreads或pcntl扩展。
使用Numba：
Numba是一个用于加速Python代码的模块，特别适用于数值计算和迭代计算密集型任务。通过使用Numba，可以将Python代码转换为机器码，从而显著提高执行速度。
压缩脚本：
删除脚本文件中不必要的字节，如空格和注释，从而减少文件大小并加快加载速度。可以使用一些代码压缩工具，如Douglas Crockford的JSMin、雅虎的YUI Compressor或谷歌的Closure Compiler。
选择高效的数据结构：
在处理大量数据时，选择合适的数据结构可以有效提高速度。例如，使用NumPy数组而非Python内置的列表，使用DataFrame时减少列数，以及利用Categorical类型降低内存使用并加快处理速度。
使用Dask和Joblib：
Dask库可以让您轻松地使用多核处理器进行并行计算，其API与pandas兼容。Joblib库提供了简洁的API，便于将任务分配到多个进程中执行，适合CPU密集型的计算任务。
使用CDN：
将静态资源如CSS、JavaScript和图片等存储在全球分布的CDN服务器上，加快资源加载速度，降低服务器压力。
通过这些方法，可以根据脚本的具体需求和运行环境，选择合适的优化策略来提高脚本的执行速度。