要提高Python程序的执行速度，可以采取以下策略：
选择合适的数据结构
使用字典和集合来替代列表，因为它们基于哈希表，查找效率更高。
根据需要选择合适的数据结构，例如元组适合不可变数据，列表适合有序集合等。
利用内置函数和库
尽可能使用Python内置的函数和库，因为它们通常比自定义函数更高效。
例如，使用`map`、`filter`和`reduce`等函数可以替代循环，提高代码执行效率。
优化循环
避免在循环内部进行重复计算，将不变值提前计算好。
使用列表推导式和生成器表达式替代传统的for循环，以提高循环效率。
使用多进程
利用`multiprocessing`模块创建多个进程，充分利用多核处理器的性能。
注意进程间通信的开销，合理使用进程池来管理进程。
使用多线程
对于I/O密集型任务，可以使用`threading`模块创建和管理线程。
注意Python的多线程受GIL限制，不适合CPU密集型任务。
字符串操作优化
使用`join（）`方法连接字符串列表，而不是在循环中使用`+`或`+=`操作符。
对于大量字符串拼接，可以使用生成器表达式来节省内存。
代码剖析和优化
使用性能剖析工具（如cProfile）找出程序中的瓶颈，然后针对性地进行优化。
考虑使用Cython或Numba等工具将Python代码转换为C代码或进行即时编译，以提高运行效率。
其他技巧
减少全局变量的使用，因为它们可能导致性能下降。
使用局部变量和函数参数传递数据，避免不必要的数据复制。
通过这些方法，可以显著提高Python程序的执行速度。需要注意的是，优化代码是一个持续的过程，需要根据具体的应用场景和需求进行调整。