要提高Python程序的执行速度，可以采取以下几种方法：
使用内置函数和数据结构
Python的内置函数（如`map`、`filter`、`reduce`等）和数据结构（如列表、字典、集合）经过C语言优化，执行速度非常快。在可能的情况下，优先使用这些内置工具而不是自己实现相同功能。
利用局部变量
局部变量访问速度比全局变量快，因为它们存储在栈上而不是堆上。通过将频繁使用的全局变量转换为局部变量，可以提高代码的执行速度。
减少I/O操作
I/O操作通常比CPU计算要慢得多。减少文件读写、网络请求等I/O操作可以显著提高程序的执行速度。
减少不必要的循环
循环是Python中常见的操作，但写得不好可能会拖慢整个程序。使用列表推导式代替循环可以提高效率。
使用哈希表
在程序中遇到大量搜索操作时，使用哈希表（如字典）而不是循环可以提高查找速度。
矢量化操作
尽量使用基于C构建的Python库（如NumPy、Pandas），并利用矢量化操作取代程序中编写多次处理数组单个元素的循环。
使用多进程
Python支持多进程，可以在代码中实现并行化。当有大量数据处理时，可以考虑使用多进程。
使用CPython、Cython或PyPy
CPython是Python的默认解释器，Cython可以将Python代码转换为C语言代码，PyPy是一个使用JIT编译的Python解释器，它们都可以提高Python代码的运行速度。
使用JIT编译器
JIT编译器在代码运行时将代码编译为本地机器码，从而提升Python代码的运行速度。Python中有一些支持JIT编译的库，如PyPy和Numba。
代码分析和性能测试
使用cProfile、timeit等工具对代码进行性能分析和测试，找出性能瓶颈并进行优化。
减少全局变量的使用
全局变量的访问速度通常比局部变量慢，因此应尽量减少全局变量的使用。
使用生成器
生成器可以用于处理大数据集，它们在需要时才生成数据，从而减少内存使用和提高执行速度。
通过这些方法，可以显著提高Python程序的执行速度。根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的方法进行优化。