缩短编程时间可以通过以下方法实现：
合理安排时间：
制定清晰的计划，设定优先级，避免不必要的打扰和分心，以提高工作效率。
确定项目目标和任务清单：
在开始编程之前，明确项目的目标和细节，并制定一个详细的任务清单，这有助于集中精力完成需要优先处理的任务。
熟悉编程环境和工具：
学习使用快捷键、代码自动完成和调试工具等功能，以提高编码速度和准确性。
学会重用代码和使用库：
避免从头开始编写所有代码，而是学会重用已有的代码和使用开源库。通过使用现有的代码和库，可以大大减少编程时间。
使用低代码开发：
低代码开发是一种利用图形化界面和少量手写代码来快速构建和部署应用程序的开发模式，可以大大缩短开发时间。
排除干扰：
把计算机和电话上的通知静音，如果可能的话，把手机放到一边。如果在一个嘈杂的地方，播放一些安静的器乐或使用消声耳机，以帮助你集中注意力。
分段工作：
长时间连续编程很容易疲劳，可以试试分段工作，比如每工作50分钟休息10分钟。休息的时候可以站起来活动活动，喝杯水，或者做几个伸展运动。
使用番茄钟：
番茄钟是一种时间管理方法，你可以用手机或电脑上的计时器设置25分钟为一个番茄钟，在这25分钟内全身心投入编程，然后休息5分钟。每完成4个番茄钟后再休息更长一点的时间。
选择合适的IDE和代码编辑器：
选择适合自己的IDE和代码编辑器，例如PyCharm、Visual Studio Code、Jupyter Notebook等，这些工具提供了许多功能，如代码自动补全、调试器、代码片段等，可以提高开发效率。
使用虚拟环境：
使用Python的虚拟环境可以隔离不同项目的依赖关系，避免不同项目之间的依赖冲突，并使项目配置更加简单和可移植。
利用包管理工具：
使用Python的包管理工具，如pip和conda，可以轻松地安装、更新和卸载第三方库和依赖项，避免手动管理依赖关系。
代码规范和风格指南：
遵循Python的PEP 8编码规范和风格指南，可以使代码更加易读、易维护。使用linters和style checkers，如pylint和flake8，可以自动检查代码规范和风格，减少错误和修复时间。
使用生成器和迭代器：
使用生成器和迭代器可以有效地处理大量数据，减少内存占用。通过生成器和迭代器，可以将数据逐块处理，而不是一次性加载到内存中。
使用内置函数和标准库：
Python具有丰富的内置函数和标准库，可以帮助开发者快速解决问题。在编写代码时，应该优先考虑使用内置函数和标准库，而不是重新实现已有的功能。
单元测试和集成测试：
编写单元测试和集成测试可以帮助确保代码的正确性和稳定性。通过自动化测试，可以快速检测和定位问题，减少调试时间。
算法优化：
对于复杂的算法，可以通过改进算法来减少计算量。例如，使用更高效的排序算法、查找算法等，可以大幅提升程序的执行速度。
数据结构的选择：
选择合适的数据结构可以加快程序的执行速度。例如，使用哈希表可以快速查找指定元素，使用树结构可以快速插入和删除元素。
并行计算：
对于可以并行计算的任务，可以将其拆分为多个并行执行的子任务，以加快整个任务的执行速度。常用的并行计算方法包括多线程、多进程、分布式计算等。
缓存优化：
合理使用缓存可以大幅提升程序的执行速度。例如，将经常使用的数据存储在缓存中，避免频繁的读写磁盘或网络操作。
延迟加载：
对于大型程序或数据集，可以使用延迟加载的方式来减少启动时间。延迟加载是指在程序运行过程中根据需要加载数据或功能模块，而不是一次性加载所有内容。
快速失败机制：
在程序中添加适当的错误处理机制，以避免不必要的计算。例如，当某个条件不满足时，立即返回错误结果，而不是继续执行可能导致超时的操作。
通过这些方法，你可以有效地缩短编程时间，提高工作效率。