要使Python执行命令更快，您可以尝试以下方法：
使用内置函数：Python内置了许多高效的函数，尽量使用这些函数而不是外部库。
列表解析：当处理数据时，使用列表解析通常比使用循环更快。
使用局部变量：局部变量的访问速度比全局变量快。
使用生成器：当处理大量数据时，使用生成器可以节省内存并提高速度。
避免使用全局解释器锁（GIL）：尽量使用多线程或多进程来充分利用多核处理器。
使用更快的数据结构：例如，使用集合（set）而不是列表（list）进行成员资格测试，因为集合的查找速度更快。
使用内置的数据类型：例如，使用元组（tuple）而不是列表（list）来存储不可变的数据，因为元组的内存效率更高。
使用C扩展：如果需要执行复杂的计算，可以考虑编写C扩展来提高性能。
使用NumPy和SciPy等库：这些库针对科学计算进行了优化，可以提供比纯Python更快的性能。
编写高效的代码：遵循Python编程的最佳实践，例如避免使用递归，使用局部变量，避免在循环中创建大型数据结构等。
使用性能分析器：使用Python的性能分析器（如cProfile）来找出代码中的瓶颈，并针对性地进行优化。
编写并行代码：利用Python的多线程或多进程库（如threading和multiprocessing）来并行执行任务，从而提高性能。
请注意，优化代码的速度可能会导致代码的可读性和可维护性降低。在进行优化时，请确保权衡好性能与代码质量之间的关系。
