在Python中，可以使用多种方法来优化命令行程序的代码性能。以下是一些建议：
使用内置数据结构和函数：Python的内置数据结构（如列表、字典和集合）和函数通常比第三方库更快。尽量使用这些内置功能，而不是自己实现算法。
列表推导式：使用列表推导式代替循环可以大大提高代码执行速度。例如，如果你有一个循环来计算列表中每个元素的平方，可以使用列表推导式一次性完成：
squares = [x**2 for x in numbers]
使用生成器：如果你处理的是大量数据，使用生成器而不是列表可以节省内存。生成器允许你在需要时生成数据，而不是一次性生成所有数据。例如，你可以使用生成器表达式来实现相同的功能：
squares_generator = (x**2 for x in numbers)
避免全局变量：全局变量会增加代码的查找时间，因为解释器需要在内存中搜索它们。尽量使用局部变量和函数参数。
使用局部缓存：如果你的函数多次计算相同的输入值，可以使用局部缓存来存储结果，以避免重复计算。Python的functools模块提供了lru_cache装饰器，可以方便地实现这一功能。
使用多线程或多进程：如果你的程序有多个独立的任务，可以考虑使用多线程或多进程来并行执行这些任务。Python的threading和multiprocessing模块提供了方便的接口来实现这一功能。
使用外部库：对于某些特定任务，可以使用更快的第三方库。例如，对于数值计算，可以使用NumPy、SciPy等库；对于数据处理，可以使用Pandas、Dask等库。
分析代码性能：使用Python的性能分析工具（如cProfile）来分析代码的性能瓶颈，并针对性地进行优化。
编写C扩展：对于计算密集型任务，可以考虑编写C扩展来提高性能。Python的ctypes和cffi模块提供了方便的接口来调用C函数。
使用更快的Python解释器：尝试使用更快的Python解释器，如PyPy，以提高代码执行速度。请注意，某些库可能与PyPy不兼容，因此在切换到PyPy之前，请确保测试所有依赖项。
