Python启动命令的性能优化可以通过多种方式进行，以下是一些有效的优化技巧：
Python内置了许多高效的函数和库，利用它们往往比自己从头写要快得多。比如，列表推导式就比for循环创建列表更快。
全局变量查找速度慢于局部变量，因为Python需要遍历作用域链。尽量将频繁使用的变量定义为局部变量。
当你处理大量数据时，生成器可以按需生成数据，而不是一次性加载所有数据到内存中，这样可以大大减少内存使用，提高效率。
不同的数据操作对应最适合的数据结构。比如，查找操作用集合(set)比列表快得多。
对于CPU密集型任务，多进程可以充分利用多核处理器的优势，而I/O密集型任务则适合多线程。
对于性能瓶颈部分，可以考虑用Cython重写，或者编写C扩展模块。Cython能让Python代码接近C的速度。
使用cProfile或timeit模块来找出代码中的瓶颈，并针对这些瓶颈进行优化。
通过上述方法，你可以有效地优化Python程序的启动时间和整体性能。记得在进行优化时，也要考虑代码的可读性和可维护性。
