人马可以使用以下几种方法来对Python应用程序进行性能调优：
使用性能分析工具：人马可以使用诸如cProfile、line_profiler、memory_profiler等性能分析工具来查看代码中的性能瓶颈，并进行优化。
使用合适的数据结构和算法：人马可以考虑使用更高效的数据结构和算法来优化代码的性能，例如使用集合和字典代替列表，使用快速排序代替冒泡排序等。
缓存计算结果：人马可以将一些计算结果缓存起来，避免重复计算，从而提高程序的运行效率。
并行化处理：人马可以将一些计算密集型的任务进行并行化处理，利用多核处理器来提高程序的运行速度。
使用C扩展：人马可以将一些性能关键的部分用C语言编写，并通过Python的C扩展来调用，从而提高程序的性能。
通过以上方法，人马可以对Python应用程序进行性能调优，提高程序的运行效率和性能。
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