Python的性能提升方法包括：
使用适当的数据结构：选择合适的数据结构可以提高代码的性能。例如，使用集合而不是列表可以加快查找和删除操作的速度。
使用更高效的算法：如果有多种算法可以解决同一个问题，选择效率更高的算法可以提升代码的性能。
编写优化的代码：避免不必要的循环和递归，减少函数调用次数，减少内存占用等。
使用编译型语言的扩展：将性能关键的代码部分使用C语言等编译型语言编写，并通过Python的扩展模块调用，可以提高性能。
使用并行计算：使用多线程或多进程并行处理可以加快代码的执行速度。
使用Just-in-Time (JIT) 编译器：像PyPy这样的JIT编译器可以将Python代码编译成机器码，提高代码的执行速度。
使用Cython：Cython是一个将Python代码转换为C语言的工具，可以提高代码的性能。
使用NumPy和Pandas：NumPy和Pandas是专门用于数学计算和数据处理的库，它们使用优化的C代码实现，可以提高性能。
总的来说，优化Python代码的性能需要综合考虑数据结构、算法、编程技巧以及使用第三方库等因素。