要优化Docker和Python的性能，可以采取以下措施：
选择合适的Python基础镜像：使用官方的Python基础镜像（如python:3.8或python:3.9）作为基础镜像，避免使用过大的镜像。
使用轻量级的基础镜像：如果不需要Python以外的其他软件包，可以使用更小的基础镜像，如Alpine Linux。
安装依赖库：在Dockerfile中使用RUN命令安装所需的Python库，确保只安装必要的库，避免安装不必要的软件包。
使用多阶段构建：通过多阶段构建来减小最终镜像的大小。在第一个阶段安装依赖库和编译环境，在第二个阶段复制编译好的文件并安装运行时依赖库。
使用缓存：在Dockerfile中使用多行RUN命令或者将多个RUN命令合并为一个，以便利用Docker的缓存机制。当Dockerfile中的某个命令发生变化时，只有该命令所在行之后的层会被重新构建。
使用环境变量：将敏感信息（如数据库密码、API密钥等）存储在环境变量中，而不是硬编码到Dockerfile中。
使用.dockerignore文件：创建一个.dockerignore文件，排除不需要复制到镜像中的文件和目录，以减小镜像大小。
优化Python代码：使用性能分析工具（如cProfile、Py-Spy等）找出代码中的瓶颈，并进行优化。同时，遵循Python的最佳实践，如使用生成器、避免全局变量等。
使用Gunicorn或uWSGI作为Web服务器：在生产环境中，使用Gunicorn或uWSGI作为Python Web应用的服务器，它们比Flask自带的开发服务器更高效。
使用负载均衡和水平扩展：通过负载均衡器（如Nginx、HAProxy等）将请求分发到多个容器实例，以实现水平扩展。
使用Docker Compose：使用Docker Compose来定义和运行多容器Docker应用，以便更方便地管理和部署应用。
监控和调优：使用Docker的日志驱动和监控工具（如Prometheus、Grafana等）来监控容器和应用的性能，并根据需要进行调优。