在Python中，提高数据压缩效率可以通过以下方法实现：
选择合适的压缩算法：Python提供了多种压缩算法，如gzip、bz2、lzma等。根据数据类型和压缩需求选择合适的算法。通常，gzip在压缩文本文件时表现良好，而bz2和lzma在压缩大型数据文件时更快。
使用cProfile对代码进行性能分析：通过cProfile模块找出代码中的瓶颈，针对性地优化压缩过程。
利用多线程或多进程：对于大型数据文件，可以使用Python的多线程或多进程库（如threading和multiprocessing）来并行处理数据，从而提高压缩速度。
减少内存占用：在压缩过程中，尽量减少内存占用，避免频繁的内存分配和释放。例如，可以使用生成器表达式而不是列表推导式来处理数据。
使用C扩展库：对于性能要求较高的场景，可以考虑使用C扩展库来实现压缩功能。例如，可以使用zlib、zstandard等库来提高压缩速度。
调整压缩参数：根据实际需求调整压缩算法的参数，以在速度和压缩率之间取得平衡。例如，对于gzip算法，可以调整窗口大小和压缩级别。
使用硬件加速：某些压缩算法可以利用硬件加速来提高压缩速度。例如，使用支持AES-NI指令集的CPU可以加速bz2和lzma算法的压缩过程。
选择合适的压缩库：根据实际需求选择合适的压缩库。例如，对于大型数据文件的压缩，可以选择性能更优的库，如zstandard或lz4。