提高python的for循环效率可以通过以下几种方式：
使用内置函数或者库函数：Python提供了许多内置函数和库函数，它们经过优化可以提高for循环的效率。例如，使用sum()函数来计算列表或者生成器的总和，使用len()函数来获取列表或者字符串的长度，使用map()函数来对列表或者其他可迭代对象中的每个元素进行操作等。
尽量避免在循环中进行重复的计算：如果在循环中需要进行重复的计算，可以将这些计算移到循环外部，以减少重复计算的次数。例如，可以将需要在每次循环中计算的表达式或者函数调用结果保存到变量中，然后在循环中使用这些变量。
使用列表推导式或者生成器表达式：列表推导式或者生成器表达式是Python中一种简洁而高效的方式来创建列表或者生成器。它们可以在一行代码中实现for循环的功能，且通常比显式的for循环更快。
使用并行处理：如果循环中的每次迭代是相互独立的，可以考虑使用并行处理来加速循环的执行。Python提供了multiprocessing库和concurrent.futures模块来支持并行处理。
使用Cython或者Numba进行编译优化：Cython和Numba是两个用于Python的编译器，可以将Python代码转换为C语言或者机器码，从而提高代码的执行速度。可以选择性地将for循环中的关键部分使用Cython或者Numba进行编译优化。
需要注意的是，以上的方法并不是适用于所有情况。在编写代码时，需要根据具体的问题和数据来选择合适的优化方法。同时，代码的可读性和可维护性也是需要考虑的因素。