Python 的启动性能可以通过以下方法进行优化：
减少启动时的模块导入：尽量减少在程序启动时导入的模块数量，将它们延迟到实际需要时再导入。
使用更快的 Python 解释器：尝试使用 PyPy 或其他替代的 Python 解释器，它们可能在启动时更快。
使用 -X 选项：使用 -X 选项来禁用一些不必要的 Python 功能，例如垃圾回收和调试支持。例如，可以使用 python -X faulthandler your_script.py 来启用内存错误报告。
使用 -O 选项：使用 -O 选项来优化 Python 字节码，从而提高程序的运行速度。例如，可以使用 python -O your_script.py 来运行优化后的字节码。
使用 -OO 选项：使用 -OO 选项来进一步优化 Python 字节码，同时禁用文档字符串。例如，可以使用 python -OO your_script.py 来运行优化后的字节码并禁用文档字符串。
使用多进程或多线程：在程序启动时创建多个进程或多线程，以便更快地执行代码。例如，可以使用 multiprocessing 或 threading 模块来创建进程或线程。
使用 C 扩展：使用 C 扩展来加速 Python 代码的执行。例如，可以使用 cffi 或 Cython 库来编写 C 扩展。
使用更快的数据结构：在程序中使用更快的数据结构，例如使用 numpy 库来代替 Python 的内置列表。
使用更快的文件 I/O：使用更快的文件 I/O 方法，例如使用 mmap 模块来代替 Python 的内置文件 I/O 函数。
使用更快的网络 I/O：使用更快的网络 I/O 方法，例如使用 asyncio 库来代替 Python 的内置网络 I/O 函数。