要优化Python中std函数的性能，可以采取以下策略：
使用NumPy库：NumPy是Python中用于科学计算的强大库，它提供了对数组和矩阵运算的支持。使用NumPy中的函数可以更快地计算标准差。
减少数据复制：在计算标准差时，避免不必要的数据复制操作可以提高性能。尽量使用视图或切片操作来避免复制数据。
使用更高效的算法：选择合适的算法和数据结构可以减少计算时间。例如，可以使用Welford算法来计算标准差，这种算法在计算均值和方差时只需要遍历一次数据。
并行化计算：如果有多个数据集需要计算标准差，可以考虑使用并行计算来提高性能。Python中可以使用multiprocessing库或其他并行计算库来实现并行计算。
使用Cython或Numba：Cython和Numba是两个用于优化Python代码性能的工具，它们可以将Python代码转换为C或机器码，从而提高计算性能。
缓存计算结果：如果需要多次计算标准差，可以将计算结果缓存起来，避免重复计算。
通过以上方法可以有效地优化Python中std函数的性能，提高计算效率。