在Ubuntu上优化Python程序的性能可以通过多种方法实现。以下是一些常见的策略：
确保使用的是最新稳定版本的Python，因为每个新版本通常都会包含性能改进。
使用venv或virtualenv创建虚拟环境，以避免全局安装的包和系统库之间的冲突，并且可以更灵活地管理依赖。
使用cProfile、profile或其他剖析工具来识别程序中的瓶颈。使用timeit模块来测量小段代码的执行时间。
选择合适的数据结构和算法对性能至关重要。例如，使用集合(set)而不是列表(list)来进行快速查找操作。
Python的内置函数通常比自定义函数更快。尽可能使用它们。利用标准库中的高效模块，如itertools、functools等。
对于I/O密集型任务，使用多线程(threading模块)或多进程(multiprocessing模块)来提高性能。对于CPU密集型任务，考虑使用多进程来利用多核CPU的优势。
使用asyncio库来编写异步代码，这对于处理大量并发I/O操作非常有用。
使用像PyPy这样的即时编译器(JIT)可以显著提高Python代码的执行速度。
对于性能关键部分，可以考虑用C语言编写扩展模块，然后从Python中调用。
使用生成器(generators)来减少内存占用。使用gc模块来调试和控制垃圾回收行为。
使用缓存来存储重复计算的结果，例如使用functools.lru_cache装饰器。
对于CPU密集型任务，可以考虑使用多进程而不是多线程，因为每个进程都有自己的Python解释器和GIL。
减少循环中的计算量，尽可能将计算移到循环外部。使用列表推导式和生成器表达式来替代传统的for循环。
对于数值计算，使用NumPy和SciPy等库可以大幅提高性能，因为它们是用C语言编写的，并且针对数组操作进行了优化。
使用像Nuitka这样的工具将Python代码编译成C代码，然后再编译成可执行文件，以提高性能。
通过上述方法，可以显著提升在Ubuntu系统上运行Python程序的性能。在实际应用中，可能需要根据项目的具体需求和场景来选择合适的优化方法。