在Python中，提高运行函数的效率可以通过以下几种方法来实现：
使用内置函数和库：Python有许多内置函数和库，它们经过优化，可以提高代码执行效率。尽量使用内置函数和库，而不是自己编写代码。
避免全局变量：全局变量会降低代码执行效率，因为它们需要在整个程序范围内进行查找。尽量使用局部变量，并将它们传递给函数。
使用列表推导式：列表推导式比传统的for循环更快，因为它们是在C语言级别上实现的。
使用生成器：生成器允许你在迭代过程中创建值，而不是一次性创建所有值。这可以节省内存并提高性能。
优化循环：避免在循环中使用不必要的计算，将它们移到循环外部。此外，使用enumerate()函数而不是range(len())来遍历列表。
使用NumPy和Pandas：对于数值计算和数据处理任务，使用NumPy和Pandas库可以显著提高性能。
使用多线程和多进程：利用多核处理器的优势，使用多线程或多进程来并行执行任务。Python的threading和multiprocessing库可以帮助你实现这一点。
使用Just-In-Time（JIT）编译器：例如Numba库，可以将Python代码编译成本地机器代码，从而提高执行速度。
分析和优化瓶颈：使用性能分析工具（如cProfile）来识别代码中的瓶颈，并针对这些瓶颈进行优化。
缓存结果：对于计算密集型函数，可以使用缓存来存储已经计算过的结果，以避免重复计算。可以使用functools.lru_cache装饰器来实现缓存。
通过以上方法，你可以提高Python运行函数的效率。请注意，优化代码时要权衡可读性和性能。在进行优化之前，确保代码可读且易于维护。