可从代码优化、运行环境、并行处理等方面提升Ubuntu下Python运行速度，具体方法如下：
- 代码优化
- 选择高效算法与数据结构，避免全局变量，减少循环嵌套。
- 使用内置函数、列表推导式和生成器表达式，提升代码执行效率。
- 利用
cProfile、line_profiler等工具分析代码瓶颈，针对性优化。
- 运行环境优化
- 使用Python最新版本，其通常包含性能改进。
- 通过虚拟环境（如
venv）隔离依赖，避免全局包冲突。
- 并行与并发处理
- I/O密集型任务用
threading模块或多进程的asyncio；CPU密集型任务用multiprocessing模块。
- 编译型扩展与库优化
- 用Cython或Numba将关键代码编译为C扩展，提升执行速度。
- 数据处理用NumPy、Pandas，机器学习用TensorFlow、PyTorch等高性能库。
- 系统级优化
- 确保系统更新，使用SSD存储提升I/O性能。
- 调整文件描述符限制等系统参数，关闭不必要的后台服务。