Python 是一種解釋型語言，因此在執行過程中可能會出現性能瓶頸。為了優化 Python 函數的性能，你可以嘗試以下方法：
使用內置函數和庫：Python 有許多內置函數和庫，它們通常比手動實現的代碼更高效。例如，使用 sorted() 函數而不是自己編寫排序算法。
使用列表推導式：當可能的時候，使用列表推導式代替循環。列表推導式通常比循環更快，因為它們是在 C 語言級別上實現的。
使用生成器：當處理大量數據時，使用生成器而不是列表。生成器允許你在需要時生成數據，從而節省內存和提高性能。
優化循環：避免在循環中使用全局變量，減少循環次數，并使用 enumerate() 函數代替 range(len())。
使用 NumPy 和 Pandas：對于數值計算和數據處理任務，使用 NumPy 和 Pandas 庫可以顯著提高性能。這些庫是用 C 語言編寫的，因此它們比純 Python 代碼更快。
使用多線程或多進程：利用多核處理器的優勢，使用 threading 或 multiprocessing 模塊將任務分配給多個線程或進程。
使用 Just-In-Time (JIT) 編譯器：PyPy 是一個 JIT 編譯器，它可以顯著提高 Python 代碼的執行速度。嘗試使用 PyPy 運行你的代碼，看看它是否提高了性能。
使用 Cython 或 C 擴展：對于性能關鍵部分，可以考慮使用 Cython 或編寫 C 擴展。這樣可以將代碼編譯成本地機器代碼，從而獲得更高的性能。
分析和優化瓶頸：使用性能分析工具（如 cProfile）找出代碼中的瓶頸，并針對這些瓶頸進行優化。
緩存結果：對于計算密集型且結果可重用的函數，可以使用緩存來存儲結果，以避免重復計算。可以使用 functools.lru_cache 裝飾器實現緩存。
請注意，優化代碼的性能可能會導致代碼可讀性和可維護性降低。在進行優化時，請確保在性能和代碼質量之間取得平衡。
