在Python中，應對性能瓶頸可以通過以下方法：
使用性能分析工具：Python內置了cProfile模塊，可以用于分析代碼的運行性能。通過分析函數調用次數、執行時間等信息，可以找到性能瓶頸所在。
優化算法和數據結構：根據問題需求，選擇更高效的算法和數據結構。例如，使用哈希表（字典）來提高查找速度，或者使用排序算法來優化數據排列。
使用多線程或多進程：對于I/O密集型任務，可以使用多線程來提高并發性能；對于CPU密集型任務，可以使用多進程來充分利用多核CPU的計算能力。
使用緩存：將計算結果存儲在緩存中，避免重復計算。例如，使用functools.lru_cache裝飾器來實現簡單的緩存功能。
使用并行計算庫：Python提供了多種并行計算庫，如multiprocessing、concurrent.futures等，可以簡化并行編程。
使用更快的Python解釋器：例如，使用PyPy替代CPython，或者使用Jython、IronPython等其他Python實現。
使用C擴展：對于計算密集型任務，可以編寫C擴展來提高性能。可以使用Cython、Ctypes或CFFI等庫來編寫C擴展。
代碼優化：避免使用全局變量，盡量使用局部變量；減少函數調用次數；避免在循環中進行計算密集型操作等。
使用更高效的第三方庫：選擇經過優化的第三方庫，例如，使用NumPy替代Python內置的列表進行數值計算。
分布式計算：對于非常大的數據集或計算任務，可以考慮使用分布式計算框架，如Apache Spark、Dask等。
