怎样才能让这段python代码执行得更快呢？

要让Python代码执行得更快，可以采取以下几种方法：

1. 优化算法和数据结构：通过优化算法和数据结构，可以减少代码的执行时间和空间复杂度。例如，使用更高效的排序算法、选择合适的数据结构等。
2. 使用编译型语言：将性能要求较高的部分代码使用编译型语言（如C/C++）编写，并与Python代码进行集成，以提高执行效率。
3. 使用并行计算：对于可以并行执行的任务，可以使用多线程、多进程或分布式计算等技术，将任务分解并同时执行，以提高代码的执行速度。
4. 使用内置函数和库：Python提供了许多内置函数和标准库，它们经过优化并且通常比自己编写的代码执行得更快。因此，尽量使用内置函数和标准库，避免重复造轮子。
5. 使用JIT编译器：使用基于即时编译（Just-In-Time Compilation）的Python解释器，如PyPy，可以将Python代码转换为机器码，从而提高执行速度。
6. 使用Cython或Numba进行代码优化：Cython和Numba是两个用于优化Python代码性能的工具。它们可以将Python代码转换为C或机器码，以提高执行效率。
7. 使用并发编程：对于涉及大量IO操作的代码，可以使用异步编程、协程或事件驱动编程等技术，以充分利用系统资源，提高代码的执行效率。
8. 使用缓存：对于重复计算的结果，可以使用缓存技术将结果缓存起来，避免重复计算，从而提高代码的执行速度。
9. 使用编译器优化选项：在编译Python代码时，可以使用一些编译器优化选项，如-O2或-O3，以提高代码的执行效率。
10. 使用专门针对性能优化的工具：可以使用一些专门用于性能优化的工具，如profiler、tracer等，对代码进行分析和优化。

需要注意的是，优化代码执行速度并非一成不变的目标，有时候需要权衡代码的可读性、可维护性和性能之间的关系。因此，在进行代码优化时，需要根据具体情况进行权衡和取舍。