Можно ли ускорить Python в 5 раз?

Да, можно ускорить Python, но не в 5 раз. 1

Несколько способов повысить производительность кода на Python:

• Использовать подходящие структуры данных. 4 Применение правильных структур данных значительно ускоряет выполнение кода. 4
• Избегать циклов for. 4 В случаях, когда цикл for обрабатывает диапазон непостоянного размера, его выполнение в Python происходит медленнее, чем выполнение цикла while. 4
• Применять списковые включения (list comprehension). 4 Этот приём работает быстрее, чем просто метод append(). 4
• Не создавать глобальные переменные. 4 Операции с ними требуют больше времени, чем с локальными. 4
• Применять библиотечные функции. 4 Библиотечные функции крайне эффективны, и, скорее всего, не удастся достичь лучшего результата самостоятельно. 4
• Использовать последнюю версию Python. 4 Python регулярно обновляется и совершенствуется, и с каждым релизом становится всё быстрее и оптимизированнее. 4
• Для больших датасетов использовать специальные библиотеки. 4 Например, NumPy, SciPy и Pandas, которые необходимы при обработке больших массивов данных. 4

Также можно использовать библиотеку Numba, которая позволяет значительно повысить производительность кода на Python для вычислений, в основном использующих массивы. 3