在CentOS系统中，对Python代码进行优化的方法有很多。以下是一些建议：

1. 使用最新版本的Python：新版本的Python通常包含性能改进和优化。确保使用的是最新版本的Python。

2. 使用性能分析工具：使用像Py-Spy、cProfile或Pyflame这样的性能分析工具来找出代码中的瓶颈。这些工具可以帮助你了解代码的执行情况，从而有针对性地进行优化。

3. 编写高效的算法和数据结构：选择合适的算法和数据结构对于提高代码性能至关重要。在编写代码时，确保使用最优的算法和数据结构。

4. 利用Python的内置函数和库：Python的内置函数和库通常是用C语言编写的，因此它们的性能要比纯Python代码高。尽量使用这些内置函数和库，而不是自己编写类似的代码。

5. 使用局部变量：在函数内部使用局部变量通常比全局变量更快。尽量将全局变量转换为局部变量，以提高代码性能。

6. 减少循环中的计算：尽量避免在循环中进行复杂的计算。可以将这些计算移到循环外部，或者使用缓存来存储计算结果。

7. 使用列表推导式：列表推导式通常比普通的for循环更快。在可能的情况下，使用列表推导式替换for循环。

8. 使用生成器表达式：生成器表达式是一种惰性计算的方法，它可以减少内存使用并提高性能。在处理大量数据时，使用生成器表达式而不是列表推导式。

9. 使用多线程或多进程：如果你的代码可以并行执行，可以考虑使用多线程或多进程来提高性能。Python的threading和multiprocessing库可以帮助你实现这一点。

10. 使用Cython或Numba：Cython和Numba是将Python代码转换为C代码的工具，它们可以显著提高代码性能。如果你的代码中有性能瓶颈，可以考虑使用这些工具进行优化。

总之，优化Python代码需要从多个方面入手，包括选择合适的算法和数据结构、使用内置函数和库、减少循环中的计算等。同时，利用性能分析工具找出代码中的瓶颈，并针对性地进行优化。