以下是在Ubuntu上优化Python性能的实用技巧：

1. 选择高效解释器
   • 用PyPy替代CPython，利用JIT编译提升执行速度，尤其适合CPU密集型任务。
2. 优化代码逻辑
   • 采用内置函数和高效数据结构（如集合、生成器），减少循环嵌套和不必要的计算。
   • 用functools.lru_cache缓存重复计算结果，避免冗余运算。
3. 并行与并发处理
   • CPU密集型任务：用multiprocessing模块绕过GIL限制，充分利用多核。
   • I/O密集型任务：用asyncio或线程池（ThreadPoolExecutor）实现异步并发。
4. 利用编译型扩展
   • 用Cython将Python代码编译为C，或通过numba对数值计算加速。
5. 性能分析与调优
   • 使用cProfile定位性能瓶颈，line_profiler逐行分析代码效率。
   • 通过memory_profiler监控内存使用，避免泄漏。
6. 系统资源管理
   • 减少磁盘I/O，用缓存机制存储临时数据。
   • 调整文件描述符限制等系统参数，提升并发能力。

注意：GIL限制多线程的CPU并行性，优先用多进程或异步编程处理高负载任务。