在Ubuntu系统中优化Python代码的方法有很多，以下是一些建议：
使用性能分析工具：使用Python的内置性能分析工具（如cProfile）或第三方库（如Py-Spy、Pyflame等）来识别代码中的瓶颈。
使用类型注解：Python 3.5+支持类型注解，这有助于提高代码的可读性和性能。使用类型注解可以让静态类型检查器（如mypy）检查代码中的类型错误。
利用内置函数和库：Python的内置函数和库（如itertools、functools等）通常比自定义函数更快。在编写代码时，尽量使用这些内置函数和库。
使用列表推导式：列表推导式通常比for循环更快，因为它们在内部进行了优化。
使用生成器表达式：生成器表达式可以减少内存使用，因为它们是惰性求值的。在处理大量数据时，这是一个重要的优化。
使用局部变量：局部变量的访问速度比全局变量快。尽量将全局变量转换为局部变量。
使用缓存：对于重复的计算，可以使用缓存来存储结果，以避免不必要的计算。Python的functools库提供了lru_cache装饰器，可以方便地实现缓存。
使用NumPy和Pandas：对于数值计算和数据处理，使用NumPy和Pandas库可以显著提高性能。这些库使用了C语言编写的底层实现，因此比纯Python代码更快。
使用多线程和多进程：对于I/O密集型任务，可以使用多线程来提高性能。对于CPU密集型任务，可以使用多进程来充分利用多核CPU的优势。Python的threading和multiprocessing库提供了多线程和多进程的支持。
使用异步编程：对于I/O密集型任务，可以使用异步编程来提高性能。Python的asyncio库提供了异步编程的支持。
代码优化：遵循Python的编码规范（PEP 8），并使用适当的算法和数据结构。避免使用全局变量，尽量使用局部变量和函数参数传递数据。
使用Cython或Numba：对于性能关键的部分，可以考虑使用Cython或Numba将Python代码转换为C语言或LLVM字节码，从而提高性能。
总之，优化Python代码需要从多个方面进行考虑，结合实际情况选择合适的优化方法。
