在Linux下提升Python性能的方法有很多，以下是一些建议：
使用最新版本的Python：新版本的Python通常会包含性能优化和新的特性。确保使用的是最新的稳定版本。
选择合适的Python实现：CPython是Python的标准实现，但还有其他实现，如PyPy、Jython和IronPython。PyPy通常比CPython更快，因为它使用了即时编译（JIT）技术。
使用类型注解和类型检查：Python 3.5引入了类型注解，可以帮助你编写更清晰的代码。此外，可以使用类型检查工具（如mypy）来检查类型错误，从而提高代码质量。
使用内置函数和库：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代码好得多。尽量使用内置函数和库，避免重复造轮子。
利用多核处理器：Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并发性能。为了充分利用多核处理器，可以使用多进程（如multiprocessing库）或者异步编程（如asyncio库）。
使用C扩展：如果性能仍然不理想，可以考虑使用C扩展来提高性能。Cython是一个将Python代码转换为C代码的工具，可以显著提高性能。另外，也可以直接编写C扩展模块。
代码剖析和优化：使用代码剖析工具（如cProfile、Py-Spy等）来找出性能瓶颈，并针对性地进行优化。优化时，关注算法复杂度、数据结构和内存管理等方面。
缓存和记忆化：对于计算密集型任务，可以使用缓存和记忆化技术来避免重复计算。functools库中的lru_cache装饰器可以帮助实现记忆化。
使用NumPy和SciPy：对于数值计算和科学计算，使用NumPy和SciPy库可以大幅提高性能。这些库底层使用了优化的C和Fortran代码，比纯Python代码快得多。
使用JIT编译器：除了PyPy之外，还可以使用Numba库来实现即时编译。Numba可以将Python代码编译为LLVM字节码，从而提高性能。
总之，提升Python性能需要从多个方面进行考虑，包括选择合适的实现、优化代码、利用多核处理器等。在实际项目中，可以根据需求和场景选择合适的方法来提高性能。
