Python运行速度极慢一行代码

是因为Python是一种解释型语言，相比于编译型语言，解释型语言的执行速度较慢。此外，Python的动态类型和自动内存管理也会对性能产生一定的影响。

为了提高Python代码的运行速度，可以采取以下几种方法：

1. 优化算法和数据结构：通过优化算法和数据结构的选择，可以减少代码的执行时间。例如，使用哈希表代替线性搜索，使用动态规划减少重复计算等。
2. 使用适当的库和模块：Python拥有丰富的第三方库和模块，可以提供高效的实现。例如，使用NumPy进行数值计算，使用Pandas进行数据处理，使用TensorFlow进行机器学习等。
3. 编写C扩展：对于性能要求较高的部分，可以使用C语言编写扩展模块，然后在Python中调用。这样可以利用C语言的高效性能。
4. 使用即时编译器：使用即时编译器（Just-In-Time Compiler，JIT）可以将Python代码转换为机器码，提高执行速度。例如，使用PyPy或Numba等即时编译器。
5. 并行计算：对于可以并行执行的任务，可以使用多线程或多进程来提高运行速度。Python提供了多线程和多进程的支持，可以利用多核处理器的优势。
6. 使用编译型语言：对于对性能要求非常高的部分，可以考虑使用其他编译型语言，如C++或Rust来实现。

总结起来，要提高Python代码的运行速度，可以通过优化算法和数据结构、使用适当的库和模块、编写C扩展、使用即时编译器、并行计算以及使用其他编译型语言等方法来优化代码。