本文指出Python无法进行硬件层面的“超频”，但可以通过系统性性能优化实现显著加速：升级到更快的CPython 3.11+，评估PyPy等替代运行时，在热点处引入Cython、Numba或Nuitka的编译/JIT途径；以cProfile等剖析工具定位瓶颈，采用向量化与算法优化降低解释器开销；在CPU绑定任务中使用多进程或释放GIL的本地计算，在I/O绑定负载中采用异步事件循环与批量化策略；并以性能预算、基准与CI保障收益的可重复性。文章强调将性能优化嵌入团队协作与工程流程，通过项目协作系统管理“性能任务”和基准脚本，使“超频式”加速成为可持续能力，并展望解释器持续迭代、JIT普及与序列化协议演进的未来趋势。