在编程中，如果需要重复执行某些任务，以下是一些可以加速执行的方法：
找出并修复性能瓶颈
使用Python内置的`cProfile`模块或第三方库`profilehooks`来分析程序的运行时间，找出速度慢的原因，并进行针对性的优化。
缓存重复使用的数据
使用Python的`functools.lru_cache`装饰器缓存函数结果，避免重复计算。这对于返回可预测结果的函数非常有效。
使用NumPy进行数学计算
对于基于矩阵或数组的数学运算，使用NumPy库，它通过C库进行计算，比原生Python解释器更高效。
优化循环结构
循环结构本身执行效率较高，合理设计循环结构和优化循环体内的代码可以显著提高程序的执行效率。
减少循环次数，使用更有效的循环条件，避免不必要的重复计算。
在循环体内避免频繁声明和初始化变量，将局部变量的声明和初始化放在循环体外部。
考虑循环展开技术，将循环展开为多个重复的操作，以减少循环次数。
减少方法调用
在循环中尽可能减少方法调用，因为方法调用涉及额外的开销。
将方法内部的逻辑直接放在循环中，以消除函数调用的开销。
使用增强for循环
增强for循环可以简化代码，并且在某些情况下提高执行效率。
避免创建过多临时对象
在循环中避免创建过多临时对象，以减少内存分配和垃圾回收的开销。
多线程处理I/O密集型任务
对于I/O密集型任务，如文件读写、网络请求等，使用多线程可以提升程序的响应能力。
通过以上方法，可以有效地提高编程中重复执行任务的效率。具体选择哪种方法，需要根据实际应用场景和需求进行权衡和测试。