要运行代码并使其运行得更快，可以考虑以下几种方法：
选择合适的编程语言
C/C++：C语言和C++语言是编译型语言，其编译后的代码可以直接在计算机上运行，因此速度非常快。它们在系统级编程、嵌入式系统和高性能计算等领域广泛应用。
Rust：Rust是一种系统级编程语言，具有与C/C++相当的性能。它提供了内存安全和并发性的保证，同时还能保持高效的执行速度。
Go：Go语言是一种由Google开发的编程语言，被设计用于构建高性能、可伸缩和并发的应用程序。Go语言的编译器能够生成高效的机器码，因此在运行速度上表现良好。
Java：Java是一种广泛使用的编程语言，其虚拟机（JVM）能够将Java代码编译为字节码，并在运行时动态解释执行。虽然相对于C/C++等编译型语言来说，Java的运行速度可能稍慢一些，但是Java的性能优化和即时编译技术使得它在实际应用中仍然能够保持较高的执行速度。
Python：Python是一种解释型语言，相对于编译型语言来说，其运行速度可能较慢。然而，Python通过使用诸如NumPy、Pandas和Cython等库和工具来优化性能，可以提高其运行速度。
使用优化工具
Numba：Numba是一个Python的JIT编译器，可以显著提高Python代码的运行速度，特别是对于数值计算。
PyPy：PyPy是Python解释器的替代品，对于某些Python程序来说会快很多倍。
Cython：Cython可以将Python代码编译为C，从而提高运行速度。
优化算法
合理选择和设计算法可以显著提高程序的运行速度。通过优化算法，减少不必要的计算量和内存消耗，可以大幅提升程序的执行效率。
利用硬件加速
使用GPU或其他硬件加速器可以显著提高代码的运行速度。例如，使用Taichi库可以在GPU上运行Python代码，从而大幅提升性能。
建议
对于性能要求极高的场景，如系统级编程、高性能计算等，建议选择C/C++或Rust。
对于需要快速开发和迭代的场景，可以选择Python，并通过使用Numba、PyPy或Cython等工具进行优化。
对于需要大规模数据处理和并行计算的场景，可以考虑使用Go语言或Java，并利用其并发和分布式计算能力。
通过选择合适的编程语言和工具，以及优化算法和硬件利用，可以显著提高代码的运行速度。