要快速运行代码，可以选择以下几种方法或工具：
C/C++
C和C++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。它们广泛应用于系统级编程、嵌入式系统和高性能计算等领域。
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。Rust的编译器能够生成高效的机器码，因此在运行速度上表现出色。
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，虽然其运行速度相对较慢，但通过使用诸如NumPy、Pandas和Cython等库和工具来优化性能，可以提高其运行速度。此外，Python的简洁和易用性使得它成为一种流行的编程语言。
使用集成开发环境（IDE）
使用功能强大的IDE可以大大提高编程的速度。IDE提供了代码补全、调试、自动重构等功能，可以帮助您更快地编写和调试代码。一些流行的IDE包括Visual Studio Code、PyCharm等。
使用优化工具
许多编程语言提供了优化工具和编译器选项，可以帮助优化程序的性能。例如，使用C++的GCC编译器时，可以通过添加优化选项（如`-O2`或`-O3`）来提高代码的执行速度。
并行计算
利用多核处理器或者分布式系统进行并行计算可以显著提升程序的运行速度。通过将任务分解成多个子任务，并同时进行处理，可以利用多个处理单元的计算能力，加快程序的执行速度。
算法优化
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。
使用专门的库
对于数值计算等任务，可以使用专门的库如Numba来加速Python代码的执行。Numba通过即时编译（JIT）技术，将Python代码编译为机器码，从而显著提高运行速度。
根据具体需求和场景，可以选择合适的编程语言和工具来提高代码的运行速度。例如，对于性能要求极高的系统级编程，C/C++或Rust可能是最佳选择；而对于需要快速开发和原型设计的场景，Python可能更为合适。