在Debian系統里對Python性能進行優化有諸多可行途徑，以下是一些實用的技巧：

代碼層面的優化

• 利用內置函數：Python內置函數往往是用c語言編寫的，其運行速度遠超普通的Python代碼。盡可能地采用內置函數能有效增強代碼性能。
• 以生成器表達式替代列表推導式：生成器表達式相較于列表推導式更節省資源，因為它并非一次性構建整個列表，而是按需生成每個元素。
• 選用適當的數據結構與算法：比如，用集合(set)執行成員資格測試優于列表(list)，因為集合的平均時間復雜度為O(1)，而列表為O(n)。
• 削減不必要的抽象及函數調用：過多的類與函數抽象會增加調用成本。在注重性能的關鍵代碼段內，應盡量簡化層級結構，使代碼更為簡潔，從而提升執行效率。
• 優先使用局部變量：局部變量于函數內定義，其訪問速度更快，因其存儲于棧上；而全局變量存于堆上，訪問速度較慢。
• 采用 join() 方法合并字符串：join() 方法用于合并多個字符串時比直接使用 + 或 += 操作符更為高效，因為它僅在內存中生成最終字符串一次。
• 降低循環內的計算負擔：將循環中不變的計算移至循環外，以減少無謂的運算。
• 酌情運用多線程或多進程：面對I/O密集型任務，可借助多線程或異步IO來改善性能；而處理CPU密集型任務時，鑒于Python的全局解釋器鎖(GIL)約束，多進程或許是更優解。
• 考慮啟用 __slots__ 機制：借助 __slots__ 可大幅優化內存占用并加快訪問速度。

系統級別的優化

• 更新至最新版Python：保證使用最新版本的Python，因為新版本通常包含性能改進及新增特性。
• 部署指定版本的Python：在Debian環境下，可通過第三方倉庫安裝特定版本的Python。舉例來說，利用 deadsnakes 倉庫能夠安裝Python 3.8到3.10版本。
• 采用C擴展或Cython：將核心代碼段改寫為C語言，并借助Python的 ctypes 庫或 cffi 庫調用。Cython則可把Python代碼轉化為C代碼，進而提升性能。
• 運用性能檢測工具：利用性能分析工具，如 cProfile、Py-Spy 或 Pyflame，識別代碼中的瓶頸所在，并針對這些問題區域加以優化。
• 實施代碼剖析與性能調整：持續開展代碼剖析工作，定位性能短板并進行重構。這或許涉及到重寫低效代碼片段、消除多余計算等操作。

其他優化手段

• 構建虛擬環境：虛擬環境有助于你管控不同項目間的Python依賴關系，防止版本沖突。
• 設置環境變量：若需定制Python路徑，可將其加入環境變量之中。
• 引入第三方庫：無論是虛擬環境還是全局環境，均可借助 pip 安裝所需的第三方庫。

借助以上策略，可在Debian系統上顯著提高python程序的運行效能。實際運用過程中，或許要依據項目特性和具體情況挑選適宜的優化方式。