Python sum和for循环花费的时间太长

是因为Python是一种解释型语言，相对于编译型语言来说，执行速度较慢。同时，sum函数和for循环在处理大量数据时可能会导致性能瓶颈。

为了提高Python程序的执行效率，可以考虑以下几个方面：

1. 使用更高效的数据结构：在处理大量数据时，使用NumPy库中的数组（ndarray）可以显著提高计算速度。NumPy是一个基于C语言编写的库，提供了高性能的多维数组对象和相关函数。
2. 使用并行计算：Python中的multiprocessing库和concurrent.futures库可以实现并行计算，将任务分配给多个CPU核心同时执行，从而提高计算速度。
3. 使用内置函数和库函数：Python提供了许多内置函数和库函数，它们经过优化并且使用C语言编写，执行速度较快。例如，使用内置的sum函数替代自己编写的for循环可以提高计算速度。
4. 使用JIT编译器：通过使用Just-In-Time（JIT）编译器，可以将Python代码转换为机器码，从而提高执行速度。Numba是一个常用的JIT编译器库，可以加速数值计算和科学计算任务。
5. 使用Cython进行性能优化：Cython是一种将Python代码转换为C语言代码的工具，通过使用静态类型和编译优化，可以显著提高Python程序的执行速度。

总结起来，为了提高Python sum和for循环的执行速度，可以使用高效的数据结构、并行计算、内置函数和库函数、JIT编译器以及Cython等工具进行性能优化。在腾讯云的产品中，可以考虑使用云服务器（CVM）提供的高性能计算实例，以及云函数（SCF）提供的无服务器计算能力来加速Python程序的执行。