请继续：请优化以上的方法以及代码

当然，优化是我们一直追求的目标。以下是几种可能的优化方法：

1. 使用更快的语言：Python 作为一种解释型语言，运行速度相对较慢。如果我们使用 C++ 等编译型语言，可以显著提高代码的执行速度。

2. 减少循环次数：在以上代码中，我们使用了两层循环，一层用于遍历所有的文本，另一层用于遍历所有的关键词。如果我们能够减少循环次数，就可以提高执行速度。一个处理方式是使用哈希表，将关键词作为键，文本作为值，这样可以将循环次数从 $O(n^2)$ 降低到 $O(n)$。

3. 使用并行计算：如果我们有多个 CPU 核心可以使用，可以使用并行计算提高代码执行速度。一个处理方式是将文本分成多个部分，每个部分交给一个 CPU 核心进行处理，最后将结果合并。

4. 优化算法：如果我们能够找到更快的算法，就可以提高代码执行速度。例如，在搜索字符串时，可以使用 KMP 算法等更快的算法。

下面是一个使用哈希表的优化代码示例：

import re

def get_keywords(text, keywords):
    # 构建哈希表
    keyword_dict = {}
    for keyword in keywords:
        keyword_dict[keyword] = 0
    
    # 统计关键词出现次数
    for word in re.findall(r'\w+', text):
        if word in keyword_dict:
            keyword_dict[word] += 1
    
    # 返回出现次数大于 0 的关键词
    return [keyword for keyword, count in keyword_dict.items() if count > 0]

这个代码使用了一个哈希表，将所有的关键词作为键，初始值为 0。然后遍历文本中的每个单词，如果单词出现在哈希表中，就将对应的键的值加一。最后返回出现次数大于 0 的关键词即可。这个方法的时间复杂度为 $O(n)$，比双重循环的 $O(n^2)$ 更快。

当然，以上只是一些优化方法的示例，具体的优化方式还要根据具体情况进行选择。