被其他150个脚本调用的脚本可能会减慢其运行速度，具体取决于脚本的复杂性、计算量和调用方式。以下是一些解决方法和代码示例，以尽量减少脚本运行速度下降的影响：

1. 优化代码逻辑：检查脚本中的循环、条件判断和函数调用等部分，确保其效率和性能良好。避免不必要的重复计算和冗余代码。

2. 使用异步调用：如果脚本中有一些需要等待的操作，可以将其改为异步调用，以便在等待的同时继续执行其他任务。

3. 使用缓存：对于一些计算结果相对稳定的部分，可以使用缓存来存储结果，避免重复计算。这样可以减少计算时间，提高整体性能。

以下是一个示例代码，演示了如何通过使用缓存来优化脚本的性能：

import functools

# 定义一个装饰器函数，用于缓存函数的计算结果
def memoize(func):
    cache = func.cache = {}

    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = args + tuple(kwargs.items())
        if key not in cache:
            cache[key] = func(*args, **kwargs)
        return cache[key]

    return wrapper

# 被其他150个脚本调用的函数
@memoize
def my_script():
    # 这里是脚本的逻辑
    # ...

    return result

# 其他脚本调用my_script函数
result = my_script()

在上面的代码中，使用了一个装饰器函数memoize来实现缓存功能。my_script函数被装饰器修饰后，每次调用时都会先检查缓存中是否已经有了计算结果。如果有，则直接返回缓存中的结果，避免重复计算。这样可以提高脚本的运行速度，尤其是在被大量调用的情况下。

请注意，以上只是一种解决方案，具体的优化方法还需要根据脚本的实际情况来确定。