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在 Python 中，可以使用一些工具和技術來分析代碼性能。以下是一些常用的方法：

1. 使用 Python 內置的 time 模塊來測量代碼運行時間：

import time

start_time = time.time()

# Your code here

end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

2. 使用 cProfile 模塊來分析代碼的性能：

import cProfile

def your_function():
    # Your code here

cProfile.run('your_function()')

3. 使用 line_profiler 來分析代碼行級性能：

首先安裝 line_profiler 模塊：

pip install line_profiler

然后，在代碼中使用 @profile 裝飾器來標記需要分析的函數，并運行 kernprof 工具來生成性能報告：

# your_code.py
@profile
def your_function():
    # Your code here

if __name__ == '__main__':
    your_function()

在命令行中運行以下命令：

kernprof -l -v your_code.py

4. 使用 memory_profiler 來分析內存使用情況：

首先安裝 memory_profiler 模塊：

pip install memory_profiler

然后，在代碼中使用 @profile 裝飾器來標記需要分析的函數，并運行 python -m memory_profiler 命令來生成內存使用報告：

# your_code.py
@profile
def your_function():
    # Your code here

if __name__ == '__main__':
    your_function()

在命令行中運行以下命令：

python -m memory_profiler your_code.py

通過這些方法，可以有效地分析 Python 代碼的性能和內存使用情況，幫助找出性能瓶頸并進行優化。

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