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要分析 Python 代碼的性能，可以使用以下工具和技術：
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使用 time 模塊：可以使用 time 模塊中的 time() 函數來計算代碼執行所需的時間。可以在代碼的不同部分插入 time.time() 函數來測量各個部分的執行時間，從而找出代碼中的性能瓶頸。
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使用 cProfile 模塊：cProfile 模塊可以用來分析 Python 代碼的性能，生成代碼的性能統計報告。可以使用 cProfile.run() 函數將代碼包裝在一個函數中，然后運行代碼，生成性能統計報告。
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使用 memory_profiler 模塊：memory_profiler 模塊可以用來分析 Python 代碼的內存使用情況。可以使用 @profile 裝飾器來標記要分析的函數或方法，然后使用命令行工具來運行代碼并生成內存使用報告。
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使用性能分析工具：還可以使用專門的性能分析工具，如 Pyformance、Py-spy、SnakeViz 等，來幫助分析 Python 代碼的性能并找出性能瓶頸。
通過使用這些工具和技術，可以更好地分析 Python 代碼的性能，并找出代碼中的性能問題，從而優化代碼并提高性能。
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