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要分析 Python 代码的性能，可以使用以下工具和技术：
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使用 time ?？椋嚎梢允褂?time ?？橹械?time() 函数来计算代码执行所需的时间?？梢栽诖氲牟煌糠植迦?time.time() 函数来测量各个部分的执行时间，从而找出代码中的性能瓶颈。
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使用 cProfile ?？椋篶Profile ?？榭梢杂美捶治?Python 代码的性能，生成代码的性能统计报告?？梢允褂?cProfile.run() 函数将代码包装在一个函数中，然后运行代码，生成性能统计报告。
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使用 memory_profiler ?？椋簃emory_profiler 模块可以用来分析 Python 代码的内存使用情况?？梢允褂?@profile 装饰器来标记要分析的函数或方法，然后使用命令行工具来运行代码并生成内存使用报告。
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使用性能分析工具：还可以使用专门的性能分析工具，如 Pyformance、Py-spy、SnakeViz 等，来帮助分析 Python 代码的性能并找出性能瓶颈。
通过使用这些工具和技术，可以更好地分析 Python 代码的性能，并找出代码中的性能问题，从而优化代码并提高性能。
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