Python性能分析是优化程序效率的关键步骤，以下工具和方法可帮助您深入理解代码运行状态：
常用分析工具 🛠️
- cProfile：内置性能分析模块，支持函数调用次数与耗时统计
- Py-Spy：低开销采样工具，实时监控运行时行为
- memory_profiler：分析内存使用情况，适合内存泄漏排查
- timeit：精准测量代码片段执行时间
- tracemalloc：追踪内存分配，定位内存占用峰值
分析方法推荐 📊
基准测试
使用timeit创建基准对比实验调用栈分析
通过cProfile生成调用树视图内存追踪
使用tracemalloc定位内存占用热点
扩展学习 🔍
如需深入了解Python性能优化策略，可参考：
Python性能优化指南
📌 提示：分析结果需结合业务场景解读，避免过度优化造成代码可读性下降