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Python性能测量通常指的是使用各种工具和技术来分析Python程序的运行时间和资源消耗情况，以便找出程序中的瓶颈并进行优化。以下是一些常见的Python性能测量技术：

1. 时间测量：可以使用内置的time模块来测量代码执行所需的时间。

python
import time

start_time = time.time()

# 你的代码

end_time = time.time()

print("程序执行时间为：", end_time - start_time, "秒")


2. 内存测量：可以使用Python内置的sys模块来测量程序消耗的内存。

python
import sys

# 在执行一个函数之前调用 getsizeof() 函数，记录消耗的内存
memory_before = sys.getsizeof([])

# 执行一个列表操作
list_example = [x for x in range(100000)]

# 在执行完该函数后再次调用 getsizeof() 函数，记录另一个内存大小
memory_after = sys.getsizeof(list_example)

# 计算两个值之差，即为该操作的内存消耗
print(memory_after - memory_before)


3. Profiling（性能分析）: Python自带了一个cProfile模块，它可以捕获程序在每个函数调用时的时间和计数，并提供详细的报告来帮助查找性能问题。

python
import cProfile

def my_func():
# 你的代码

cProfile.run('my_func()') # 执行函数并采集性能数据


除了cProfile模块，Python还有许多其他的性能分析工具和库，比如line_profiler、memory_profiler和pyperf等。

需要注意的是，在进行任何优化之前，应该先使用性能测量技术来确认哪些部分的程序是最耗时和消耗资源的。