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Python 的性能和资源使用指的是 Python 代码在执行时所消耗的计算资源和时间。Python 是一种解释性语言，因此通常比编译型语言（如 C++）慢，并且可能需要更多的内存。

Python 的性能和资源使用可以通过以下几个方面来衡量：

1. 执行时间：指 Python 程序运行所需的时间，通常使用计时器库来测量。
2. 内存使用量：指 Python 程序占用的内存大小，通常使用 sys 库中的 getsizeof() 函数来测量。
3. CPU 使用率：指 Python 程序在计算机上占用的 CPU 时间百分比，通常使用操作系统工具来测量。

下面是一些示例，说明 Python 的性能和资源使用的影响：

1. 执行时间

python
import time

start_time = time.time()

# 执行代码

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time

print("Elapsed time: %.2f seconds" % elapsed_time)


2. 内存使用量

python
import sys

a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sys.getsizeof(a)) # 输出结果为 104


3. CPU 使用率

可以使用操作系统提供的工具来监视 Python 程序的 CPU 使用率，例如 Linux 上的 top 命令或 Windows 上的任务管理器。