Python是一個高層次的結合瞭解釋性、編譯性、互動性和麵向對象的腳本語言，其具有高可擴展性和高可移植性，具有廣泛的標準庫，受到開發者的追捧，廣泛應用於開發運維（DevOps）、數據科學、網站開發和安全。然而，它沒有因速度和空間而贏得任何稱讚，主要原因是Python是一門動態類型語言，每一個簡單的操作都需要大量的指令才能完成。
所以這更加需要開發者在使用Python語言開發項目時協調好程序運行的時間和空間。
1、分析時間耗時
分析項目消耗的時間消耗，依託於line_profiler模塊，其可以計算出執行每行代碼所需佔用的CPU時間。
第1步：安裝line_profiler模塊，我是用pip安裝一直失敗，所以下載到本地進行離線安裝，指令如下所示：
安裝成功效果如下所示：
安裝成功效果如下所示：
第2步：分析每行代碼的運行時間，本案例Demo檢測for循環一萬次累加和while循環一萬次累加的時間，並進行對比，實現代碼如下所示：
<code>from line_profiler import LineProfiler
def operation1():
num=0
for i in range(10000):
num += 1
def operation2():
num=0
while(num < 10000):
num += 1
if __name__ == "__main__":
lprofiler = LineProfiler(operation1,operation2)
lprofiler.run('operation1()')
lprofiler.run('operation2()')
lprofiler.print_stats()/<code>運行程序，可見while循環速度稍微慢一些，效果如下所示：
2、分析空間耗時
memory_profiler模塊可實現對Python項目中每一個代碼的內存消耗進行分析和監控。
第1步：安裝memory_profiler庫文件，指令如下所示：
<code>pip install memory_profiler/<code>
安裝成功效果如下所示：
第2步：分析每行代碼的空間消耗，本案例Demo檢測for循環一萬次累加和while循環一萬次累加的消耗空間，並進行對比，實現代碼如下所示：
由於是簡單運算消耗的內存是微乎其微的，效果如下所示：
更多分析可以關注小編，下回一起看。
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