本文章介绍了十种不同的技术或工具，用于测量和分析Python代码的执行效率、耗时以及系统资源占用情况。通过这些方法，开发者可以优化他们的程序，提高其性能和响应速度。
在运行复杂的Python程序时，执行时间可能会很长。为了提高程序的效率，首先需要一个工具来检测代码中的瓶颈，例如确定哪些部分耗时较长。然后可以针对这些部分进行优化，并且控制内存和CPU使用情况以进一步改进代码性能。
本段落将介绍七种不同的Python工具，帮助您检查函数的运行时间和监控内存及CPU消耗：
1. 使用装饰器测量函数执行时间
一个简单的方法是定义一个装饰器来衡量特定函数的执行时间并输出结果：
```python
import time
from functools import wraps
def fn_timer(func):
@wraps(func)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0 = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
t1 = time.time()
print(Total time running %s: %s seconds %
(func.__name__, str(t1-t0)))
return result
return function_timer
```
5星
