Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其具有高可扩展性和高可移植性，具有广泛的标准库，受到开发者的追捧，广泛应用于开发运维（DevOps）、数据科学、网站开发和安全。然而，它没有因速度和空间而赢得任何称赞，主要原因是Python是一门动态类型语言，每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成。

所以这更加需要开发者在使用Python语言开发项目时协调好程序运行的时间和空间。

1、分析时间耗时

分析项目消耗的时间消耗，依托于line_profiler模块，其可以计算出执行每行代码所需占用的CPU时间。

第1步：安装line_profiler模块，我是用pip安装一直失败，所以下载到本地进行离线安装，指令如下所示：

安装成功效果如下所示：

安装成功效果如下所示：

第2步：分析每行代码的运行时间，本案例Demo检测for循环一万次累加和while循环一万次累加的时间，并进行对比，实现代码如下所示：

fromline_profilerimportLineProfilerdefoperation1():num=0foriinrange(10000):
    num +=1defoperation2():num=0while(num <10000):
    num +=1if__name__ =="__main__":
  lprofiler = LineProfiler(operation1,operation2)
  lprofiler.run(operation1())
  lprofiler.run(operation2())
  lprofiler.print_stats()

运行程序，可见while循环速度稍微慢一些，效果如下所示：

2、分析空间耗时

memory_profiler模块可实现对Python项目中每一个代码的内存消耗进行分析和监控。

第1步：安装memory_profiler库文件，指令如下所示：

pipinstall memory_profiler

安装成功效果如下所示：

第2步：分析每行代码的空间消耗，本案例Demo检测for循环一万次累加和while循环一万次累加的消耗空间，并进行对比，实现代码如下所示：

由于是简单运算消耗的内存是微乎其微的，效果如下所示：

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