Python作為一門高級編程語言，在許多領域都有著廣泛的應用。與其它編程語言相比，Python具有語法簡潔，易于學習，同時還有著眾多強大的模塊和庫支持。對于開發時間非常敏感的應用來說，Python中的時間密集型任務是非常值得關注的。

時間密集型任務是指需要大量的CPU時間和計算資源的任務。在Python中，這種任務可能包括大量的計算、數據處理、圖像處理等。由于Python的解釋型特性，在執行這些任務時，Python的速度并不是很快，可能需要較長時間的執行時間。

# 示例代碼
import time
start_time = time.time()
# 處理時間密集型任務
for i in range(1000000):
i * i
end_time = time.time()
print("程序執行時間：{}".format(end_time - start_time))

上面的代碼是一個簡單的計算平方的任務。在這個任務中，Python需要進行1000000次循環，執行大量的乘法運算。通過使用time模塊，我們可以計算出程序的執行時間。這個例子運行后，輸出的執行時間通常在幾秒鐘以上。

有時，為了提高代碼的執行速度和效率，我們可能需要考慮使用一些Python的優化技巧。比如，我們可以使用numpy庫、pandas庫等，來加速數組操作和數據處理。此外，使用numba、cython等工具，可以將Python代碼編譯成機器語言，來提高代碼的執行速度。

總之，時間密集型任務是Python中一個需要特別關注的問題。在處理這類任務時，我們需要根據實際情況，選擇合適的優化技巧和工具，來提高代碼的效率和速度。