Python 是一門高效的編程語言，但是在處理大量數據或者復雜的算法運算時，仍然需要考慮代碼的耗時情況。我們可以使用 Python 的一些庫來實現耗時的分析和優化，以下是幾種實用的方法：

# 1. 使用 time 模塊確定代碼塊的耗時
import time
start_time = time.time()
# 在此處添加你的代碼塊
end_time = time.time()
run_time = end_time - start_time
print(f"代碼塊運行時間為：{run_time}秒")

以上代碼塊使用 time 模塊中的 time() 函數來確定代碼塊的開始和結束時間，并計算總耗時。我們可以使用這個方法來發現代碼中的瓶頸，進一步進行優化。

# 2. 使用 cProfile 模塊進行全局性能分析
import cProfile
def my_function():
# 在此處添加你的代碼塊
cProfile.run('my_function()')

以上代碼塊使用 cProfile 模塊對 my_function() 函數進行全局性能分析，并返回結果，結果包括每個函數的調用次數，花費的時間和占用的內存。如果你想分析整個程序的性能，你可以在主函數中調用 cProfile.run()。

# 3. 使用 line_profiler 模塊進行逐行分析
!pip install line_profiler
%load_ext line_profiler
@profile
def my_function():
# 在此處添加你的代碼塊
my_function()
%lprun -f my_function my_function()

以上代碼塊使用 line_profiler 模塊對 my_function() 函數進行逐行分析，并返回結果。在函數前加上 @profile 裝飾器使得函數能夠被逐行分析。你可以使用 %lprun 命令來逐行地查看函數的性能情況。

使用上述的方法，我們可以對 Python 代碼的性能情況進行深入分析，并進行優化。對于大量數據或者復雜的算法運算來說，優化代碼的時間復雜度是非常重要的。