在Python中，可以使用内置的logging库来进行性能监控。通过设置不同级别的日志记录，可以在代码中标记不同部分的执行时间，并进行性能分析。以下是一个简单的示例来演示如何使用logging库进行性能监控：
import logging
import time
# 设置日志记录格式
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(message)s')
# 创建一个logger对象
logger = logging.getLogger('performance')
def some_function():
logger.debug('Starting some_function')
start_time = time.time()
# 模拟一些耗时操作
time.sleep(2)
end_time = time.time()
logger.debug(f'Finished some_function in {end_time - start_time} seconds')
if __name__ == '__main__':
# 调用函数并进行性能监控
some_function()
在上面的示例中，我们使用logging库来记录函数执行的开始和结束时间，并计算执行时间。可以根据需要添加更多的日志记录，以监控不同部分的性能。在实际应用中，可以使用更复杂的日志记录格式和级别，以便更详细地了解代码的性能表现。
