要深入了解rectangle函数的性能瓶颈，可以通过以下几种方法来进行分析和优化：
Profiling：使用性能分析工具来查看函数的运行时间和资源消耗情况。可以使用诸如Python内置的cProfile模块或第三方工具如line_profiler来进行性能分析。
Benchmarking：编写一些性能测试用例来比较不同实现方式的性能差异。可以使用Python的timeit模块来进行基准测试。
Code Review：仔细检查函数的实现，查看是否有不必要的操作或重复计算，是否可以优化算法和数据结构来提高性能。
缓存：考虑使用缓存技术来避免重复计算，特别是对于耗时的计算操作。
并行化：如果可能的话，考虑对函数进行并行化处理，以利用多核处理器的优势来加速计算。
JIT编译：考虑使用Just-In-Time (JIT)编译器，如Numba或PyPy，来将Python代码编译成本地机器码，以提高执行效率。
通过以上方法的分析和优化，可以帮助更好地了解rectangle函数的性能瓶颈，并提高函数的执行效率。
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