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要深入了解rectangle函數的性能瓶頸，可以通過以下幾種方法來進行分析和優化：
Profiling：使用性能分析工具來查看函數的運行時間和資源消耗情況。可以使用諸如Python內置的cProfile模塊或第三方工具如line_profiler來進行性能分析。
Benchmarking：編寫一些性能測試用例來比較不同實現方式的性能差異。可以使用Python的timeit模塊來進行基準測試。
Code Review：仔細檢查函數的實現，查看是否有不必要的操作或重復計算，是否可以優化算法和數據結構來提高性能。
緩存：考慮使用緩存技術來避免重復計算，特別是對于耗時的計算操作。
并行化：如果可能的話，考慮對函數進行并行化處理，以利用多核處理器的優勢來加速計算。
JIT編譯：考慮使用Just-In-Time (JIT)編譯器，如Numba或PyPy，來將Python代碼編譯成本地機器碼，以提高執行效率。
通過以上方法的分析和優化，可以幫助更好地了解rectangle函數的性能瓶頸，并提高函數的執行效率。
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