Project Euler和其他编码竞赛通常有最长的运行时间，或者人们吹嘘他们的特定解决方案运行速度有多快。对于Python，有时方法有些笨拙——即向__main__添加计时代码。
描述Python程序运行时间的好方法是什么？
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Scalene是一个新的python分析器，它涵盖了许多用例，对性能的影响最小：
https://github.com/plasma-umass/scalene
它可以在非常精细的水平上评测CPU、GPU和内存利用率。它还特别支持多线程/并行化的python代码。
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PyVmMonitor是一种在Python中处理评测的新工具：http://www.pyvmmonitor.com/
它具有一些独特的功能，例如
将探查器附加到正在运行的（CPython）程序Yappi集成的按需分析不同机器上的配置文件多进程支持（多处理、django…）实时采样/CPU视图（带时间范围选择）通过cProfile/配置文件集成进行确定性配置分析现有PStats结果打开DOT文件编程API访问按方法或行对样本进行分组PyDev集成PyCharm集成
注意：它是商业的，但对开源是免费的。
想知道python脚本到底在做什么吗？输入检查外壳。Inspect Shell允许您打印/更改全局并运行函数，而不中断正在运行的脚本。现在有了自动完成和命令历史记录（仅在linux上）。Inspect Shell不是pdb样式的调试器。
https://github.com/amoffat/Inspect-Shell
你可以用它（还有你的手表）。
cProfile非常适合快速分析，但大多数时候它都以错误结束。函数runctx通过正确初始化环境和变量来解决这个问题，希望它对某些人有用：
import cProfile
cProfile.runctx('foo()', None, locals())
在研究这个主题时，我遇到了一个叫做SnakeViz的便捷工具。SnakeViz是一个基于web的评测可视化工具。它非常容易安装和使用。我通常使用的方法是用%prun生成一个stat文件，然后在SnakeViz中进行分析。
所使用的主要viz技术是下图所示的Sunburst图表，其中函数调用的层次结构被安排为弧和时间信息的层，以其角度宽度编码。
最好的是你可以与图表互动。例如，要放大，可以单击一个弧，弧及其后代将被放大为新的阳光，以显示更多细节。
cProfile非常适合于分析，而kcachegrind非常适合于可视化结果。中间的pyprov2calltree处理文件转换。
python -m cProfile -o script.profile script.py
pyprof2calltree -i script.profile -o script.calltree
kcachegrind script.calltree
所需的系统包：
kcachegrind（Linux）、qcachegrind（MacOs）
Ubuntu上的设置：
apt-get install kcachegrind
pip install pyprof2calltree
结果：
