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？
当前回答
Python包括一个名为cProfile的分析器。它不仅给出了总的运行时间，而且还分别计算了每个函数的时间，并告诉每个函数被调用了多少次，从而很容易确定应该在哪里进行优化。
您可以从代码内部或从解释器调用它，如下所示：
import cProfile
cProfile.run('foo()')
更有用的是，您可以在运行脚本时调用cProfile：
python -m cProfile myscript.py
为了更简单，我制作了一个名为“profile.bat”的小批处理文件：
python -m cProfile %1
所以我要做的就是跑：
profile euler048.py
我得到了这个：
1007 function calls in 0.061 CPU seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.061 0.061 <string>:1(<module>)
1000 0.051 0.000 0.051 0.000 euler048.py:2(<lambda>)
1 0.005 0.005 0.061 0.061 euler048.py:2(<module>)
1 0.000 0.000 0.061 0.061 {execfile}
1 0.002 0.002 0.053 0.053 {map}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {range}
1 0.003 0.003 0.003 0.003 {sum}
编辑：更新了2013年PyCon视频资源的链接，标题为Python评测也可以通过YouTube。
其他回答
我最近创建了金枪鱼，用于可视化Python运行时和导入配置文件；这在这里可能会有所帮助。
使用安装
pip install tuna
创建运行时配置文件
python3 -m cProfile -o program.prof yourfile.py
或导入配置文件（需要Python 3.7+）
python3 -X importprofile yourfile.py 2> import.log
那就把金枪鱼放在档案里
tuna program.prof
gprof2dot_magic公司
gprof2dot的神奇函数，用于在JupyterLab或Jupyter Notebook中将任何Python语句作为DOT图进行评测。
GitHub回购：https://github.com/mattijn/gprof2dot_magic
安装
确保您有Python包gprof2dot_magic。
pip install gprof2dot_magic
它的依赖关系gprof2dot和graphviz也将被安装
用法
要启用magic函数，首先加载gprof2dot_magic模块
%load_ext gprof2dot_magic
然后将任何行语句配置为DOT图，如下所示：
%gprof2dot print('hello world')
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。
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）。
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。
