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。

对于像austin这样的统计分析器，不需要检测，这意味着您可以简单地使用

austin python3 my_script.py

原始输出不是很有用，但您可以将其传输到flamegraph.pl以获得该数据的火焰图表示，该火焰图提供了时间（以微秒为单位的实时）的细分。

austin python3 my_script.py | flamegraph.pl > my_script_profile.svg

或者，您也可以使用web应用程序Speedscope.app快速可视化收集的样本。如果您安装了pprof，还可以获取austin python（例如，pipx安装austin python）并使用austin2prof转换为pprof格式。

然而，如果您安装了VS Code，您可以使用Austin扩展来获得更交互式的体验，包括源代码热图、顶级函数和收集的调用堆栈

如果您想使用终端，也可以使用TUI，它也具有实时图形模式：

python wiki是一个用于分析资源的绝佳页面：http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips#Profiling_Code

python文档也是如此：http://docs.python.org/library/profile.html

如Chris Lawlor所示，cProfile是一个很棒的工具，可以很容易地打印到屏幕上：

python -m cProfile -s time mine.py <args>

或存档：

python -m cProfile -o output.file mine.py <args>

PS>如果您使用的是Ubuntu，请确保安装python配置文件

apt-get install python-profiler 

如果输出到文件，可以使用以下工具获得良好的可视化效果

PyCallGraph：创建调用图图像的工具安装：

 pip install pycallgraph

run:

 pycallgraph mine.py args

视图：

 gimp pycallgraph.png

你可以使用任何你喜欢的方式来查看png文件，我使用了gimp不幸的是，我经常

dot:graph对于cairo渲染器位图太大。缩放0.257079以适合

这使我的图像变得难以使用。所以我通常创建svg文件：

pycallgraph -f svg -o pycallgraph.svg mine.py <args>

PS>确保安装graphviz（提供点程序）：

pip install graphviz

使用gprof2dot通过@maxy/@quodlibetor绘制替代图形：

pip install gprof2dot
python -m cProfile -o profile.pstats mine.py
gprof2dot -f pstats profile.pstats | dot -Tsvg -o mine.svg

根据乔·肖（Joe Shaw）关于多线程代码无法按预期工作的回答，我认为cProfile中的runcall方法只是围绕着已配置的函数调用执行self.enable（）和self.disable（）调用，因此您可以简单地自己执行，并在对现有代码的干扰最小的情况下使用任何代码。

还有一个叫做statprof的统计分析器。它是一个采样分析器，因此它为代码增加了最小的开销，并提供了基于行的（而不仅仅是基于函数的）计时。它更适合于游戏等软实时应用，但精度可能低于cProfile。

pypi中的版本有点旧，因此可以通过指定git存储库来使用pip安装：

pip install git+git://github.com/bos/statprof.py@1a33eba91899afe17a8b752c6dfdec6f05dd0c01

您可以这样运行：

import statprof

with statprof.profile():
    my_questionable_function()

另请参见https://stackoverflow.com/a/10333592/320036

当我不是服务器的根用户时，我使用lsprofcalltree.py并像这样运行我的程序：

python lsprofcalltree.py -o callgrind.1 test.py

然后我可以用任何callgrind兼容的软件打开报告，比如qcachegrind