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。

我发现cprofiler和其他资源更多地用于优化目的，而不是调试。

我制作了自己的测试模块，用于简单的python脚本速度测试。（在我的例子中，使用ScriptProfilerPy测试了1K+行py文件，并在几分钟内将代码速度提高了10倍。

模块ScriptProfilerPy（）将运行代码，并向其添加时间戳。我把模块放在这里：https://github.com/Lucas-BLP/ScriptProfilerPy

Use:

from speed_testpy import ScriptProfilerPy

ScriptProfilerPy("path_to_your_script_to_test.py").Profiler()

输出：

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')

值得指出的是，使用探查器仅在主线程上有效（默认情况下），如果使用它们，您将无法从其他线程获得任何信息。这可能有点棘手，因为探查器文档中完全没有提到它。

如果您还想评测线程，那么您需要查看文档中的threading.setprofile（）函数。

您也可以创建自己的线程.Thread子类：

class ProfiledThread(threading.Thread):
    # Overrides threading.Thread.run()
    def run(self):
        profiler = cProfile.Profile()
        try:
            return profiler.runcall(threading.Thread.run, self)
        finally:
            profiler.dump_stats('myprofile-%d.profile' % (self.ident,))

并使用ProfiledThread类而不是标准类。它可能会给你更多的灵活性，但我不确定它是否值得，特别是如果你使用的是不使用你的类的第三方代码。

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。

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。