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：

@Maxy对这个答案的评论对我帮助很大，我认为它应该得到自己的答案：我已经有了cProfile生成的.pstats文件，我不想用pycallgraph重新运行这些文件，所以我使用了gprof2dot，得到了很好的svgs：

$ sudo apt-get install graphviz
$ git clone https://github.com/jrfonseca/gprof2dot
$ ln -s "$PWD"/gprof2dot/gprof2dot.py ~/bin
$ cd $PROJECT_DIR
$ gprof2dot.py -f pstats profile.pstats | dot -Tsvg -o callgraph.svg

还有BLAM！

它使用点（与pycallgraph使用的相同），因此输出看起来类似。我觉得gprof2dot丢失的信息更少：

一个很好的评测模块是line_profiler（使用kernprof.py脚本调用）。它可以在这里下载。

我的理解是，cProfile只提供每个函数花费的总时间的信息。因此，单独的代码行是不定时的。这是科学计算中的一个问题，因为通常一条线会花费很多时间。而且，我记得，cProfile没有抓住我在say numpy.dot上花费的时间。

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

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：

获取IPython笔记本上的快速配置文件统计信息。人们可以将line_profiler和memory_profile直接嵌入到笔记本中。

另一个有用的包是Pympler。它是一个强大的评测包，能够跟踪类、对象、函数、内存泄漏等。

了解了！

!pip install line_profiler
!pip install memory_profiler
!pip install pympler

加载它！

%load_ext line_profiler
%load_ext memory_profiler

使用它！

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%时间

%time print('Outputs CPU time,Wall Clock time') 
#CPU times: user 2 µs, sys: 0 ns, total: 2 µs Wall time: 5.96 µs

给予：

CPU时间：CPU级执行时间systimes:系统级执行时间总计：CPU时间+系统时间墙上时间：墙上时钟时间

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%计时

%timeit -r 7 -n 1000 print('Outputs execution time of the snippet') 
#1000 loops, best of 7: 7.46 ns per loop

给出给定循环次数（n）中的最佳运行次数（r）。输出系统缓存的详细信息：当代码片段被多次执行时，系统会缓存一些操作并不再执行，这可能会影响概要文件报告的准确性。

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%普鲁士人

%prun -s cumulative 'Code to profile' 

给予：

函数调用数（ncall）每个函数调用有个条目（不同）每次呼叫所用时间（百分比）到函数调用为止的时间（cumtime）调用的函数/模块的名称等。。。

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%记忆，记忆

%memit 'Code to profile'
#peak memory: 199.45 MiB, increment: 0.00 MiB

给予：

内存使用情况

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%低压运行

#Example function
def fun():
  for i in range(10):
    print(i)

#Usage: %lprun <name_of_the_function> function
%lprun -f fun fun()

给予：

按行统计

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系统大小

sys.getsizeof('code to profile')
# 64 bytes

返回对象的大小（以字节为单位）。

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来自pympler的asizeof（）

from pympler import asizeof
obj = [1,2,("hey","ha"),3]
print(asizeof.asizeof(obj,stats=4))

pympler.asizeof可用于调查某些Python对象消耗多少内存。与sys.getsizeof不同，asizeof递归地调整对象大小

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来自pympler的跟踪器

from pympler import tracker
tr = tracker.SummaryTracker()
def fun():
  li = [1,2,3]
  di = {"ha":"haha","duh":"Umm"}
fun()
tr.print_diff()

跟踪函数的生存期。

Pympler包包含大量用于评测代码的高实用函数。这里无法涵盖所有这些。有关详细的概要文件实现，请参阅随附的文档。

Pympler文档