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
@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：
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还值得一提的是GUI cProfile转储查看器RunSnakeRun。它允许您排序和选择，从而放大程序的相关部分。图片中矩形的大小与所用时间成正比。如果您将鼠标悬停在一个矩形上，它将突出显示表中的调用以及地图上的任何位置。双击矩形时，它会放大该部分。它将显示谁调用了该部分以及该部分调用了什么。
描述性信息非常有用。它向您显示了该位的代码，当您处理内置库调用时，该代码会很有用。它告诉要查找代码的文件和行。
还想指出，OP说的是“剖析”，但似乎他是指“时机”。请记住，程序在评测时运行速度会变慢。
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：
这取决于您希望从分析中看到什么。简单的时间度量可以由（bash）给出。
time python python_prog.py
甚至“/usr/bin/time”也可以使用“--verbose”标志输出详细的度量。
为了检查每个函数给出的时间度量，并更好地了解在函数上花费的时间，可以使用python中的内置cProfile。
进入更详细的指标，如绩效，时间不是唯一的指标。您可以担心内存、线程等问题。分析选项：line_profiler是另一个通常用于逐行查找定时度量的分析器。2.memory_profiler是一个评测内存使用情况的工具。3.heapy（来自项目Guppy）描述如何使用堆中的对象。
这些是我常用的一些。但如果你想了解更多，试试看这本书这是一本非常好的书，讲述了如何从性能出发。您可以转到使用Cython和JIT（实时）编译的python的高级主题。
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）。
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：
