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
找到所有时间去向的最简单快捷的方法。
1. pip install snakeviz
2. python -m cProfile -o temp.dat <PROGRAM>.py
3. snakeviz temp.dat
在浏览器中绘制饼图。最大的部分是问题函数。非常简单。
其他回答
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：
pprofile文件
line_profiler（此处已介绍）也启发了pprofile，其描述如下：
行粒度、线程感知确定性和统计纯python剖面仪
它提供了line_profiler的行粒度，是纯Python，可以用作独立命令或模块，甚至可以生成callgrind格式的文件，这些文件可以很容易地使用[k|q]cachegrind进行分析。
vprof公司
还有vprof，一个Python包，描述如下：
[…]为各种Python程序特性（如运行时间和内存使用）提供丰富的交互式可视化。
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。
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
@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：
