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

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

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。

在Virtaal的源代码中，有一个非常有用的类和装饰器，它可以使分析（甚至对于特定的方法/函数）非常简单。然后可以在KCacheGrind中非常舒适地查看输出。

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

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）。