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
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。
其他回答
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。
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。
如果你想做一个累积分析器，意思是连续运行函数几次并观察结果的总和。
您可以使用此cumulative_profiler装饰器：
它是python>=3.6特定的，但您可以删除非本地的，因为它可以在旧版本上工作。
import cProfile, pstats
class _ProfileFunc:
def __init__(self, func, sort_stats_by):
self.func = func
self.profile_runs = []
self.sort_stats_by = sort_stats_by
def __call__(self, *args, **kwargs):
pr = cProfile.Profile()
pr.enable() # this is the profiling section
retval = self.func(*args, **kwargs)
pr.disable()
self.profile_runs.append(pr)
ps = pstats.Stats(*self.profile_runs).sort_stats(self.sort_stats_by)
return retval, ps
def cumulative_profiler(amount_of_times, sort_stats_by='time'):
def real_decorator(function):
def wrapper(*args, **kwargs):
nonlocal function, amount_of_times, sort_stats_by # for python 2.x remove this row
profiled_func = _ProfileFunc(function, sort_stats_by)
for i in range(amount_of_times):
retval, ps = profiled_func(*args, **kwargs)
ps.print_stats()
return retval # returns the results of the function
return wrapper
if callable(amount_of_times): # incase you don't want to specify the amount of times
func = amount_of_times # amount_of_times is the function in here
amount_of_times = 5 # the default amount
return real_decorator(func)
return real_decorator
实例
剖析函数baz
import time
@cumulative_profiler
def baz():
time.sleep(1)
time.sleep(2)
return 1
baz()
baz跑了5次并打印了以下内容：
20 function calls in 15.003 seconds
Ordered by: internal time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
10 15.003 1.500 15.003 1.500 {built-in method time.sleep}
5 0.000 0.000 15.003 3.001 <ipython-input-9-c89afe010372>:3(baz)
5 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
指定次数
@cumulative_profiler(3)
def baz():
...
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。
当我不是服务器的根用户时，我使用lsprofcalltree.py并像这样运行我的程序：
python lsprofcalltree.py -o callgrind.1 test.py
然后我可以用任何callgrind兼容的软件打开报告，比如qcachegrind
