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。

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。

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。

值得指出的是，使用探查器仅在主线程上有效（默认情况下），如果使用它们，您将无法从其他线程获得任何信息。这可能有点棘手，因为探查器文档中完全没有提到它。

如果您还想评测线程，那么您需要查看文档中的threading.setprofile（）函数。

您也可以创建自己的线程.Thread子类：

class ProfiledThread(threading.Thread):
    # Overrides threading.Thread.run()
    def run(self):
        profiler = cProfile.Profile()
        try:
            return profiler.runcall(threading.Thread.run, self)
        finally:
            profiler.dump_stats('myprofile-%d.profile' % (self.ident,))

并使用ProfiledThread类而不是标准类。它可能会给你更多的灵活性，但我不确定它是否值得，特别是如果你使用的是不使用你的类的第三方代码。

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。

Python包括一个名为cProfile的分析器。它不仅给出了总的运行时间，而且还分别计算了每个函数的时间，并告诉每个函数被调用了多少次，从而很容易确定应该在哪里进行优化。

您可以从代码内部或从解释器调用它，如下所示：

import cProfile
cProfile.run('foo()')

更有用的是，您可以在运行脚本时调用cProfile：

python -m cProfile myscript.py

为了更简单，我制作了一个名为“profile.bat”的小批处理文件：

python -m cProfile %1

所以我要做的就是跑：

profile euler048.py

我得到了这个：

1007 function calls in 0.061 CPU seconds

Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 <string>:1(<module>)
 1000    0.051    0.000    0.051    0.000 euler048.py:2(<lambda>)
    1    0.005    0.005    0.061    0.061 euler048.py:2(<module>)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 {execfile}
    1    0.002    0.002    0.053    0.053 {map}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}
    1    0.003    0.003    0.003    0.003 {sum}

编辑：更新了2013年PyCon视频资源的链接，标题为Python评测也可以通过YouTube。