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。

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。

有很多很好的答案，但它们要么使用命令行，要么使用一些外部程序来分析和/或排序结果。

我真的错过了在IDE（eclipsePyDev）中使用而不接触命令行或安装任何东西的方法。所以就在这里。

无命令行分析

def count():
    from math import sqrt
    for x in range(10**5):
        sqrt(x)

if __name__ == '__main__':
    import cProfile, pstats
    cProfile.run("count()", "{}.profile".format(__file__))
    s = pstats.Stats("{}.profile".format(__file__))
    s.strip_dirs()
    s.sort_stats("time").print_stats(10)

有关更多信息，请参阅文档或其他答案。

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：

python wiki是一个用于分析资源的绝佳页面：http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips#Profiling_Code

python文档也是如此：http://docs.python.org/library/profile.html

如Chris Lawlor所示，cProfile是一个很棒的工具，可以很容易地打印到屏幕上：

python -m cProfile -s time mine.py <args>

或存档：

python -m cProfile -o output.file mine.py <args>

PS>如果您使用的是Ubuntu，请确保安装python配置文件

apt-get install python-profiler 

如果输出到文件，可以使用以下工具获得良好的可视化效果

PyCallGraph：创建调用图图像的工具安装：

 pip install pycallgraph

run:

 pycallgraph mine.py args

视图：

 gimp pycallgraph.png

你可以使用任何你喜欢的方式来查看png文件，我使用了gimp不幸的是，我经常

dot:graph对于cairo渲染器位图太大。缩放0.257079以适合

这使我的图像变得难以使用。所以我通常创建svg文件：

pycallgraph -f svg -o pycallgraph.svg mine.py <args>

PS>确保安装graphviz（提供点程序）：

pip install graphviz

使用gprof2dot通过@maxy/@quodlibetor绘制替代图形：

pip install gprof2dot
python -m cProfile -o profile.pstats mine.py
gprof2dot -f pstats profile.pstats | dot -Tsvg -o mine.svg

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：