在研究这个主题时，我遇到了一个叫做SnakeViz的便捷工具。SnakeViz是一个基于web的评测可视化工具。它非常容易安装和使用。我通常使用的方法是用%prun生成一个stat文件，然后在SnakeViz中进行分析。

所使用的主要viz技术是下图所示的Sunburst图表，其中函数调用的层次结构被安排为弧和时间信息的层，以其角度宽度编码。

最好的是你可以与图表互动。例如，要放大，可以单击一个弧，弧及其后代将被放大为新的阳光，以显示更多细节。

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：

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。

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：

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。

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。