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？
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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。
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cProfile非常适合快速分析，但大多数时候它都以错误结束。函数runctx通过正确初始化环境和变量来解决这个问题，希望它对某些人有用：
import cProfile
cProfile.runctx('foo()', None, locals())
cProfile非常适合于分析，而kcachegrind非常适合于可视化结果。中间的pyprov2calltree处理文件转换。
python -m cProfile -o script.profile script.py
pyprof2calltree -i script.profile -o script.calltree
kcachegrind script.calltree
所需的系统包：
kcachegrind（Linux）、qcachegrind（MacOs）
Ubuntu上的设置：
apt-get install kcachegrind
pip install pyprof2calltree
结果：
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。
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。
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。
