我的方法是使用雅皮语(https://github.com/sumerc/yappi). 它与RPC服务器结合使用特别有用，在RPC服务器中（甚至只是为了调试），您可以注册方法来启动、停止和打印配置信息，例如，通过以下方式：

@staticmethod
def startProfiler():
    yappi.start()

@staticmethod
def stopProfiler():
    yappi.stop()

@staticmethod
def printProfiler():
    stats = yappi.get_stats(yappi.SORTTYPE_TTOT, yappi.SORTORDER_DESC, 20)
    statPrint = '\n'
    namesArr = [len(str(stat[0])) for stat in stats.func_stats]
    log.debug("namesArr %s", str(namesArr))
    maxNameLen = max(namesArr)
    log.debug("maxNameLen: %s", maxNameLen)

    for stat in stats.func_stats:
        nameAppendSpaces = [' ' for i in range(maxNameLen - len(stat[0]))]
        log.debug('nameAppendSpaces: %s', nameAppendSpaces)
        blankSpace = ''
        for space in nameAppendSpaces:
            blankSpace += space

        log.debug("adding spaces: %s", len(nameAppendSpaces))
        statPrint = statPrint + str(stat[0]) + blankSpace + " " + str(stat[1]).ljust(8) + "\t" + str(
            round(stat[2], 2)).ljust(8 - len(str(stat[2]))) + "\t" + str(round(stat[3], 2)) + "\n"

    log.log(1000, "\nname" + ''.ljust(maxNameLen - 4) + " ncall \tttot \ttsub")
    log.log(1000, statPrint)

然后，当您的程序工作时，您可以通过调用startProfiler RPC方法随时启动探查器，并通过调用printProfiler（或修改RPC方法将其返回给调用者）将探查信息转储到日志文件中，并获得这样的输出：

2014-02-19 16:32:24,128-|SVR-MAIN  |-(Thread-3   )-Level 1000: 
name                                                                                                                                      ncall     ttot    tsub
2014-02-19 16:32:24,128-|SVR-MAIN  |-(Thread-3   )-Level 1000: 
C:\Python27\lib\sched.py.run:80                                                                                                           22        0.11    0.05
M:\02_documents\_repos\09_aheadRepos\apps\ahdModbusSrv\pyAheadRpcSrv\xmlRpc.py.iterFnc:293                                                22        0.11    0.0
M:\02_documents\_repos\09_aheadRepos\apps\ahdModbusSrv\serverMain.py.makeIteration:515                                                    22        0.11    0.0
M:\02_documents\_repos\09_aheadRepos\apps\ahdModbusSrv\pyAheadRpcSrv\PicklingXMLRPC.py._dispatch:66                                       1         0.0     0.0
C:\Python27\lib\BaseHTTPServer.py.date_time_string:464                                                                                    1         0.0     0.0
c:\users\zasiec~1\appdata\local\temp\easy_install-hwcsr1\psutil-1.1.2-py2.7-win32.egg.tmp\psutil\_psmswindows.py._get_raw_meminfo:243     4         0.0     0.0
C:\Python27\lib\SimpleXMLRPCServer.py.decode_request_content:537                                                                          1         0.0     0.0
c:\users\zasiec~1\appdata\local\temp\easy_install-hwcsr1\psutil-1.1.2-py2.7-win32.egg.tmp\psutil\_psmswindows.py.get_system_cpu_times:148 4         0.0     0.0
<string>.__new__:8                                                                                                                        220       0.0     0.0
C:\Python27\lib\socket.py.close:276                                                                                                       4         0.0     0.0
C:\Python27\lib\threading.py.__init__:558                                                                                                 1         0.0     0.0
<string>.__new__:8                                                                                                                        4         0.0     0.0
C:\Python27\lib\threading.py.notify:372                                                                                                   1         0.0     0.0
C:\Python27\lib\rfc822.py.getheader:285                                                                                                   4         0.0     0.0
C:\Python27\lib\BaseHTTPServer.py.handle_one_request:301                                                                                  1         0.0     0.0
C:\Python27\lib\xmlrpclib.py.end:816                                                                                                      3         0.0     0.0
C:\Python27\lib\SimpleXMLRPCServer.py.do_POST:467                                                                                         1         0.0     0.0
C:\Python27\lib\SimpleXMLRPCServer.py.is_rpc_path_valid:460                                                                               1         0.0     0.0
C:\Python27\lib\SocketServer.py.close_request:475                                                                                         1         0.0     0.0
c:\users\zasiec~1\appdata\local\temp\easy_install-hwcsr1\psutil-1.1.2-py2.7-win32.egg.tmp\psutil\__init__.py.cpu_times:1066               4         0.0     0.0 

它可能对短脚本不太有用，但有助于优化服务器类型的进程，特别是考虑到printProfiler方法可以随时间多次调用，以分析和比较例如不同的程序使用场景。

在较新版本的yappi中，以下代码将起作用：

@staticmethod
def printProfile():
    yappi.get_func_stats().print_all()

获取IPython笔记本上的快速配置文件统计信息。人们可以将line_profiler和memory_profile直接嵌入到笔记本中。

另一个有用的包是Pympler。它是一个强大的评测包，能够跟踪类、对象、函数、内存泄漏等。

了解了！

!pip install line_profiler
!pip install memory_profiler
!pip install pympler

加载它！

%load_ext line_profiler
%load_ext memory_profiler

使用它！

---

%时间

%time print('Outputs CPU time,Wall Clock time') 
#CPU times: user 2 µs, sys: 0 ns, total: 2 µs Wall time: 5.96 µs

给予：

CPU时间：CPU级执行时间systimes:系统级执行时间总计：CPU时间+系统时间墙上时间：墙上时钟时间

---

%计时

%timeit -r 7 -n 1000 print('Outputs execution time of the snippet') 
#1000 loops, best of 7: 7.46 ns per loop

给出给定循环次数（n）中的最佳运行次数（r）。输出系统缓存的详细信息：当代码片段被多次执行时，系统会缓存一些操作并不再执行，这可能会影响概要文件报告的准确性。

---

%普鲁士人

%prun -s cumulative 'Code to profile' 

给予：

函数调用数（ncall）每个函数调用有个条目（不同）每次呼叫所用时间（百分比）到函数调用为止的时间（cumtime）调用的函数/模块的名称等。。。

---

%记忆，记忆

%memit 'Code to profile'
#peak memory: 199.45 MiB, increment: 0.00 MiB

给予：

内存使用情况

---

%低压运行

#Example function
def fun():
  for i in range(10):
    print(i)

#Usage: %lprun <name_of_the_function> function
%lprun -f fun fun()

给予：

按行统计

---

系统大小

sys.getsizeof('code to profile')
# 64 bytes

返回对象的大小（以字节为单位）。

---

来自pympler的asizeof（）

from pympler import asizeof
obj = [1,2,("hey","ha"),3]
print(asizeof.asizeof(obj,stats=4))

pympler.asizeof可用于调查某些Python对象消耗多少内存。与sys.getsizeof不同，asizeof递归地调整对象大小

---

来自pympler的跟踪器

from pympler import tracker
tr = tracker.SummaryTracker()
def fun():
  li = [1,2,3]
  di = {"ha":"haha","duh":"Umm"}
fun()
tr.print_diff()

跟踪函数的生存期。

Pympler包包含大量用于评测代码的高实用函数。这里无法涵盖所有这些。有关详细的概要文件实现，请参阅随附的文档。

Pympler文档

最近，我为PyCharm创建了一个插件，使用该插件，您可以在PyCharm编辑器中轻松分析和可视化line_profiler的结果。

linepfiler在其他答案中也提到过，它是一个很好的工具，可以准确分析python解释器在某些行中花费了多少时间。

我创建的PyCharm插件可以在这里找到：https://plugins.jetbrains.com/plugin/16536-line-profiler

它需要一个python环境中的助手包，名为line profiler pycharm，可以使用pip或插件本身安装。

在PyCharm中安装插件后：

用line_profiler_pycharm.profile装饰器装饰您想要评测的任何函数使用“轮廓线”跑步器跑步

结果截图：

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

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。

gprof2dot_magic公司

gprof2dot的神奇函数，用于在JupyterLab或Jupyter Notebook中将任何Python语句作为DOT图进行评测。

GitHub回购：https://github.com/mattijn/gprof2dot_magic

安装

确保您有Python包gprof2dot_magic。

pip install gprof2dot_magic

它的依赖关系gprof2dot和graphviz也将被安装

用法

要启用magic函数，首先加载gprof2dot_magic模块

%load_ext gprof2dot_magic

然后将任何行语句配置为DOT图，如下所示：

%gprof2dot print('hello world')