不久前，我制作了pycallgraph，它从您的Python代码生成可视化。编辑：我已经将示例更新为使用3.3，这是本文撰写时的最新版本。

在pip安装pycallgraph并安装GraphViz之后，您可以从命令行运行它：

pycallgraph graphviz -- ./mypythonscript.py

或者，您可以分析代码的特定部分：

from pycallgraph import PyCallGraph
from pycallgraph.output import GraphvizOutput

with PyCallGraph(output=GraphvizOutput()):
    code_to_profile()

其中任何一个都将生成类似下图的pycallgraph.png文件：

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。

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。

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：

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')

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