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？
当前回答
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：
其他回答
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：
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。
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：
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。
