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：

还值得一提的是GUI cProfile转储查看器RunSnakeRun。它允许您排序和选择，从而放大程序的相关部分。图片中矩形的大小与所用时间成正比。如果您将鼠标悬停在一个矩形上，它将突出显示表中的调用以及地图上的任何位置。双击矩形时，它会放大该部分。它将显示谁调用了该部分以及该部分调用了什么。

描述性信息非常有用。它向您显示了该位的代码，当您处理内置库调用时，该代码会很有用。它告诉要查找代码的文件和行。

还想指出，OP说的是“剖析”，但似乎他是指“时机”。请记住，程序在评测时运行速度会变慢。

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。

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。

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。

@Maxy对这个答案的评论对我帮助很大，我认为它应该得到自己的答案：我已经有了cProfile生成的.pstats文件，我不想用pycallgraph重新运行这些文件，所以我使用了gprof2dot，得到了很好的svgs：

$ sudo apt-get install graphviz
$ git clone https://github.com/jrfonseca/gprof2dot
$ ln -s "$PWD"/gprof2dot/gprof2dot.py ~/bin
$ cd $PROJECT_DIR
$ gprof2dot.py -f pstats profile.pstats | dot -Tsvg -o callgraph.svg

还有BLAM！

它使用点（与pycallgraph使用的相同），因此输出看起来类似。我觉得gprof2dot丢失的信息更少：