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
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：
其他回答
PyVmMonitor是一种在Python中处理评测的新工具：http://www.pyvmmonitor.com/
它具有一些独特的功能，例如
将探查器附加到正在运行的（CPython）程序Yappi集成的按需分析不同机器上的配置文件多进程支持（多处理、django…）实时采样/CPU视图（带时间范围选择）通过cProfile/配置文件集成进行确定性配置分析现有PStats结果打开DOT文件编程API访问按方法或行对样本进行分组PyDev集成PyCharm集成
注意：它是商业的，但对开源是免费的。
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。
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。
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。
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：
