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
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
其他回答
当我不是服务器的根用户时，我使用lsprofcalltree.py并像这样运行我的程序：
python lsprofcalltree.py -o callgrind.1 test.py
然后我可以用任何callgrind兼容的软件打开报告，比如qcachegrind
有很多很好的答案，但它们要么使用命令行，要么使用一些外部程序来分析和/或排序结果。
我真的错过了在IDE（eclipsePyDev）中使用而不接触命令行或安装任何东西的方法。所以就在这里。
无命令行分析
def count():
from math import sqrt
for x in range(10**5):
sqrt(x)
if __name__ == '__main__':
import cProfile, pstats
cProfile.run("count()", "{}.profile".format(__file__))
s = pstats.Stats("{}.profile".format(__file__))
s.strip_dirs()
s.sort_stats("time").print_stats(10)
有关更多信息，请参阅文档或其他答案。
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。
在研究这个主题时，我遇到了一个叫做SnakeViz的便捷工具。SnakeViz是一个基于web的评测可视化工具。它非常容易安装和使用。我通常使用的方法是用%prun生成一个stat文件，然后在SnakeViz中进行分析。
所使用的主要viz技术是下图所示的Sunburst图表，其中函数调用的层次结构被安排为弧和时间信息的层，以其角度宽度编码。
最好的是你可以与图表互动。例如，要放大，可以单击一个弧，弧及其后代将被放大为新的阳光，以显示更多细节。
如果你想做一个累积分析器，意思是连续运行函数几次并观察结果的总和。
您可以使用此cumulative_profiler装饰器：
它是python>=3.6特定的，但您可以删除非本地的，因为它可以在旧版本上工作。
import cProfile, pstats
class _ProfileFunc:
def __init__(self, func, sort_stats_by):
self.func = func
self.profile_runs = []
self.sort_stats_by = sort_stats_by
def __call__(self, *args, **kwargs):
pr = cProfile.Profile()
pr.enable() # this is the profiling section
retval = self.func(*args, **kwargs)
pr.disable()
self.profile_runs.append(pr)
ps = pstats.Stats(*self.profile_runs).sort_stats(self.sort_stats_by)
return retval, ps
def cumulative_profiler(amount_of_times, sort_stats_by='time'):
def real_decorator(function):
def wrapper(*args, **kwargs):
nonlocal function, amount_of_times, sort_stats_by # for python 2.x remove this row
profiled_func = _ProfileFunc(function, sort_stats_by)
for i in range(amount_of_times):
retval, ps = profiled_func(*args, **kwargs)
ps.print_stats()
return retval # returns the results of the function
return wrapper
if callable(amount_of_times): # incase you don't want to specify the amount of times
func = amount_of_times # amount_of_times is the function in here
amount_of_times = 5 # the default amount
return real_decorator(func)
return real_decorator
实例
剖析函数baz
import time
@cumulative_profiler
def baz():
time.sleep(1)
time.sleep(2)
return 1
baz()
baz跑了5次并打印了以下内容：
20 function calls in 15.003 seconds
Ordered by: internal time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
10 15.003 1.500 15.003 1.500 {built-in method time.sleep}
5 0.000 0.000 15.003 3.001 <ipython-input-9-c89afe010372>:3(baz)
5 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
指定次数
@cumulative_profiler(3)
def baz():
...
