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
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
其他回答
值得指出的是，使用探查器仅在主线程上有效（默认情况下），如果使用它们，您将无法从其他线程获得任何信息。这可能有点棘手，因为探查器文档中完全没有提到它。
如果您还想评测线程，那么您需要查看文档中的threading.setprofile（）函数。
您也可以创建自己的线程.Thread子类：
class ProfiledThread(threading.Thread):
# Overrides threading.Thread.run()
def run(self):
profiler = cProfile.Profile()
try:
return profiler.runcall(threading.Thread.run, self)
finally:
profiler.dump_stats('myprofile-%d.profile' % (self.ident,))
并使用ProfiledThread类而不是标准类。它可能会给你更多的灵活性，但我不确定它是否值得，特别是如果你使用的是不使用你的类的第三方代码。
我的方法是使用雅皮语(https://github.com/sumerc/yappi). 它与RPC服务器结合使用特别有用，在RPC服务器中（甚至只是为了调试），您可以注册方法来启动、停止和打印配置信息，例如，通过以下方式：
@staticmethod
def startProfiler():
yappi.start()
@staticmethod
def stopProfiler():
yappi.stop()
@staticmethod
def printProfiler():
stats = yappi.get_stats(yappi.SORTTYPE_TTOT, yappi.SORTORDER_DESC, 20)
statPrint = '\n'
namesArr = [len(str(stat[0])) for stat in stats.func_stats]
log.debug("namesArr %s", str(namesArr))
maxNameLen = max(namesArr)
log.debug("maxNameLen: %s", maxNameLen)
for stat in stats.func_stats:
nameAppendSpaces = [' ' for i in range(maxNameLen - len(stat[0]))]
log.debug('nameAppendSpaces: %s', nameAppendSpaces)
blankSpace = ''
for space in nameAppendSpaces:
blankSpace += space
log.debug("adding spaces: %s", len(nameAppendSpaces))
statPrint = statPrint + str(stat[0]) + blankSpace + " " + str(stat[1]).ljust(8) + "\t" + str(
round(stat[2], 2)).ljust(8 - len(str(stat[2]))) + "\t" + str(round(stat[3], 2)) + "\n"
log.log(1000, "\nname" + ''.ljust(maxNameLen - 4) + " ncall \tttot \ttsub")
log.log(1000, statPrint)
然后，当您的程序工作时，您可以通过调用startProfiler RPC方法随时启动探查器，并通过调用printProfiler（或修改RPC方法将其返回给调用者）将探查信息转储到日志文件中，并获得这样的输出：
2014-02-19 16:32:24,128-|SVR-MAIN |-(Thread-3 )-Level 1000:
name ncall ttot tsub
2014-02-19 16:32:24,128-|SVR-MAIN |-(Thread-3 )-Level 1000:
C:\Python27\lib\sched.py.run:80 22 0.11 0.05
M:\02_documents\_repos\09_aheadRepos\apps\ahdModbusSrv\pyAheadRpcSrv\xmlRpc.py.iterFnc:293 22 0.11 0.0
M:\02_documents\_repos\09_aheadRepos\apps\ahdModbusSrv\serverMain.py.makeIteration:515 22 0.11 0.0
M:\02_documents\_repos\09_aheadRepos\apps\ahdModbusSrv\pyAheadRpcSrv\PicklingXMLRPC.py._dispatch:66 1 0.0 0.0
C:\Python27\lib\BaseHTTPServer.py.date_time_string:464 1 0.0 0.0
c:\users\zasiec~1\appdata\local\temp\easy_install-hwcsr1\psutil-1.1.2-py2.7-win32.egg.tmp\psutil\_psmswindows.py._get_raw_meminfo:243 4 0.0 0.0
C:\Python27\lib\SimpleXMLRPCServer.py.decode_request_content:537 1 0.0 0.0
c:\users\zasiec~1\appdata\local\temp\easy_install-hwcsr1\psutil-1.1.2-py2.7-win32.egg.tmp\psutil\_psmswindows.py.get_system_cpu_times:148 4 0.0 0.0
<string>.__new__:8 220 0.0 0.0
C:\Python27\lib\socket.py.close:276 4 0.0 0.0
C:\Python27\lib\threading.py.__init__:558 1 0.0 0.0
<string>.__new__:8 4 0.0 0.0
C:\Python27\lib\threading.py.notify:372 1 0.0 0.0
C:\Python27\lib\rfc822.py.getheader:285 4 0.0 0.0
C:\Python27\lib\BaseHTTPServer.py.handle_one_request:301 1 0.0 0.0
C:\Python27\lib\xmlrpclib.py.end:816 3 0.0 0.0
C:\Python27\lib\SimpleXMLRPCServer.py.do_POST:467 1 0.0 0.0
C:\Python27\lib\SimpleXMLRPCServer.py.is_rpc_path_valid:460 1 0.0 0.0
C:\Python27\lib\SocketServer.py.close_request:475 1 0.0 0.0
c:\users\zasiec~1\appdata\local\temp\easy_install-hwcsr1\psutil-1.1.2-py2.7-win32.egg.tmp\psutil\__init__.py.cpu_times:1066 4 0.0 0.0
它可能对短脚本不太有用，但有助于优化服务器类型的进程，特别是考虑到printProfiler方法可以随时间多次调用，以分析和比较例如不同的程序使用场景。
在较新版本的yappi中，以下代码将起作用：
@staticmethod
def printProfile():
yappi.get_func_stats().print_all()
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。
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：
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：
