还有一个叫做statprof的统计分析器。它是一个采样分析器，因此它为代码增加了最小的开销，并提供了基于行的（而不仅仅是基于函数的）计时。它更适合于游戏等软实时应用，但精度可能低于cProfile。

pypi中的版本有点旧，因此可以通过指定git存储库来使用pip安装：

pip install git+git://github.com/bos/statprof.py@1a33eba91899afe17a8b752c6dfdec6f05dd0c01

您可以这样运行：

import statprof

with statprof.profile():
    my_questionable_function()

另请参见https://stackoverflow.com/a/10333592/320036

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。

添加到https://stackoverflow.com/a/582337/1070617,

我编写了这个模块，允许您使用cProfile并轻松查看其输出。更多信息：https://github.com/ymichael/cprofilev

$ python -m cprofilev /your/python/program
# Go to http://localhost:4000 to view collected statistics.

另请参见：http://ymichael.com/2014/03/08/profiling-python-with-cprofile.html如何理解收集的统计数据。

根据乔·肖（Joe Shaw）关于多线程代码无法按预期工作的回答，我认为cProfile中的runcall方法只是围绕着已配置的函数调用执行self.enable（）和self.disable（）调用，因此您可以简单地自己执行，并在对现有代码的干扰最小的情况下使用任何代码。

我刚刚从pypref_time中开发了自己的分析器：

https://github.com/modaresimr/auto_profiler

更新版本2

安装：

pip install auto_profiler

快速入门：

from auto_profiler import Profiler

with Profiler():
    your_function()

在Jupyter中使用，可以实时查看已用时间

更新版本1

通过添加装饰器，它将显示一个耗时的函数树

@探查器（深度=4）

Install by: pip install auto_profiler

实例

import time # line number 1
import random

from auto_profiler import Profiler, Tree

def f1():
    mysleep(.6+random.random())

def mysleep(t):
    time.sleep(t)

def fact(i):
    f1()
    if(i==1):
        return 1
    return i*fact(i-1)

def main():
    for i in range(5):
        f1()

    fact(3)


with Profiler(depth=4):
    main()

示例输出

Time   [Hits * PerHit] Function name [Called from] [function location]
-----------------------------------------------------------------------
8.974s [1 * 8.974]  main  [auto-profiler/profiler.py:267]  [/test/t2.py:30]
├── 5.954s [5 * 1.191]  f1  [/test/t2.py:34]  [/test/t2.py:14]
│   └── 5.954s [5 * 1.191]  mysleep  [/test/t2.py:15]  [/test/t2.py:17]
│       └── 5.954s [5 * 1.191]  <time.sleep>
|
|
|   # The rest is for the example recursive function call fact
└── 3.020s [1 * 3.020]  fact  [/test/t2.py:36]  [/test/t2.py:20]
    ├── 0.849s [1 * 0.849]  f1  [/test/t2.py:21]  [/test/t2.py:14]
    │   └── 0.849s [1 * 0.849]  mysleep  [/test/t2.py:15]  [/test/t2.py:17]
    │       └── 0.849s [1 * 0.849]  <time.sleep>
    └── 2.171s [1 * 2.171]  fact  [/test/t2.py:24]  [/test/t2.py:20]
        ├── 1.552s [1 * 1.552]  f1  [/test/t2.py:21]  [/test/t2.py:14]
        │   └── 1.552s [1 * 1.552]  mysleep  [/test/t2.py:15]  [/test/t2.py:17]
        └── 0.619s [1 * 0.619]  fact  [/test/t2.py:24]  [/test/t2.py:20]
            └── 0.619s [1 * 0.619]  f1  [/test/t2.py:21]  [/test/t2.py:14]

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。