cProfile非常适合快速分析，但大多数时候它都以错误结束。函数runctx通过正确初始化环境和变量来解决这个问题，希望它对某些人有用：

import cProfile
cProfile.runctx('foo()', None, locals())

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

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。

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。

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。

pprofile文件

line_profiler（此处已介绍）也启发了pprofile，其描述如下：

行粒度、线程感知确定性和统计纯python剖面仪

它提供了line_profiler的行粒度，是纯Python，可以用作独立命令或模块，甚至可以生成callgrind格式的文件，这些文件可以很容易地使用[k|q]cachegrind进行分析。

vprof公司

还有vprof，一个Python包，描述如下：

[…]为各种Python程序特性（如运行时间和内存使用）提供丰富的交互式可视化。