想知道python脚本到底在做什么吗？输入检查外壳。Inspect Shell允许您打印/更改全局并运行函数，而不中断正在运行的脚本。现在有了自动完成和命令历史记录（仅在linux上）。Inspect Shell不是pdb样式的调试器。

https://github.com/amoffat/Inspect-Shell

你可以用它（还有你的手表）。

获取IPython笔记本上的快速配置文件统计信息。人们可以将line_profiler和memory_profile直接嵌入到笔记本中。

另一个有用的包是Pympler。它是一个强大的评测包，能够跟踪类、对象、函数、内存泄漏等。

了解了！

!pip install line_profiler
!pip install memory_profiler
!pip install pympler

加载它！

%load_ext line_profiler
%load_ext memory_profiler

使用它！

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%时间

%time print('Outputs CPU time,Wall Clock time') 
#CPU times: user 2 µs, sys: 0 ns, total: 2 µs Wall time: 5.96 µs

给予：

CPU时间：CPU级执行时间systimes:系统级执行时间总计：CPU时间+系统时间墙上时间：墙上时钟时间

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%计时

%timeit -r 7 -n 1000 print('Outputs execution time of the snippet') 
#1000 loops, best of 7: 7.46 ns per loop

给出给定循环次数（n）中的最佳运行次数（r）。输出系统缓存的详细信息：当代码片段被多次执行时，系统会缓存一些操作并不再执行，这可能会影响概要文件报告的准确性。

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%普鲁士人

%prun -s cumulative 'Code to profile' 

给予：

函数调用数（ncall）每个函数调用有个条目（不同）每次呼叫所用时间（百分比）到函数调用为止的时间（cumtime）调用的函数/模块的名称等。。。

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%记忆，记忆

%memit 'Code to profile'
#peak memory: 199.45 MiB, increment: 0.00 MiB

给予：

内存使用情况

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%低压运行

#Example function
def fun():
  for i in range(10):
    print(i)

#Usage: %lprun <name_of_the_function> function
%lprun -f fun fun()

给予：

按行统计

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系统大小

sys.getsizeof('code to profile')
# 64 bytes

返回对象的大小（以字节为单位）。

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来自pympler的asizeof（）

from pympler import asizeof
obj = [1,2,("hey","ha"),3]
print(asizeof.asizeof(obj,stats=4))

pympler.asizeof可用于调查某些Python对象消耗多少内存。与sys.getsizeof不同，asizeof递归地调整对象大小

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来自pympler的跟踪器

from pympler import tracker
tr = tracker.SummaryTracker()
def fun():
  li = [1,2,3]
  di = {"ha":"haha","duh":"Umm"}
fun()
tr.print_diff()

跟踪函数的生存期。

Pympler包包含大量用于评测代码的高实用函数。这里无法涵盖所有这些。有关详细的概要文件实现，请参阅随附的文档。

Pympler文档

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。

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：

Scalene是一个新的python分析器，它涵盖了许多用例，对性能的影响最小：

https://github.com/plasma-umass/scalene

它可以在非常精细的水平上评测CPU、GPU和内存利用率。它还特别支持多线程/并行化的python代码。

Python包括一个名为cProfile的分析器。它不仅给出了总的运行时间，而且还分别计算了每个函数的时间，并告诉每个函数被调用了多少次，从而很容易确定应该在哪里进行优化。

您可以从代码内部或从解释器调用它，如下所示：

import cProfile
cProfile.run('foo()')

更有用的是，您可以在运行脚本时调用cProfile：

python -m cProfile myscript.py

为了更简单，我制作了一个名为“profile.bat”的小批处理文件：

python -m cProfile %1

所以我要做的就是跑：

profile euler048.py

我得到了这个：

1007 function calls in 0.061 CPU seconds

Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 <string>:1(<module>)
 1000    0.051    0.000    0.051    0.000 euler048.py:2(<lambda>)
    1    0.005    0.005    0.061    0.061 euler048.py:2(<module>)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 {execfile}
    1    0.002    0.002    0.053    0.053 {map}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}
    1    0.003    0.003    0.003    0.003 {sum}

编辑：更新了2013年PyCon视频资源的链接，标题为Python评测也可以通过YouTube。