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
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：
其他回答
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
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。
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：
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()
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():
...
