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
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
其他回答
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。
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。
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。
不久前，我制作了pycallgraph，它从您的Python代码生成可视化。编辑：我已经将示例更新为使用3.3，这是本文撰写时的最新版本。
在pip安装pycallgraph并安装GraphViz之后，您可以从命令行运行它：
pycallgraph graphviz -- ./mypythonscript.py
或者，您可以分析代码的特定部分：
from pycallgraph import PyCallGraph
from pycallgraph.output import GraphvizOutput
with PyCallGraph(output=GraphvizOutput()):
code_to_profile()
其中任何一个都将生成类似下图的pycallgraph.png文件：
我发现cprofiler和其他资源更多地用于优化目的，而不是调试。
我制作了自己的测试模块，用于简单的python脚本速度测试。（在我的例子中，使用ScriptProfilerPy测试了1K+行py文件，并在几分钟内将代码速度提高了10倍。
模块ScriptProfilerPy（）将运行代码，并向其添加时间戳。我把模块放在这里：https://github.com/Lucas-BLP/ScriptProfilerPy
Use:
from speed_testpy import ScriptProfilerPy
ScriptProfilerPy("path_to_your_script_to_test.py").Profiler()
输出：
