cProfile是标准库内建的分析工具的其中一个，另外两个是hotshot和profile

-s cumulative

-s cumulative开关告诉cProfile对每个函数累计花费的时间进行排序,他能让我看到代码最慢的部分。
我们有这样一个函数。
loopdemo.py

def foo():
    for a in range(0, 101):
        for b in range(0, 101):
            if a + b == 100:
                yield a, b
if __name__ == ‘__main__‘:
    for item in foo():
        print(item)

运行下面命令

python3 -m cProfile -s cumulative loopdemo.py

得到如下结果

         206 function calls in 0.001 seconds
         #在0.01秒内共发生了206次函数调用。包括cProfile的开销。

   Ordered by: cumulative time

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.001    0.001 {built-in method builtins.exec}
        1    0.000    0.000    0.001    0.001 loopdemo.py:7(<module>)
      102    0.001    0.000    0.001    0.000 loopdemo.py:7(foo)
      101    0.001    0.000    0.001    0.000 {built-in method builtins.print}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method ‘disable‘ of ‘_lsprof.Profiler‘ objects}

其中对参数的解释:
ncalls：表示函数调用的次数；
tottime：表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间；
percall：（第一个percall）等于 tottime/ncalls；
cumtime：表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间；
percall：（第二个percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime/ncalls；
filename:lineno(function)：每个函数调用的具体信息；
需要注意的是cProfile很难搞清楚函数内的每一行发生了什么，是针对整个函数来说的。

-o profile.stats

我们可与你通过这个函数将结果输出到一个文件中，当然文件的后缀名是任意的，这里为了方便后面配合python中使用所以将后缀定为stats。
首先让我们运行下面的命令

python3 -m cProfile -o loopdemo_profile.stats loopdemo.py

然后运行下面的脚本

import pstats
p=pstats.Stats("loopdemo_profile.stats")
p.sort_stats("cumulative")
p.print_stats()
p.print_callers()  # 可以显示函数被哪些函数调用
p.print_callees()  # 可以显示哪个函数调用了哪些函数

可以看到输出了和之前控制台一样的结果

         2006 function calls in 0.005 seconds

   Ordered by: cumulative time

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.005    0.005 {built-in method builtins.exec}
        1    0.000    0.000    0.005    0.005 loopdemo.py:7(<module>)
     1001    0.004    0.000    0.004    0.000 {built-in method builtins.print}
     1002    0.000    0.000    0.000    0.000 loopdemo.py:30(foo2)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method ‘disable‘ of ‘_lsprof.Profiler‘ objects}

   Ordered by: cumulative time

Function                                          was called by...
                                                      ncalls  tottime  cumtime
{built-in method builtins.exec}                   <- 
loopdemo.py:7(<module>)                           <-       1    0.000    0.005  {built-in method builtins.exec}
{built-in method builtins.print}                  <-    1001    0.004    0.004  loopdemo.py:7(<module>)
loopdemo.py:30(foo2)                              <-    1002    0.000    0.000  loopdemo.py:7(<module>)
{method ‘disable‘ of ‘_lsprof.Profiler‘ objects}  <- 


   Ordered by: cumulative time

Function                                          called...
                                                      ncalls  tottime  cumtime
{built-in method builtins.exec}                   ->       1    0.000    0.005  loopdemo.py:7(<module>)
loopdemo.py:7(<module>)                           ->    1002    0.000    0.000  loopdemo.py:30(foo2)
                                                        1001    0.004    0.004  {built-in method builtins.print}
{built-in method builtins.print}                  -> 
loopdemo.py:30(foo2)                              -> 
{method ‘disable‘ of ‘_lsprof.Profiler‘ objects}  -> 

line_profiler

安装

pip3 install Cpython
pip3 install Cython git+https://github.com/rkern/line_profiler.git

python性能分析之cProfile模块

原文：https://www.cnblogs.com/c-x-a/p/10264490.html