Python自带了几个性能分析的模块：profile,cProfile和hotshot，使用方法基本都差不多，无非模块是纯Python还是用C写的。本文介绍cProfile。
例子
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import time def func1(): sum = 0 for i in range(1000000): sum += i def func2(): time.sleep(10) func1() func2() |
运行
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$ python -m cProfile del.py |
运行结果
结果分析
执行了6个函数，总共花费了10.138s，按着运行函数名字排序为结果输出。
运行脚本
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$ python -m cProfile -o del.out del.py |
这里以模块方式直接保存profile结果，可以进一步分析输出结果，运行
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$ python -c "import pstats; p=pstats.Stats('del.out'); p.print_stats()" |
结果（随机）
可以设置排序方式，例如以花费时间多少排序
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$ python -c "import pstats; p=pstats.Stats('del.out'); p.sort_stats('time').print_stats()" |
sort_stats支持以下参数：
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calls, cumulative, file, line, module, name, nfl, pcalls, stdname, time |
pstats模块还支持交互式
分析函数的调用栈可以使用gprof2dot把调用过程输出成图片。
安装命令如下（Ubuntu 16.04）：
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$ sudo apt-get install python graphviz $ sudo pip install gprof2dot |
调用命令如下：
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$ gprof2dot -f pstats del.out | dot -Tpng -o output.png |