你如何描述脚本？
欧拉项目和其他编码竞赛往往有最长的时间来运行，或者人们吹嘘他们的特定解决方案的运行速度。 使用python，有时候这些方法有点奇怪 - 即将时间代码添加到__main__ 。
什么是一个好的方法来分析一个python程序需要运行多久？
Python包含一个名为cProfile的分析器。 它不仅提供了总运行时间，而且还分别计算每个函数的时间，并告诉您每个函数被调用的次数，从而可以轻松确定应该在哪里进行优化。
你可以在代码中或者从解释器中调用它，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
为了使它更容易，我创建了一个名为'profile.bat'的小批处理文件：
python -m cProfile %1
所以我所要做的就是运行：
profile euler048.py
我得到这个：
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：从PyCon 2013更新了一个很好的视频资源的链接，标题为Python分析 。
前pycallgraph时间我做了pycallgraph ，它可以从你的Python代码生成一个可视化文件。 编辑：我已经更新了示例以使用最新版本。
在pip install pycallgraph并安装GraphViz之后，您可以从命令行运行它：
pycallgraph graphviz -- ./mypythonscript.py
或者，您可以配置代码的特定部分：
from pycallgraph import PyCallGraph
from pycallgraph.output import GraphvizOutput
with PyCallGraph(output=GraphvizOutput()):
code_to_profile()
这些都会生成一个pycallgraph.png文件，类似于下面的图片：
值得指出的是，使用分析器只能在主线程上工作（默认情况下），并且如果使用它们，则不会从其他线程获取任何信息。 这可能是一个小问题，因为它在profiler文档中完全没有提到。
如果您还想要配置线程，您需要查看文档中的threading.setprofile()函数。
你也可以创建自己的threading.Thread子类来完成它：
class ProfiledThread(threading.Thread):
# Overrides threading.Thread.run()
def run(self):
profiler = cProfile.Profile()
try:
return profiler.runcall(threading.Thread.run, self)
finally:
profiler.dump_stats('myprofile-%d.profile' % (self.ident,))
并使用ProfiledThread类而不是标准类。 它可能会给你更多的灵活性，但我不确定它是否值得，尤其是如果你使用的第三方代码不会使用你的类。