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
代码语言：javascript复制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
代码语言：javascript复制python3 -m cProfile -s cumulative loopdemo.py得到如下结果
代码语言：javascript复制 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
代码语言：javascript复制python3 -m cProfile -o loopdemo_profile.stats loopdemo.py然后运行下面的脚本
代码语言：javascript复制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
代码语言：javascript复制 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
代码语言：javascript复制pip3 install Cpython
pip3 install Cython git https://github.com/rkern/line_profiler.git
