Python標準庫中提供了三種用來分析程式效能的模組，分別是cProfile, profile和hotshot，另外還有一個輔助模組stats。這些模組提供了對Python程式的確定性分析功能，同時也提供了相應的報表生成工具，方便使用者快速地檢查和分析結果。

這三個效能分析模組的介紹如下：

cProfile：基於lsprof的用C語言實現的擴充套件應用，執行開銷比較合理，適合分析執行時間較長的程式，推薦使用這個模組；

profile：純Python實現的效能分析模組，介面和cProfile一致。但在分析程式時增加了很大的執行開銷。不過，如果你想擴充套件profiler的功能，可以通過繼承這個模組實現；

2種方式使用：

cProfile.run('func(arg)','filename.txt')     # 調優函式，在指令碼中使用
python -m cProfile myscript.py [-o filename.txt]    # 調優指令碼，在命令列使用   -o表示輸出到檔案

輸出解釋

         7 function calls in 0.088 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        
 
1    0.003    0.003    0.088    0.088 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    0.085    0.085 cProfile模組.py:14(f3)
        1    0.010    0.010    0.010    0.010 cProfile模組.py:15(<listcomp>)
        1    0.015    0.015    0.015    0.015 cProfile模組.py:17(<listcomp>)
        1    0.000    0.000    0.088    0.088 {built-in
 
 method builtins.exec}
        1    0.060    0.060    0.060    0.060 {built-in method builtins.sorted}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

共有 7次函式呼叫，耗時0.088秒，原始呼叫為 0次，原始呼叫代表不包含遞迴呼叫。

ncalls 函式的被呼叫次數

tottime 函式總計執行時間，除去函式中呼叫的函式執行時間

percall 函式執行一次的平均時間，等於tottime/ncalls

cumtime 函式總計執行時間，含呼叫的函式執行時間

percall 函式執行一次的平均時間，等於cumtime/ncalls

filename:lineno(function) 函式所在的檔名，函式的行號，函式名