1、timeit

        timeit只输出被测试代码的总运行时间，单位为秒，没有详细的统计。

示例代码：

import timeit


def fun():
    lst = []
    for i in range(100000):
        lst.append(i * i)


print(timeit.timeit('fun()', 'from __main__ import fun', number=1))
print(timeit.timeit('fun()', 'from __main__ import fun', number=100))

运行结果：

2、profile

profile：纯Python实现的性能测试模块，接口和cProfile一样。

示例代码：

import profile


def fun():
    lst = []
    for i in range(100000):
        lst.append(i * i)


print(profile.run('fun()'))

运行结果：

参数解析：

• ncall：函数运行次数
• tottime： 函数的总的运行时间，减去函数中调用子函数的运行时间
• 第一个percall：percall = tottime / nclall
• cumtime:函数及其所有子函数调整的运行时间，也就是函数开始调用到结束的时间。
• 第二个percall：percall = cumtime / nclall 

3、cProfile

        c语言实现的性能测试模块，接口和profile一样。

示例代码：

import cProfile


def fun():
    lst = []
    for i in range(100000):
        lst.append(i * i)


print(cProfile.run('fun()'))

运行结果：

参数解析：

        ncalls、tottime、percall、cumtime含义同profile。

4、line_profiler

        略

5、memory_profiler

        略

6、objgraph

        略

7、Pyinstrument

详见博文：python中代码性能分析Pyinstrument库_IT之一小佬的博客-CSDN博客

8、PyCharm图形化性能测试工具

详见博文：PyCharm的Profile工具进行python代码性能分析_IT之一小佬的博客-CSDN博客

参考博文：

Python的7种性能测试工具：timeit、profile、cProfile、line_profiler、memory_profiler、PyCharm图形化性能测试工具、objgraph_xiemanR的博客-CSDN博客_python cprofile flask