Python cProfile需要很长时间

我开始使用

cProfile

来分析我的python脚本。 我注意到一些非常奇怪的事情

使用

time

测量脚本的运行时间需要4.3秒

当我使用

python-mcprofile script.py时，需要7.3秒

在代码中运行探查器时：

import profile
profile.run('main()')

这需要63秒

我可以理解为什么在添加分析时可能需要更多的时间，但是为什么从外部使用
cProfile
或作为代码的一部分使用两者之间存在如此大的差异？
当我使用
profile.run
时，会花费这么多时间，这有什么原因吗？
奇怪的是，你看到的是预期的行为。在Python文档的一节中，它指出与
cProfile
相比，
profile
增加了“分析程序的显著开销”。你所看到的区别在于你所使用的库，而不是你如何调用它们。考虑这个脚本：

import profile
import cProfile

def nothing():
    return

def main():
    for i in xrange(1000):
        for j in xrange(1000):
            nothing()

    return

cProfile.run('main()')
profile.run('main()')

cProfile
的输出显示main运行大约需要0.143秒，而
profile
变量报告的运行时间为1.645秒，约为11.5倍

现在，让我们再次将脚本更改为：

def nothing():
    return

def main():
    for i in xrange(1000):
        for j in xrange(1000):
            nothing()

    return

if __name__ == "__main__":
    main()

并使用探查器将其称为：

python-m profile test_script.py

报告运行main的时间为1.662秒

python-mcprofile test_script.py

报告运行main的时间为0.143秒

这表明启动探查器的方式与您看到的
cProfile
和
profile
之间的差异无关。这种差异是由两个探查器处理“事件”（如函数调用或返回）的方式造成的。在这两种情况下，执行代码中都有软件钩子，它们触发回调以跟踪这些事件，并执行诸如更新事件计数器和启动或停止计时器之类的操作。但是，
profile
模块在Python中以本机方式处理所有这些事件，这意味着您的解释器必须离开您的代码，执行回调，然后返回继续您的代码

同样的事情也会发生在
cProfile
（执行分析回调），但是速度要快得多，因为回调是用C编写的。查看两个模块文件profile.py和cProfile.py可以看出一些不同：

profile.py是610行，而cProfile.py只有199行-它的大部分函数都是用C处理的
profile.py主要利用Python库，而cProfile.py导入C代码文件“\u lsprof”。可以查看源代码
Profile.py中的
Profile
类不继承任何其他类（第111行），而cProfile.py中的
Profile
类（第66行）继承自
\u lsprof.Profiler
，后者在C源文件中实现
正如docs所说，
cProfile
通常是一种方法，因为它主要是用C实现的，所以一切都更快

另外，您可以通过校准
profile
来提高其性能。关于如何做到这一点的详细信息在和的Python文档部分中有更多关于如何/为什么所有这些东西都是这样的详细信息

TL；博士
cProfile
要快得多，因为顾名思义，它大部分是用C实现的。这与
profile
模块形成对比，后者必须处理本机Python中的所有评测回调。无论是从命令行调用探查器还是在脚本中手动调用探查器，都不会影响两个模块之间的时间差。
事实上，问题的标题具有误导性