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：
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