《Python 性能分析实战指南：用好 cProfile 与 timeit，精准定位你的瓶颈》

《Python 性能分析实战指南：用好 cProfile 与 timeit，精准定位你的瓶颈》

一、引言：当脚本“慢如蜗牛”时，我们该怎么办？

你是否有过这样的经历：一个看似简单的 Python 脚本，运行时间却远超预期。你尝试优化算法、调整数据结构，却始终找不到症结所在。

我曾在一个自动化报告生成工具中，遭遇过类似的困境。脚本运行时间从几秒飙升到数分钟，用户体验急剧下降。最终，我借助 Python 的内置性能分析工具，精准定位瓶颈，将运行时间压缩至原来的 1/10。

这篇文章将带你走过一次完整的性能分析流程，深入理解 cProfile、timeit 等工具的使用方法，并结合实战案例，帮助你掌握高效调优的核心技巧。

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二、性能分析的基本思路

在开始优化之前，我们需要明确一个原则：

优化之前，先定位问题；定位之前，先测量性能。

性能分析的流程通常包括以下几个步骤：

1. 确认问题存在：脚本运行缓慢，用户反馈不佳。
2. 初步测量：使用 time 或 timeit 获取运行时间。
3. 详细分析：使用 cProfile