优先选cprofile快速定位瓶颈函数，line_profiler用于深入分析已知慢函数的行级耗时；注意cprofile不统计c扩展、line_profiler需装饰器且不支持交互式代码。
怎么选 cProfile 还是 line_profiler
看你想定位到哪一层：cProfile 告诉你哪个函数耗时最多，适合快速锁定瓶颈模块；line_profiler 能看到函数内部每一行的执行时间，适合优化已知慢函数里的具体逻辑。
常见错误是直接上 line_profiler——它得先用 @profile 装饰目标函数，且不能 profile 交互式代码（比如 Jupyter 单元格里直接跑），否则报 LineProfiler object has no attribute 'add_function'。
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cProfile开箱即用，python -m cProfile -s cumulative myscript.py就能出排序结果 -
line_profiler需要 pip install 后手动注册装饰器，且只对 .py 文件里的函数生效 - 如果函数调用链深、C 扩展多（比如 pandas/Numpy 操作），
cProfile会低估实际耗时，因为 C 层不被统计
cProfile 输出看不懂？关键字段怎么读
运行后默认输出类似：ncalls 是调用次数，tottime 是函数自身耗时（不含子调用），cumtime 是累计耗时（含所有子调用）。真正该盯的是 cumtime 排序后的顶部几项。
容易踩的坑是忽略 tottime 和 cumtime 的区别。比如一个函数 cumtime 很高但 tottime 很低，说明它只是个“中转站”，真耗子在它调用的下游函数里。
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- 加
-s cumulative按累计时间降序，比默认的ncalls排序有用得多 - 用
pstats.Stats加载结果后，可以stats.sort_stats('cumulative').print_stats(10)只看前 10 行 - 别信
built-in method这类条目——它们是 C 层调用，cProfile不深入，数值仅供参考
为什么 timeit 和 profiling 结果对不上
timeit 测的是单次小片段的纯 CPU 时间，而 profiling（尤其 cProfile）包含解释器开销、函数调用栈维护、甚至 I/O 等待——两者测量维度根本不同。
典型场景：你用 timeit 发现某个列表推导很快，但整个脚本跑起来却慢。很可能是因为这个推导被调用了几千次，或者它前面有大量磁盘读取没被 timeit 包进去。
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timeit适合验证“这段逻辑本身快不快” - profiling 适合回答“整个流程里，时间到底花在哪了”
- 如果 profiling 显示某函数
cumtime高但tottime低，再用timeit测它的子调用，往往能找到真实瓶颈
线上服务能直接跑 profiling 吗
不能随便跑。cProfile 默认开销约 5–10%，可能拖慢响应；line_profiler 更重，还可能因装饰器引入线程安全问题。
真实生产环境更常用采样式方案：比如用 py-spy（Rust 写的，无需修改代码，支持 attach 到进程），或导出火焰图（flameprof + pip install py-spy）。
- 本地调试用
cProfile完全够用，但别在压测时开着它——数据失真，还影响并发表现 - 想看内存分配？
cProfile不管这事，换memory_profiler，但它需要逐行插桩，开销更大 - 异步代码（async/await）用
cProfile会漏掉协程切换开销，此时优先考虑py-spy record -o profile.svg --pid $PID
profiling 不是万能开关，它只反映“这一轮运行”的行为。IO 波动、缓存命中率、GIL 争抢这些动态因素，一次采样说不清。
