我曾经使用内置在系统监视器
应用程序中的漂亮Apple Profiler 。只要您的C ++代码是用调试信息编译的，您
就可以对正在运行的应用程序进行采样，并且它将打印出一个缩进的树，
告诉您该函数花了父函数时间的百分比
（以及主体函数与其他函数调用的时间） 。

例如，如果main调用了function_1和function_2，先function_2调用function_3，然后调用main调用function_3：

main (100%, 1% in function body):
    function_1 (9%, 9% in function body):
    function_2 (90%, 85% in function body):
        function_3 (100%, 100% in function body)
    function_3 (1%, 1% in function body)

我会看到这样的想法，并认为：“
主体代码中的某些事情花费了很长时间function_2。如果我希望我的程序更快，那是我
应该开始的地方。”

如何最轻松地为Python
程序获得此准确的概要分析输出？

我见过有人说要这样做：

import cProfile, pstats
prof = cProfile.Profile()
prof = prof.runctx("real_main(argv)", globals(), locals())
stats = pstats.Stats(prof)
stats.sort_stats("time")  # Or cumulative
stats.print_stats(80)  # 80 = how many to print

但是，与优雅的调用树相比，这非常混乱。如果
您可以轻松做到这一点，请告诉我，这会有所帮助。