cProfile和profile模块如何进行性能剖析？
请介绍Python中cProfile和profile模块的用途、区别以及如何使用。如何分析函数级别的调用次数、耗时，以及如何可视化剖析结果？
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cProfile和profile是Python内置的性能剖析工具，用于统计函数调用次数和耗时。
区别：
cProfile（C扩展实现），开销小，适合生产环境profile（纯Python实现），开销大，但可扩展（可自定义子类）- 两者接口完全一致
基本用法：
import cProfile
import pstats
# 方式1：模块方式
# python -m cProfile -o output.prof my_script.py
# 方式2：编程方式
profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()
# 要分析的代码
result = sum(range(1000000))
profiler.disable()
# 统计输出
pstats.Stats(profiler).sort_stats('cumtime').print_stats(10)
排序选项：
cumtime: 累计耗时tottime: 自身耗时（不含子调用）ncalls: 调用次数
可视化工具：
- snakeviz:
pip install snakeviz，生成交互式火焰图 - gprof2dot: 生成函数调用图（SVG/PNG）
- py-spy: 采样式剖析器，无需修改代码
注意：cProfile会增加约10-20%的运行开销，生产环境建议使用采样式工具（如py-spy）。