python -m cProfile -o輸出. prof your_program
運行後，將生成壹個output.profile文件。接下來，我們需要分析這個文件。在這方面，我推薦SnakeViz這個工件作為壹個工具。安裝非常簡單，只需pip安裝snakeviz即可。
snakeviz輸出
運行後會打開壹個瀏覽器窗口，好好看看哪些函數最耗時，是因為調用次數太多，還是因為單次調用耗時太長，優化重點明確；
2.減少重復計算，緩存計算結果。看看functools.lru_cache。
3.不使用for可以使用列表合成的地方；能用numpy的地方，不要手寫循環，不要用熊貓；；
4.看看妳的背測。如果有40w tick，數據量不大，應該是直接加載到內存裏吧？
5.如果還是慢，就去Numba-Numba，安裝比較麻煩，用起來非常方便，速度提高壹兩個數量級沒問題；
6.如果妳用的包都支持PyPy，那就試試PyPy；
7.Cython，c模塊，如果以上都不行，這是最後壹個候選。