在你编写完Python程序代码时，一个很重要的工作，就是要分析你的代码，分析在哪里需要改进，哪里需要完善，哪里可能会出现导致性能差的代码位置。

用静态代码分析工具

很多开放源码工具都可以让你的代码遵循标准的风格指南，以及编写代码的较佳实践。

Pylint是一个Python工具，它是一个用于检查模块的编码标准。可以使用Pylint轻松地查看你的代码是否捕捉到了PEP-8的本质，因此对其他潜在用户是“友好的”。

同时也为你提供了很好的指标和统计报告，帮助你判断代码质量。也可以通过创建自己的.pylintrc文件来自定义并使用它。

而Pylint并非的选择，它还提供了其他工具，比如PyChecker、PyFlakes以及pep8和flakes8等软件包。

分析你的代码

分析代码的覆盖度、质量和性能常常会有所帮助。为了评估性能，Python提供了cProfile模块。该方法不但给出了总的运行时间，而且还分别对每个函数进行了计时。

随后，它将告诉你每个函数调用的时间，以便轻松决定在什么地方进行优化。

memory_profiler是一个Python模块，用来监控进程的内存消耗，它可以逐行分析Python程序的内存消耗。

objgraph可以显示前N个占用Python程序内存的对象、在一段时间内被删除或添加的对象，脚本中给定对象的所有引用。

resource提供了程序测量和控制系统资源使用的基本机制。这一模块的两个主要用途是限制资源分配和获取关于当前资源使用的信息。