利用PyCharm进行性能分析可以通过其内置的Profile工具来实现。以下是详细的步骤：
Run -> Profile。Test.py，并编写测试代码。例如：import time
def fun1(a, b):
print('fun1')
print(a, b)
time.sleep(1)
def fun2():
print('fun2')
time.sleep(1)
def fun3():
print('fun3')
time.sleep(2)
def fun4():
print('fun4')
time.sleep(1)
def fun5():
print('fun5')
time.sleep(1)
fun4()
fun1('foo', 'bar')
fun2()
fun3()
fun5()
运行Profile工具后，PyCharm会生成一个性能分析结果窗口，包含两部分：Statistics（性能统计）和 Call Graph（调用关系图）。
Statistics（性能统计）：
Name：显示被调用的模块或者函数。Call Count：显示被调用的次数。Time(ms)：显示运行时间和时间百分比，时间单位为毫秒（ms）。Call Graph（调用关系图）：
除了PyCharm自带的Profile工具，还可以考虑使用以下Python性能分析工具：
通过这些工具，你可以更全面地了解代码的性能瓶颈，并进行针对性的优化。
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