使用pstats模块对Python程序进行性能分析与比较

pstats模块是Python内置的性能分析工具，可以用来分析Python程序中的函数调用信息、时间消耗以及函数的调用次数等。下面是一个使用pstats模块的例子：

首先，我们需要在代码中导入cProfile模块，并使用cProfile.run()方法来运行我们要分析的代码。例如，我们要分析一个名为my_func()的函数：

import cProfile

def my_func():
    for i in range(100000):
        pass

cProfile.run('my_func()')

运行上述代码后，会得到类似如下的输出：

         3 function calls in 0.003 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1  0.003    0.003    0.003    0.003 <ipython-input-1-0263e3a96f79>:3(my_func)
        1  0.000    0.000    0.003    0.003 <string>:1(<module>)
        1  0.000    0.000    0.003    0.003 {built-in method builtins.exec}

上面的输出中包含了函数调用的次数、总时间、每次调用的时间以及每个函数的详细信息。

接下来，我们可以利用pstats模块加载这些分析结果，并对其进行更详细的分析。下面是一个例子：

import pstats

p = pstats.Stats('output')
p.sort_stats('cumulative').print_stats(10)

上面的代码中，我们使用Stats类加载保存在文件output中的分析结果，并使用sort_stats()方法对这些结果进行排序。使用print_stats()方法可以打印出前10个累计时间最长的函数。

p.sort_stats('cumulative')表示按照函数调用的累计时间进行排序。其他可用的排序方式包括'ncalls'（函数调用次数）、'tottime'（函数总时间）和'percall'（平均每次调用的时间）。

另外，我们还可以使用strip_dirs()方法去除路径信息，并使用add()方法添加其他的分析结果文件。下面是一个完整的例子：

import pstats

p = pstats.Stats('output')
p.strip_dirs().sort_stats('tottime').print_stats(10)
p.add('output2')
p.strip_dirs().sort_stats('tottime').print_stats(10)

上面的例子中，我们先加载了一个分析结果文件output，并使用strip_dirs()方法去除路径信息，然后按照函数总时间进行排序并打印前10个结果。接着，我们使用add()方法添加了另一个分析结果文件output2，并再次进行排序和打印。

通过pstats模块，我们可以对Python程序进行深入的性能分析，并比较不同结果文件之间的差异，从而找到程序的性能瓶颈，进行优化。