以下是適用于Ubuntu的Python性能分析工具推薦，涵蓋不同場景需求：
- 實時分析與可視化
- Py-Spy：低開銷、支持實時CPU/內存監控，可生成火焰圖快速定位瓶頸，適合生產環境。
- Scalene：高精度分析CPU/內存/IO，支持逐行代碼分析及AI輔助優化，適合深度調優。
- 多線程與內存分析
- yappi：專為多線程設計，支持線程級性能分析，適合復雜并發場景。
- memory_profiler：監控內存使用，識別泄漏，支持逐行分析。
- 壓力測試與負載模擬
- Locust：輕量級、支持分布式壓力測試，可模擬高并發場景。
- 內置工具
- cProfile：Python標準庫，提供函數級性能分析，適合快速定位耗時函數。
- timeit：測量小段代碼執行時間，簡單易用。
根據需求選擇：實時監控選Py-Spy/Scalene，多線程分析選yappi，壓力測試選Locust，快速驗證選cProfile/timeit。
