在CentOS系统下，对Python代码进行性能分析可以使用多种工具和方法。以下是一些常用的方法和工具：

1. cProfile: Python标准库中自带了一个性能分析模块cProfile，它可以提供函数调用的次数和每个函数的执行时间。

   使用方法：

   python -m cProfile -s time your_script.py
   

   这将以时间为排序标准显示性能分析结果。

2. profile: profile是另一个Python标准库中的性能分析模块，它提供了比cProfile更详细的输出，但是速度较慢。

   使用方法：

   python -m profile -s time your_script.py
   

3. Py-Spy: Py-Spy是一个用Rust编写的采样分析器，它可以无侵入地分析Python程序的性能，不需要修改代码或重启程序。

   安装Py-Spy：

   pip install py-spy
   

   使用方法：

   py-spy record -o profile.svg -- python your_script.py
   

   这将生成一个SVG格式的性能分析报告。

4. Yappi: Yappi是一个Python性能分析库，支持CPU和内存分析，并且可以在多线程程序中使用。

   安装Yappi：

   pip install yappi
   

   使用方法：

   import yappi
   
   yappi.start()
   # Your code here
   yappi.stop()
   
   yappi.get_func_stats().print_all()
   

5. timeit: timeit模块用于测量小段Python代码的执行时间。

   使用方法：

   import timeit
   
   execution_time = timeit.timeit('your_code_here', globals=globals(), number=1000)
   print(f"Execution time: {execution_time} seconds")
   

6. line_profiler: line_profiler是一个逐行分析Python代码的工具，它可以显示每一行代码的执行时间。

   安装line_profiler：

   pip install line_profiler
   

   使用方法： 首先，你需要使用装饰器@profile标记你想要分析的函数，然后运行kernprof命令来分析脚本。

   from line_profiler import LineProfiler
   
   def my_func():
       # Your code here
   
   lp = LineProfiler()
   lp.add_function(my_func)
   lp.runcall(my_func)
   lp.print_stats()
   

7. memory_profiler: memory_profiler是一个用于监控Python代码内存使用情况的库。

   安装memory_profiler：

   pip install memory-profiler
   

   使用方法： 在你想要分析的函数上方添加@profile装饰器，然后运行脚本。

   from memory_profiler import profile
   
   @profile
   def my_func():
       # Your code here
   
   if __name__ == "__main__":
       my_func()
   

   运行脚本时，使用以下命令：

   python -m memory_profiler your_script.py
   

选择合适的工具取决于你的具体需求，比如是否需要分析CPU使用情况、内存使用情况，或者是想要得到实时的性能数据等。通常，你可以先从cProfile开始，因为它简单易用且足够应对大多数基本的性能分析需求。如果需要更详细的分析，可以考虑使用Py-Spy或line_profiler等工具。