Python Language
프로파일 링
수색…
IPython의 %% timeit 및 % timeit
프로파일 링 문자열 concatanation :
In [1]: import string
In [2]: %%timeit s=""; long_list=list(string.ascii_letters)*50
....: for substring in long_list:
....: s+=substring
....:
1000 loops, best of 3: 570 us per loop
In [3]: %%timeit long_list=list(string.ascii_letters)*50
....: s="".join(long_list)
....:
100000 loops, best of 3: 16.1 us per loop
반복 가능 및 목록에 대한 루프 프로파일 링 :
In [4]: %timeit for i in range(100000):pass
100 loops, best of 3: 2.82 ms per loop
In [5]: %timeit for i in list(range(100000)):pass
100 loops, best of 3: 3.95 ms per loop
timeit () 함수
배열 요소의 반복 프로파일 링
>>> import timeit
>>> timeit.timeit('list(itertools.repeat("a", 100))', 'import itertools', number = 10000000)
10.997665435877963
>>> timeit.timeit('["a"]*100', number = 10000000)
7.118789926862576
timeit 명령 줄
숫자의 연결성 프로파일 링
python -m timeit "'-'.join(str(n) for n in range(100))"
10000 loops, best of 3: 29.2 usec per loop
python -m timeit "'-'.join(map(str,range(100)))"
100000 loops, best of 3: 19.4 usec per loop
명령 행의 line_profiler
프로파일 링하고자하는 함수 앞에 @profile 지시어가있는 소스 코드 :
import requests
@profile
def slow_func():
s = requests.session()
html=s.get("https://en.wikipedia.org/").text
sum([pow(ord(x),3.1) for x in list(html)])
for i in range(50):
slow_func()
kernprof 명령을 사용하여 프로파일 링을 라인 단위로 계산
$ kernprof -lv so6.py
Wrote profile results to so6.py.lprof
Timer unit: 4.27654e-07 s
Total time: 22.6427 s
File: so6.py
Function: slow_func at line 4
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
4 @profile
5 def slow_func():
6 50 20729 414.6 0.0 s = requests.session()
7 50 47618627 952372.5 89.9 html=s.get("https://en.wikipedia.org/").text
8 50 5306958 106139.2 10.0 sum([pow(ord(x),3.1) for x in list(html)])
페이지 요청은 페이지의 정보를 기반으로하는 계산보다 거의 항상 느립니다.
cProfile (기본 설정 프로파일 러) 사용
파이썬에는 cProfile이라는 프로파일 러가 있습니다. 일반적으로 timeit을 사용하는 것보다 선호됩니다.
그것은 전체 스크립트를 분해하고 스크립트의 각 메소드에 대해 다음과 같이 알려줍니다.
-
ncalls
: 메소드가 호출 된 횟수 -
tottime
: 주어진 함수에서 소비 된 총 시간 (하위 함수 호출 시간 제외) -
percall
: 호출 당 소요 된 시간. 또는 tottime을 ncalls로 나눈 몫 -
cumtime
:이 하위 함수와 모든 하위 함수 (호출에서 종료까지)에 소비 된 누적 시간. 이 수치는 재귀 함수에서도 정확합니다. -
percall
: cumtime을 원시 호출로 나눈 몫 -
filename:lineno(function)
: 각 함수의 각 데이터를 제공합니다.
cProfiler는 다음을 사용하여 Command Line에서 쉽게 호출 할 수 있습니다.
$ python -m cProfile main.py
메서드에서 취한 시간까지 반환 된 프로파일 링 된 메서드 목록을 정렬하려면 :
$ python -m cProfile -s time main.py
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