[python] 성능 측정, 프로파일링(profiling)

 

PyCharm같은 IDE에서도 지원하기 때문에, 굳이 직접 돌리지 않아도 된다.

상단에 Run, Debug 아이콘 옆에 보면 프로파일링 다양하게 지원함.

 

python 기본 내장 라이브러리

benchmarking 목적 :  timeit

profiling 목적          :  cProfile

근데, 시스템 함수까지 다 출력되어 보기 불편하고 복잡하다.

``bash python -m cProfile -s cumulative file.py``

 

진짜 간단하게 함수의 수행 시간을 측정하고 싶을 때 : timeit

```python

from timeit import timeit

 

def mkList1():

    result = []

    for value in range(1000):

        result.append(value)

    return result

 

 

def mkList2():

    result = [value for value in range(1000)]

    return result

 

 

print("mkList1 : ", timeit(mkList1, number=1000), "s")

print("mkList2 : ", timeit(mkList2, number=1000), "s")

```

```

D:\Source\RAPTs

λ python test.py

mkList1 :  0.060883758620756026 s

mkList2 :  0.023483359671190612 s

```

 

line_profiler

line 단위로 프로파일링 하려면 line_profiler를 사용하거나, 다른 서드파티 라이브러리를 사용해야한다.

line_profiler와 flame graph가 대중적인 듯.

 

프로파일링 대상 함수에 ``python @profile``을 붙인다.

```python

@profile

def predict(self, x):

for layer in self.layers.values():

x = layer.forward(x)

 

return x

```

```bash

$ kernprof [-v] -l script_to_profile.py

```

`` script_to_profile.py.lprof`` 파일이 생성된다. 이 파일에 프로파일링 결과가 저장되어 있다.

`` -v``옵션을 주면 생성 즉시 파일 내용을 확인할 수 있다.

 

`` .lprof`` 파일을 실행하려면

```bash

$ python -m line_profiler script_to_profile.py.lprof

```

 

etc profiler

• memory_profiler
• heapy
• dowser