Çalışma süresini inceleme

Verimli Python Kodu Yazmak

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

Neden kodumuzu ölçmeliyiz?

En iyi kodlama yaklaşımını seçmemizi sağlar
Daha hızlı kod == daha verimli kod!

Kodumuzu nasıl zamanlarız?

IPython sihirli komutu %timeit ile çalışma süresini hesaplayın
Sihirli komutlar: normal Python sözdizimine ek özellikler
- "%" ile başlar
- Belgeler (burada)
- Tüm sihirli komutları %lsmagic ile görün

%timeit kullanma

Zamanlanacak kod

import numpy as np

rand_nums = np.random.rand(1000)

%timeit ile zamanlama

%timeit rand_nums = np.random.rand(1000)

8.61 µs ± 69.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit çıktısı

alt="Magic komutu timeit çıktısı"

%timeit çıktısı

alt="Vurgulanmış ortalama ve standart sapma değerleriyle magic komutu timeit çıktısı"

%timeit çıktısı

alt="Vurgulanmış çalıştırma ve döngü sayılarıyla magic komutu timeit çıktısı"

Çalıştırma/döngü sayısı belirtme

Çalıştırma (-r) ve/veya döngü (-n) sayısını ayarlama

# Çalıştırma sayısını 2 yap (-r2)
# Döngü sayısını 10 yap (-n10)

%timeit -r2 -n10 rand_nums = np.random.rand(1000)

16.9 µs ± 5.14 µs per loop (mean ± std. dev. of 2 runs, 10 loops each)

%timeit’i satır sihri modunda kullanma

Satır sihri (%timeit)

# Tek satır kod

%timeit nums = [x for x in range(10)]

914 ns ± 7.33 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit’i hücre sihri modunda kullanma

Hücre sihri (%%timeit)

# Birden çok satır kod

%%timeit
nums = []
for x in range(10):
    nums.append(x)

1.17 µs ± 3.26 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Çıktıyı kaydetme

Çıktıyı bir değişkende saklama (-o)

times = %timeit -o rand_nums = np.random.rand(1000)

8.69 µs ± 91.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

times.timings

[8.697893059998023e-06,
 8.651204760008113e-06,
 8.634270530001232e-06,
 8.66847825998775e-06,
 8.619398139999247e-06,
 8.902550710008654e-06,
 8.633500570012985e-06]

times.best

8.619398139999247e-06

times.worst

8.902550710008654e-06

Süreleri karşılaştırma

Python veri yapıları biçimsel adla oluşturulabilir

formal_list = list()
formal_dict = dict()
formal_tuple = tuple()

Python veri yapıları söz dizimiyle (literal) oluşturulabilir

literal_list = []
literal_dict = {}
literal_tuple = ()

f_time = %timeit -o formal_dict = dict()

145 ns ± 1.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

l_time = %timeit -o literal_dict = {}

93.3 ns ± 1.88 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

diff = (f_time.average - l_time.average) * (10**9)
print('l_time better than f_time by {} ns'.format(diff))

l_time better than f_time by 51.90819192857814 ns

Süreleri karşılaştırma

%timeit formal_dict = dict()

145 ns ± 1.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

%timeit literal_dict = {}

93.3 ns ± 1.88 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

Başlasın yarış!

Verimli Python Kodu Yazmak