Examinarea timpului de execuție

Scriere eficientă a codului Python

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

De ce să cronometrăm codul?

Ne permite să alegem abordarea de codare optimă
Cod mai rapid == cod mai eficient!

Cum cronometrăm codul?

Calculați timpul de execuție cu comanda magică IPython %timeit
Comenzi magice: îmbunătățiri peste sintaxa Python standard
- Prefixate cu caracterul "%"
- Link către documentație (aici)
- Vizualizați toate comenzile magice disponibile cu %lsmagic

Utilizarea %timeit

Codul de cronometrat

import numpy as np

rand_nums = np.random.rand(1000)

Cronometrare cu %timeit

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

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

Rezultatul %timeit

alt="Rezultatul comenzii magice timeit"

Rezultatul %timeit

alt="Rezultatul comenzii magice timeit cu media și deviația standard evidențiate"

Rezultatul %timeit

alt="Rezultatul comenzii magice timeit cu numărul de rulări și bucle evidențiate"

Specificarea numărului de rulări/bucle

Setarea numărului de rulări (-r) și/sau bucle (-n)

# Set number of runs to 2 (-r2)
# Set number of loops to 10 (-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)

Utilizarea %timeit în modul linie

Magie pe linie (%timeit)

# Single line of code

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

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

Utilizarea %timeit în modul celulă

Magie pe celulă (%%timeit)

# Multiple lines of code

%%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)

Salvarea rezultatului

Salvarea rezultatului într-o variabilă (-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

Compararea timpilor

Structurile de date Python pot fi create folosind numele formal

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

Structurile de date Python pot fi create folosind sintaxa literală

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

Compararea timpilor

%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)

La treabă!

Scriere eficientă a codului Python