Profilarea codului pentru timp de execuție

Scriere eficientă a codului Python

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

Profilarea codului

Statistici detaliate privind frecvența și durata apelurilor de funcții
Analize linie cu linie
Pachet utilizat: line_profiler

pip install line_profiler

Profilarea codului: timp de execuție

heroes = ['Batman', 'Superman', 'Wonder Woman']

hts = np.array([188.0, 191.0, 183.0])

wts = np.array([ 95.0, 101.0,  74.0])

def convert_units(heroes, heights, weights):

    new_hts = [ht * 0.39370  for ht in heights]
    new_wts = [wt * 2.20462  for wt in weights]

    hero_data = {}

    for i,hero in enumerate(heroes):
        hero_data[hero] = (new_hts[i], new_wts[i])

    return hero_data

convert_units(heroes, hts, wts)

{'Batman': (74.0156, 209.4389),
 'Superman': (75.1967, 222.6666),
 'Wonder Woman': (72.0471, 163.1419)}

Profilarea codului: timp de execuție

%timeit convert_units(heroes, hts, wts)

3 µs ± 32 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit new_hts = [ht * 0.39370  for ht in hts]

1.09 µs ± 11 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit new_wts = [wt * 2.20462  for wt in wts]

1.08 µs ± 6.42 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%%timeit
hero_data = {}
for i,hero in enumerate(heroes):
    hero_data[hero] = (new_hts[i], new_wts[i])

634 ns ± 9.29 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Profilarea codului: line_profiler

Utilizarea pachetului line_profiler

%load_ext line_profiler

Comandă magică pentru timpi linie cu linie

%lprun -f

Profilarea codului: line_profiler

Utilizarea pachetului line_profiler

%load_ext line_profiler

Comandă magică pentru timpi linie cu linie

%lprun -f convert_units

Profilarea codului: line_profiler

Utilizarea pachetului line_profiler

%load_ext line_profiler

Comandă magică pentru timpi linie cu linie

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

Rezultat %lprun

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt="Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu statistici de profilare a timpului de execuție"

Rezultat %lprun

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt="Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu coloanele Line # și Hits evidențiate"

Rezultat %lprun

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt="Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu coloana Time evidențiată"

Rezultat %lprun

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt="Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu unitatea de timp de pe prima linie evidențiată"

Rezultat %lprun

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt="Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu linia trei evidențiată"

Rezultat %lprun

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt="Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu coloana Per Hit evidențiată"

Rezultat %lprun

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu linia nouă evidențiată

Rezultat %lprun

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt="Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu coloana % Time evidențiată"

Rezultat %lprun

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt="Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu coloana Line Contents evidențiată"

%timeit convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

3 µs ± 32 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%lprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

alt="Rezultat tabelar al comenzii magice lprun cu Total time de pe a doua linie evidențiat"

Exersați noile cunoștințe de profilare!

Scriere eficientă a codului Python