Comment repérer le goulot d'étranglement?

Écrire du code R efficace

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

Profilage de code

L'idée générale :

Exécuter le code
Toutes les quelques millisecondes, noter ce qui s'exécute
Rprof() est fourni avec R et fait exactement cela
- Difficile à utiliser
Utilisez plutôt profvis

Ensemble de données IMDB

Du paquet ggplot2movies

data(movies, package = "ggplot2movies")
dim(movies)

58788    24

Trame de données : environ 60 000 lignes et 24 colonnes
Chaque ligne correspond à un film

Braveheart

braveheart = movies[7288,]

Année	Durée	Cote
1995	177	8.3

Exemple : Braveheart

# Load data
data(movies,
     package = "ggplot2movies")
braveheart <- movies[7288,]
movies <- movies[movies$Action==1,]

plot(movies$year, movies$rating,
     xlab = "Year", ylab = "Rating")

# local regression line
model <- loess(rating ~ year,
               data = movies)
j <- order(movies$year)
lines(movies$year[j],
      model$fitted[j],
      col = "forestgreen")

points(braveheart$year,
       braveheart$rating,
       pch = 21,
       bg = "steelblue")

Profvis

RStudio prend en charge le profilage avec profvis
- Surlignez le code à profiler
- Profile -> Profile Selected lines

Ligne de commande

library("profvis")

profvis({

data(movies, package = "ggplot2movies") # Load data
braveheart <- movies[7288,]
movies <- movies[movies$Action == 1,]
plot(movies$year, movies$rating, xlab = "Year", ylab="Rating")
model <- loess(rating ~ year, data = movies) # loess regression line
j <- order(movies$year)
lines(movies$year[j], model$fitted[j], col="forestgreen", lwd=2)
points(braveheart$year, braveheart$rating,
     pch = 21, bg = "steelblue", cex = 3)

})

Selon vous, quelle ligne sera la plus lente?

Passons à la pratique !

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