Як знайти «вузьке місце»?

Ефективне програмування R

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

Профілювання коду

Загальна ідея:

Запустіть код
Кожні кілька мілісекунд фіксуйте, що саме виконується
Rprof() входить до R і робить саме це
- Складний у використанні
Натомість скористайтесь profvis

Набір даних IMDB

Із пакета ggplot2movies

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

58788    24

Датафрейм: близько 60 000 рядків і 24 стовпці
Кожен рядок відповідає окремому фільму

Braveheart

braveheart = movies[7288,]

Рік	Тривалість	Рейтинг
1995	177	8.3

Приклад: 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 має вбудовану підтримку профілювання через profvis
- Виділіть код, який хочете профілювати
- Profile -> Profile Selected lines

Командний рядок

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)

})

Як ви гадаєте, який рядок найповільніший?

Давайте потренуємось!

Ефективне програмування R