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Comment mesurer la vitesse d'une fonction python

J'écris habituellement des codes (fonctions) sur www.codefights.com en tant que concurrent. La vitesse est donc une partie importante du code. Comment puis-je mesurer la vitesse d'un certain code en langage python que ce soit la fonction lambda ou une fonction def.

pythonperformanceperformance-measuring
10
Syed Hissaan

Jetez un œil au module timeit dans le libaray standard de pythons:

https://docs.python.org/2/library/timeit.html

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.8187260627746582
>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
0.7288308143615723
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.5858950614929199

Pour donner au module timeit l'accès aux fonctions que vous définissez, vous pouvez passer un paramètre de configuration qui contient une instruction d'importation:

def test():
    """Stupid test function"""
    L = []
    for i in range(100):
        L.append(i)

if __name__ == '__main__':
    import timeit
    print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test"))
10
Mandraenke

En 3 étapes;)

Étape 1: installez line_profiler

pip install line_profiler

Étape 2: Ajouter @profile à votre code:

from time import sleep

@profile
def so_slow(bar):
    sleep(5)
    return bar

if __name__ == "__main__":
    so_slow(5)

Étape 3: Testez votre code:

kernprof -l -v your_code.py

Résultat

Wrote profile results to your_code.py.lprof
Timer unit: 1e-06 s

Total time: 5.00283 s
File: your_code.py
Function: so_slow at line 4

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
     4                                           @profile
     5                                           def so_slow(bar):
     6         1      5002830 5002830.0    100.0      sleep(5)
     7         1            2      2.0      0.0      return bar

memory_profiler

Vous pouvez utiliser memory_profiler aussi, installez-le, ajoutez un profil et appelez-le:

pip install memory_profiler
python -m memory_profiler your_code.py


Résultat:

Filename: your_code.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     4   21.289 MiB    0.000 MiB   @profile
     5                             def so_slow(bar):
     6   21.289 MiB    0.000 MiB       sleep(5)
     7   21.289 MiB    0.000 MiB       return bar

Mettre à jour:

Vous pouvez utiliser objgraph pour trouver memory leak ou dessinez un graphique de votre code:

from time import sleep

import objgraph
x = [1]

objgraph.show_backrefs([x], filename='sample-backref-graph.png')

def so_slow(bar):
    sleep(5)
    return bar

if __name__ == "__main__":
    so_slow(5)


Résultat:

enter image description here

Référence: n guide pour analyser Python performance

6
RaminNietzsche

Par exemple:

import timeit

def a():
    return 1+1

print timeit.timeit(a, number=1000000)
2
Alexander Ejbekov

Vous pouvez l'utiliser en ipython et utiliser le% time pour voir le temps d'allocation nécessaire à l'exécution de la fonction:

In [1]: def function(a,b):
   ...:     return a+b
   ...: 

In [2]: %time function(1, 2)
CPU times: user 5 µs, sys: 0 ns, total: 5 µs
Wall time: 9.06 µs
Out[2]: 3
1
Chris PERE