파이썬 - 성능 측정

성능 측정 소개

안녕하세요, 파이썬 프로그래머를 꿈꾸는 여러분! 오늘은 파이썬의 매력적인 성능 측정 세계에 몸을 던지기 위해 여러분과 함께 합니다. 친절한 지역 컴퓨터 과학 교사로서, 여러분을 이 여정을 안내하는 것을 기대하고 있습니다. 믿어주십시오, 이 수업이 끝날 때까지 여러분은 프로처럼 코드의 성능을 측정할 수 있을 것입니다!

Python - Performance Measurement

왜 성능을 측정할까요?

쿠키를 굽는 것을 상상해보세요. 어떤 레시피가 더 빨라지는지 알고 싶지 않나요? 그렇다면 프로그래밍에서 성능을 측정하는 것은 그와 마찬가지입니다 - 우리는 어느 코드가 더 빨리 실행되고 더 적은 자원을 사용하는지 알고 싶습니다. 그것은 단순히 자랑의 권리에 끝나는 것이 아닙니다; 효율적인 코드는 실제 세상에서 시간, 에너지, 심지어는 돈을 절약할 수 있습니다!

기본 시간 측정

코드의 성능을 측정하는 가장 간단한 방법으로, 코드가 실행되는 시간을 측정하는 것부터 시작해보겠습니다.

`time` 모듈 사용

파이썬의 time 모듈은 성능 측정 여정의 첫 번째 정류장입니다. 다음은 간단한 예제입니다:

import time

start_time = time.time()

# 여러분의 코드가 여기에 들어갑니다
for i in range(1000000):
pass

end_time = time.time()

print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")

이 예제에서는 코드가 실행되기 전과 후에 현재 시간을 얻기 위해 time.time()를 사용하고 있습니다. 차이는 실행 시간을 제공합니다. 그것은 스탑워치를 사용하는 것과 같습니다!

`timeit` 모듈

더 정확한 측정을 위해, 특히 작은 코드 조각의 경우 timeit 모듈을 사용합니다. 그것은 여러분의 코드에 대한 고정밀 스탑워치를 제공합니다!

import timeit

def test_function():
return sum(range(100))

execution_time = timeit.timeit(test_function, number=10000)
print(f"Average execution time: {execution_time / 10000} seconds")

이 코드는 test_function를 10,000번 실행하고 평균 실행 시간을 제공합니다. 같은 기능의 다른 구현을 비교하는 데 매우 유용합니다.

메모리 사용량 측정

이제 메모리 사용량 측정에 대해 이야기해보겠습니다. 그것은 여러분의 코드가 컴퓨터의 뇌에서 얼마만큼의 공간을 차지하고 있는지 확인하는 것과 같습니다!

`memory_profiler` 모듈 사용

먼저, memory_profiler를 설치해야 합니다:

pip install memory_profiler

이제 실제로 어떻게 사용하는지 보겠습니다:

from memory_profiler import profile

@profile
def memory_hungry_function():
big_list = [1] * (10 ** 6)
del big_list

if __name__ == '__main__':
memory_hungry_function()

이 스크립트를 다음과 같이 실행하세요:

python -m memory_profiler your_script.py

이를 통해 코드의 메모리 소비를 줄바뀐 형태로 보고서를 볼 수 있습니다. 코드의 메모리 소비에 X선 보는 것과 같습니다!

CPU 프로파일링

이제 CPU 프로파일링에 대해 이야기해보겠습니다. 이는 코드의 어느 부분이 가장 노력을 기울이고 있는지 천천히 관찰하는 것과 같습니다.

`cProfile` 사용

파이썬의 내장 모듈인 cProfile는 CPU 프로파일링에 강력한 도구입니다:

import cProfile

def cpu_intensive_function():
return sum(i*i for i in range(10**6))

cProfile.run('cpu_intensive_function()')

이를 통해 함수의 각 부분이 얼마나 많은 시간을 소비하는지에 대한 자세한 보고서를 얻을 수 있습니다. 코드의 성능에 대한 显微鏡을 가지는 것과 같습니다!

시각화 도구

때로는 보여주는 것이 믿을 수 있는 것입니다. 이제 성능 데이터를 시각화하는 도구를 살펴보겠습니다.

`py-spy`로 화염 그래프

먼저, py-spy를 설치해야 합니다:

pip install py-spy

이제 파이썬 프로그램의 화염 그래프를 생성할 수 있습니다:

py-spy record -o profile.svg -- python your_script.py

이를 통해 프로그램이 시간을 얼마나 소비하는지 보여주는 아름다운 화염 그래프를 생성합니다. 코드의 성능에 대한 히트 맵을 가지는 것과 같습니다!

성능 측정의 베스트 프랙티스

마지막으로 베스트 프랙티스에 대해 설명하겠습니다. 이는 성능 측정의 금科입니다:

측정, 추측하지 마세요: 항상 최적화 전에 프로파일을 수행하세요.
현실적인 시나리오 테스트: 실제 세상 데이터와 사용 패턴으로 측정하세요.
측정 반복: 성능은 변동될 수 있으므로 여러 차례 측정하세요.
공평한 비교: 다른 구현을 테스트할 때는 사과와 사과를 비교하세요.
전체 그림 고려: 때로는 약간 느린 코드가 더 가독성이 좋거나 유지보수가 쉬울 수 있습니다.

성능 측정 도구 요약

다음은 우리가 논의한 도구를 요약한 편리한 표입니다:

도구	목적	사용 쉬움	정확성
`time` 모듈	기본 시간 측정	쉬워요	낮아요
`timeit` 모듈	작은 코드 조각의 정확한 시간 측정	중간	높아요
`memory_profiler`	메모리 사용량 측정	중간	높아요
`cProfile`	CPU 프로파일링	중간	높아요
`py-spy`	CPU 프로파일링 시각화	중간	높아요

기억해주세요, 성능 측정은 연습을 통해 개선됩니다. 처음에 복잡해 보이더라도 괴롭지 마세요 - 경험丰富的 프로그래머들도 계속 새로운 기술을 배우고 있습니다!

이 수업이 끝나면, 여러분이 코드의 성능을 측정하고 개선하는 데 흥분하고 있기를 바랍니다. 그는 여러분의 프로그래밍 여정에서 매우 유용한 기술이 될 것입니다. 계속 코딩하고, 계속 측정하고, 무엇보다도 파이썬을 즐기세요!

Credits: Image by storyset