[Python] profiler ด้วย line_profiler

kittinan bio photo

By kittinan

Github

Reading time ~5 minutes

kittinan bio photo

By kittinan

Github

เกริ่นนำ

ในการเขียนโปรแกรมนอกจากความถูกต้องในการทำงานของโปรแกรมแล้ว เราต้องการโปรแกรมที่ทำงานได้รวดเร็ว แต่บางทีเราก็ไม่รู้ว่าจะต้อง Optimize โปรแกรมกันตรงไหน วันนี้ผมจึงมาแนะนำการใช้งาน line_profiler เพื่อทำ profiler ในการตรวจสอบความเร็วในการทำงานของโค้ด Python ในแต่ละบรรทัดกันเลย

ติดตั้ง

ติดตั้ง Package ผ่าน pip กันตามปกติ

pip install line_profiler

แบบ Annotation

เพียงแค่เพิ่ม annotation @profile ไว้ก่อนฟังชั่นที่ต้องการตรวจสอบประสิทธิภาพเท่านั้น

import time

@profile
def number():
	s = 0
	for i in range(500):
		s += i
	time.sleep(1)
	return s

print(number())

จากโค้ดด้านบนผมได้เซฟไฟล์ไว้ชื่อ test.py และทำการรันด้วยคำสั่ง

kernprof -l test.py

ก็จะมีไฟล์ test.py.lprof ปรากฎขึ้นมา เราก็แสดงผลด้วยคำสั่ง

python -m line_profiler  test.py.lprof
ผลลัพธ์ที่ได้

วิธีการดูผลลัพท์

  • Hit - จำนวนครั้งที่บรรทัดนี้ถูกทำงาน
  • Time - เวลาที่ใช้ในการทำงาน หน่วยเป็น Microsecond
  • Per Hit - เวลาเฉลี่ยเมื่อบรรทัดนี้ถูกทำงาน หน่วยเป็น Microsecond
  • % Time - สัดส่วนเวลาทั้งหมดที่ใช้คิดเป็น %

จากตัวอย่างด้านบนก็จะเห็นว่าช้าที่สุดนั้นอยู่ตรงบรรทัดที่ sleep ไป 1 วินาที

Jupyter Notebook ก็ใช้ได้

หากใครใช้งาน Jupyter notebook ก็สามารถใช้ line_profiler ได้เหมือนกัน เพียงแค่โหลด extension line_profiler ขึ้นมาด้วยคำสั่ง

%load_ext line_profiler

หากต้องการตรวจสอบประสิทธิภาพของ function ก็แค่รัน function นั้นใน format นี้

%lprun -f [function name] [call function]

#Example
%lprun -f number number()
ตัวอย่างการใช้งาน line_profiler บน Google Colab

เมื่อเรารันคำสั่งก็จะมี popup เด้งขึ้นมาแสดงผลข้อมูลของแต่ละบรรทัด

สุดท้าย

line_profiler สามารถทำ profiler โค้ดเราในแต่ละบรรทัดได้ง่ายมาก จึงหวังว่าจะเป็นประโยชน์แก่ทุกท่าน