[Python] 연산 속도 올리기 - 프로파일링(Profiling)

🐍 본 게시글은 Python 3.11.0 환경에서 작성되었습니다!

 

프로파일링은 함수의 호출, 반환, 예외를 추적하고 각 함수 호출과 이벤트를 추적한다.

 

이를 통해 상대적으로 리소스를 많이 소비하는 부분(병목)을 찾아서 성능 개선에 집중 할 수 있다.

import cProfile
import numpy as np
def find_max_python(numbers):
    max_value = numbers[0]
    for num in numbers:
        if num > max_value:
            max_value = num
    return max_value

# 숫자가 포함된 리스트
numbers = [np.random.randint(0,1000) for _ in range(1000000)]

# 기본 구현 프로파일링
print("기본 구현 프로파일링:")
cProfile.run('find_max_python(numbers)')

def find_max_optimized(numbers):
    return max(numbers)

# 개선된 구현 프로파일링
print("개선된 구현 프로파일링:")
cProfile.run('find_max_optimized(numbers)')

 

개선전 프로파일링을 살펴보면 기본 구현일 때, 4번의 함수 호출이 있었고 find_max_python 함수 실행에 0.033초가 소요 되었다. 그래서 이부분을 개선하였다.

 

이렇게 프로파일링을 통해 함수의 병목을 일으키는 부분을 찾아 수정해서 개선할 수 있다.