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パフォーマンスチューニングでprofiler使わないのは損してると思う - Qiita
print文を仕込んで実行時間を出力していくパフォーマンスチューニング作業は辛いのでもう止めにしようっ... print文を仕込んで実行時間を出力していくパフォーマンスチューニング作業は辛いのでもう止めにしようってお話です。 プログラムで実行速度が遅いロジックを特定できれば改善は容易です。profilerを利用すると簡単に原因が特定できるので使い方を紹介します。前半はline_profilerを利用した実行速度が遅いロジックの特定方法、後半はPythonでの高速化テクニックです。 どの行が重いかprofilerで特定する ローカル環境でprofilerを使いどの行が重いのかを特定していきます。Pythonには様々なprofilerが存在しますが、個人的にはline_profilerが必要十分な機能を持っていてよく利用しています。ここで特定するのは『どの行がN回実行されていて、全体でM%の実行時間が掛かっている』という点です。 line_profilerの使用例 実行に10秒くらい掛かるサンプルコー
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