各行毎のメモリ消費量を調べる
memory_profilerと実行時間を調べる
line_profilerの使い方メモ．
まず，
memory_profiler の使い方．
pipでインストール．
sudo pip install memory_profiler
調べたい関数の前に
@profile
を付ける．
例えば以下のようなtest.pyを作る．
@profile
def main():
l = [[1,2,3,4]] * 100000
d = [{'first': 1, 'second': 2, 'third': 3, 'fourth': 4}] * 100000
if __name__ == '__main__':
main()
print("Hello world!!")
あとは
python -m memory_profiler test.py
のように -m オプション付きで実行するだけで，以下のような出力が得られる．
Hello world!!
Filename: test.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
17 28.488 MiB 0.000 MiB @profile
18 def main():
19 29.270 MiB 0.781 MiB l = [[1,2,3,4]] * 100000
20 30.039 MiB 0.770 MiB d = [{'first': 1, 'second': 2, 'third': 3, 'fourth': 4}] * 100000
Incrementの欄を見れば，
各行のメモリ消費量が確認できる．
line_profilerの方もpipでインストール．
sudo pip install line_profiler
上記のtest.pyを
kernprof -l test.py
のようにkernprofで実行すると，
test.py.lprof
というファイルができている．
これをさらに
python -m line_profiler test.py.lprof
のように実行すると，以下のような出力が得られる
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
17 @profile
18 def main():
19 1 418 418.0 56.0 l = [[1,2,3,4]] * 100000
20 1 329 329.0 44.0 d = [{'first': 1, 'second': 2, 'third': 3, 'fourth': 4}] * 100000
