普段、Pythonのコードは何となく速かろうという、言ってみれば勘で書いているのだけど、その勘とやらは往々にしてウンコードを生むものである。そこで、プロファイラを使っていきたいと思う。 使えそうなツール そういうわけで、いくつか使えそうなツールをリストアップした。 経過時間のプロファイラ ツール名 メモ profile ビルトイン, ピュアPythonの決定論的プロファイラ cProfile ビルトイン, C拡張の決定論的プロファイラ line_profiler 行単位の決定論的プロファイラ Plop 統計的プロファイラ, Dropboxの人が作ってる statprof 統計的プロファイラ, 開発停止？ yep 拡張モジュール用の統計的プロファイラ, バックエンドにgoogle-perftools メモリのプロファイラ ツール名 メモ memory_profiler 行単位でメモリ消費量の
性能分析に有用な性能監視ツールOProfileを見つけたのでメモ。CPUのイベント（キャッシュミスなど）を計測することができるらしい。 OProfileのサイト http://oprofile.sourceforge.net/ Linux Kernel Profiling HOWTO http://www9.ocn.ne.jp/~puppet/docs/Linux-Kernel-Profiling-HOWTO/x86.html ↑具体的な使い方が載っている コードを読むな、理解しろ（ユメのチカラ） http://blog.miraclelinux.com/yume/2006/10/post_e3d6.html ↑ソースから、キャッシュミスの多発している行を特定するのにOProfileを活用。 http://blog.miraclelinux.com/yume/2007/08/post_89
プログラムのボトルネックがどこにあるのか、なんて調べるときには計測する必要がありますね。プログラム中の特定処理の前後でrdtsc命令使って時間を計測して処理時間を求める、とかそういうこともできるんですけど、まあめんどうじゃないですか。プロファイラを使いましょう。 プロファイラとはなんぞや、Wikipediaの性能解析のページに色々書いてますね。 そういうわけでOProfileというLinuxで動くプロファイラを使っているので、未来の自分とか「OProfile動かしてみてーけどさっぱりわからん！」みたいな人のためにまとめておきます。 OProfileの特徴 OProfileは 計測したいプログラムに対して特別な処理をしなくてもいい 低レイヤーの情報も計測できる gprof形式のコールグラフも表示できる オーバーヘッドがとても小さい これらの特徴があるらしいです。使ってみて特に嬉しいと感じたの
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