Pythonのプロファイル結果をGUIで解析する : DSAS開発者の部屋
久しぶりのエキスパートPythonプログラミング補足記事です。今回はプロファイリングの補足です。 Pythonは標準ライブラリにプロファイラ(profile/cProfileモジュールのProfileクラス)を持っていて、 その結果を格納しているpstats.Statsクラスにはプロファイル結果を解析するのに必要な機能(実行時間でのソートや、呼び出し元／呼び出し先の表示など)が一通りそろっています。これらのクラスについてはエキスパートPythonプログラミングで使い方を解説してあります。 コマンドラインで作業するときにはIPythonからStatsオブジェクトを直接操作してプロファイル結果を調べられるのですが、やはりプロファイル結果はグラフィカルに表示してくれた方が見やすいものです。特に「エキスパートPythonプログラミング」の中でも言及されているKCacheGrindというGUIツール
KCachegrind
THIS IS AN OLD PAGE. GO TO kcachegrind.github.io FOR THE CURRENT VERSION. This is the homepage of the profiling tool Callgrind and the profile data visualization KCachegrind. Both are licensed under GPL V2. Callgrind uses runtime instrumentation via the Valgrind framework for its cache simulation and call-graph generation. This way, even shared libraries and dynamically opened plugins can be profi
KCachegrindを使ったコード改善 (準備編) « Stop Making Sense
はじめに KCachegrind は、プログラムのプロファイル結果をグラフィカルに分かり易く表示してくれるオープンソースのソフトウェアです。 KCachegrindを活用すれば、性能上のボトルネックや、メモリリーク箇所の特定など、機能テストでは分からないような問題の検出が容易になり、ソースコードの改善に役立てることが出来ます。 この記事では、KCachegrindの紹介から始まり、最終的にはプロファイル結果を解析してプログラムの問題点(バグ・ボトルネック)を見つけるまで、について3回に分けて説明していきます。 以下の構成を予定しています。 今回(準備編)はKCachegrindの概要 次回(入門編)はKCachegrindの使い方 最後(実践編)はKCachegrindを使ってプログラムの問題点を見つける方法 必要なソフトウェア KCachegrind は他のツールと組み合わせることが前提
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27.4. Python プロファイラ — Python v2.6.2 documentation
