GitHub - sumerc/yappi: Yet Another Python Profiler, but this time multithreading, asyncio and gevent aware.
Fast: Yappi is fast. It is completely written in C and lots of love and care went into making it fast. Unique: Yappi supports multithreaded, asyncio and gevent profiling. Tagging/filtering multiple profiler results has interesting use cases. Intuitive: Profiler can be started/stopped and results can be obtained from any time and any thread. Standards Compliant: Profiler results can be saved in cal
Pyflame: Uber Engineering's Ptracing Profiler for Python
EngineeringPyflame: Uber Engineering’s Ptracing Profiler for PythonSeptember 27, 2016 / Global At Uber, we make an effort to write efficient backend services to keep our compute costs low. This becomes increasingly important as our business grows; seemingly small inefficiencies are greatly magnified at Uber’s scale. We’ve found flame graphs to be an effective tool for understanding the CPU and mem
Cloud Profiler の概要 | Google Cloud
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Cloud Profiler の概要 本番環境システムのパフォーマンスを理解することは非常に困難です。テスト環境でパフォーマンスを測定しても、本番環境システムにかかる負荷を完全に再現することはできません。アプリケーションの一部に対してマイクロベンチマークが可能かもしれませんが、本番環境システムのワークロードと動作の再現は容易ではありません。 本番環境システムを継続的にプロファイリングすることで、稼働中のサービスで CPU サイクルやメモリなどのリソースがどのように消費されているのかを効果的に調べることができます。しかし、プロファイリングを行うと本番環境システムの負荷が増大します。この方法でリソースの消費パターンを見つけるには、プロファイリングで増加する負荷を小さくする必要があります。 C
機械学習アルゴリズムのボトルネックをCythonで改善する話 - Qiita
この記事について Pythonを速くする方法について語ります プロファイリングによってCPUバウンドな処理のボトルネックを見つけます 見つけたボトルネックをCythonで改善します はじめに 先日Bayesian Personalized Ranking (BPR)というレコメンドアルゴリズムを実装しました。 こちらの論文の式を参考にコードを書いてみたのですが、実行してみたらちょっと遅すぎて使えなかったため、処理速度の改善に取り組みました。 その時に試したことを備忘録的にまとめます。 この記事で用いる手法とコード BPRはユーザ x アイテムの行列の行列分解を与えます。 ユーザ x アイテムの行列$X$を、ユーザ x ファクターの行列$U$とアイテム x ファクターの行列$V$に分解します。 この問題をどのように解くかはBPRの元論文をご覧ください。 この手法を以下のように実装しました。$
Pythonでのデータ分析 : line_profiler についてのメモ - Qiita
line_profiler が便利です スピーチとスカートは短いほうがいい、という話を聞いたことがあります。 データ分析でも、実験をできるだけ多くしたいので、 前処理などの定型繰り返し作業はできるだけ短いほうがいいですね。 そんなときに役に立つのがプロファリングだと思います。 最近、プライベートで数10GB~サイズのデータを扱うことになりました。 その作業を通じて、並列処理、プロファイリングなどについて 小さな発見がありましたので、共有できたらなと思いました。 初回は、line_profilerでプロファイリングしたときの発見です。 line_profiler については、いろんな方が書いているので、調べて頂ければと思います。 とても素晴らしいプロジェクトです。 データの集計処理をプロファイリングする データについて 実際にあつかったデータはお見せできませんので。。。 そのデータに構造が近
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
User guide - pyinstrument 4.6.1 documentation
GitHub - joerick/pyinstrument: 🚴 Call stack profiler for Python. Shows you why your code is slow!
Profiling 101 for Python Developers: Existing Profilers 3/6 - Blackfire.io Le Blog
Where’s your bottleneck? CPU time vs wallclock time
GitHub - astagi/lauda: :watch: A very simple python module for measuring time.
Real world Python performance tuning
Home | Great Expectations
GitHub - uber-archive/pyflame: 🔥 Pyflame: A Ptracing Profiler For Python. This project is deprecated and not maintained.
GitHub - pythonprofilers/memory_profiler: Monitor Memory usage of Python code
GitHub - openmailold/redshift_show_create_table: python script, 'show create table' equivalent for aws redshift