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
Pythonのline_profilerを使って、関数の実行時間を計測してみた | DevelopersIO
サーモン大好き横山です。 Pythonのコードを書いていて、どの処理で遅延しているか調べるとき、どうしていますか？ 今回は関数の行ごとに実行速度を計測出来る line_profiler を紹介します。 準備 今回はMac上でやっていきます。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.10.4 BuildVersion: 14E46 $ python -V Python 2.7.9 環境はPython2.7でvirtualenvの準備をします。 $ mkdir -p /tmp/line_profiler $ cd !:2 cd /tmp/line_profiler $ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv27 Running virtualenv with interpreter /usr/bi
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GitHub - rkern/line_profiler: (OLD REPO) Line-by-line profiling for Python - Current repo ->
