프로파일링은 프로그램의 성능을 측정하고 분석하는 기술입니다. 이는 프로그램이 어디에서 시간을 소비하는지 알아내거나 메모리를 얼마나 사용하는지 등을 파악하는 데 사용될 수 있습니다. 프로파일링을 통해 병목 현상을 찾고 최적화할 수 있는 부분을 식별할 수 있습니다.
프로파일링을 수행하기 위해 Python에는 다양한 도구 및 모듈이 있습니다. 대표적인 것은 cProfile 및 line_profiler입니다.
cProfile은 Python의 내장 프로파일링 도구로써, 프로그램이 각 함수에서 얼마나 많은 시간을 소비하는지 측정합니다. 아래는 cProfile을 이용하여 프로그램의 실행 시간을 측정하는 예제 코드입니다:
```python
import cProfile
def some_function():
# 프로파일링하고자 하는 함수
for i in range(1000000):
pass
cProfile.run('some_function()')
```
line_profiler는 세부적인 라인 레벨로 함수 내부에서 시간이 소비되는 비용을 측정합니다. line_profiler을 사용하려면 먼저 해당 모듈을 설치해야 합니다:
```bash
pip install line_profiler
```
다음은 line_profiler를 사용하여 함수 내부에서 시간 소비를 프로파일링하는 예제 코드입니다:
```python
import line_profiler
@profile
def some_function():
for i in range(1000000):
pass
some_function()
```
위의 예제에서는 `@profile` 데코레이터를 사용하여 프로파일링할 함수를 정의합니다. 그런 다음, 커맨드 라인에서 `kernprof` 명령을 사용하여 프로파일링을 실행할 수 있습니다:
```bash
kernprof -l example.py
```
프로파일링 결과는 `example.py.lprof`라는 파일에 저장되며, 이 파일을 다음으로 보고서를 생성하고자 하는 경우 `python -m line_profiler example.py.lprof` 명령을 사용하여 실행할 수 있습니다.
더 자세한 내용은 Python 공식 문서를 참조하시기 바랍니다: [Python 공식 문서 - 프로파일링](https://docs.python.org/ko/3/library/profile.html)
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