【Python】Profileでボトルネックを見つけてコードを改善

投稿日 : 2024-06-15

Tags: Python

Python高速化の鍵: cProfileでボトルネックを見つけてコードを改善

Pythonは使いやすさが魅力だが、実行速度が課題となるケースも少なくない。開発中のコードが遅いと感じたら、闇雲にコードを修正するのではなく、まずはボトルネックとなっている箇所を特定することが重要となる。

Pythonには、コードの実行時間を計測し、ボトルネック分析を支援するプロファイリングツールが標準で用意されている。その中でも、cProfileは特に強力なツールだ。cProfileを用いることで、各関数の呼び出し回数や実行時間などの詳細な情報を取得できる。

この記事では、cProfileを用いたPythonコードのボトルネック分析手法について解説する。cProfileの基本的な使い方から、より詳細な分析を可能にするStatsクラス、そして分析結果を視覚的に分かりやすく表示するツールの活用法まで紹介する。

cProfileは、Pythonコード内の各関数の呼び出し回数、実行時間、呼び出し関係などを詳細に記録する。この記録を分析することで、コードのどの部分がボトルネックとなっているかを特定できるのだ。

cProfileを使用するには、cProfile.run()関数にプロファイリングしたいコードを渡す。例えば、example.pyというファイルに記述されたコードをプロファイリングする場合は、以下のコマンドを実行する。

python -m cProfile example.py

実行すると、標準出力に分析結果が出力される。出力結果は少し見にくいが、各行が1つの関数のプロファイリング結果を表している。

cProfile.run()関数の出力結果を直接解析するのは少々骨が折れる。そこで、pstats.Statsクラスの出番だ。cProfile.run()関数の返り値をStatsオブジェクトに変換することで、より詳細な分析や結果のソート、フィルタリングなどが可能になる。

Statsクラスには、プロファイリング結果を様々な形式で表示するメソッドが用意されている。例えば、print_stats()メソッドは、実行時間順にソートされた関数一覧を表示する。

大量のデータとなるプロファイリング結果を、表形式のテキストデータで解析するのは大変だ。そこで、プロファイリング結果を視覚的に表示してくれるツールを活用すると、より直感的にボトルネックを把握できる。

Pythonには、cProfileの出力結果を可視化するツールがいくつか存在する。例えば、SnakevizやRunSnakeRunといったツールは、プロファイリング結果を分かりやすいグラフで表示してくれるため、ボトルネックとなっている箇所を容易に特定できる。

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