¿Alguna vez has tenido que optimizar el código de un programa?
line_profiler es una herramienta que te permite perfilar el código de
un programa para encontrar las partes que más tiempo consumen. En este
notebook veremos cómo usarla.
Instalación
Como line_profiler no viene instalado por defecto en Anaconda, lo
instalaremos con conda:
En la terminal:
pip install line_profiler
En el notebook:
! pip install line_profiler
¿Cómo funciona en Jupyter?
line_profiler es una herramienta que permite perfilar el código de un
programa. Esto significa que nos permite ver cuánto tiempo se tarda en
ejecutar cada línea de código. Para ello, line_profiler nos permite
usar el comando %lprun en Jupyter. Este comando nos permite perfilar
una función. Para ello, debemos añadir el decorador @profile a la
función que queremos perfilar.
cargar el módulo line_profiler en el notebook:
%load_ext line_profiler
The line_profiler extension is already loaded. To reload it, use:
%reload_ext line_profiler
Perfilando una función
Perfilar una funcion en en jupyter lab ees muy sencillo con el comando
%lprun. Para ello vamos a crear una funcion de prueba que calcule el
doble de una lista de números:
def funcion_prueba():
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
doble = []
for item in data:
doble.append(item * 2)
return doble
%lprun -f funcion_prueba funcion_prueba()
Timer unit: 1e-07 s
Total time: 8e-06 s
Could not find file C:\Users\WillyCotrina\AppData\Local\Temp\ipykernel_14792\1026023441.py
Are you sure you are running this program from the same directory
that you ran the profiler from?
Continuing without the function's contents.
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
1
2 1 7.0 7.0 8.8
3 1 3.0 3.0 3.8
4 9 24.0 2.7 30.0
5 9 43.0 4.8 53.8
6
7 1 3.0 3.0 3.8
Como pudimos notar pefilar una funcion es muy sencillo y extremaente util para optimizar el codigo de un programa.