line_profiler : 어디에서 많은 시간이 걸리는지 알아보기 with flask

flask로 챗봇 엔진 서버를 만들면서 속도를 개선해야 하는 상황이었다. AI를 사용하는 엔진에서 다양한 방식의 속도 개선 방법이 있었지만 가장 먼저 어떤 코드에서 시간이 많이 걸리는 지 알아내는 것이 중요하였다. 그래서 선택한 방법이 line_profiler 를 사용하여 각 코드 라인별 소요시간(비율)을 확인하였다. line_profiler는 동작한 코드 각 라인별 hits 수(몇번이나 실행 되었는지), total 걸린 시간 및 hit 당 소요시간, 그리고 전체에서 해당 라인이 차지하는 시간 비율을 알 수 있다.

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설치방법

pip install line_profiler

또는

conda install -c conda-forge line_profiler

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사용법

line_profiler의 사용법은 간단하다. 시간 측정을 원하는 함수위에 데코레이터 형식으로 @profile을 입력하고 코드를 실행시킨 후(실행시키는 명령어가 따로 있다.) 결과를 확인하면 된다.

@profile 설정

실행 명령어

kernprof -l -v test.py

kernprof를 이용하여 스크립트를 실행하면 결과를 얻을 수 있다.

-l 옵션을 통해 라인별 프로파일링을 할 수 있고 -v 옵션으로 터미널에서 결과를 확인 할 수 있다.(없다면 파일로 저장된다.)

flask 처럼 서버를 올리는 경우 해당 API를 호출해주고 서버를 종료하면 결과를 확인 할 수 있다.(여러번 호출해도 된다)

 

결과 예시

Hits : 코드가 동작한 횟수

Time : 전체 소요 시간

Per Hit : 한번의 hit당 평균 소요시간

%Time : 전체 코드에서 해당 라인이 차지하는 시간 비율