고성능 파이썬(2판)

157

6

장

행렬과 벡터 계산

가능하다면 이미 할당된 공간을 재사용하는 쪽이 성능 향상에 도움이 된다. 하지만 주의할 점

이 있다. 이렇게 해서 속도를 상당히 개선하더라도 그 변경이 코드 기반을 망치지 않고 여전히

정상적으로 동작하는지를 항상 프로파일해야 한다.

예제

6-7

메모리 할당을 줄인 파이썬 확산 방정식 코드의 프로파일링 결과

$

kernprof -lv diffusion_python_memory.py

Wrote profile results to diffusion_python_memory.py.lprof

Timer unit: 1e-06 s

Total time: 541.138 s

File: diffusion_python_memory.py

Function: evolve at line 12

Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents

==============================================================

12 @profile

13

def

evolve(grid, dt, out, D=1.0):

14 500 503.0 1.0 0.0 xmax, ymax = grid_shape

15 320500 131498.0 0.4 0.0

for

i

in

range(xmax):

16 205120000 81105090.0 ...