파이썬 실행 시간과 메모리 사용량 간의 상관 관계 분석 방법

01 Oct 2023

python

소개

파이썬 프로그램을 실행할 때, 실행 시간과 메모리 사용량은 중요한 성능 요소입니다. 이 두 가지 요소 사이의 상관 관계를 분석하여 프로그램의 성능을 향상시키는 방법을 알아보겠습니다.

실행 시간 분석

파이썬에서 실행 시간을 측정하는 가장 간단한 방법은 time 모듈을 사용하는 것입니다. 다음은 실행 시간을 측정하는 예제 코드입니다.

import time

start_time = time.time()

# 실행 시간을 측정하고자 하는 코드 작성

end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"실행 시간: {execution_time}초")

위의 예제 코드에서 # 실행 시간을 측정하고자 하는 코드 작성 부분에 실행 시간을 측정하고자 하는 실제 코드를 작성하면 됩니다.

메모리 사용량 분석

파이썬에서 메모리 사용량을 분석하기 위해 memory_profiler 모듈을 사용할 수 있습니다. 다음은 메모리 사용량을 분석하는 예제 코드입니다.

import memory_profiler

# 메모리 사용량을 측정하고자 하는 함수 작성
@profile
def foo():
    # 메모리 사용량을 측정하고자 하는 코드 작성

if __name__ == "__main__":
    mprof = memory_profiler.LineProfiler()
    mprof.add_function(foo)
    mprof.enable_by_count()
    foo()
    mprof.disable_by_count()
    mprof.print_stats()

위의 예제 코드에서 # 메모리 사용량을 측정하고자 하는 코드 작성 부분에 메모리 사용량을 측정하고자 하는 실제 코드를 작성하면 됩니다. @profile 데코레이터를 사용하여 메모리 프로파일링을 할 함수를 지정하고, mprof.print_stats()를 통해 메모리 사용량을 출력할 수 있습니다.

상관 관계 분석

실행 시간과 메모리 사용량 간의 상관 관계를 분석하기 위해 pandas와 matplotlib를 활용할 수 있습니다. 다음은 상관 관계 분석을 위한 예제 코드입니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 실행 시간과 메모리 사용량 데이터를 포함한 DataFrame 생성
data = {
    'Execution Time': [1.23, 2.45, 3.67, 4.89],
    'Memory Usage': [1024, 2048, 3072, 4096]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 상관 관계 분석
correlation = df.corr()

# 상관 관계 히트맵 출력
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.title("Correlation Heatmap")
plt.imshow(correlation, cmap='coolwarm', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.xticks(range(len(df.columns)), df.columns, rotation=90)
plt.yticks(range(len(df.columns)), df.columns)
plt.show()

위의 예제 코드에서 data 변수에 실행 시간과 메모리 사용량 데이터를 저장하고, 이를 기반으로 DataFrame을 생성합니다. 그 후, df.corr()을 통해 상관 관계를 계산하고, plt.imshow()를 통해 히트맵을 출력합니다.

결론

파이썬 프로그램의 실행 시간과 메모리 사용량은 성능 측면에서 중요한 요소입니다. 실행 시간과 메모리 사용량을 측정하고, 이 두 요소 사이의 상관 관계를 분석하여 프로그램의 성능을 향상시키는데 도움을 줄 수 있습니다.

#python #성능분석