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Python Timer Functions: 코드 모니터링을 위한 세 가지 방법

Python Tricks Dictionary Merge

이 튜토리얼에서는 순수한 Python 프로그램이 컴파일된 언어인 C, Rust 및 Java와 같은 언어로 작성된 동등한 프로그램보다 더 느리게 실행될 수 있다는 점을 알고 있는 많은 개발자들에게 Python이 효과적인 프로그래밍 언어로 인식된다는 것을 설명합니다. 이 튜토리얼에서는 Python timer를 사용하여 프로그램이 얼마나 빨리 실행되는지 모니터링하는 방법을 알려드리겠습니다.

이 튜토리얼에서 배울 내용:

  • **time.perf_counter()**를 사용하여 Python에서 시간을 측정하는 방법
  • 상태 유지를 위한 클래스 사용 방법
  • 코드 블록과 함께 작업하기 위한 컨텍스트 관리자 사용 방법
  • 함수를 사용자 정의하는 데 사용되는 데코레이터 사용 방법

또한 클래스, 컨텍스트 관리자 및 데코레이터가 작동하는 방식에 대한 배경 지식을 얻을 수 있습니다. 각 개념의 예제를 살펴보면서 코드 실행 시간을 측정하는 데 사용할 수 있는 것뿐만 아니라 다른 응용 프로그램에서도 사용할 수 있는 방법에 영감을 받게됩니다. 각 방법에는 각각의 장점이 있으며, 상황에 따라 사용할 방법을 배우게 될 것입니다. 또한 모니터링할 수 있는 작동 중인 Python timer가 제공됩니다!

Python Timers

먼저, 이 튜토리얼 전체에서 사용할 몇 가지 예제 코드를 살펴보겠습니다. 이 코드에 Python timer를 추가하여 성능을 모니터링할 것입니다. 또한 이 예제의 실행 시간을 측정하기 위한 가장 간단한 방법도 알아보게 될 것입니다.

Python Timer Functions

Python에서 내장된 time 모듈을 살펴보면 다음과 같이 시간을 측정할 수 있는 여러 함수가 있는 것을 알 수 있습니다:

time.perf_counter()

Python timer를 사용하려면 가장 먼저 time.perf_counter() 함수를 사용하여 시작 시간과 종료 시간 사이의 경과 시간을 측정할 수 있습니다.

import time


start_time = time.perf_counter()


# 여기에 실행 시간을 측정할 코드를 작성합니다.


end_time = time.perf_counter()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

이 예제에서는 time.perf_counter() 함수를 사용하여 코드의 시작 시간을 start_time 변수에 저장하고, 실행 시간을 측정할 코드를 작성한 다음, 다시 time.perf_counter() 함수를 사용하여 코드의 종료 시간을 end_time 변수에 저장합니다. 마지막으로, 실행 시간을 계산하여 execution_time 변수에 저장하고 출력합니다.

이러한 간단한 방법으로 Python 프로그램의 실행 시간을 측정할 수 있습니다.

time.process_time()

time.process_time() 함수는 해당 프로세스의 운영 체제에서 사용 가능한 프로세스 시간을 측정합니다. 일반적으로 CPU를 사용하는 작업의 재정의 가능한 경과 시간을 측정하는 데 사용됩니다.

import time


start_time = time.process_time()


# 여기에 실행 시간을 측정할 코드를 작성합니다.


end_time = time.process_time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

time.process_time() 함수를 사용하여 코드의 시작 시간과 종료 시간 사이의 경과 시간을 측정합니다. 실행 시간을 계산하여 출력합니다.

time.time()

time.time() 함수는 현재 시간을 초 단위로 반환합니다. 이를 사용하여 코드의 시작 시간과 종료 시간을 측정할 수 있습니다.

import time


start_time = time.time()


# 여기에 실행 시간을 측정할 코드를 작성합니다.


end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

time.time() 함수를 사용하여 코드의 시작 시간과 종료 시간 사이의 경과 시간을 측정합니다. 실행 시간을 계산하여 출력합니다.

예제: 튜토리얼 다운로드

이제 예제 코드를 사용하여 간단한 Python timer를 만들어보겠습니다. 이 예제에서는 Python timer를 사용하여 튜토리얼을 다운로드하는 데 걸리는 시간을 측정합니다:

import time


def download_tutorials():
    print("Downloading tutorials...")
    time.sleep(2)  # 다운로드 시간을 가정한 2초 대기
    print("Tutorials downloaded successfully!")


start_time = time.perf_counter()
download_tutorials()
end_time = time.perf_counter()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

이 예제에서는 download_tutorials() 함수를 정의하고, 해당 함수 내에서 2초 동안 일시 중지한 다음, 다운로드가 성공적으로 완료되었다는 메시지를 출력합니다. 코드의 시작 시간과 종료 시간 사이의 경과 시간을 측정하고 실행 시간을 출력합니다.

이와 같은 방식으로 Python timer를 사용하여 프로그램의 실행 시간을 측정할 수 있습니다.

Python Timer 클래스

위의 예제 코드를 통해 Python timer의 기본 개념을 이해했으므로 이제 Python timer 클래스를 만들어보겠습니다.

Python에서 클래스 이해하기

Python에서 클래스는 객체 지향 프로그래밍(OOP)의 핵심 개념입니다. 클래스는 데이터와 데이터를 조작하는 메서드를 결합한 자체 정의 데이터 타입입니다. 이를 사용하여 비슷한 속성과 메서드를 가진 객체를 생성할 수 있습니다.

클래스 선언하기

Python에서 클래스를 선언하는 데에는 다음과 같은 형식을 사용합니다:

class ClassName:
    # 클래스의 속성과 메서드를 정의합니다.

예를 들어, 다음은 Person 클래스를 선언하는 방법의 예입니다:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age


    def greet(self):
        print(f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old.")


person = Person("John", 25)
person.greet()

위의 예제에서 Person 클래스는 name과 age라는 두 개의 속성을 가지고 있습니다. 클래스는 __init__ 메서드를 사용하여 객체가 생성될 때 속성 값을 초기화합니다. 또한 greet 메서드를 정의하여 객체가 자기 자신을 소개할 수 있도록 합니다.

위의 코드에서 person 객체를 생성하고 greet 메서드를 호출하여 자기 소개를 출력합니다. 이를 통해 클래스와 객체의 개념을 이해할 수 있습니다.

Python Timer 클래스 생성하기

이제 Python timer 클래스를 작성하는 방법을 살펴보겠습니다.

Python Timer 클래스 생성하기

import time


class Timer:
    def __init__(self):
        self.start_time = None
        self.end_time = None
        self.execution_time = None


    def start(self):
        self.start_time = time.perf_counter()


    def stop(self):
        self.end_time = time.perf_counter()
        self.execution_time = self.end_time - self.start_time


    def get_execution_time(self):
        return self.execution_time


timer = Timer()
timer.start()
# 시간을 측정할 코드를 작성합니다.
timer.stop()
print(f"Execution time: {timer.get_execution_time()} seconds")

위의 예제에서 Timer 클래스를 선언하고 __init__ 메서드를 사용하여 start_time, end_time, execution_time이라는 세 개의 속성을 초기화합니다. start 메서드는 time.perf_counter() 함수를 사용하여 시작 시간을 저장하고, stop 메서드는 다시 time.perf_counter() 함수를 사용하여 종료 시간을 저장하고 실행 시간을 계산합니다. 마지막으로, get_execution_time 메서드는 실행 시간을 반환합니다.

이와 같은 방식으로 Python timer 클래스를 작성할 수 있습니다.

Python Timer 클래스 사용하기

이제 Python timer 클래스를 사용하여 실행 시간을 측정하는 방법을 알아보겠습니다.

import time


class Timer:
    def __init__(self):
        self.start_time = None
        self.end_time = None
        self.execution_time = None


    def start(self):
        self.start_time = time.perf_counter()


    def stop(self):
        self.end_time = time.perf_counter()
        self.execution_time = self.end_time - self.start_time


    def get_execution_time(self):
        return self.execution_time


def download_tutorials():
    print("Downloading tutorials...")
    time.sleep(2)  # 다운로드 시간을 가정한 2초 대기
    print("Tutorials downloaded successfully!")


timer = Timer()
timer.start()
download_tutorials()
timer.stop()
print(f"Execution time: {timer.get_execution_time()} seconds")

위의 예제에서는 download_tutorials() 함수를 수정없이 사용하고, Timer 클래스를 사용하여 코드 실행 시간을 측정합니다. Timer 클래스의 인스턴스를 생성한 후 start 메서드를 호출하여 실행 시간을 측정할 부분을 시작하고, stop 메서드를 호출하여 실행 시간을 측정할 부분을 종료합니다. 마지막으로, get_execution_time 메서드를 사용하여 실행 시간을 가져와 출력합니다.

이와 같은 방식으로 Python timer 클래스를 사용하여 프로그램의 실행 시간을 측정할 수 있습니다.

Python Timer 컨텍스트 관리자

이제 Python timer 컨텍스트 관리자를 만들어보겠습니다.

Python에서 컨텍스트 관리자 이해하기

Python에서 컨텍스트 관리자는 with 문을 사용하여 코드 블록의 시작과 종료를 정의하는 데 사용됩니다. 컨텍스트 관리자는 객체의 수명을 관리하고, 코드 집합이 예외를 일으킬 경우 정리/정리 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

컨텍스트 관리자 선언하기

Python에서 컨텍스트 관리자를 선언하는 데에는 다음과 같은 형식을 사용합니다:

with expression as variable:
    # 컨텍스트 관리자의 시작 부분


    # 코드 블록


    # 컨텍스트 관리자의 종료 부분

예를 들어, 파일을 열고 코드 블록을 실행한 후 파일을 닫기 위해 with 문을 사용하는 방법은 다음과 같습니다:

with open("file.txt", "r") as file:
    contents = file.read()
    print(contents)

위의 예제에서 open() 함수를 사용하여 파일을 열고, with 문을 사용하여 파일을 닫습니다. 코드 블록에서 파일의 내용을 읽고 출력합니다. 이러한 방식으로 컨텍스트 관리자를 사용하여 파일을 열고 닫을 수 있습니다.

Python Timer 컨텍스트 관리자 생성하기

이제 Python timer 컨텍스트 관리자를 작성하는 방법을 살펴보겠습니다.

Python Timer 컨텍스트 관리자 생성하기

import time


class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start_time = time.perf_counter()
        return self


    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
        self.end_time = time.perf_counter()
        self.execution_time = self.end_time - self.start_time


    def get_execution_time(self):
        return self.execution_time


def download_tutorials():
    print("Downloading tutorials...")
    time.sleep(2)  # 다운로드 시간을 가정한 2초 대기
    print("Tutorials downloaded successfully!")


with Timer() as timer:
    download_tutorials()


print(f"Execution time: {timer.get_execution_time()} seconds")

위의 예제에서는 Timer 클래스를 선언하고, __enter__ 메서드를 사용하여 실행 시간을 측정할 부분을 초기화합니다. __exit__ 메서드는 실행 시간을 계산하고, 코드 블록이 완료될 때 실행되는 청소/정리 작업을 수행합니다. 마지막으로, get_execution_time 메서드를 사용하여 실행 시간을 가져와 출력합니다.

이와 같은 방식으로 Python timer 컨텍스트 관리자를 작성할 수 있습니다.

Python Timer 데코레이터

이제 Python timer 데코레이터를 만들어보겠습니다.

Python에서 데코레이터 이해하기

Python에서 데코레이터는 기존 함수나 클래스를 변경하지 않고, 해당 함수나 클래스의 동작을 수정하는 함수입니다. 데코레이터는 일반적으로 @ 기호를 사용하여 적용합니다.

데코레이터 생성하기

Python에서 데코레이터를 생성하는 방법에는 다음과 같은 형식이 있습니다:

def decorator_function(function):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 데코레이터의 시작 부분


        result = function(*args, **kwargs)


        # 데코레이터의 종료 부분


        return result


    return wrapper


@decorator_function
def some_function():
    # 함수의 내용


    return result

예를 들어, 함수가 호출될 때마다 호출 횟수를 출력하기 위한 데코레이터를 작성하는 방법은 다음과 같습니다:

def count_calls(function):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        wrapper.calls += 1
        print(f"Function {function.__name__} has been called {wrapper.calls} times.")


        return function(*args, **kwargs)


    wrapper.calls = 0


    return wrapper


@count_calls
def some_function():
    print("Hello, world!")


some_function()
some_function()

위의 예제에서 count_calls 데코레이터 함수를 정의하고, 함수가 호출될 때마다 호출 횟수를 wrapper.calls 변수에 저장하여 출력하는 방식입니다. 마지막으로, some_function() 함수에 @count_calls 데코레이터를 적용하여 호출 횟수를 출력합니다.

위와 같은 방식으로 데코레이터를 생성할 수 있습니다.

Python Timer 데코레이터 생성하기

이제 Python timer 데코레이터를 작성하는 방법을 살펴보겠습니다.

Python Timer 데코레이터 생성하기

import time


def timer_decorator(function):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.perf_counter()
        result = function(*args, **kwargs)
        end_time = time.perf_counter()
        execution_time = end_time - start_time
        print(f"Execution time: {execution_time} seconds")


        return result


    return wrapper


@timer_decorator
def download_tutorials():
    print("Downloading tutorials...")
    time.sleep(2)  # 다운로드 시간을 가정한 2초 대기
    print("Tutorials downloaded successfully!")


download_tutorials()

위의 예제에서는 timer_decorator 함수를 정의하고, 함수가 호출될 때마다 시작 시간과 종료 시간을 측정하여 실행 시간을 계산하고 출력하는 방식입니다. download_tutorials() 함수에 @timer_decorator 데코레이터를 적용하여 실행 시간을 측정합니다.

이와 같은 방식으로 Python timer 데코레이터를 작성할 수 있습니다.

Python Timer 코드

이제 Python timer 코드 전체를 살펴보겠습니다.

import time


class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start_time = time.perf_counter()
        return self


    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
        self.end_time = time.perf_counter()
        self.execution_time = self.end_time - self.start_time


    def get_execution_time(self):
        return self.execution_time


def download_tutorials():
    print("Downloading tutorials...")
    time.sleep(2)  # 다운로드 시간을 가정한 2초 대기
    print("Tutorials downloaded successfully!")


with Timer() as timer:
    download_tutorials()


print(f"Execution time: {timer.get_execution_time()} seconds")

위의 예제에서는 Timer 클래스를 선언하여 컨텍스트 관리자로 사용하고, download_tutorials() 함수를 선언하여 실행 시간을 측정합니다. Timer 클래스의 인스턴스를 생성한 후 with 문을 사용하여 실행 시간을 측정할 부분을 묶습니다. 마지막으로, get_execution_time 메서드를 사용하여 실행 시간을 가져와 출력합니다.

이와 같은 방식으로 Python timer 코드를 작성할 수 있습니다.

기타 Python Timer 함수

이제 기타 Python timer 함수를 살펴보겠습니다.

대체 Python Timer 함수 사용하기

Python에서는 시간을 측정하는 데 사용할 수 있는 다른 함수들도 제공됩니다. timeit을 사용하여 실행 시간을 측정하는 방법과 프로파일러를 사용하여 코드의 병목 현상을 찾는 방법을 알아보겠습니다.

timeit을 사용하여 실행 시간 추정하기

timeit 모듈은 실행 시간을 추정하기 위해 사용됩니다. 다음은 timeit을 사용하여 실행 시간을 측정하는 예제입니다:

import timeit


def download_tutorials():
    print("Downloading tutorials...")
    time.sleep(2)  # 다운로드 시간을 가정한 2초 대기
    print("Tutorials downloaded successfully!")


execution_time = timeit.timeit(download_tutorials, number=1)
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

timeit.timeit() 함수를 사용하여 download_tutorials 함수를 실행하는 데 걸리는 예상 실행 시간을 계산합니다. number = 1 매개변수는 download_tutorials 함수를 한 번만 실행한다는 것을 의미합니다. 실행 시간을 출력합니다.

이와 같은 방식으로 timeit을 사용하여 Python 프로그램의 실행 시간을 추정할 수 있습니다.

프로파일러를 사용하여 코드의 병목 현상 찾기

Python에는 profile 모듈을 사용하여 코드의 병목 현상을 찾을 수 있는 도구도 있습니다. 다음은 profile 모듈을 사용하여 코드의 병목 현상을 찾는 예제입니다:

import time
import cProfile


def download_tutorials():
    print("Downloading tutorials...")
    time.sleep(2)  # 다운로드 시간을 가정한 2초 대기
    print("Tutorials downloaded successfully!")


profile = cProfile.Profile()
profile.enable()
download_tutorials()
profile.disable()
profile.print_stats()

download_tutorials 함수를 호출할 때 cProfile.Profile()을 사용하여 프로파일링을 시작하고, enable() 함수를 호출하여 프로파일링을 활성화합니다. disable() 함수를 호출하여 프로파일링을 비활성화하고, print_stats() 함수를 호출하여 프로파일링 결과를 출력합니다.

이와 같은 방식으로 profile 모듈을 사용하여 Python 코드의 병목 현상을 찾을 수 있습니다.

결론

이 튜토리얼에서는 Python timer를 사용하여 프로그램이 얼마나 빨리 실행되는지 모니터링하는 방법을 알아보았습니다. time.perf_counter() 함수를 사용하여 Python에서 시간을 측정하는 방법, 클래스, 컨텍스트 관리자, 데코레이터를 사용하여 Python timer를 작성하는 방법을 학습했습니다. 또한 timeit과 프로파일러를 사용하여 실행 시간을 추정하고 코드의 병목 현상을 찾는 방법을 살펴보았습니다.

Python timer를 사용하면 프로그램의 성능을 측정하고 최적화할 수 있습니다. 이러한 기술을 사용하여 코드를 개선하고 실행 시간을 단축할 수 있습니다.

참고 자료

  1. Python 공식 문서 - time