Merge pull request #25 from kittinan/master

Post python line_profiler

Author: kittinan

_data/authors.yml

@@ -36,7 +36,7 @@ bachkukkik:
 kittinan:
   name: kittinan
   web: https://github.com/kittinan
-  bio: "..."
+  bio: ""
   avatar: avatar/ptun.png
   github: kittinan
 

_posts/2019-02-08-python-line-profiler.md

@@ -0,0 +1,104 @@
+---
+author: kittinan
+layout: post
+title: "[Python] profiler ด้วย line_profiler"
+description: "internet"
+tags: [python, line_profiler]
+image:
+  feature: /post/line_profiler/kernprof.png
+comments: true
+share: true
+date: 2019-02-08 22:30:00
+---
+
+## เกริ่นนำ
+ในการเขียนโปรแกรมนอกจากความถูกต้องในการทำงานของโปรแกรมแล้ว เราต้องการโปรแกรมที่ทำงานได้รวดเร็ว แต่บางทีเราก็ไม่รู้ว่าจะต้อง Optimize โปรแกรมกันตรงไหน วันนี้ผมจึงมาแนะนำการใช้งาน [line_profiler](https://github.com/rkern/line_profiler) เพื่อทำ profiler ในการตรวจสอบความเร็วในการทำงานของโค้ด Python ในแต่ละบรรทัดกันเลย
+
+
+## ติดตั้ง
+ติดตั้ง Package ผ่าน pip กันตามปกติ
+
+```bash
+pip install line_profiler
+```
+
+### แบบ Annotation
+
+เพียงแค่เพิ่ม annotation  @profile ไว้ก่อนฟังชั่นที่ต้องการตรวจสอบประสิทธิภาพเท่านั้น
+
+```python
+import time
+
+@profile
+def number():
+	s = 0
+	for i in range(500):
+		s += i
+	time.sleep(1)
+	return s
+
+print(number())
+```
+
+จากโค้ดด้านบนผมได้เซฟไฟล์ไว้ชื่อ test.py และทำการรันด้วยคำสั่ง
+
+```bash
+kernprof -l test.py
+```
+
+ก็จะมีไฟล์ test.py.lprof ปรากฎขึ้นมา เราก็แสดงผลด้วยคำสั่ง
+
+```bash
+python -m line_profiler  test.py.lprof
+```
+
+<figure><center>
+  <img src="/images/post/line_profiler/kernprof.png" data-action="zoom"/>
+
+  <figcaption>
+    <a title="Inline Code 1">
+      ผลลัพธ์ที่ได้
+    </a>
+  </figcaption>
+</center></figure>
+
+### วิธีการดูผลลัพท์
+
+- Hit - จำนวนครั้งที่บรรทัดนี้ถูกทำงาน 
+- Time - เวลาที่ใช้ในการทำงาน หน่วยเป็น Microsecond 
+- Per Hit - เวลาเฉลี่ยเมื่อบรรทัดนี้ถูกทำงาน หน่วยเป็น Microsecond 
+- % Time - สัดส่วนเวลาทั้งหมดที่ใช้คิดเป็น %
+
+จากตัวอย่างด้านบนก็จะเห็นว่าช้าที่สุดนั้นอยู่ตรงบรรทัดที่ sleep ไป 1 วินาที
+
+### Jupyter Notebook ก็ใช้ได้
+
+หากใครใช้งาน Jupyter notebook ก็สามารถใช้ line_profiler ได้เหมือนกัน เพียงแค่โหลด extension line_profiler ขึ้นมาด้วยคำสั่ง
+
+```python
+%load_ext line_profiler
+```
+
+หากต้องการตรวจสอบประสิทธิภาพของ function ก็แค่รัน function นั้นใน format นี้
+
+```python
+%lprun -f [function name] [call function]
+
+#Example
+%lprun -f number number()
+```
+
+<figure><center>
+  <img src="/images/post/line_profiler/notebook_prof.png" data-action="zoom"/>
+
+  <figcaption>
+    <a title="Inline Code 1">
+      ตัวอย่างการใช้งาน line_profiler บน Google Colab
+    </a>
+  </figcaption>
+</center></figure>
+
+เมื่อเรารันคำสั่งก็จะมี popup เด้งขึ้นมาแสดงผลข้อมูลของแต่ละบรรทัด
+
+## สุดท้าย
+[line_profiler](https://github.com/rkern/line_profiler) สามารถทำ profiler โค้ดเราในแต่ละบรรทัดได้ง่ายมาก จึงหวังว่าจะเป็นประโยชน์แก่ทุกท่าน