Изменения

== Пакет <code>{{r-package|base</code> |core=true}} ==

Описанные выше функции <code>system.time()</code>, <code>benchmark()</code>, <code>microbenchmark()</code> позволяют оценить общее время выполнения выражения и нивелировать возможные вариации за счет множества попыток, однако для более полной оценки и определения стратегии оптимизации кода необходимо также выявлять и «узкие» места в выполняемом коде. К подобным «узким» местам можно отнести те вызовы, которые занимают наибольшее количество времени или расходуют больше всего памяти (при профилирования расхода памяти). Существуют специальные пакеты, предназначенные для организации профилирования или для более наглядной демонстрации результатов, однако далее пойдет речь о функции <code>Rprof()</code> из пакета <code>{{r-package|base</code>|core=true}}.

{{r-code|code=<nowiki>> x <- rnorm(10^6)</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>desc <- function(x) {

</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>> tmp.log <- tempfile(pattern = "profrprof-", fileext = ".log")</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>> tmp.log#> [1] "/tmp/RtmpAvhCfORtmp1kJ8SI/profrprof-23b61d76180544673946768c.log"</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki># Включаем профилирование> Rprof(tmp.log)

> for (i in seq_len(100))+ invisible(desc(x))

> Rprof(NULL)</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>> summaryRprof(tmp.log)</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>> unlink(tmp.log)</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>> summaryRprof(tmp.log)#> $by.self#> self.time self.pct total.time total.pct#> "sort.int" 23.54 94 5266.70 33 34.04 32 6372.0773#> "is.naCall" 0.70 1450 8.52 42 0.70 1450 8.5242#> "is.Callna" 0.44 48 98.13 08 0.44 48 98.1308#> "minany" 0.38 34 75.88 72 0.38 34 75.8872#> "anymin" 0.32 65.64 39 0.32 65.6439#> "max" 0.26 54.39 38 0.26 54.3938#> "mean.default" 0.18 06 31.73 01 0.18 06 31.7301#> "mean" 0.02 0.34 4.40 74.07#> "sys.parent" 0.02 0.34 0.02 0.34#> #> $by.total #> total.time total.pct self.time self.pct#> "descblock_exec" 4 5.82 94 100.00 0.00 0.00#> "mediancall_block" 3 5.56 94 100.00 0.00 730.86 00#> "evaluate" 5.94 100.00 0.00 0.00#> "medianevaluate_call" 5.default94 100.00 0.00 0.00#> "in_dir" 5.94 100.00 0.00 0.00#> "knit" 5.94 100.00 0.00 0.00#> "process_file" 5.94 100.00 0.00 0.00#> "process_group" 5.94 100.00 0.00 0.00#> "process_group.block" 35.56 94 100.00 0.00 730.86 00#> "withCallingHandlers" 5.94 100.00 0.00 0.00#> "meandesc" 3 5.22 92 99.66 0.80 00 0.00#> "eval" 5.92 99.66 0.00 0.00#> "sorthandle" 5.int92 99.66 0.00 0.00#> " 3withVisible" 5.04 92 6399.07 66 20.54 5200 0.7000#> "sortmedian" 3 4.04 78 6380.07 47 0.00 0.00#> "sortmedian.default" 3 4.04 78 6380.07 47 0.00 0.00#> "ismean" 4.na40 74.07 0.02 0.34#> " sort.int" 4.32 72.73 3.94 66.33#> "sort" 4.32 72.73 0.70 00 140.52 00#> "sort.default" 4.32 72.73 0.70 1400 0.5200#> ".Call" 0.44 50 98.13 42 0.44 50 98.1342#> "sd" 0.44 50 98.13 42 0.00 0.00#> "var" 0.44 50 98.13 42 0.00 0.00#> "minis.na" 0.38 48 78.88 08 0.38 48 78.8808#> "any" 0.34 5.72 0.34 5.72#> "min" 0.32 65.64 39 0.32 65.6439#> "max" 0.26 54.39 38 0.26 54.3938#> "mean.default" 0.18 06 31.73 01 0.18 06 31.7301#> "sys.parent" 0.02 0.34 0.02 0.34#> "<Anonymous>" 0.02 0.34 0.00 0.00#> "formals" 0.02 0.34 0.00 0.00#> "match.arg" 0.02 0.34 0.00 0.00#> "sink" 0.02 0.34 0.00 0.00#> "sys.function" 0.02 0.34 0.00 0.00#> #> $sample.interval#> [1] 0.02#> #> $sampling.time#> [1] 45.8294</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>> Rprof(tmp.log, line.profiling = TRUE)> source("/path/scritpt.R")> Rprof(NULL)> summaryRprof(tmp.log)> unlink(tmp.log)</nowiki>}}

== Пакет <code>{{r-package|proftools</code> }} ==

Также может оказаться полезной функция <code>flatProfile()</code> из пакета <code>{{r-package|proftools</code>}}. Данная функция выводит таблицу, сходную с таблицей «by.total» возвращаемую функцией <code>summaryRprof()</code>, в одну и сортирует их по общему времени выполнения в процентах или по времени выполнения функции в процентах, если указать <code>byTotal = FALSE</code>:

{{r-code|code=<nowiki>> library(proftools)> flatProfile(readProfileData(tmp.log)) #> total.pct total.time self.pct self.timedesc #> block_exec 100.00 45.82 94 0.00 0.00median #> call_block 73100.86 00 35.56 94 0.00 0.00median#> evaluate 100.default 00 5.94 730.86 00 0.00#> evaluate_call 100.00 35.56 94 0.00 0.00mean #> in_dir 100.00 5.94 0.00 0.00#> knit 100.00 5.94 0.00 0.00#> process_file 100.00 5.94 0.00 0.00#> process_group 100.00 5.94 0.00 0.00#> process_group.block 100.00 5.94 0.00 0.00#> withCallingHandlers 100.00 5.94 0.00 0.00#> desc 99.66 5.80 92 0.00 0.00#> eval 99.66 35.22 92 0.00 0.00sort 63#> handle 99.07 66 35.04 92 0.00 0.00sort#> withVisible 99.66 5.92 0.00 0.00#> median 80.47 4.78 0.00 0.00#> median.default 80.47 634.78 0.00 0.00#> mean 74.07 34.04 40 0.34 0.02#> sort 72.73 4.32 0.00 0.00#> sort.int 63default 72.07 73 34.04 5232 0.70 00 20.5400is#> sort.na 14int 72.52 73 04.70 32 1466.52 33 03.7094#> .Call 9 8.13 42 0.44 50 98.13 42 0.4450#> sd 9 8.13 42 0.44 50 0.00 0.00#> var 9 8.13 42 0.44 50 0.00 0.00min 7#> is.na 8.88 08 0.38 48 78.88 08 0.3848#> any 6 5.64 72 0.32 34 65.64 72 0.3234max #> min 5.39 0.26 32 5.39 0.32#> max 4.38 0.26 4.38 0.26#> mean.default 3 1.73 01 0.18 06 31.73 01 0.1806#> <Anonymous> 0.34 0.02 0.00 0.00#> formals 0.34 0.02 0.00 0.00#> match.arg 0.34 0.02 0.00 0.00#> sink 0.34 0.02 0.00 0.00#> sys.function 0.34 0.02 0.00 0.00#> sys.parent 0.34 0.02 0.34 0.02</nowiki>}}

== Пакет <code>{{r-package|profr</code> }} ==

Пакет <code>{{r-package|profr</code> }} предоставляет несколько функций для упрощения процесса профилирования, а также позволяет графически представить результаты профилирования. Результаты работы функции <code>profr</code> представляют собой таблицу, с хронологическим перечислением вызовов. Поэтому при использовании данной функции необходимо использовать однократное выполнение выражения. Вышеприведённый листинг по профилированию работы функции <code>desc()</code> будет выглядеть следующим образом:

{{r-code|code=<nowiki>> library(profr)> prof <- profr(desc(x))> print(prof)Read 3 items #> level g_id t_id f level time start end n leaf time source8 #> 23 1 1 1 desc 1 0.04 0.00 0.04 1 FALSE <NA>9 median 2 0.02 004 .00 0.02 FALSE statsGlobalEnv10 sd #> 24 2 1 1 median 0.02 0.02 04 1 FALSE 0.04 FALSE stats11 #> 25 3 1 1 median.default 3 0.02 0.00 0.02 04 1 FALSE stats12 var 3 0.02 0.02 0.04 FALSE stats13 #> 26 4 1 1 mean 4 0.02 0.00 0.02 04 1 FALSE base14 .Call 4 0.02 0.02 0.04 TRUE base15 #> 27 5 1 1 sort 5 0.02 0.00 04 1 FALSE 0.02 FALSE 04 base16 #> 28 6 1 1 sort.default 6 0.02 0.00 04 1 FALSE 0.02 FALSE 04 base17 #> 29 7 1 1 sort.int 7 0 0.02 04 1 TRUE 0.00 0.02 TRUE 04 base</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>> ggplot(prof)</nowiki>}}

[[Файл:Profr-ggplot-desc.pngsvg|600px|center]]

Рассмотрим ещё один способ представления результатов профилирования --- функция <code>proftable()</code>, написанная Noam Ross. Исходный код данной функции доступен под лицензией GNU GPL v2 и размещён в открытом доступе на [https://github.com/noamross/noamtools/blob/master/R/proftable.R github].

Мы переработали данную функцию, удалив зависимость от пакета <code>{{r-package|plyr</code> }} и существенно ускорив её. Код модифицированного варианта доступен в [httpshttp://bitbucketgit.org/psylab.info/r-scripts/src/master/proftable.R git-репозитории]. Импортировать данный скрипт можно с помощью функции <code>source_url()</code>, которая входит в состав пакета <code>devtools</code><ref>Штатная функция <code>source()</code> из пакета <code>base</code> не поддерживает загрузку файлов по протоколу https.</ref>:

{{r-code|code=<nowiki>> library(devtools)> source_urlsource("httpshttp://bitbucketgit.org/psylab.info/r-scripts/raw/master/proftable.R")</nowiki>}}

Для корректной работы функции <code>proftable()</code> необходимо провести профилирование Данная функция работает с включённой опцией <code>line.profiling</code>. Для удобства последующего анализа результатов можно сохранить функцию и её вызов лог-файлом, полученным в файл скрипта результате профилирования и вызывать его с помощью используется как дополнение к функции <code>sourcesummaryRprof()</code>. Скрипт для профилирования имеет следующее содержимое:

Для более наглядного представления результатов профилирование необходимо провести с включённой опцией <code>line.profiling</code>. Для удобства последующего анализа результатов можно сохранить функцию и её вызов в файл скрипта и вызывать его с помощью функции <code>source()</code>. В нашем примере скрипт для профилирования имеет следующее содержимое: {{file|lang=r|subtitlefilename=/tmp/script.R|code=<nowiki>desc <- function(x) {

</nowiki>}} Данный файл можно сформировать прямо из консоли R: {{r-code|code=<nowiki>script <- paste(tempdir(), "script.R", sep = "/")dump("desc", file = script)write("for (i in seq_len(100)) desc(x)", file = script, append = TRUE)</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>> Rprof(tmp.log, line.profiling = TRUE)> source("/tmp/script.R")> Rprof(NULL)</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>> proftable(tmp.log)#> Calls:#> RealTime PctTime Call #> 543.464 94 65.667 1#4 > median > median.default > mean > sort > sort.default > sort.int #> 100.268 68 11.333 1#5 > sd > var > .Call 7.143 1#7 > max 0.30 5.804 000 1#4 > median > median.default > is.na 5#> 0.28 4.357 667 1min #> 0.24 4 .000 max #> 0.22 3.667 median > median.default > mean > sort > sort.default > sort.int > is.na 5#> 0.12 2.357 000 1#6 median > min 4median.464 default > mean > sort > sort.default > sort.int > any 1#3 > 0.10 1.667 mean > mean.default 3.571 1#4 > 0.08 1.333 median > median.default > any 3#> 0.125 02 0.333 1#4 > median > median.default > mean > sort > sort.default > sort.int > any 0.446 1#4 > median  #> Files:None /tmp/RtmpAvhCfO/file23b65745e7ba.R#> #> Parent Call: knit > process_file > withCallingHandlers > process_group > process_group.block > call_block > block_exec > in_dir > evaluate > evaluate_call > handle > withCallingHandlers > withVisible > eval > eval > source > withVisible > eval > eval > 1desc #11 > desc #> Total Time: 4.48 6 seconds#> #> Percent of run time represented: 10099.7%</nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>getAnywhere(median.default)#> A single object matching ‘median'median.default’ default' was found#> It was found in the following places#> package:stats#> registered S3 method for median from namespace stats#> namespace:stats#> with value#> #> function (x, na.rm = FALSE) #> {#> if (is.factor(x) || is.data.frame(x)) #> stop("need numeric data")#> if (length(names(x))) #> names(x) <- NULL#> if (na.rm) #> x <- x[!is.na(x)]#> else if (any(is.na(x))) #> return(x[FALSE][NA])#> n <- length(x)#> if (n == 0L) #> return(x[FALSE][NA])#> half <- (n + 1L)%/%2L#> if (n%%2L == 1L) #> sort(x, partial = half)[half]#> else mean(sort(x, partial = half + 0L:1L)[half + 0L:1L])#> }#> <bytecode: 0x3c8f8280x37bf0b8>#> <environment: namespace:stats></nowiki>}}

{{r-code|code=<nowiki>desc <- function(x) {

</nowiki>}}