Mojo Academy · レッスン

Pythonベースラインのプロファイリング

移植する価値のある遅い経路を見つけます

「Pythonベースラインのプロファイリング」はCoddyKit上の無料Mojo Academyレッスンです。これはレッスン1/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはMojo Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Mojo Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Start With a Baseline

Before you port anything, measure the Python app as it is today. This baseline is the number every later speedup is compared against. 📊

Why Profile First

Most of a program's time hides in a tiny slice of code. Profiling shows you exactly where, so you port the slow part and skip the rest.

Time the Whole Run

First, time the full task end to end. This wall-clock total is your headline number and the easiest thing to track over time.

import time
start = time.perf_counter()
run_app()
print(time.perf_counter() - start)

Profile by Function

Python's cProfile breaks the run down per function, so you can see which calls eat the most time across the whole program.

python -m cProfile -s cumtime app.py

Read the Hot Functions

Sort the report by total time and look at the top rows. The hot path is usually one or two functions doing the real heavy lifting.

Spot the Tight Loop

Inside the hot function, hunt for a loop over many elements doing math. That inner loop is almost always the part worth porting to Mojo.

def compute(data):
    total = 0.0
    for x in data:
        total += x * x
    return total

Check the Input Size

A loop is only worth porting if it runs a lot. Note the data size, since a million iterations matters far more than ten.

Save the Numbers

Write down the baseline time and the hot function's share. Later you will compare against these numbers to prove the port paid off.

Watch for I/O Time

If most time is spent reading files or the network, that is I/O, not compute. Mojo speeds up math, so be sure the bottleneck is CPU work.

Confirm It Is Compute-Bound

A good port target is compute-bound: lots of arithmetic over many elements with little waiting. That is exactly where Mojo shines.

Pick One Target

Choose the single slowest compute hot path to rewrite first. One clear target keeps your capstone focused and easy to measure.

Quick Check

Pick the best first move when accelerating a Python app.

Recap

Measure the Python baseline, profile to find the compute-bound hot loop, and pick one clear target. Now you know exactly what to port. 🎯

よくある質問

「Pythonベースラインのプロファイリング」レッスンは無料ですか？

はい。「Pythonベースラインのプロファイリング」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Mojo Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Mojo Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「Pythonベースラインのプロファイリング」で何を学びますか？

移植する価値のある遅い経路を見つけますブラウザで直接実行するハンズオンコードでMojo Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Mojo Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMojo Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン1/4です。

「Pythonベースラインのプロファイリング」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMojo Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMojo Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

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