[Python Cheatsheet] 61. Profiling - cProfile/py-spy 성능 분석

성능 최적화는 “측정 먼저, 최적화 나중"이 원칙입니다. 이 치트시트는 timeit으로 마이크로벤치마크, cProfile로 함수별 분석, py-spy로 운영 환경 샘플링하는 방법을 정리합니다.

언제 이 치트시트를 보나?

“왜 느리지?” 하고 병목 지점을 찾고 싶을 때
코드 변경 전후 성능을 수치로 비교하고 싶을 때

핵심 패턴

마이크로벤치마크: timeit (작은 코드 조각)
전체 프로파일링: cProfile + pstats (함수별 호출 횟수/시간)
운영 환경 샘플링: py-spy (프로세스 attach, 오버헤드 낮음)
라인별 분석: line_profiler (설치 필요)

timeit - 마이크로벤치마크

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import timeit

# 문자열로 코드 전달
t = timeit.timeit('"-".join(str(i) for i in range(100))', number=10000)
print(f"{t:.4f}s")

# 함수로 전달
def test_func():
    return sum(range(1000))

t = timeit.timeit(test_func, number=10000)
print(f"{t:.4f}s")

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# CLI에서 실행
python -m timeit '"-".join(str(i) for i in range(100))'

cProfile - 함수별 프로파일링

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import cProfile
import pstats

def slow_function():
    total = 0
    for i in range(10000):
        total += sum(range(100))
    return total

# 프로파일 실행
profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()
slow_function()
profiler.disable()

# 결과 출력 (cumulative time 기준 상위 10개)
stats = pstats.Stats(profiler)
stats.sort_stats("cumulative")
stats.print_stats(10)

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# CLI에서 실행
python -m cProfile -s cumulative my_script.py

# 파일로 저장 후 분석
python -m cProfile -o output.prof my_script.py
python -c "import pstats; p = pstats.Stats('output.prof'); p.sort_stats('cumulative').print_stats(20)"

py-spy - 샘플링 프로파일러

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# 설치
pip install py-spy

# 실행 중인 프로세스에 attach (PID)
py-spy top --pid 12345

# 스크립트 실행하면서 프로파일링
py-spy record -o profile.svg -- python my_script.py

# 플레임 그래프 생성
py-spy record --format speedscope -o profile.json -- python my_script.py

병목 식별 접근법

전체 실행 시간 확인 → time python script.py
cProfile로 가장 오래 걸리는 함수 찾기
해당 함수 내부를 line_profiler로 라인별 분석 (필요 시)
알고리즘/자료구조 개선 → 다시 측정
측정 없이 최적화하지 말기

자주 하는 실수/주의점

cProfile은 오버헤드가 있음 → 상대적 비교는 괜찮지만 절대 시간은 실제보다 느림
timeit은 작은 코드 조각에 적합 → 전체 프로그램 분석에는 cProfile
최적화 전에 반드시 테스트 작성 → 최적화 후 동작이 바뀌면 안 됨
I/O 대기 시간은 CPU 프로파일러로 잘 안 보임 → 필요 시 별도 분석

pstats 주요 정렬 키

키	설명
`cumulative`	누적 시간 (하위 함수 호출 포함)
`tottime`	해당 함수 자체 시간 (하위 호출 제외)
`calls`	호출 횟수
`filename`	파일명 순