18.7-dars: Profiling — cProfile va timeit

import timeit

vaqt = timeit.timeit(lambda: sum(range(1000)), number=10000)
# yoki ikki yondashuvni taqqoslash:
t1 = timeit.timeit("'-'.join(str(i) for i in range(100))", number=10000)
t2 = timeit.timeit("'-'.join([str(i) for i in range(100)])", number=10000)

python -m timeit "'-'.join(str(i) for i in range(100))"
python -m timeit -s "d = {'a': 1}" "d.get('a')"

import cProfile
cProfile.run("main()")

# yoki buyruq qatorida:
# python -m cProfile -s cumtime skript.py

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1000    0.500    0.001    0.800    0.001 hisob.py:10(sekin_funksiya)
    50000    0.300    0.000    0.300    0.000 hisob.py:5(yordamchi)

import cProfile, pstats

pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
main()
pr.disable()

stats = pstats.Stats(pr)
stats.sort_stats("cumtime")     # jami vaqt bo'yicha saralash
stats.print_stats(10)           # eng sekin 10 ta

1. To'g'ri, toza kod yoz
2. Sekinmi? → profilla (cProfile)
3. Hotspot'ni top (eng ko'p vaqt/chaqiruv)
4. Faqat o'shani optimallashtir
5. Qayta o'lcha (yaxshilandi mi?)
6. Testlar hali o'tadimi? (17-qism)

import timeit, cProfile, pstats

# mikro-o'lchov
timeit.timeit(lambda: kod(), number=10000)

# butun dastur
cProfile.run("main()")

# tahlil
pr = cProfile.Profile(); pr.enable(); main(); pr.disable()
pstats.Stats(pr).sort_stats("cumtime").print_stats(10)

python -m timeit "kod"
python -m cProfile -s cumtime skript.py

taxmin qilma, o'lcha
timeit — kichik kod (ko'p takrorlash)
cProfile — butun dastur (hotspot topish)
tottime — o'z vaqti; cumtime — jami; ncalls — chaqiruvlar
erta optimizatsiya — yovuzlik ildizi
profilla → hotspot → optimallashtir → qayta o'lcha

"""timeit kichik kod bo'laklarini o'lchaydi; ikki yondashuvni taqqoslash (nisbiy); ko'p takrorlash shovqinni kamaytiradi; taxmin emas, o'lchov."""

import timeit


def main() -> None:
    print("=== 1. Ikki yondashuvni taqqoslash ===")
    # ro'yxat tushunchasi vs generator (join uchun)
    t_gen = timeit.timeit("'-'.join(str(i) for i in range(100))", number=20000)
    t_list = timeit.timeit("'-'.join([str(i) for i in range(100)])", number=20000)
    print(f"  ro'yxat tushunchasi generatordan tez (join uchun): {t_list < t_gen}")

    print("\n=== 2. Satr birlashtirish usullari ===")
    setup = "sonlar = list(range(1000))"
    t_join = timeit.timeit("''.join(str(s) for s in sonlar)", setup=setup, number=5000)
    t_plus = timeit.timeit("""
natija = ''
for s in sonlar:
    natija += str(s)
""", setup=setup, number=5000)
    print(f"  join += dan tez: {t_join < t_plus}")

    print("\n=== 3. Lug'at kirish usullari ===")
    setup = "d = {i: i for i in range(1000)}"
    t_in = timeit.timeit("500 in d", setup=setup, number=100000)
    t_keys = timeit.timeit("500 in d.keys()", setup=setup, number=100000)
    print(f"  'x in d' 'x in d.keys()' dan tez: {t_in < t_keys}")

    print("\n=== 4. To'plam vs ro'yxatda qidirish ===")
    setup_list = "kolleksiya = list(range(10000))"
    setup_set = "kolleksiya = set(range(10000))"
    t_list = timeit.timeit("9999 in kolleksiya", setup=setup_list, number=10000)
    t_set = timeit.timeit("9999 in kolleksiya", setup=setup_set, number=10000)
    print(f"  set'da qidirish ro'yxatdan tez: {t_set < t_list}")
    print("  ⭐ o'lchov sezgini tasdiqladi: set — O(1), ro'yxat — O(n)")


if __name__ == "__main__":
    main()

=== 1. Ikki yondashuvni taqqoslash ===
  ro'yxat tushunchasi generatordan tez (join uchun): True

=== 2. Satr birlashtirish usullari ===
  join += dan tez: True

=== 3. Lug'at kirish usullari ===
  'x in d' 'x in d.keys()' dan tez: True

=== 4. To'plam vs ro'yxatda qidirish ===
  set'da qidirish ro'yxatdan tez: True
  ⭐ o'lchov sezgini tasdiqladi: set — O(1), ro'yxat — O(n)

"""cProfile har funksiya chaqiruvlar sonini va vaqtini yozadi; ncalls deterministik; ortiqcha chaqirilgan funksiyani (hotspot) topish."""

import cProfile
import pstats


def yordamchi(x):
    return x * x


def sekin_funksiya(n):
    # yordamchi ni ko'p marta chaqiradi
    return sum(yordamchi(i) for i in range(n))


def ish():
    natija = 0
    for _ in range(50):
        natija += sekin_funksiya(100)
    return natija


def main() -> None:
    pr = cProfile.Profile()
    pr.enable()
    ish()
    pr.disable()

    stats = pstats.Stats(pr)

    print("=== 1. Funksiya chaqiruvlari soni (deterministik) ===")
    chaqiruvlar = {}
    for func, (cc, nc, tt, ct, callers) in stats.stats.items():
        nom = func[2]
        if nom in ("yordamchi", "sekin_funksiya", "ish"):
            chaqiruvlar[nom] = nc
    for nom in ("ish", "sekin_funksiya", "yordamchi"):
        print(f"  {nom:18} {chaqiruvlar[nom]:6} marta chaqirilgan")

    print("\n=== 2. Talqin ===")
    print(f"  ish: 1 marta (kirish nuqtasi)")
    print(f"  sekin_funksiya: 50 marta (sikl ichida)")
    print(f"  yordamchi: 50 × 100 = 5000 marta (ENG KO'P — hotspot)")
    print("  ⭐ yordamchi eng ko'p chaqirilyapti — optimizatsiya shu yerga")

    print("\n=== 3. Jami chaqiruvlar ===")
    jami = sum(nc for func, (cc, nc, tt, ct, callers) in stats.stats.items())
    print(f"  jami funksiya chaqiruvlari: {jami}")
    print("  ⭐ ncalls — deterministik: har run bir xil (vaqt esa o'zgaradi)")


if __name__ == "__main__":
    main()

=== 1. Funksiya chaqiruvlari soni (deterministik) ===
  ish                     1 marta chaqirilgan
  sekin_funksiya         50 marta chaqirilgan
  yordamchi            5000 marta chaqirilgan

=== 2. Talqin ===
  ish: 1 marta (kirish nuqtasi)
  sekin_funksiya: 50 marta (sikl ichida)
  yordamchi: 50 × 100 = 5000 marta (ENG KO'P — hotspot)
  ⭐ yordamchi eng ko'p chaqirilyapti — optimizatsiya shu yerga

=== 3. Jami chaqiruvlar ===
  jami funksiya chaqiruvlari: 10152
  ⭐ ncalls — deterministik: har run bir xil (vaqt esa o'zgaradi)

"""pstats natijalarni saralaydi va filtrlaydi; tottime (o'z vaqti) vs cumtime (jami); chaqiruvchi/chaqirilgan; deterministik chaqiruv sonlari."""

import cProfile
import pstats


def past_daraja(x):
    return x + 1


def orta_daraja(n):
    return sum(past_daraja(i) for i in range(n))


def yuqori_daraja():
    jami = 0
    for _ in range(20):
        jami += orta_daraja(50)
    return jami


def main() -> None:
    pr = cProfile.Profile()
    pr.enable()
    yuqori_daraja()
    pr.disable()

    stats = pstats.Stats(pr)

    print("=== 1. Chaqiruvlar iyerarxiyasi ===")
    sonlar = {}
    for func, (cc, nc, tt, ct, callers) in stats.stats.items():
        nom = func[2]
        if nom in ("yuqori_daraja", "orta_daraja", "past_daraja"):
            sonlar[nom] = nc
    for nom, kutilgan in [("yuqori_daraja", 1), ("orta_daraja", 20), ("past_daraja", 1000)]:
        print(f"  {nom:16} {sonlar[nom]:5} marta (kutilgan: {kutilgan})")

    print("\n=== 2. tottime vs cumtime tushunchasi ===")
    print("  yuqori_daraja: tottime kichik (o'zi kam ish), cumtime katta (hammani chaqiradi)")
    print("  past_daraja: tottime = cumtime (ichki chaqiruv yo'q, o'zi ishlaydi)")
    print("  ⭐ tottime katta → funksiya O'ZI sekin; cumtime katta → chaqirganlari sekin")

    print("\n=== 3. Chaqiruvchilar (callers) ===")
    for func, (cc, nc, tt, ct, callers) in stats.stats.items():
        if func[2] == "past_daraja":
            chaqiruvchilar = [f[2] for f in callers]
            print(f"  past_daraja ni chaqirgan: {chaqiruvchilar}")

    print("\n=== 4. Saralash (deterministik tekshiruv) ===")
    # ncalls bo'yicha eng ko'p chaqirilgan (past_daraja)
    eng_kop = max(
        ((func[2], nc) for func, (cc, nc, tt, ct, callers) in stats.stats.items()
         if func[2] in ("yuqori_daraja", "orta_daraja", "past_daraja")),
        key=lambda x: x[1])
    print(f"  eng ko'p chaqirilgan: {eng_kop[0]} ({eng_kop[1]} marta)")


if __name__ == "__main__":
    main()

=== 1. Chaqiruvlar iyerarxiyasi ===
  yuqori_daraja        1 marta (kutilgan: 1)
  orta_daraja         20 marta (kutilgan: 20)
  past_daraja       1000 marta (kutilgan: 1000)

=== 2. tottime vs cumtime tushunchasi ===
  yuqori_daraja: tottime kichik (o'zi kam ish), cumtime katta (hammani chaqiradi)
  past_daraja: tottime = cumtime (ichki chaqiruv yo'q, o'zi ishlaydi)
  ⭐ tottime katta → funksiya O'ZI sekin; cumtime katta → chaqirganlari sekin

=== 3. Chaqiruvchilar (callers) ===
  past_daraja ni chaqirgan: ['<genexpr>']

=== 4. Saralash (deterministik tekshiruv) ===
  eng ko'p chaqirilgan: past_daraja (1000 marta)

"""optimizatsiya sikli: sekin kodni profillash, hotspot topish (takroriy hisob), keshlash bilan tezlashtirish, qayta o'lchash, to'g'rilikni tekshirish."""

import cProfile
import pstats
import timeit
from functools import lru_cache


# SEKIN: har chaqiruvda qaytadan hisoblaydi
def fib_sekin(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib_sekin(n - 1) + fib_sekin(n - 2)


# TEZ: keshlash bilan (10-dars, functools)
@lru_cache(maxsize=None)
def fib_tez(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib_tez(n - 1) + fib_tez(n - 2)


def main() -> None:
    print("=== 1. Sekin versiyani profillash ===")
    pr = cProfile.Profile()
    pr.enable()
    fib_sekin(25)
    pr.disable()
    stats = pstats.Stats(pr)
    for func, (cc, nc, tt, ct, callers) in stats.stats.items():
        if func[2] == "fib_sekin":
            print(f"  fib_sekin(25) uchun chaqiruvlar: {nc}")
            print("  ⚠️ eksponensial — bir xil qiymat qayta-qayta hisoblanadi (hotspot)")

    print("\n=== 2. Tez versiya (keshlash bilan) ===")
    fib_tez.cache_clear()
    pr = cProfile.Profile()
    pr.enable()
    fib_tez(25)
    pr.disable()
    stats = pstats.Stats(pr)
    for func, (cc, nc, tt, ct, callers) in stats.stats.items():
        if func[2] == "fib_tez":
            print(f"  fib_tez(25) uchun chaqiruvlar: {nc}")
            print("  ⭐ har qiymat FAQAT BIR MARTA hisoblanadi (kesh)")

    print("\n=== 3. Nisbiy tezlik o'lchovi ===")
    fib_tez.cache_clear()
    t_sekin = timeit.timeit(lambda: fib_sekin(25), number=5)
    t_tez = timeit.timeit(lambda: fib_tez(25), number=5)
    print(f"  keshli versiya sekindan tezroq: {t_tez < t_sekin}")

    print("\n=== 4. To'g'rilikni tekshirish (17-qism) ===")
    fib_tez.cache_clear()
    barcha_teng = all(fib_sekin(n) == fib_tez(n) for n in range(15))
    print(f"  ikki versiya bir xil natija beradi: {barcha_teng}")
    print("  ⭐ optimizatsiya tezlashtirdi, LEKIN to'g'rilikni buzmadi")

    print("\n=== 5. Xulosa ===")
    print("  profilla (hotspot) → optimallashtir (kesh) → qayta o'lcha → testlar o'tadi")


if __name__ == "__main__":
    main()

=== 1. Sekin versiyani profillash ===
  fib_sekin(25) uchun chaqiruvlar: 242785
  ⚠️ eksponensial — bir xil qiymat qayta-qayta hisoblanadi (hotspot)

=== 2. Tez versiya (keshlash bilan) ===
  fib_tez(25) uchun chaqiruvlar: 26
  ⭐ har qiymat FAQAT BIR MARTA hisoblanadi (kesh)

=== 3. Nisbiy tezlik o'lchovi ===
  keshli versiya sekindan tezroq: True

=== 4. To'g'rilikni tekshirish (17-qism) ===
  ikki versiya bir xil natija beradi: True
  ⭐ optimizatsiya tezlashtirdi, LEKIN to'g'rilikni buzmadi

=== 5. Xulosa ===
  profilla (hotspot) → optimallashtir (kesh) → qayta o'lcha → testlar o'tadi

# "bu sekin bo'lsa kerak" → optimallashtirish   # ❌
cProfile.run("main()")                          # ✅ o'lchang

t = time.time(); kod(); print(time.time() - t)  # ❌ shovqinli
timeit.timeit(lambda: kod(), number=10000)       # ✅ ko'p takrorlash

# kamdan-kam ishlaydigan kodni tezlashtirish      # ❌
# ✅ hotspot (eng ko'p vaqt/chaqiruv) ga e'tibor

# "optimallashtirdim" (lekin tekshirmadim)        # ❌
# ✅ profilla → optimallashtir → QAYTA profilla

# tez, lekin noto'g'ri natija                       # ❌
# ✅ testlar hali o'tishini tekshiring (17-qism)

# yozayotib har qatorni tezlashtirish              # ❌ o'qib bo'lmas kod
# ✅ avval toza kod, keyin (zarur bo'lsa) profilla

# faqat vaqtga qarash                              # ncalls juda katta bo'lsa
# ✅ ortiqcha chaqiruvlar (sikl ichida) — hotspot belgisi

1.  # timeit number parametri nima uchun?
2.  # cProfile ncalls nima?
3.  # tottime va cumtime farqi?
4.  # 'x in list' va 'x in set' qaysi tez?
5.  # profiling birinchi qoidasi?
6.  # ncalls juda katta nimani bildiradi?
7.  # "erta optimizatsiya" haqida Knuth nima dedi?
8.  # optimizatsiyadan keyin nima qilish kerak?
9.  # python -m cProfile nima qiladi?
10. # timeit bir martalik o'lchovmi?
11. # kodning necha % i odatda hotspot?
12. # cumtime katta funksiya nima uchun sekin?

1.  import time
    t = time.time()
    natija = hisobla()
    print(time.time() - t)

2.  # "bu SQL sekin" deb taxmin qilib
    # bir hafta SQL optimallashtirish

3.  def fib(n):
        if n < 2: return n
        return fib(n-1) + fib(n-2)   # sekin, lekin profilsiz

4.  # optimallashtirdim (lekin qayta o'lchamadim)

5.  # tez versiya yozdim (lekin test qilmadim)