效能是指使用行为目的和手段方面的正确性与效果方面的有利性。衡量数据处理效能的依据是计算效率、实现效果和获得效益，是对数据科学过程的效率、效果的概括性、综合性评价。总体来说，可以通过时间和空间两个维度对数据处理效能进行评价。一般来说，在保证结果真实准确的前提下，数据处理的时间越短、使用空间越少，那么数据处理的效能就越高。
任意特定操作、函数或一组代码的执行都需要一定的时间，在保证代码能够正确工作前提下，应该对R代码进行优化，使其执行得更快。在R中，对代码的时间进行衡量非常重要，因为这个步骤可以获知代码中运行缓慢和低效的部分，从而识别瓶颈，然后进行代码优化，进而提高程序的性能。因此，如何在R中对代码进行计时，对开发者来说是一项非常重要的技能。
在R中，能够实现计时的工具非常多，本书不会穷举所有的方法，而是对最常见而实用的方法进行介绍。这里我们统一使用Sys.sleep来构造测试代码，Sys.sleep是系统里面用于暂停制定时间的函数，可以让脚本运行暂停一定的秒数。首先，如果想要对某一段代码运行的时间进行衡量，可以使用tidyfst包的pst函数：
library(tidyfst)Thank you for using tidyfst!To acknowledge our work, please cite the package:Huang et al., (2020). tidyfst: Tidy Verbs for Fast Data Manipulation. Journal of Open Source Software, 5(52), 2388, https://doi.org/10.21105/joss.02388pst({
Sys.sleep(0.5) # 暂停0.5秒的时间
})[1] "# Finished in 0.510s elapsed (0.000s cpu)"在上面给出的结果中，首先给出的是实际系统运行时间（Wall-Clock Time），随后在括号内给出的时间是CPU运行时间（CPU Time）。CPU运行时间指的是CPU实际用于处理某个程序的时间。这个时间只计算CPU在执行这个特定程序或进程上的工作时间，不包括系统处理其他任务的时间（如输入/输出操作、磁盘操作或网络通信）的时间。实际系统运行时间是从程序开始到程序结束所经过的总时间，就像是用墙上的时钟来度量时间一样。这个时间包括了所有的等待和延迟时间，比如CPU切换到其他任务、数据从硬盘加载、网络延迟等。因此，这个时间通常会比CPU运行时间长，因为它包括了程序执行中所有可能的等待时间。
有的时候，我们认为仅仅利用一次运行的计时结果不够稳定，可以增加运行的次数。在这种情况下，使用microbenchmark包的microbenchmark函数。比如我们想要让代码重复5次，可以这样操作：
library(microbenchmark)
microbenchmark(Sys.sleep(0.1), # 暂停0.1秒的时间
times = 5) # 重复运行5次Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
Sys.sleep(0.1) 108.5984 108.8506 109.6036 109.2285 109.5447 111.796 5得到的结果中，“Unit”部分声明了本次代码执行时间衡量的时间单位（“milliseconds”代表时间单位为微秒），expr代表执行的代码，neval代表代码执行的次数，而mean和median分别代表多次执行中时间的平均值和中位数，min和max则给出了执行时间的最小值和最大值。 此外，microbenchmark函数还可以比较不同代码的运行时间长短，实现方法如下：
microbenchmark(Sys.sleep(0.1), # 暂停0.1秒的时间
Sys.sleep(0.2), # 暂停0.2秒的时间
times = 5) # 各自重复运行5次Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
Sys.sleep(0.1) 107.9187 108.5331 108.7826 108.5972 109.3027 109.5615 5
Sys.sleep(0.2) 201.7077 202.2759 205.4304 204.4330 204.9903 213.7449 5一般来说，R将所有对象存储在计算机的物理内存（RAM，Random-access Memory）中进行操作。如果我们的计算机的物理内存不足以处理一些工作，那么就需要使用一些新的方法来对其进行处理。因此，了解计算环境的可用内存限制对我们而言至关重要。在使用R时值得注意的第一件事情是，您的计算机实际上有多少物理内存。通常情况下，我们可以通过查看操作系统的设置来了解这一点。举例来说，如果我们有一个内存为8GB的笔记本电脑，那么R可用的RAM量将远远小于此值，即上限是无法达到8G的。如果我们计划在这台笔记本上读入一个占用16GB内存的对象，那么我们需要换一台内存更大的计算机才有可能实现。
在R中，pryr包提供了一系列函数来对R中的内存使用情况进行分析。首先，我们可以使用object_size函数来测度某一个对象占用了多少内存：
library(pryr)
Attaching package: 'pryr'The following object is masked from 'package:tidyfst':
object_sizea = rnorm(1e5) # 生成10万个服从正态分布的随机数，赋值给a
object_size(a) # 查看变量a占据了多少内存800.05 kB如果我们想要看整个R当前所占的总内存数量，那么可以使用mem_used函数：
mem_used()53.5 MB有的时候，我们需要知道经过某一步操作之后，我们R占用内存的变化是多少，可以使用mem_change函数来完成这一步操作：
mem_change(rm(a)) # 把a变量移除后，R所占内存数量的变化-800 kB注意，如果结果带有负号，说明R所占用内存减少了，否则就是增加了。
在上面的章节中，我们分别讲述了如何在R中对一些操作完成的时间和占用的内存进行测量。实际上，这两个步骤可以同时完成。使用bench包的mark函数可以实现这一过程，比如我们要对一段代码运行的时间和空间花销进行测度，可以这样操作：
library(bench)
mark(a = rnorm(1e5))# A tibble: 1 × 6
expression min median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec`
<bch:expr> <bch:tm> <bch:tm> <dbl> <bch:byt> <dbl>
1 a 2.55ms 2.81ms 349. 781KB 4.08上面的代码会对表达式执行若干次，然后进行效能的衡量。在返回结果中，median代表若干次迭代中时间花销的中位数，mem_alloc代表在运行表达式时，R分配的内存总量；而itr/sec则告诉我们每秒可以对该表达式执行多少次。 mark函数不仅可以对一个表达式的效能进行测量，还可以对多个表达式的效能进行比较。一般来说，默认情况下要求不同表达式的返回值必须是一致的，但是我们可以通过把check参数设置为FALSE来避免这一默认设置。实现方法如下：
mark(
a = rnorm(1e5),
b = rnorm(1e5 + 1),
c = rnorm(2e5),
check = FALSE
)# A tibble: 3 × 6
expression min median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec`
<bch:expr> <bch:tm> <bch:tm> <dbl> <bch:byt> <dbl>
1 a 2.54ms 2.8ms 345. 781.3KB 6.24
2 b 2.55ms 2.79ms 346. 781.3KB 4.09
3 c 5.11ms 5.61ms 175. 1.53MB 6.39以上代码利用mark函数对比了3个表达式的效能。
在本章中，我们解释了什么是R语言中执行代码的效能，并给出一系列方法来对执行R代码时的时间和空间花销进行衡量。拥有这些工具，我们就可以较为精准地对R代码进行评估，看看其是否高效地完成了我们所需要的功能。