Profiling is an alternative to benchmarking that is often more effective, as it gives you more fine grained measurements for the components of the system you're measuring, thus minimising external influences from consideration. It also gives the relative cost of various components, further discounting external influence. As a consequence of giving more fine grained information for a component, pro
Shiro(2010/03/25 02:58:10 PDT): 既にあるプログラムに対して、後つけで 「この手続きの間だけプロファイラをon/offできないか」という話。 http://practical-scheme.net/chaton/gauche/a/2010/03/25#entry-4bab1039-2c8af 特定の式の実行中だけプロファイリング プロファイラはScheme側からon/offできるので、コードが書き換えられるなら こんなことができる。 (define-macro (profiling expr) `(dynamic-wind profiler-start (lambda () ,expr) profiler-stop)) (profiling 式) とすれば式の実行中だけプロファイルがとれる。 例えば、適当に重い計算をでっちあげといて： (define (fib
News, notes, tips and tricks from the Google App Engine Team Since App Engine debuted 2 years ago, we’ve written extensively about best practices for writing scalable apps on App Engine. We make writing scalable apps as easy as possible, but even so, getting everything right can be a challenge - and when you don’t, it can be tough to figure out what’s going wrong, or what’s slowing your app down.
JVisualVM is a Java Virtual machine monitoring tool that allows you to see a live view of the Java memory, cpu and threads that are currently active. In this post, I'll look at how easy it is to profile Clojure code using JVisualVM. First step is to get jvisualvm installed. If you've got a recent JDK then it's already available in the bin directory of the JDK install. If not, then upgrade to the l
Blog Search when-present<#else>when-missing. (These only cover the last step of the expression; to cover the whole expression, use parenthesis: (myOptionalVar.foo)!myDefault, (myOptionalVar.foo)?? ---- ---- FTL stack trace ("~" means nesting-related): - Failed at: ${entry.path} [in template "__entry.ftlh" at line 3, column 25] - Reached through: #include "__entry.ftlh" [in template "entry.ftlh" at
@Python編？何それおいしいの？(ぁ ついに解決！ ずっと、ここ一連のエントリで、Rubyの多倍長演算の遅さについて嘆いてきたわけですが、何度かささださんからアドバイスをいただきつつも、ついにボトルネックを発見し、解消することができました。 ボトルネックの正体。 過去のエントリでは、Pythonとほとんど同じ処理だよ？おかしいね？とか言ってたわけですが、かなり煮詰まってきて、静的にコードを眺めてるだけじゃどうにもいかなくなったので、実行時のプロファイルをとってみることにしました。 使用したプロファイラはgprofです。 Ubuntu 9.04で、 make CFLAGS=-pg とかして、(cygwinでは-pgオプションつけるとmake通らなかった＞＜) 適当に、スクリプトを実行、 ./ruby hoge.rb その後、 gprof ruby gmon.out とかしてあげると、Cレ
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