はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Hacker Newsに上がっていた記事「Run,Python,Run!」で扱っているスクリプト、Python Profilerが凄い。 何が凄いって、Pythonでかかれたスクリプトの実行時間を、メソッドごとに計測し、グラフィカルに表示してくれるのだ。 試しに使ってみたが、これは素晴らしかった。 #vim encoding=utf8 def loop(x): for i in range(x): print "やっほー" def loop_list(x): yahho = [] for i in range(x): yahho.append("やっほー") yahhoi = loop_list(1000) loop(1000) 上記のスクリプトを実行し、プロファイルしてみたのが以下 loopが時間を食っていること、更に、loop_list内で実行されているappend()の実行にどれだけ
プログラムのボトルネックがどこにあるのか、なんて調べるときには計測する必要がありますね。プログラム中の特定処理の前後でrdtsc命令使って時間を計測して処理時間を求める、とかそういうこともできるんですけど、まあめんどうじゃないですか。プロファイラを使いましょう。 プロファイラとはなんぞや、Wikipediaの性能解析のページに色々書いてますね。 そういうわけでOProfileというLinuxで動くプロファイラを使っているので、未来の自分とか「OProfile動かしてみてーけどさっぱりわからん！」みたいな人のためにまとめておきます。 OProfileの特徴 OProfileは 計測したいプログラムに対して特別な処理をしなくてもいい 低レイヤーの情報も計測できる gprof形式のコールグラフも表示できる オーバーヘッドがとても小さい これらの特徴があるらしいです。使ってみて特に嬉しいと感じたの
従来より、プロファイリングのためのソフトウェアと言えば高価なものが中心であった。もっと安く、お金を掛けずに、簡単に、早くプログラムのボトルネックを探し出す方法はないのか？！ということで編み出されたプロファイリングテクノロジーがある。その名も、「poor man's profiler」だ。 poor man's profilerの全容は、次のページで知ることが出来る。 Poor Man's Profiler http://poormansprofiler.org/ poor man's profilerは、現Facebook（元MySQL ABのサポートエンジニア）のDomas Mituzasによって開発されたプロファイリングテクノロジーである。以下が、その全ソースコードである。 #!/bin/bash nsamples=1 sleeptime=0 pid=$(pidof mysqld) f
http://www.mew.org/~kazu/doc/elisp/profile.html M-x elp-instrument-package でパッケージ単位の指定が出来るので、通常の profile よりも便利 結果は、 M-x elp-results で、合計時間でソートされた結果が出力される。 平均時間ソートにする場合は↓のように設定するんだとか。 (setq elp-sort-by-function 'elp-sort-by-average-time)
emacs本体のソースに手を入れることで、簡単操作なプロファイルを実現するというコンセプトのプロファイラ。 http://cx4a.org/pub/tokyo-emacs/emacs-native-profiler.pdf ■手順 Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting. からパッチを取得 % tar xvzf emacs-23.1.tar.gz % patch -p0 -d . < emacs-native-profiler.patch % cd emacs-23.1 % ./configure --prefix=/home/foo/emacs-23.1-native-profiler % make M-x profiler-start 測定したい操作 M-x profiler-res
Pythonで小さなツールを作っている際には、速度の問題というのはあまり 気にならないかもしれません。ソーストレースでも処理時間が掛かっていそうな ところがおおよそ検討がつき、すぐに修正もできます。 それでも勘に頼った修正や解析は泥沼にはまることもありますし、ましてや 規模の大きなファイルのボトルネックを探すとなるとソーストレースでは 限界があります。 このような場面ではプロファイラを使用するのがベターです。 Pythonのプロファイラには3つのモジュールが用意されています。 cProfileモジュール 、 hotshotモジュール 、 timeitモジュール です。 hotshot hotshotモジュールは2.2から使用できるプロファイルモジュールで、 初期のプロファイルモジュールであるprofileモジュールよりオーバヘッドが 少ないようです。 (profileモジュールはGuido
Sledge フレームワーク自身が重くないことは今までの経験でわかってるのですが、どうにもソースを見直しているだけでは原因が特定できない・・・そんな活躍するのがプロファイラです。プロファイラの御陰で遅いヶ所を特定することができ、無事に想定するパフォーマンスを得ることができました。この内容に関してはまた別エントリにて。 と書きましたが、プロファイラ使っていろいろ見つかったパフォーマンス劣化を招くモジュールについて少しだけまとめてみました。もちろん全ての環境で同じ結果になるとは限りませんし、僕が書いてるアプリに依存しまくっている前提ですが、何かの参考になればと。 想定していたパフォーマンスより１０倍遅い状態の時の Devel::Profiler の結果は以下に示すとおり。 Log::Dispatch::Config::config_dispatcher が全体の 50% 程度も占めています。そ
今仕事で書いてる Sledge アプリがあるのですが、先日負荷テストを行った結果びっくりすることに現行アプリの１０倍遅いことが判明してしまいました・・・orz Sledge フレームワーク自身が重くないことは今までの経験でわかってるのですが、どうにもソースを見直しているだけでは原因が特定できない・・・そんな活躍するのがプロファイラです。プロファイラの御陰で遅いヶ所を特定することができ、無事に想定するパフォーマンスを得ることができました。この内容に関してはまた別エントリにて。 さて、プロファイラを使うとプログラム実行時の各種情報を収集し、性能解析を行うことが可能です。プロファイラについてもう少し詳しくしるには 性能解析 - Wikipedia あたりを読むと良いでしょう。 プロファイラ（英: Profiler）は性能解析ツールであり、プログラム実行時の各種情報を収集する。特に、関数呼び出しの
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
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