NumPy 基准测试
用 irspeed Velocity 对 NumPy 进行基准测试。
用法
除非另有说明,否则 Airspeed Velocity 会自行管理构建和 Python virtualenvs。一些基准测试功能
runtests.py也告诉ASV使用编译的NumPy
runtests.py。要运行基准测试,您无需在当前的Python环境中安装NumPy的开发版本。
针对当前签出的NumPy版本运行基准测试(不记录结果):
python runtests.py --bench bench_core
比较基准测试结果与其他版本的变化:
python runtests.py --bench-compare v1.6.2 bench_core
运行ASV命令(记录结果并生成HTML):
cd benchmarksasv run --skip-existing-commits --steps 10 ALLasv publishasv preview
有关如何使用的更多信息asv可以在ASV文档中找到
命令行帮助,也可以像往常一样通过 asv --help 和 asv run --help 来获取帮助。
写基准测试
有关如何编写基准测试的基础知识,请参阅ASV文档。
你需要考虑以下几件事情:
- 基准测试套件应该可以使用任何NumPy版本导入。
- 基准测试参数等不应取决于安装的NumPy版本。
- 尽量保持基准测试的运行时间合理。
- 优先使用ASV的
time_基准测试时间的方法,而不是通过time.clock编写时间测量,即使在编写基准测试时需要一些有效时间。 - 通常应该在
setup方法而不是time_方法中放置数组,以避免计算准备时间和基准操作的时间。 - 请注意,在访问内存之前,使用
np.empty或np.zeros不在物理内存中分配大型数组。如果这是所需的行为,请务必在设置功能中对其进行注释。如果您正在对算法进行基准测试,则用户不太可能在新创建的空/零数组上执行所述算法。可以通过调用np.ones或arr.fill(value)创建数组后强制在设置阶段发生页面错误。
