September 2024
Intermediate to advanced
468 pages
14h 22m
German
Content preview from High Performance Python, 2. Auflage
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Kapitel 2. Profiling zum Auffinden von Engpässen
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
MitProfiling können wir Engpässe aufspüren, damit wir mit möglichst wenig Arbeit den größten praktischen Leistungsgewinn erzielen können. Auch wenn wir gerne mit wenig Aufwand große Geschwindigkeitsgewinne und eine Verringerung des Ressourcenverbrauchs erreichen würden, solltest du in der Praxis darauf achten, dass dein Code "schnell genug" und "schlank genug" ist, um deinen Anforderungen zu entsprechen. Mit Profiling kannst du die pragmatischsten Entscheidungen mit dem geringsten Gesamtaufwand treffen.
Jede messbare Ressource kann profiliert werden (nicht nur die CPU!). In diesem Kapitel schauen wir uns sowohl die CPU-Zeit als auch die Speichernutzung an. Du kannst ähnliche Techniken auch anwenden, um die Netzwerkbandbreite und die Festplatten-E/A zu messen.
Wenn ein Programm zu langsam läuft oder zu viel RAM verbraucht, solltest du die Teile deines Codes beheben, ...