Programmation PYTHON - Zenk - Security - Repository

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Techniques avancées
QUATRIÈME PARTIE
profiler = hotshot.Profile("statistiques.prf")
profiler.runcall(methode4)
profiler.close()
stats = hotshot.stats.load("statistiques.prf")
# trie suivant le nombre d'appels
stats.sort_stats('calls')
stats.print_stats()
[...]
$ python profiling.py
22732 function calls in 0.142 CPU seconds
timeit
Ordered by: call count
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
15000 0.046 0.000 0.059 0.000 profiling.py:10(methode2)
5000 0.058 0.000 0.117 0.000 profiling.py:16(methode3)
2731 0.014 0.000 0.014 0.000 profiling.py:7(methode1)
1 0.024 0.024 0.142 0.142 profiling.py:22(methode4)
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
hotshot peut être lourd à mettre en place lorsqu’il s’agit de mesurer rapidement les
performances d’une seule fonction indépendante ou d’une séquence de code extraite.
Le module timeit, introduit à la version 2.3, répond à ce besoin en fournissant un
outil léger, beaucoup plus simple à mettre en œuvre.
timeit fournit une classe Timer, qui prend en paramètre l’expression à mesurer, et
fournit une méthode d’exécution.
class Timer([stmt='pass' [, setup='pass' [, timer=]]])
stmt est l’expression à mesurer, setup une éventuelle deuxième expression, qui sera exécutée
avant stmt. Comme Timer désactive le garbage collector pour essayer de minimiser
les différences introduites par la gestion de la mémoire qui dépend d’éléments
contenus en dehors des tests, setup peut être utilisé pour le réactiver ('gc.enable()'),
et ceci pour obtenir un test plus réaliste lorsque le code testé parcourt plusieurs niveaux.
Le temps pris par le garbage collector n’est pas négligeable dans ces cas là.
Enfin, time est une fonction qui peut être fournie pour mesurer les temps. La fonction
interne utilisée par défaut se base sur la fonction système time.clock() pour MS-
Windows et time.time() sous Unix, pour obtenir la même précision de 1/100e de