Programmation PYTHON - Zenk - Security - Repository

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Techniques avancées
QUATRIÈME PARTIE
Test de performance d’un algorithme
def calcul(a):
for i in range(10):
a = a + 3
return a
if __name__ == '__main__':
""" test des performances de calcul() """
import timeit
timer = timeit.Timer('calcul(12)', 'from __main__ import calcul')
temps = timer.repeat()
temps = min(temps)
assert(temps < 4)
Cette assertion n’est pas très précise, même si dans l’exemple repeat() est utilisée
pour prendre le meilleur de trois mesures, car les résultats varient énormément en
fonction des conditions d’exécution.
De plus, les temps dépendent de la machine utilisée et le temps maximal accordé à
un test peut être à revoir sur une machine moins puissante. Il est donc nécessaire de
calibrer les tests en fonction des machines cibles du programme et d’insérer des
plages de tolérance.
Ceci étant dit, le test remplit bien son rôle de garde-fou : une erreur est déclenchée si
le temps d’exécution d’un algorithme critique devient anormal.
decorator timed
Il existe des outils de mesure de performance ciblés comme pyUnitPerf, de Grig
Gheorghiu (http://sourceforge.net/projects/pyunitperf) qui est une adaptation de l’outil
Java JUnitPerf de Mike Clark, et qui se greffe sur une classe unittest.TestCase pour
définir un temps maximum d’exécution pour la suite de tests définie dans la classe.
Cette approche oblige cependant à ne définir qu’un nombre limité de tests dans la
classe, voire un test unique, et nécessite en outre d’ajouter du code spécifique pour sa
mise en place.
Le seul objectif des tests de performance ciblés étant de signaler qu’un test unitaire
particulier dépasse un temps maximum autorisé, une autre approche plus légère est
de concevoir un decorator.
Le decorator présenté ci-contre fonctionne sur une unité pystone. Les pystones,
fournis par le module test.pystone mesurent les performances de la machine et permettent
de rendre tous les tests de performance portables : on ne mesure plus dans ce
cas la durée d’exécution du code en secondes mais en pystones (Ps).