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Improving representative benchmarks for typing ecosystem

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
25/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
python
Bereich
performance

Rechercherichtung

Beginne mit der Prüfung der drei im Issue beschriebenen Benchmark-Bereiche und der dort verlinkten bestehenden pydantic-Benchmarks. Vergleiche diese Optionen mit der aktuellen pyperformance-Benchmark-Suite und kläre anschließend, welche Fälle und Benchmark-Programme einbezogen werden sollten. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn ein repräsentativer Benchmark-Umfang vereinbart und die ausgewählten Benchmarks upstream übernommen wurden.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Due to a current lack of representative macrobenchmarks, it is very difficult to decide on whether complex accelerators for some parts of typing are worth implementing in the future. Hence, I'm trying to upstream some benchmarks into pyperformance.

IMO, there are three main areas:

  1. Performance of static type checkers implemented in Python (e.g. mypy). (Fixed by #102)
  2. Performance of programs using types at runtime (e.g. pydantic, attrs, etc.).
  3. Runtime overhead of typed code vs fully untyped code.

For case 2, I plan to use one of pydantic's benchmarks here https://github.com/samuelcolvin/pydantic/tree/master/benchmarks, installed without compiled binaries.

Case 3 is very tricky because there are so many ways to use typing. I don't know how often people use certain features, whether they type-hint inside tight loops, etc. So I'm struggling to find a good benchmark. An idea: grabbing one of the existing pyperformance benchmarks, fully type-hinting it, then comparing the performance delta may work.

CC @JelleZijlstra, I would greatly appreciate hearing your opinion on this (especially for case 3). Maybe I can post this on typing-sig too if I need more help.

Afterword:
All 3 cases benefit from general CPython optimizations. But usually only 3. benefits greatly from typing module-only optimizations (with 1. maybe not improving much if at all, depending on implementation).

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
1k
Forks
203
Ø Merge
1 Std. 20 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
2

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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