Why is spawning a new process per benchmark more accurate?
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- documentation, performance
Línea de trabajo
Comienza con la sección enlazada de la documentación de pyperf sobre timeit frente a pyperf y con el artículo referenciado sobre promedios estables de benchmarks. Determina qué explicación falta sobre el aislamiento de procesos y, después, actualiza la documentación relevante para que la justificación de la precisión quede clara y los enlaces sigan siendo útiles. Se considera terminado cuando un lector puede entender el compromiso sin tener que hacer esta pregunta.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I stumpled upon an explanation of the differences between timeit and pyperf here: https://pyperf.readthedocs.io/en/latest/cli.html#timeit-versus-pyperf-timeit
I am wondering why spawning a new process to benchmark is better?
Edit: I assume this has something to do with it? https://vstinner.github.io/journey-to-stable-benchmark-average.html
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 967
- Forks
- 112
- Merge medio
- 5 d 8 h
- PR fusionados (30 d)
- 9
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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