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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- performance
Línea de trabajo
Comienza reproduciendo la distribución reportada de timeit.repeat y compárala con la media y la desviación estándar que informa pyperf. Lee la documentación y la implementación de benchmark-statistics para determinar si se excluyen las ejecuciones lentas; se considera terminado cuando el comportamiento está verificado y el issue tiene una decisión clara o una explicación documentada.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I've done a little experiment: I run timeit.repeat 1000 times on a really simple statement. After that, I sorted the list and I grouped the results in time slices, counting the number of times a bench is inside a certain time slice. This way I have a sort of probability. Then I plot the result:
https://www.dropbox.com/s/f4naryc055k42cs/2020-07-24-080340_1366x768_scrot.png?dl=0
The result is quite interesting. As you can see, the distribution is not a normal distribution. It seems a multimodal normal distribution. Furthermore, the highest probability is near the minimum value, and not near the average (that is on the second peak).
Mean and stdev are only meaningful if the distribution is a normal distribution. It seems that the way you can have a sort of normal distribution is to consider only the first part of the plot.
Since pyperf returns mean and stdev, does it "cut" the slowest runs?
- 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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