Why is spawning a new process per benchmark more accurate?
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- documentation, performance
Direzione di ricerca
Inizia dalla sezione collegata della documentazione di pyperf su timeit rispetto a pyperf e dall’articolo citato sulle medie stabili dei benchmark. Determina quale spiegazione manca sull’isolamento dei processi, quindi aggiorna la documentazione pertinente in modo che la motivazione dell’accuratezza sia chiara e che i link rimangano utili. Il lavoro è completato quando un lettore può comprendere il compromesso senza dover porre questa domanda.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 967
- Fork
- 112
- Merge medio
- 5g 8h
- PR unite (30g)
- 9
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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