Why is spawning a new process per benchmark more accurate?
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
リンク先の pyperf ドキュメントにある timeit と pyperf の比較に関するセクションと、安定したベンチマーク平均値について参照されている記事から始めてください。プロセス分離についてどの説明が不足しているかを特定し、その後、正確性の根拠が明確になり、リンクも引き続き役立つように関連するドキュメントを更新してください。読者がこの質問をする必要なくトレードオフを理解できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Python
- スター
- 967
- フォーク
- 112
- 平均マージ
- 5日 8時間
- マージ済み PR（30日）
- 9
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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