Having trouble while using pypy: pyperf is much slower than timeit

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#137 4 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
performance, testing-qa

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách tái hiện các lệnh pyperf và timeit đã được báo cáo với PyPy, bao gồm cả việc so sánh với --jit off. Điều tra xem sự khác biệt có phải là kết quả được dự kiến do quá trình làm nóng benchmark hoặc hành vi của JIT hay không; được xem là hoàn tất khi issue có lời giải thích được ghi chép hoặc khi một vấn đề của pyperf và quy trình tái hiện được xác định rõ ràng.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

I'm learting Python and made some tests. I downloaded and unzipped pypy to a folder. I can't find the proper way to use pyperf with pypy. Can I get the result with JIT?

Code:

# global i, big loop of empty
## pyperf
py -3.10 -m pyperf timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass" --rigorous
Mean +- std dev: 1.95 sec +- 0.04 sec

pypy -m pyperf timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass" --rigorous
Mean +- std dev: 1.02 sec +- 0.02 sec

### The command
### Can I get the result with JIT?

## timeit
py -3.10 -m timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass"
1 loop, best of 5: 2.02 sec per loop

pypy -m timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass"
5 loops, average of 7: 46 +- 1.56 msec per loop

pypy --jit off -m timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass"
1 loops, average of 7: 6.31 +- 0.0155 sec per loop
Ngôn ngữ chính
Python
Star
967
Fork
112
Merge trung bình
5 ngày 8 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
9

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của psf/pyperf

Tất cả issue của psf/pyperf

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.