تقنية وتكنولوجيا

قياس Pytest مع CICD باستخدام GitHub Action | بواسطة كاي جان وونغ


جعل معيار Pytest آليًا وقابلاً للتنفيذ وبديهيًا

نحو علم البيانات
تصوير لوكاس سانتوس على Unsplash
تصوير لوكاس سانتوس على Unsplash

“الكود الخاص بك بطيء” هو أمر يمكن قوله بسهولة، ولكن الأمر سيستغرق الكثير من التجربة والخطأ والاختبار لمعرفة أي جزء من الكود بطيء، ومدى بطئه بطيء؟ بمجرد العثور على عنق الزجاجة في الكود، هل يمكن تعديله بشكل جيد باستخدام مدخلات أكبر 100 مرة أو 1000 مرة، مع متوسط ​​النتائج عبر 10 تكرارات؟

هذا هو المكان الذي يكون فيه pytest-benchmark مفيدًا

استكمالًا لفكرة اختبار الوحدة، وهي اختبار وحدة واحدة أو جزء صغير من قاعدة التعليمات البرمجية، يمكننا التوسع في هذا وقياس أداء التعليمات البرمجية بسهولة باستخدام pytest-benchmark.

ستتطرق هذه المقالة إلى كيفية إعداد نتائج التوقيت المعياري وتشغيلها وتفسيرها pytest-benchmark. لفرض قياس الأداء بشكل صحيح في المشروع، تتطرق الأقسام المتقدمة أيضًا إلى كيفية القيام بذلك مقارنة نتائج التوقيت القياسي عبر عمليات التشغيل ورفض الالتزامات إذا فشلوا في حدود معينة، وكيفية القيام بذلك تخزين وعرض نتائج التوقيت القياسي التاريخي في الرسم البياني!

يمكن القيام بذلك ببساطة pip install pytest-benchmark على المحطة.

لتمكين ميزات إضافية، مثل تصور نتائج الأداء، يمكننا القيام بذلك pip install 'pytest-benchmark[histogram]' لتثبيت الحزم الإضافية المطلوبة.

على غرار pytest مع المضافة benchmark تركيبات

رابط المصدر

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى