OProfileの使い方備忘録 - hogelogの日記
プログラムのボトルネックがどこにあるのか、なんて調べるときには計測する必要がありますね。プログラム中の特定処理の前後でrdtsc命令使って時間を計測して処理時間を求める、とかそういうこともできるんですけど、まあめんどうじゃないですか。プロファイラを使いましょう。 プロファイラとはなんぞや、Wikipediaの性能解析のページに色々書いてますね。 そういうわけでOProfileというLinuxで動くプロファイラを使っているので、未来の自分とか「OProfile動かしてみてーけどさっぱりわからん！」みたいな人のためにまとめておきます。 OProfileの特徴 OProfileは 計測したいプログラムに対して特別な処理をしなくてもいい 低レイヤーの情報も計測できる gprof形式のコールグラフも表示できる オーバーヘッドがとても小さい これらの特徴があるらしいです。使ってみて特に嬉しいと感じたの
予定外 Visual C++ Express Editionでプロファイラを使ってみる
[PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 ソフト開発の技術書には、パフォーマンス最適化について書かれているものも多いですが、そこで必ずと言っていいくらいに述べられているのが、「コードを書く時点から最適化をしない」「手を加える前にまずパフォーマンスを測定せよ」ということです。 「プログラムの処理にかかる時間の80%はコード全体の20%の部分が占める」という、いわゆるパレートの法則に則り、まず測定によってプログラムの実行時間の大半を占めるわずかな部分のコードを割り出して、そこを集中的に改善しましょう、というのが定説です。 コードの測定には通常、プロファイラと呼ばれるツールを使います。 プロファイラは、どの関数がどのくらいの時間実行されていたか、何回呼び出されたかなどの方法を収集して解析し、ボトルネックとなっている部分を探すこ
Python高速化テクニック - atsuoishimoto's diary
ここ２〜３日、InfoPileのパフォーマンスチューニングをしており、ちょっともたつきを感じるような部分をほとんど解消することができた。InfoPileで使用した高速化テクニックの中で効果が大きく、よくつかわれそうなものを紹介しよう。尚、以下のスクリプトはPython 2.6.4で実行した。 listよりtupleを使う 可変長である必要のないシーケンスは、できるだけlistではなくtupleを使って構築しよう。listの生成/解放コストは意外と大きいのだ。 import time def run1(): for i in xrange(1000000): [i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5, i+6, i+7, i+8] def run2(): for i in xrange(1000000): (i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5, i+6, i+
JavaScriptコーディング等を書く上でのパフォーマンス確認事項３０:phpspot開発日誌
30 best practices to boost your web application performance - Web User Interface Architect JavaScriptコーディング等を書く上でのパフォーマンス確認事項３０。 自分へのインプット＆メモがてらにちょっとまとめてみます。 JavaScript DOMの操作は可能な限りやめる eval, new Function() は遅いので可能な限り使わない withステートメントを使わない（使った事ないですが） for-in 文ではなく for 文を使う。 ループの中で try-catch ではなく、try-catchの中にループを置く グローバル変数をなるべく使わない aaa+='AAA';aaa+='BBB'; の方が aaa+='AAA'+'BBB';より速い 複数の文字列連結には、Array で文字列
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