パフォーマンスチューニングを行う際、改修前後で効果があらわれているか確認するのは重要です。Pythonにはデフォルトでパフォーマンス解析を行うモジュールが組み込まれているのですが、そのままではちょっと使いづらいく出力結果も見にくいです。そこで、簡易な記法で計測できる＋結果の可視化を行うツールを作りました。 icoxfog417/pyfbi まず、実行結果(dump_statsなどで保存したファイル)を以下のようにグラフ・表で可視化できます。インストールするとpyfbi_vizというコマンドが使えるので、それでファイルを保存したディレクトリを指定すればOKです。改修前の計測、改修後の計測2つのファイルをフォルダに入れておけば前後の可視化が可能です。 pureは内部で呼び出している関数の実行時間を加味しない、純粋な実行時間になります(tottime)。totalは、呼び出している関数の実行時間

最近公開されたGitHubのAPIは、GraphQLという形式に対応しました。今後はこちらが主流になっていくようで、既存のREST APIからGraphQLへのマイグレーションガイドも提供されています。 今回は、このGraphQLについて、実際にGitHubのAPIを叩きながらその仕組みを解説していきたいと思います。 GraphQLとは 歴史 GraphQLは、Facebookの中で2012年ごろから使われ始めたそうです。その後2015年のReact.js Confで紹介されたところ話題となり、同年"technical preview"のステータスでオープンソースとして公開されました。その後仕様が詰められ、2016年9月に晴れて"preview"を脱し公式実装として公開されました。これと同じタイミングで、GitHubからGraphQLバージョンのAPIが公開されています。 このあたりの経緯