Wie Profil Methoden in Scala?

Neben Jesper Antwort, können Sie automatisch wrap-Methodenaufrufe, die in der REPL:

scala> def time[R](block: => R): R = {
   | val t0 = System.nanoTime()
   | val result = block
   | println("Elapsed time: " + (System.nanoTime - t0) + "ns")
   | result
   | }
time: [R](block: => R)R

Nun - wir wickeln alles, was in dieser

scala> :wrap time
wrap: no such command.  Type :help for help.

OK - müssen wir uns im power-Modus

scala> :power
** Power User mode enabled - BEEP BOOP SPIZ **
** :phase has been set to 'typer'.          **
** scala.tools.nsc._ has been imported      **
** global._ and definitions._ also imported **
** Try  :help,  vals.<tab>,  power.<tab>    **

Wrap entfernt

scala> :wrap time
Set wrapper to 'time'

scala> BigDecimal("1.456")
Elapsed time: 950874ns
Elapsed time: 870589ns
Elapsed time: 902654ns
Elapsed time: 898372ns
Elapsed time: 1690250ns
res0: scala.math.BigDecimal = 1.456

Ich habe keine Ahnung, warum das gedruckte Zeug 5 mal

Update der 2.12.2:

scala> :pa
//Entering paste mode (ctrl-D to finish)

package wrappers { object wrap { def apply[A](a: => A): A = { println("running...") ; a } }}

//Exiting paste mode, now interpreting.


scala> $intp.setExecutionWrapper("wrappers.wrap")

scala> 42
running...
res2: Int = 42

Das, was ich verwenden:

import System.nanoTime
def profile[R](code: => R, t: Long = nanoTime) = (code, nanoTime - t)

//usage:
val (result, time) = profile { 
  /* block of code to be profiled*/ 
}

val (result2, time2) = profile methodToBeProfiled(foo)

Nahm ich die Lösung von Jesper und fügte einige aggregation, um es auf mehrfache Ausführung des gleichen Codes

def time[R](block: => R) = {
    def print_result(s: String, ns: Long) = {
      val formatter = java.text.NumberFormat.getIntegerInstance
      println("%-16s".format(s) + formatter.format(ns) + " ns")
    }

    var t0 = System.nanoTime()
    var result = block    //call-by-name
    var t1 = System.nanoTime()

    print_result("First Run", (t1 - t0))

    var lst = for (i <- 1 to 10) yield {
      t0 = System.nanoTime()
      result = block    //call-by-name
      t1 = System.nanoTime()
      print_result("Run #" + i, (t1 - t0))
      (t1 - t0).toLong
    }

    print_result("Max", lst.max)
    print_result("Min", lst.min)
    print_result("Avg", (lst.sum / lst.length))
}

Angenommen, Sie möchten die Zeit, die zwei Funktionen counter_new und counter_old ist der Anschluss an die Nutzung:

scala> time {counter_new(lst)}
First Run       2,963,261,456 ns
Run #1          1,486,928,576 ns
Run #2          1,321,499,030 ns
Run #3          1,461,277,950 ns
Run #4          1,299,298,316 ns
Run #5          1,459,163,587 ns
Run #6          1,318,305,378 ns
Run #7          1,473,063,405 ns
Run #8          1,482,330,042 ns
Run #9          1,318,320,459 ns
Run #10         1,453,722,468 ns
Max             1,486,928,576 ns
Min             1,299,298,316 ns
Avg             1,407,390,921 ns

scala> time {counter_old(lst)}
First Run       444,795,051 ns
Run #1          1,455,528,106 ns
Run #2          586,305,699 ns
Run #3          2,085,802,554 ns
Run #4          579,028,408 ns
Run #5          582,701,806 ns
Run #6          403,933,518 ns
Run #7          562,429,973 ns
Run #8          572,927,876 ns
Run #9          570,280,691 ns
Run #10         580,869,246 ns
Max             2,085,802,554 ns
Min             403,933,518 ns
Avg             797,980,787 ns

Ich hoffe, dies ist hilfreich

Ich mag die Einfachheit von @wrick die Antwort, wollte aber auch:

• profiler Griffe Schleife (für die Konsistenz und Komfort)

• genauere timing (mit nanoTime)

• Zeit pro iteration (nicht die Gesamtzeit aller Iterationen)

• nur Rückgabe ns/iteration - nicht ein Tupel

Dies ist hier erreicht:

def profile[R] (repeat :Int)(code: => R, t: Long = System.nanoTime) = { 
  (1 to repeat).foreach(i => code)
  (System.nanoTime - t)/repeat
}

Für noch mehr Genauigkeit, eine einfache Modifikation ermöglicht eine JVM Hotspot-warmup-Schleife (nicht zeitlich) timing-kleine snippets:

def profile[R] (repeat :Int)(code: => R) = {  
  (1 to 10000).foreach(i => code)   //warmup
  val start = System.nanoTime
  (1 to repeat).foreach(i => code)
  (System.nanoTime - start)/repeat
}

Beim stehen auf den Schultern von Riesen...

Einen soliden 3rd-party-Bibliothek wäre ideal, aber wenn Sie etwas brauchen schnell und std-Bibliothek basiert, folgende Variante bietet:

• Wiederholungen
• Letzte Ergebnis gewinnt für mehrere Wiederholungen
• Die Gesamtzeit und die Durchschnittliche Zeit für mehrere Wiederholungen
• Beseitigt die Notwendigkeit für Zeit - /instant-Anbieter als param

.

import scala.concurrent.duration._
import scala.language.{postfixOps, implicitConversions}

package object profile {

  def profile[R](code: => R): R = profileR(1)(code)

  def profileR[R](repeat: Int)(code: => R): R = {
    require(repeat > 0, "Profile: at least 1 repetition required")

    val start = Deadline.now

    val result = (1 until repeat).foldLeft(code) { (_: R, _: Int) => code }

    val end = Deadline.now

    val elapsed = ((end - start) / repeat)

    if (repeat > 1) {
      println(s"Elapsed time: $elapsed averaged over $repeat repetitions; Total elapsed time")

      val totalElapsed = (end - start)

      println(s"Total elapsed time: $totalElapsed")
    }
    else println(s"Elapsed time: $elapsed")

    result
  }
}

Zudem erwähnenswert ist, die Sie verwenden können, die Duration.toCoarsest Methode, um zu konvertieren, um die größte Zeiteinheit möglich, obwohl ich nicht sicher bin, wie freundlich dieser ist mit kleinen Zeit-Unterschied zwischen läuft z.B.

Welcome to Scala version 2.11.7 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_60).
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.

scala> import scala.concurrent.duration._
import scala.concurrent.duration._

scala> import scala.language.{postfixOps, implicitConversions}
import scala.language.{postfixOps, implicitConversions}

scala> 1000.millis
res0: scala.concurrent.duration.FiniteDuration = 1000 milliseconds

scala> 1000.millis.toCoarsest
res1: scala.concurrent.duration.Duration = 1 second

scala> 1001.millis.toCoarsest
res2: scala.concurrent.duration.Duration = 1001 milliseconds

scala>