АНАЛИЗ ИНСТРУМЕНТОВ МИКРОБЕНЧМАРКИНГА ЭКОСИСТЕМЫ PYTHON

Аннотация

В статье рассматриваются современные инструменты микробенчмаркинга, применяемые в экосистеме языка программирования Python. Целью исследования является выявление их возможностей, ограничений и релевантности при проведении воспроизводимых и достоверных измерений производительности кода. Объектом анализа выступают утилиты timeit, %timeit (в среде IPython), pytest-benchmark, pyperf, airspeed velocity (asv), а также perfplot. Работа опирается на сравнительный методологический подход и направлена на систематизацию инструментов по ряду критериев: возможности настройки, многократное использование, влияние внешних факторов на результат, автоматизация экспериментов и отчётность.

Основные результаты работы заключаются в выявлении преимуществ и недостатков каждого из инструментов. Так, pyperf показал высокую точность измерений благодаря механизмам системной настройки (system tune), а asv оказался полезен при отслеживании производительности на протяжении истории репозитория. pytest-benchmark демонстрирует высокую интеграцию с тестированием и CI/CD-пайплайнами, но требует настройки фикстур. perfplot и simple_benchmark рекомендованы для визуального сравнения нескольких алгоритмов. На основе анализа сформирована сравнительная таблица, позволяющая оценить инструменты по ключевым характеристикам.