Профилирование

Profile.@profileМакрокоманда

@profile

@profile <expression> выполняет ваш код, периодически делая снимки стека вызовов. Эти снимки добавляются во внутренний буфер.

Методы в Profile не экспортируются и должны вызываться, например, как Profile.print().

Profile.clearФункция

clear()

Очищает любые существующие снимки стека вызовов из внутреннего буфера.

Profile.printФункция

print([io::IO = stdout,] [data::Vector]; kwargs...)

Выводит результаты профилирования в io (по умолчанию, stdout). Если вы не предоставите вектор data, будет использован внутренний буфер накопленных снимков стека вызовов.

Ключевые аргументы могут быть любой комбинацией:

• format – Определяет, выводятся ли снимки стека вызовов с (по умолчанию, :tree) или без (:flat) отступом, показывающим структуру дерева.

• C – Если true, снимки стека вызовов из кода C и Fortran будут показаны (обычно они исключаются).

• combine – Если true (по умолчанию), указатели команд объединяются, соответствующие одной и той же строке кода.

• maxdepth – Ограничивает глубину, большую, чем maxdepth в формате :tree.

• sortedby – Управляет порядком в формате :flat. :filefuncline (по умолчанию) сортирует по строке исходного кода, тогда как :count сортирует по количеству собранных выборок.

• noisefloor – Ограничивает кадры, которые превышают эвристический порог шума выборки (применяется только к формату :tree). Рекомендуемое значение для попытки — 2.0 (по умолчанию 0). Этот параметр скрывает выборки, для которых n <= noisefloor * √N, где n — количество выборок в этой строке, а N — количество выборок для вызываемой функции.

• mincount – Ограничивает вывод только теми строками, которые содержат как минимум mincount вхождений.

print([io::IO = stdout,] data::Vector, lidict::LineInfoDict; kwargs...)

Выводит результаты профилирования в io. Эта версия используется для просмотра результатов, экспортированных предыдущим вызовом retrieve. Укажите вектор data снимков стека вызовов и словарь lidict информации о строках.

См. Profile.print([io], data) для объяснения допустимых ключевых аргументов.

Profile.initФункция

init(; n::Integer, delay::Float64)

Настройте интервал delay между снимками стека вызовов (в секундах) и количество n указателей инструкций, которые могут быть сохранены. Каждый указатель инструкции соответствует одной строке кода; снимки стека вызовов обычно представляют собой длинный список указателей инструкций. Значения по умолчанию можно получить, вызвав эту функцию без аргументов, и каждое значение может быть установлено независимо с помощью ключевых слов или в порядке (n, delay).

Profile.fetchФункция

fetch() -> data

Возвращает ссылку на внутренний буфер снимков стека вызовов. Обратите внимание, что последующие операции, такие как clear, могут повлиять на data, если вы не сделаете копию. Обратите внимание, что значения в data имеют смысл только на этой машине в текущем сеансе, так как они зависят от точных адресов памяти, используемых при JIT-компиляции. Эта функция в основном предназначена для внутреннего использования; retrieve может быть лучшим выбором для большинства пользователей.

Profile.retrieveФункция

retrieve() -> data, lidict

"Экспортирует" результаты профилирования в переносимом формате, возвращая набор всех снимков стека вызовов (data) и словарь, который сопоставляет (специфичные для сеанса) указатели инструкций в data значениям LineInfo, хранящим имя файла, имя функции и номер строки. Эта функция позволяет сохранить результаты профилирования для дальнейшего анализа.

Profile.callersФункция

callers(funcname, [data, lidict], [filename=<filename>], [linerange=<start:stop>]) -> Vector{Tuple{count, lineinfo}}

На основании предыдущего профилирования определите, кто вызвал определенную функцию. Указание имени файла (и, по желанию, диапазона номеров строк, в которых определена функция) позволяет устранить неоднозначность перегруженных методов. Возвращаемое значение — вектор, содержащий количество вызовов и информацию о строке вызывающей функции. По желанию можно указать снимок стека вызовов data, полученный из retrieve; в противном случае используется текущий внутренний буфер профиля.

Profile.clear_malloc_dataФункция

clear_malloc_data()

Очищает любые сохранённые данные о выделении памяти при запуске julia с --track-allocation. Выполните команды, которые вы хотите протестировать (чтобы принудительно выполнить JIT-компиляцию), затем вызовите clear_malloc_data. Затем снова выполните свои команды, выйдите из Julia и изучите получившиеся файлы *.mem.