Профилирование

Profile.@profileМакрокоманда

@profile

@profile <expression> выполняет ваше выражение, делая периодические снимки стека вызовов. Они добавляются во внутренний буфер снимков стека вызовов.

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

Profile.clearФункция

clear()

Очистить 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 передадите 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) отступов, указывающих структуру дерева.

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

• combine – Если true (по умолчанию), указатели инструкций, соответствующие одной строке кода, объединяются.

• maxdepth – Ограничивает глубину более чем maxdepth в формате :tree.

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

• noisefloor – Ограничивает кадры, которые превышают эвристическую границу шума выборки (применимо только к формату :tree). Рекомендуемое значение для этого — 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, в которых встречается по крайней мере mincount вхождений.

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

Выводит результаты профилирования в io. Этот вариант используется для проверки результатов, экспортированных предыдущим вызовом retrieve. Передайте 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::Real))

Настроить 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 можно установить независимо, используя ключевые слова 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 создадите копию. Обратите внимание, что значения в data имеют смысл только на этом компьютере в текущей сессии, потому что они зависят от точных адресов памяти, используемых при JIT-компиляции. Эта функция предназначена в основном 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 сессии) указатели инструкций в data с LineInfo значениями, хранящими 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 основе предыдущего запуска профилирования определить, кто вызывал конкретную функцию. Передача имени файла (и, необязательно, диапазона номеров строк, в которых определена функция) позволяет вам различать перегруженные методы. Возвращаемое значение — вектор, содержащий количество вызовов и информацию о строке вызвавшей функции. Необязательно можно передать снимок стека вызовов data, полученный из retrieve; в противном случае используется текущий внутренний буфер профиля.

Profile.clear_malloc_dataФункция

clear_malloc_data()

Очищает любые сохраненные 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 просмотрите полученные *.mem файлы.