В мобильной разработке периодически возникают ситуации, когда нужно оценить время выполнения кода. Помимо теоретических подходов (например, Big O), которые позволяют отсеять очевидно неудачные решения, существуют бенчмарки для тестирования кода и поиска более мелких отличий.
Python — замечательный язык. Несколько языков я и до него пробовал: Pascal в школе; Си, Си с классами, Си++ — в университете. Последние два (три) привили стойкое отвращение к программированию: вместо решения задачи возишься с аллокациями и деструкторами (страшные слова из прошлого), мыслишь в терминах низкоуровневых примитивов. Мое мнение — Си не подходит для решения учебных и научных задач (во всяком случае, в области математики). Уверен, что мне возразят, но я никому не пытаюсь ничего навязать, просто высказываю своё мнение.
Python стал в своё время откровением. Впервые в жизни я писал на несколько уровней абстракции выше, чем это принято в Си. Расстояние между задачей и кодом сократилось как никогда ранее.
Я бы так наверное всю жизнь и писал бы на Python, если бы не пришлось внезапно реализовывать статистические тесты NIST. Казалось бы, задача очень простая: есть массив длины несколько (>= 10) мегабайт, есть набор тестов, которые надо применить к данному массиву.
Читать полностью »
Не так давно я писал о C++ библиотеках для микробенчмаркинга. Я рассказал о трех библиотеках: Nonius, Hayai и Celero. Но в действительности я хотел поговорить о четвертой. Мой Windows тогда не поддерживал Google Benchmark library, так что я не мог ее протестировать. К счастью, из комментариев к прошлому посту я узнал, что теперь библиотека доступна в Visual Studio!
Давайте посмотрим, как можно ее использовать.
Читать полностью »
