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- The Python Profilers — Python 3.14.8 ドキュメント 11959
- ナビゲーション 索引 モジュール | 次へ | 前へ | Python » 3.14.8 Documentation » The Python standard library » Debugging and Profiling » The Python Profilers テーマ 自動 ライト ダーク | The Python Profilers ¶ Source code: Lib/profile.py and L
...an execution profile for a given program, not for benchmarking purposes (for that, there is timeit for reasonably accurate results). This particularly applies to benchmarking Python code against C code: the profilers introduce overhead for Python code,...tead of cProfile if the latter is not available on your system.) The above action would run re.compile() and print profile results like the following: 214 function calls ( 207 primitive calls ) in 0.002 seconds Ordered by : cumulative time ncalls tottim...ame, and only the single figure is printed. Instead of printing the output at the end of the profile run, you can save the results to a file by specifying a filename to the run() function: import cProfile import re cProfile . run ( 're.compile("foo|bar"... - https://man.mtool.work/python/3.14/library/profile.html
- The Python Profilers — Python 3.14.8 ドキュメント 11319
- ナビゲーション 索引 モジュール | 次へ | 前へ | Python » 3.14.8 Documentation » The Python standard library » Debugging and Profiling » The Python Profilers テーマ 自動 ライト ダーク | The Python Profilers ¶ Source code: Lib/profile.py and L
...an execution profile for a given program, not for benchmarking purposes (for that, there is timeit for reasonably accurate results). This particularly applies to benchmarking Python code against C code: the profilers introduce overhead for Python code,...tead of cProfile if the latter is not available on your system.) The above action would run re.compile() and print profile results like the following: 214 function calls ( 207 primitive calls ) in 0.002 seconds Ordered by : cumulative time ncalls tottim...ame, and only the single figure is printed. Instead of printing the output at the end of the profile run, you can save the results to a file by specifying a filename to the run() function: import cProfile import re cProfile . run ( 're.compile("foo|bar"... - https://man.mtool.work/python/3.14/library/profile.html
- trace --- Python 文実行のトレースと追跡 — Python 3.14.8 ドキュメント 10262
- ナビゲーション 索引 モジュール | 次へ | 前へ | Python » 3.14.8 Documentation » The Python standard library » Debugging and Profiling » trace --- Python 文実行のトレースと追跡 テーマ 自動 ライト ダーク | trace --- Python 文実行のトレースと追
..., ** kwds ) ¶ 与えられた引数の func を、 Trace オブジェクトのコントロール下で現在のトレースパラメタのもとに呼び出します。 results ( ) ¶ 与えられた Trace インスタンスの run , runctx , runfunc の以前の呼び出しについて集計した結果を納めた CoverageResults...オブジェクトを返します。蓄積されたトレース結果はリセットしません。 class trace. CoverageResults ¶ カバレッジ結果のコンテナで、 Trace.results() で生成されるものです。ユーザーが直接生成するものではありません。 update ( o...ther ) ¶ 別の CoverageResults オブジェクトのデータを統合します。 write_results ( show_missing = True , summary = False , coverdir = None , * , ignore_mi... - https://man.mtool.work/python/3.14/library/trace.html
- trace --- Python 文実行のトレースと追跡 — Python 3.14.8 ドキュメント 10262
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..., ** kwds ) ¶ 与えられた引数の func を、 Trace オブジェクトのコントロール下で現在のトレースパラメタのもとに呼び出します。 results ( ) ¶ 与えられた Trace インスタンスの run , runctx , runfunc の以前の呼び出しについて集計した結果を納めた CoverageResults...オブジェクトを返します。蓄積されたトレース結果はリセットしません。 class trace. CoverageResults ¶ カバレッジ結果のコンテナで、 Trace.results() で生成されるものです。ユーザーが直接生成するものではありません。 update ( o...ther ) ¶ 別の CoverageResults オブジェクトのデータを統合します。 write_results ( show_missing = True , summary = False , coverdir = None , * , ignore_mi... - https://man.mtool.work/python/3.14/library/trace.html
- 変更履歴 — Python 3.14.8 ドキュメント 9633
- ナビゲーション 索引 モジュール | 次へ | 前へ | Python » 3.14.8 Documentation » What's New in Python » 変更履歴 テーマ 自動 ライト ダーク | 変更履歴 ¶ Python next ¶ Release date: XXXX-XX-XX セキュリティ ¶ gh-157265 : In tarfile , when extrac
...hashing such objects would throw an exception. Patch by Bartosz Sławecki. gh-143874 : Fixed a bug in pdb where expression results were not sent back to remote client. gh-143880 : Fix data race in functools.partial() in the free threading build. gh-1437...to report the correct offset and size calculation. gh-143145 : Fixed a possible reference leak in ctypes when constructing results with multiple output parameters on error. gh-122431 : Corrected the error message in readline.append_history_file() to sta...that it properly notices EOF. gh-138779 : Support device numbers larger than 2**63-1 for the st_rdev field of the os.stat_result structure. gh-137706 : Fix the partial evaluation of annotations that use typing.Annotated[T, x] where T is a forward refer... - https://man.mtool.work/python/3.14/whatsnew/changelog.html
- Python support for the Linux perf profiler — Python 3.14.8 ドキュメント 7521
- ナビゲーション 索引 モジュール | 次へ | 前へ | Python » 3.14.8 Documentation » Python HOWTO » Python support for the Linux perf profiler テーマ 自動 ライト ダーク | Python support for the Linux perf profiler ¶ author : Pablo Galindo The Lin
...() ...then: $ perf record -F 9999 -g -o perf.data python ./example.py $ perf report -g -i perf.data How to obtain the best results ¶ For best results, Python should be compiled with CFLAGS="-fno-omit-frame-pointer -mno-omit-leaf-frame-pointer" as this a...function start 目次 Python support for the Linux perf profiler How to enable perf profiling support How to obtain the best results How to work without frame pointers 前のトピックへ DTrace と SystemTap で CPython を測定する 次のトピックへ アノテーションの... - https://man.mtool.work/python/3.14/howto/perf_profiling.html
- multiprocessing --- プロセスベースの並列処理 — Python 3.14.8 ドキュメント 7521
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...futures API more readily allows the submission of work to the underlying process pool to be separated from waiting for the results. Process クラス ¶ In multiprocessing , processes are spawned by creating a Process object and then calling its start() met...= 1 )) # prints the PID of that process # launching multiple evaluations asynchronously *may* use more processes multiple_results = [ pool . apply_async ( os . getpid , ()) for i in range ( 4 )] print ([ res . get ( timeout = 1 ) for res in multiple_re...) as pool : # # Tests # TASKS = [( mul , ( i , 7 )) for i in range ( 10 )] + \ [( plus , ( i , 8 )) for i in range ( 10 )] results = [ pool . apply_async ( calculate , t ) for t in TASKS ] imap_it = pool . imap ( calculatestar , TASKS ) imap_unordered_i... - https://man.mtool.work/python/3.14/library/multiprocessing.html
- Python support for the Linux perf profiler — Python 3.14.8 ドキュメント 7521
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...() ...then: $ perf record -F 9999 -g -o perf.data python ./example.py $ perf report -g -i perf.data How to obtain the best results ¶ For best results, Python should be compiled with CFLAGS="-fno-omit-frame-pointer -mno-omit-leaf-frame-pointer" as this a...nment variable 目次 Python support for the Linux perf profiler How to enable perf profiling support How to obtain the best results How to work without frame pointers 前のトピックへ DTrace と SystemTap で CPython を測定する 次のトピックへ アノテーションの... - https://man.mtool.work/python/3.14/howto/perf_profiling.html
- multiprocessing --- プロセスベースの並列処理 — Python 3.14.8 ドキュメント 7521
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...futures API more readily allows the submission of work to the underlying process pool to be separated from waiting for the results. Process クラス ¶ In multiprocessing , processes are spawned by creating a Process object and then calling its start() met...= 1 )) # prints the PID of that process # launching multiple evaluations asynchronously *may* use more processes multiple_results = [ pool . apply_async ( os . getpid , ()) for i in range ( 4 )] print ([ res . get ( timeout = 1 ) for res in multiple_re...) as pool : # # Tests # TASKS = [( mul , ( i , 7 )) for i in range ( 10 )] + \ [( plus , ( i , 8 )) for i in range ( 10 )] results = [ pool . apply_async ( calculate , t ) for t in TASKS ] imap_it = pool . imap ( calculatestar , TASKS ) imap_unordered_i... - https://man.mtool.work/python/3.14/library/multiprocessing.html
- decimal --- 10進固定小数点と浮動小数点の演算 — Python 3.14.8 ドキュメント 7307
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...テキストの丸めモードを使って丸められます。結果は常に、Python バージョンにおいて正しく丸められます。 Decimal(0) ** Decimal(0) results in InvalidOperation , and if InvalidOperation is not trapped, then results in Decimal('NaN') . バージョン 3.3 で変更: C モ...ten a spurious result because of insufficient precision or rounding anomalies. A: The decimal module makes it easy to test results. A best practice is to re-run calculations using greater precision and with various rounding modes. Widely differing resul...issues, ill-conditioned inputs, or a numerically unstable algorithm. Q: I noticed that context precision is applied to the results of operations but not to the inputs. Is there anything to watch out for when mixing values of different precisions? A: Yes... - https://man.mtool.work/python/3.14/library/decimal.html