详解Python中__str__和__repr__方法的区别

时间:2021-09-12 08:33:05

 对我当前工程进行全部测试需要花费不少时间。既然有 26 GB 空闲内存,为何不让其发挥余热呢? tmpfs 可以通过把文件系统保存在大内存中来加速测试的执行效率。

但优点也是缺点,tmpfs 只把结果保存在内存中,所以你必须自己编写脚本来把结果回写到磁盘上进行保留。而且这些脚本必须良好书写和执行,否则就要失去部分或全部的工作成果了。

一种常见的方法是直接在tmpfs文件夹中工作,然后把工作成果备份到磁盘上的一个文件夹中。当您的机器启动时你从那个备份文件夹恢复tmpfs文件夹。启动之后用cron同步tmpfs文件夹和磁盘文件夹。


我发现这个设置有点复杂容易出错。在启动的时候,或者对于crom,我从没有真正的相信。现在我用一种简单得多的设置,根本不用cron。

在我的机器上运行一个单项测试,使用IDE并发布于web服务器,其性能通常是合理的,只有运行全部测试需要许多时间。

我发现最佳之处是在磁盘上设置一个workspace,与/dev/shmand目录下运行所有测试的tmpfs同步。这或多或少使我的设置无需改变,并消除了可能松散的工作,这些仅仅是因为我在正确设置方面太垃圾了。


性能提升的结果是合理的:
 

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$ nosetests && run_tests.py
........................................................................................................................................................................................................................................................
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Ran 248 tests in 107.070s
 
OK
........................................................................................................................................................................................................................................................
----------------------------------------------------------------------
Ran 248 tests in 19.423s
 
OK

现在比原来提高了 5 倍速度。

使用 python 来进行设置非常简单:
 

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#!/bin/bash -e
 
WORK=src/py
LOG=$(pwd)/test.log
TARGET=$(hg root)
SHADOW=/dev/shm/shadow/$TARGET
 
date > $LOG
mkdir -p $SHADOW
 
cd $SHADOW
rsync --update --delete --exclude=".*" --exclude=ENV --archive $TARGET ./..
 
if [ ! -d ENV ]
then
 virtualenv ENV
fi
. ENV/bin/activate
 
cd $WORK
python setup.py develop >> $LOG
nosetests $* | tee -a $LOG
exit ${PIPESTATUS[0]}

我只要重复同步到/dev/shm目录,设置测试环境(virtualenv and python setup.PY)和运行测试(nosetests)。

在tmpfs文件夹里仍可用命令行运行单个测试。也可以把这个从你的IDE中踢走,但你会失去你的测试运行和调试的能力。如我之前所说,我现在不需要这些。

我希望我对tmpfs的这个变通使用能帮助你建立一个更快速的开发环境,而无须遭受所有的脚本麻烦。