Программирование на языке Ruby - [195]

, а остальные 14 (см. anagrams.each) выполняются очень быстро.

Мы также видим, что Hash#[] — дорогая операция (главным образом потому что часто выполняется); на 1.4 миллиона вызовов было потрачено почти 11 секунд.

Обратите внимание, что метод readlines оказался чуть ли не в самом конце списка. Эта программа тратит время не на ввод/вывод, а на вычисления. На чтение всего файла ушло всего-то четверть секунды.

Но этот пример не показывает, в чем истинная ценность профилирования. В программе нет ни методов, ни классов. На практике вы, скорее всего, увидите свои методы среди системных. И тогда будете точно знать, какие из ваших методов находятся в числе первых 20 «пожирателей времени».

Надо ясно понимать, что профилировщик Ruby (видно, по иронии судьбы) работает медленно. Он подключается к программе во многих местах и следит за ее выполнением на низком уровне (причем сам написан на чистом Ruby). Так что не удивляйтесь, если ваша программа в ходе сеанса профилирования будет работать на несколько порядков медленнее. В нашем примере она работала 7 минут 40 секунд (460 секунд), то есть в 25 раз медленнее обычного.

Помимо профилировщика, есть еще один низкоуровневый инструмент — стандартная библиотека benchmark, которая тоже полезна для измерения производительности.

Один из способов ее применения — вызвать метод Benchmark.measure и передать ему блок.

require 'benchmark'

file = "/usr/share/dict/words"
result = Benchmark.measure { File.readlines(file) }
puts result
# Выводится: 0.350000 0.070000 0.420000 ( 0.418825)

Этот метод выводит следующую информацию:

• время, затраченное процессором в режиме пользователя (в секундах);

• время, затраченное процессором в режиме ядра (в секундах);

• полное затраченное время — сумму вышеупомянутых величин;

• время работы программы (по часам).

Для сравнения производительности отдельных участков удобен метод Benchmark.bm. Передайте ему блок, а он сам передаст блоку объект формирования отчета. Если вызвать этот объект, передав ему метку и блок, то он выведет метку, а за ней временные характеристики блока. Пример:

require 'benchmark'

n = 200_000
s1 = ""
s2 = ""
s3 = ""
Benchmark.bm do |rep|
 rep.report("str << ") { n.times { s1 << "x" } }
 rep.report("str.insert ") { n.times { s3.insert(-1,"x") } }
 rep.report("str += ") { n.times { s2 += "x" } }
end

Здесь мы сравниваем три способа добавить символ в конец строки, дающие один и тот же результат. Чтобы можно было получить более точные цифры, каждая операция выполняется 200000 раз. Вот что вышло:

      user    system     total      real
str <<      0.180000  0.000000  0.180000 ( 0.174697)
str.insert  0.200000  0.000000  0.200000 ( 0.200479)
str +=     15.250000 13.120000 28.370000 (28.375998)

Обратите внимание, что последний вариант на два порядка медленнее остальных. Почему? Какой урок можно извлечь отсюда?

Вы можете предположить, что оператор + почему-то работает медленно, но дело в другом. Это единственный из трех способов, который не работает с одним и тем же объектом, а каждый раз создает новый.

Стало быть, вывод такой: создание объекта — дорогая операция. Библиотека Benchmark может преподать много подобных уроков, но я все же рекомендую сначала заняться высокоуровневым профилированием.

16.7. Объекты печати

Метод inspect (и вызывающий его метод p) предназначен для вывода объектов в виде, понятном человеку. В этом смысле он является связующим звеном между тестированием и отладкой, поэтому рассмотрение его в этой главе оправданно.

Проблема в том, что результат, формируемый методом p, бывает трудно читать. Из-за этого и появилась библиотека pp, добавляющая одноименный метод. Рассмотрим следующий искусственный пример объекта my_obj:

class MyClass

 attr_accessor :alpha, :beta, :gamma

 def initialize(a,b,c)
  @alpha, @beta, @gamma = a, b, с
 end

end

x = MyClass.new(2, 3, 4)
y = MyClass.new(5, 6, 7)
z = MyClass.new(7, 8, 9)
my_obj = { x => y, z => [:p, :q] }

p my_obj

Вызов метода p печатает следующее:

{#
 @gamma=4>=>#,
 #=>[:p, :q]}
Все правильно и в общем-то даже читаемо. Но… некрасиво. А давайте затребуем библиотеку pp и воспользуемся предоставляемым ей методом pp:
require 'pp'

# ...

pp my_obj

Теперь вывод приобретает такой вид:

{#=>[:p, :q],
 #=>
  #}

Мы получили хотя бы пробелы и разбиение на строки. Уже лучше. Но можно пойти еще дальше. Предположим, что в классе MyClass определен специальный метод pretty_print:

class MyClass

 def pretty_print(printer)
  printer.text "MyClass(#@alpha, #@beta, #@gamma)"
 end

end

Аргумент printer передается вызывающей программой (или методом pp). Это аккумулятор текста, являющийся экземпляром класса PP; мы вызываем его метод text и передаем ему текстовое представление self. Вот что получается в результате:

{MyClass(7, 8, 9)=>[:p, :q] , MyClass(2, 3, 4)=>MyClass(5, 6, 7)}

Разумеется, можно настроить поведение по своему вкусу. Можно, например, печатать переменные экземпляра на разных строчках с отступами.