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詳解Python中__str__和__repr__方法的區別

2020-02-23 00:46:23
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供稿:網友

 對我當前工程進行全部測試需要花費不少時間。既然有 26 GB 空閑內存,為何不讓其發揮余熱呢? tmpfs 可以通過把文件系統保存在大內存中來加速測試的執行效率。

但優點也是缺點,tmpfs 只把結果保存在內存中,所以你必須自己編寫腳本來把結果回寫到磁盤上進行保留。而且這些腳本必須良好書寫和執行,否則就要失去部分或全部的工作成果了。

一種常見的方法是直接在tmpfs文件夾中工作,然后把工作成果備份到磁盤上的一個文件夾中。當您的機器啟動時你從那個備份文件夾恢復tmpfs文件夾。啟動之后用cron同步tmpfs文件夾和磁盤文件夾。


我發現這個設置有點復雜容易出錯。在啟動的時候,或者對于crom,我從沒有真正的相信。現在我用一種簡單得多的設置,根本不用cron。

在我的機器上運行一個單項測試,使用IDE并發布于web服務器,其性能通常是合理的,只有運行全部測試需要許多時間。

我發現最佳之處是在磁盤上設置一個workspace,與/dev/shmand目錄下運行所有測試的tmpfs同步。這或多或少使我的設置無需改變,并消除了可能松散的工作,這些僅僅是因為我在正確設置方面太垃圾了。


性能提升的結果是合理的:
 

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

現在比原來提高了 5 倍速度。

使用 python 來進行設置非常簡單:
 

#!/bin/bash -e WORK=src/pyLOG=$(pwd)/test.logTARGET=$(hg root)SHADOW=/dev/shm/shadow/$TARGET date > $LOGmkdir -p $SHADOW cd $SHADOWrsync --update --delete --exclude=".*" --exclude=ENV --archive $TARGET ./.. if [ ! -d ENV ]then virtualenv ENVfi. ENV/bin/activate cd $WORKpython setup.py develop >> $LOGnosetests $* | tee -a $LOGexit ${PIPESTATUS[0]}

我只要重復同步到/dev/shm目錄,設置測試環境(virtualenv and python setup.PY)和運行測試(nosetests)。

在tmpfs文件夾里仍可用命令行運行單個測試。也可以把這個從你的IDE中踢走,但你會失去你的測試運行和調試的能力。如我之前所說,我現在不需要這些。

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