Resim

Kütüphane Performans Test Aracı

Kütüphane Performans Test Aracı

Bu proje, belirli bir görevi yerine getiren farklı Python kütüphanelerinin veya algoritmaların hızını ölçmeyi, sonuçları kaydetmeyi ve görsel olarak karşılaştırmayı amaçlar.

Kapsanan Modüller: timeit, cProfile, pandas, matplotlib, logging, OOP

Proje Adımları ve Rehberlik

Adım 1: Test Edilecek Senaryoları Tanımlama (Hazırlık)

Amaç: Performansını ölçeceğiniz en az iki farklı yöntem belirlemek.

  1. Senaryo 1: Toplama Hızı: 1 milyon sayının toplamını hesaplamak.

    • Yöntem A: Standart Python döngüsü (for x in range(...))

    • Yöntem B: numpy.sum() metodu.

  2. Senaryo 2: Veri Filtreleme: 10,000 elemanlı bir listeden/diziden belirli koşulları sağlayan elemanları çekmek.

    • Yöntem A: Standart Python list comprehension ([x for x in liste if x > N])

    • Yöntem B: pandas veya numpy Boolean dizinleme (dizi[dizi > N]).

Adım 2: Ölçüm Sınıfını Oluşturma (timeit ve cProfile)

Amaç: Testleri yürüten ve sonuçları alan bir OOP yapısı kurmak.

  1. PerformanceTester Sınıfı: Bu sınıfın yapıcı metodunda logging ayarlarını yapın.

  2. calisma_suresi_olce(test_kodu, tekrar_sayisi) Metodu: İçeride timeit.timeit() kullanarak bir kod bloğunun ne kadar sürdüğünü ölçün ve sonucu döndürün.

  3. profil_cikar(ana_fonksiyon) Metodu: cProfile.run() kullanarak karmaşık bir fonksiyonun içindeki darboğazları bulan ve sonuçları dosyaya kaydeden bir metot oluşturun.

Adım 3: Sonuçları Kayıt ve Analiz (pandas ve logging)

Amaç: Ölçüm sonuçlarını düzenlemek ve hata ayıklamak.

  1. Veri Toplama: Tüm testlerin sonuçlarını (Yöntem Adı, Senaryo, Ölçülen Süre) bir Python listesinde toplayın.

  2. DataFrame Oluşturma: Bu listeyi kullanarak bir pandas DataFrame oluşturun. Bu, sonuçları tablo halinde görmenizi sağlar.

  3. Loglama: Ölçüm hataları veya cProfile çıktısının kaydedilememesi gibi sorunları logging.error ile kaydedin.

Adım 4: Görsel Karşılaştırma (matplotlib)

Amaç: Hangi yöntemin en hızlı olduğunu görsel olarak göstermek.

  1. Çubuk Grafik: matplotlib.pyplot.bar() kullanarak her senaryo için (örneğin Toplama Hızı senaryosu için), Yöntem A ve Yöntem B'nin sürelerini yan yana çubuklarla gösteren bir grafik oluşturun.

  2. Sonuç: Grafiğin altına, "Yöntem B, Yöntem A'dan X kat daha hızlıdır." gibi bir analiz sonucu yazdırın.


"Kodu Hızlandırın, Paradan Tasarruf Edin!

Bir geliştiricinin en değerli yeteneği, kodun sadece çalışmasını sağlamak değil, verimli çalışmasını sağlamaktır. Bu proje, timeit ve cProfile gibi profesyonel araçlarla kodunuzdaki darboğazları bulma ve optimize etme yeteneğinizi kanıtlar. Hızı ölçmek, optimizasyonun ilk adımıdır. Bu projeyi tamamlayarak performans odaklı bir geliştirici olduğunuzu gösterin!"

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Python random Modülü

Python print()

Yazılım Nedir?