2 مستودعات
Profilers that track execution context and await-time in asynchronous programs.
Distinct from Python Profilers: Specializes in async attribution, whereas general Python Profilers may only track CPU time.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching development tools & productivity · Asynchronous Profilers. Refine with filters or upvote what's useful.
pyinstrument is a statistical sampling profiler for Python that records the call stack at regular intervals to identify performance bottlenecks with low overhead. It tracks wall-clock time, including I/O and external service calls, and provides specialized profiling for asynchronous programs by attributing time spent awaiting tasks to the calling function. The project converts captured execution data into interactive HTML reports, JSON, and flamecharts. It includes a call stack visualizer to simplify the analysis of execution paths and supports the profiling of individual cells within interac
Tracks execution context in asynchronous programs to attribute time spent awaiting tasks.
Criterion هي مكتبة لقياس الأداء الدقيق (microbenchmarking) تعتمد على الإحصاء وأداة لتحليل تراجع الأداء في Rust. توفر إطار عمل لعزل وقياس أجزاء صغيرة من الكود، باستخدام التحليل الإحصائي لإزالة الضجيج وضمان قياسات موثوقة وقابلة للتكرار لسرعة التنفيذ. تتميز الأداة بمجموعة تصور للأداء تولد تقارير HTML ورسوماً بيانية لتتبع اتجاهات الأداء والإنتاجية. وتتضمن نظاماً لمقارنة أوقات التنفيذ الحالية مقابل خطوط الأساس المخزنة لتحديد ومنع انخفاض الأداء. تغطي المكتبة قياس الدوال غير المتزامنة، والقياس المعياري المعتمد على المعاملات لتوسيع نطاق المدخلات، وحساب إنتاجية الكود. كما تدعم دمج مقاييس الأجهزة المخصصة وعدادات المعالج لالتقاط بيانات منخفضة المستوى أثناء التشغيل. يتم دعم الأتمتة عبر واجهة سطر أوامر لتصفية القياسات ووضع التحقق للتأكد من نجاح التنفيذ داخل خطوط أنابيب التكامل المستمر (CI).
Tracks execution time and throughput specifically for asynchronous Rust functions and their runtimes.