25.6 キャリブレーション(補正)

profile のプロファイラは time 関数呼出しおよびその値を保存するためのオーバーヘッドを補正するために、各イベントハンドリング時間から定数を引きます。デフォルトでこの定数の値は 0 です。以下の手順で、プラットフォームに合った、より適切な定数が得られます(前節「制限事項」の説明を参照)。

import profile
pr = profile.Profile()
for i in range(5):
    print pr.calibrate(10000)

メソッドは引数として与えられた数だけ Python の呼出しをおこないます。呼出しは直接、プロファイラを使って呼出しの両方が実施され、それぞれの時間が計測されます。その結果、プロファイラのイベントに隠されたオーバーヘッドが計算され、その値は浮動小数として返されます。たとえば、800 MHz の Pentium で Windows 2000 を使用、Python の time.clock() をタイマとして使った場合、値はおよそ 12.5e-6 となります。

この手順で使用しているオブジェクトはほぼ一定の結果を返します。非常に早いコンピュータを使う場合、もしくはタイマの性能が貧弱な場合は一定の結果を得るために引数に 100000 や 1000000 といった大きな値を指定する必要があるかもしれません。

一定の結果が得られたら、それを使う方法には3通りあります。^25.2

import profile

# 1. 算出した補正値 (your_computed_bias) をこれ以降生成する
#    Profile インスタンスに適用する。
profile.Profile.bias = your_computed_bias

# 2. 特定の Profile インスタンスに補正値を適用する。
pr = profile.Profile()
pr.bias = your_computed_bias

# 3. インスタンスのコンストラクタに補正値を指定する。
pr = profile.Profile(bias=your_computed_bias)

方法を選択したら、補正値は小さめに設定した方が良いでしょう。プロファイルの結果に負の値が表われる``確率が少なく''なるはずです。

25.6 キャリブレーション(補正)

脚注