EnergySystemsModellingLab / EnergySystemsModellingLab/MUSE_OS

Profile the code in a standard execution to identify bottlenecks

Offen
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performance
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
29
Forks
12
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

[Profiling of the code](https://docs.python.org/3/library/profile.html) will be done with the [current examples](https://github.com/SGIModel/MUSE_OS/tree/develop/run/example) to identify bottlenecks in the execution and those parts of the code that could be improved in the future.

The output of completing this issue would be a list of issues identifying those areas that need improvement from the performance perspective.

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Rechercherichtung

Beginne mit der im Issue verlinkten Python-Profiling-Dokumentation und den aktuellen Beispielen unter run/example. Profiliere eine Standardausführung anhand dieser Beispiele und überprüfe anschließend die Ausgabe, um Ausführungsengpässe und Codebereiche für künftige Performance-Arbeiten zu identifizieren. Als erledigt gilt die Erstellung einer Liste von Folge-Issues, in denen die verbesserungsbedürftigen Bereiche beschrieben werden.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
performance
Issue-Typ
Refactoring
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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