EnergySystemsModellingLab / EnergySystemsModellingLab/MUSE_OS
Profile the code in a standard execution to identify bottlenecks
- 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