Add "Total Machine Code Cost" of UOps to PyStats
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- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 77.2k
- Forks
- 36k
- Métricas de merge de PR
- Métricas de PR pendientes
Descripción
At the sprints at PyConUS 2024, @brandtbucher suggested an improvement to pystats data. Right now, the Tier 2 stats include a count of how many times each UOp is executed, but Brandt suggested another useful table would be UOp Execution Count * Length of UOp in Machine Instructions, sorted by this metric.
In this way, UOps that are extremely common but cheap can be deprioritized, and work can be focused on improving UOps that are less common but take up more 'time' overall (with machine code length as a proxy for time).
I'm happy to take this on.
Linked PRs
- gh-119693
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Revisa primero la implementación de PyStats de Tier 2 de CPython y el PR vinculado gh-119693; el issue no indica ningún archivo ni punto de entrada de pruebas. Se considera terminado cuando PyStats informa del recuento de ejecuciones de UOp multiplicado por la longitud de la instrucción de máquina y ordena las entradas por ese total.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- performance
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 20/100