Golang 関数のパフォーマンスの最適化と単体テスト

Go 関数のパフォーマンスの最適化では、ベンチマーク テストとパフォーマンスのボトルネック分析を使用します。最適化方法には、スライス最適化などが含まれます。単体テストは、テスト ケースを作成し、スライス コピー関数のテストなどのカバレッジ ツールを使用することで実行できます。

#Go 関数のパフォーマンスの最適化と単体テスト

関数のパフォーマンスの最適化

ベンチマーク テストを使用する:

import "testing"

func BenchmarkMyFunction(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        // 运行被测函数
    }
}

パフォーマンスのボトルネックを分析する:

import "runtime"

func MyFunction(...) {
    // 手动记录函数执行时，协程占用内存的快照
    stats := new(runtime.MemStats)
    runtime.ReadMemStats(stats)

    // 执行函数
    ...

    // 记录函数执行后的快照
    runtime.ReadMemStats(stats)
    // 分析内存分配和 GC 次数
}

実際のケース: スライスの最適化

// 原函数
func GetCopy(s []int) []int {
    copy := make([]int, len(s))
    for i, v := range s {
        copy[i] = v
    }
    return copy
}

// 改进后的函数
func GetSlice(s []int) []int {
    return s[0:len(s)]
}

単体テスト

テスト ケースを作成する:

import (
    "testing"
    "github.com/stretchr/testify/assert"
)

func TestMyFunction(t *testing.T) {
    assert.Equal(t, expected, MyFunction(...))
}

カバレッジ ツールを使用する:

import "testing"

func TestMain(m *testing.M) {
    // 设置覆盖率缓冲区
    coverageBuffer := bufio.NewBuffer(nil)
    testing.CoverageProfileTo(coverageBuffer)

    // 运行测试
    m.Run()

    // 生成覆盖率报告
    data := coverageBuffer.Bytes()
    coverageProfile := ioutil.WriteFile("coverage.cov", data, 0644)
}

実際のケース: スライス コピー機能のテスト##

package main

import (
    "fmt"
    "testing"
)

func main() {
    s := []int{1, 2, 3}
    fmt.Println(s, GetCopy(s))
}

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