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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