LU07.A11 - Den echten Hotspot finden

import random
random.seed(1)
 
gesperrt = [f"user{i}" for i in range(5000)]
anfragen = [f"  User{random.randrange(10000)}  " for _ in range(3000)]
 
 
def normalisieren(name):
    return name.strip().lower()
 
 
def ist_gesperrt(name):
    return name in gesperrt
 
 
def formatieren(treffer):
    return "\n".join(f"gesperrt: {t}" for t in treffer)
 
 
def pruefen(namen):
    return [n for n in namen if ist_gesperrt(normalisieren(n))]

1. Tippen Sie zuerst. Notieren Sie schriftlich, welche der drei Funktionen Ihrer Meinung nach am meisten Zeit braucht - und warum. Erst danach messen.
2. Profilen Sie den Aufruf:

import cProfile, pstats
cProfile.run("pruefen(anfragen)", "profil.stats")
pstats.Stats("profil.stats").sort_stats("cumulative").print_stats(8)

1. Lesen Sie ncalls, tottime und cumtime und bestimmen Sie den Hotspot.
2. Ändern Sie nur den Hotspot. Messen Sie mit timeit vorher und nachher und prüfen Sie das Ergebnis mit assert.
3. Optimieren Sie anschliessend zusätzlich die Funktion, die Sie ursprünglich im Verdacht hatten. Messen Sie, was das bringt.

• Warum wirkt normalisieren teuer, obwohl es das nicht ist?
• Was sagt ncalls über die Struktur des Programms aus?
• Was ist der Unterschied zwischen tottime und cumtime bei pruefen?
• Wie viel Prozent der Gesamtzeit haben Sie mit der zweiten Optimierung noch gewonnen - und war der Aufwand gerechtfertigt?

© Kevin Maurizi