आप R
औसत, मानक-विचलन और अन्य दिलचस्प मूल्यों को जल्दी से गणना करने के लिए उपयोग कर सकते हैं ।
उदाहरण के लिए, आप CSV फ़ाइल में कई रनटाइम माप लिखने के लिए GNU समय का उपयोग कर सकते हैं:
function measure
{
f=$1; shift
n=$2; shift
echo wall,user,sys,rss > "$f"
for i in $(seq $n); do
/usr/bin/time --output "$f" --append --format '%e,%U,%S,%M' "$@" >/dev/null
done
}
फिर आप इस तरह R के साथ मान उत्पन्न कर सकते हैं:
Rscript --vanilla -e "b=read.csv(file='$f');summary(b);sapply(b, sd);"
मैंने एक छोटी बेंचमार्क स्क्रिप्ट बनाई है जो आर आउटपुट के कुछ सुंदर मुद्रण भी करती है, जैसे:
$ benchmark.sh 100 ./some_prog arg1 arg2
n=100 | min | Q1 | med | mean | Q3 | max | std
wall | 0.0400 | 0.0400 | 0.0500 | 0.0471 | 0.0500 | 0.0800 | 0.00624
user | 0.0400 | 0.0400 | 0.0400 | 0.0426 | 0.0400 | 0.0700 | 0.00562
sys | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.00000
rss | 2608 | 2657 | 2704 | 2728 | 2764 | 2920 | 95.06524
os.system()
, प्रत्येक कमांड के साथ शेल को कॉल करने / बनाने के ओवरहेड का कारण बनता है। शायद बेहतर उपप्रोसेसर का उपयोग करें। ()