详解Python中__str__和__repr__方法的区别
对我当前工程进行全部测试需要花费不少时间。既然有 26 GB 空闲内存，为何不让其发挥余热呢? tmpfs 可以通过把文件系统保存在大内存中来加速测试的执行效率。
但优点也是缺点，tmpfs 只把结果保存在内存中，所以你必须自己编写脚本来把结果回写到磁盘上进行保留。而且这些脚本必须良好书写和执行，否则就要失去部分或全部的工作成果了。
一种常见的方法是直接在tmpfs文件夹中工作，然后把工作成果备份到磁盘上的一个文件夹中。当您的机器启动时你从那个备份文件夹恢复tmpfs文件夹。启动之后用cron同步tmpfs文件夹和磁盘文件夹。
我发现这个设置有点复杂容易出错。在启动的时候，或者对于crom，我从没有真正的相信。现在我用一种简单得多的设置，根本不用cron。
在我的机器上运行一个单项测试，使用IDE并发布于web服务器，其性能通常是合理的，只有运行全部测试需要许多时间。
我发现最佳之处是在磁盘上设置一个workspace，与/dev/shmand目录下运行所有测试的tmpfs同步。这或多或少使我的设置无需改变，并消除了可能松散的工作，这些仅仅是因为我在正确设置方面太垃圾了。
性能提升的结果是合理的:
$ nosetests && run_tests.py ........................................................................................................................................................................................................................................................ ---------------------------------------------------------------------- Ran 248 tests in 107.070s OK ........................................................................................................................................................................................................................................................ ---------------------------------------------------------------------- Ran 248 tests in 19.423s OK
现在比原来提高了 5 倍速度。
使用 python 来进行设置非常简单:
#!/bin/bash -e
WORK=src/py
LOG=$(pwd)/test.log
TARGET=$(hg root)
SHADOW=/dev/shm/shadow/$TARGET
date > $LOG
mkdir -p $SHADOW
cd $SHADOW
rsync --update --delete --exclude=".*" --exclude=ENV --archive $TARGET ./..
if [ ! -d ENV ]
then
virtualenv ENV
fi
. ENV/bin/activate
cd $WORK
python setup.py develop >> $LOG
nosetests $* | tee -a $LOG
exit ${PIPESTATUS[0]}
我只要重复同步到/dev/shm目录，设置测试环境（virtualenv and python setup.PY）和运行测试（nosetests）。
在tmpfs文件夹里仍可用命令行运行单个测试。也可以把这个从你的IDE中踢走，但你会失去你的测试运行和调试的能力。如我之前所说，我现在不需要这些。
我希望我对tmpfs的这个变通使用能帮助你建立一个更快速的开发环境，而无须遭受所有的脚本麻烦。
相关文章
这篇文章主要介绍了Python中lambda的用法及其与def的区别解析,需要的朋友可以参考下2014-07-07
pycharm打包python项目为exe执行文件的实例代码
这篇文章主要介绍了pycharm打包python项目为exe执行文件,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2023-07-07
这篇文章主要介绍了pytorch动态神经网络(拟合)实现,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2021-03-03
今天小编就为大家分享一篇python查看模块安装位置的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-10-10
这篇文章主要介绍了Python迭代器和生成器介绍,本文分别用代码实例讲解了Python的迭代器和生成器,需要的朋友可以参考下2015-03-03
本文介绍pandas的drop_duplicates()方法删除数据表重复值,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2025-09-09
这篇文章主要介绍了Python3 实现建造者模式的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-06-06
这篇文章主要介绍了基于python实现模拟数据结构模型,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2020-06-06
这篇文章主要为大家详细介绍了python如何制作英文字典，添加单词的意思，查询，退出，建立单词文件，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2019-06-06
Python 是面向对象的编程语言，因此支持面向对象的三大特性之一：继承。本文就带大家了解了解Python中继承的相关知识点，感兴趣的可以了解一下2022-11-11
最新评论