// FALLSTUDIE
Performance-Messung mit Python-Metaklassen
Der Metaklassen-Ansatz ermöglichte es, beliebige Methoden jeder Klasse, die von der speziellen Basisklasse ableitet, zu „dekorieren“. Solche dekorierten Methoden können Start- und Rückgabezeiten von Funktionen bzw. Methoden protokollieren und die Anzahl der Aufrufe innerhalb eines definierten Beobachtungszeitraums nachverfolgen. Die anschließende Analyse zeigt zeitliche Engpässe und Designschwächen auf.
- Jahr
- 2017
- Entwicklungsteam
- 1 Eng.
- Nutzer
- 10
- Dauer
- 3 bis 6 Monate
// 01 Ergebnis
Der Metaklassen-Ansatz ermöglichte es, beliebige Methoden jeder Klasse, die von der speziellen Basisklasse ableitet, zu „dekorieren“. Solche dekorierten Methoden können Start- und Rückgabezeiten von Funktionen bzw. Methoden protokollieren und die Anzahl der Aufrufe innerhalb eines definierten Beobachtungszeitraums nachverfolgen. Die anschließende Analyse zeigt zeitliche Engpässe und Designschwächen auf.
// 02 Verwendete Technologien
- Python
// 03 Herausforderung
Fortgeschrittene OOP-Techniken
Ein bestehendes Python-Paket, das in einem Kundenprojekt eingesetzt wird, soll auf mögliche Leistungseinbußen bei der Ausführungszeit überwacht werden. Der gewählte Ansatz soll ohne invasive Codeänderungen auskommen.