bench 项目使用教程

bench 项目使用教程

bench High Precision Timing of R Expressions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bench2/bench

1. 项目介绍

bench 是一个用于高精度计时 R 表达式的开源项目。它旨在通过使用最高精度的 API 来跟踪代码的执行时间、内存分配和垃圾收集，从而帮助开发者更准确地评估和优化代码性能。bench 提供了 bench::mark() 和 bench::press() 等函数，使得开发者可以轻松地对代码进行基准测试，并生成详细的性能报告。

2. 项目快速启动

安装

你可以通过以下命令安装 bench 包：

# 从 CRAN 安装稳定版本
install.packages("bench")

# 或者从 GitHub 安装开发版本
# 首先安装 pak 包
install.packages("pak")
pak::pak("r-lib/bench")

基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何使用 bench::mark() 来比较不同代码片段的性能：

library(bench)

# 创建一个数据框
set.seed(42)
dat <- data.frame(x = runif(10000, 1, 1000), y = runif(10000, 1, 1000))

# 使用 bench::mark() 进行基准测试
results <- bench::mark(
  dat[dat$x > 500, ],
  dat[which(dat$x > 500), ],
  subset(dat, x > 500)
)

# 查看结果
print(results)

3. 应用案例和最佳实践

案例1：比较不同数据筛选方法的性能

在数据处理过程中，选择合适的数据筛选方法可以显著提高代码的执行效率。以下是一个示例，展示了如何使用 bench 来比较不同数据筛选方法的性能：

library(bench)

# 创建一个大数据框
set.seed(42)
dat <- data.frame(x = runif(1000000, 1, 1000), y = runif(1000000, 1, 1000))

# 使用 bench::mark() 进行基准测试
results <- bench::mark(
  dat[dat$x > 500, ],
  dat[which(dat$x > 500), ],
  subset(dat, x > 500)
)

# 查看结果
print(results)

最佳实践

1. 使用 bench::press() 进行参数化测试：bench::press() 允许你在一个参数网格上运行基准测试，这对于评估不同输入大小或配置下的代码性能非常有用。
2. 分析垃圾收集的影响：bench 会记录每次迭代的垃圾收集情况，帮助你理解垃圾收集对代码性能的影响。
3. 生成可视化报告：使用 ggplot2::autoplot() 可以生成详细的性能图表，帮助你更直观地理解测试结果。

4. 典型生态项目

bench 项目与以下 R 生态系统中的项目有良好的集成：

1. ggplot2：用于生成性能测试结果的可视化图表。
2. dplyr：用于数据处理和分析，可以与 bench 结合使用，评估数据处理操作的性能。
3. testthat：用于编写和运行测试，确保代码的正确性和性能。

通过结合这些生态项目，开发者可以更全面地评估和优化 R 代码的性能。

bench High Precision Timing of R Expressions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bench2/bench