Профилирование m-файлов

Вообще говоря, достижение работоспособности программы — лишь один из этапов ее отладки. Не менее важным вопросом является оптимизация программы по минимуму времени исполнения или по минимуму объема кодов. Современные компьютеры, в которых используется система MATLAB, имеют достаточные резервы памяти, так что размеры программы, как правило, не имеют особого значения. Намного важнее проблема оптимизации программы в части быстродействия.

Оценка времени исполнения отдельных частей программы называется ее профилированием. Для выполнения такой процедуры служит команда profile [ Средства профилирования MATLAB позволяют анализировать только m-файлы функций, но не сценариев. Чтобы получить профиль выполнения сценария, приходится преобразовывать его в функции (как правило, не имеющую входных и выходных параметров), добавляя соответствующий заголовок function. ], имеющая ряд опций:

· profile fun — запуск профилирования для функции fun;

· profile report — вывод отчета о профилировании;

· profile plot — графическое представление результатов профилирования в виде диаграммы Парето;

· profile filename — профилирование файла с заданным именем и путем;

· prof ile report N — вывод отчета по профилированию заданных N строк;

· profile report frac — выводит отчет по профилированию тех строк, относительная доля выполнения которых в общем времени выполнения составляет не менее чем frac (от 0.0 до 1.0);

· profileon — включение профилирования;

· profile off — выключение профилирования;

· profile reset — выключение профилирования с уничтожением всех накопленных данных;

· INFO = profile — возвращает структуру со следующими полями:

o file — полный путь к профилируемому файлу;

o interval — интервалы времени в секундах;

o count — вектор измерений;

o state — состояние профилировщика: 'on' (включен) или 'off (выключен).

Ниже приводится пример на профилирование m-файла ellipj (эллиптическая функция Якоби):

» profile on

» profile ellipj

» ellipj([0:0.01:1].0.5); .

» profile report

Total time in "C:\MATLAB\toolbox\matlab

\specfun\ellipj.m": 0.16 seconds

100% of the total time was spent on lines:

[96 97 86]

85: if -isempty(in)

0.01s. 6% 86: phin(i.in) = 0.5 * ...

87:(asin(c(i+l.in).*sin(rem(phin(i+l.in)

.2*pi))./a(i+l,in))

95: ml = find(m==l):

0.11s. 69% 96: sn(ml) = tanh(u(ml)): 0.04s. 25*97:

cn(ml) = sech(u(ml));

98: dn(ml) = sech(udnl)):

» INFO=profile INFO=file:

'С:\MATLAB\toolboxNmatlab\specfun\el11pj.m'

interval: 0.0100

count: [98x1 double]

state: 'off '

» profile plot

Нетрудно заметить, что при профилировании выводятся номера строк программы, у которых время выполнения превосходит 0.01 с. С использованием этого интервала и оценивается время исполнения программного кода. Последняя команда выводит графическую диаграмму профилирования, показанную на рис. 21.1.

Рис. 21.1.Графическое представление результатов профилирования

При графическом представлении профилирования по горизонтальной оси указываются номера строк, а по вертикальной — время их выполнения. Сначала показываются строки с наибольшим временем выполнения. Таким образом, программист, отлаживающий работу программы, имеет возможность наглядно оценить, где именно находятся критические по быстродействию фрагменты.

Создание итогового отчета

Для создания суммарного отчета о профилировании служит команда profsum, которая используется в нескольких формах:

· profsumm — вывод полного отчета о результатах профилирования т-файла. Выводятся данные о времени выполнения для строк, суммарное время выполнения которых составляет 95% от общего времени (если таких строк много, выводятся данные о 10 строках, выполнение которых заняло наибольшее время);

· profsumm(FRACTION) — выводит часть отчета для строк, относительное время выполнения которых составляет FRACTION (от 0.0 до 1.0) от общего времени выполнения файла;

· profsurmi(N) — выводится отчет по N строкам с максимальным временем выполнения;

· profsumm(STR) — выводит отчет только по тем строкам, в которых встречается строковое выражение STR;

· profsumm(INFO), profsurmKINFO, FRACTION), profsumm(INFO, N) HprofsummdNFO, STR) -выводят итоговый отчет по строкам, заданным массивом INFO.

Пример применения команды profsumm:

» profile erfcore

» z = erf(0:.01:100):

» profsumm. profile done

Total time in "C:\MATLAB\toolbox\mat1ab

\specfun\erfcore.m": 0.16 seconds

94% of the total time was spent on lines:

[99 109 108 97 95 94 92 86 71 48]

47: %

0.01s. 6*48: k = find((abs(x)

> xbreak) & (abs(x) <= 4.)):

49: if -isempty(k)

70: del = (y-z).*(y+z):

0.01s, 6*71: result(k)

= exp(-z.*z) .* exp(-del) .* result(k)

72: end

85: 0.01s. 6% 86: у = abs(x(k)):

87: z = 1 ./ (y .* y):

91: xnum = (xnum + p(i)) .* z:

0.01s, 6*92: xden = (xden + q(i)) .* z:

93: end

0.01s, 6*94: result(k) =

z .* (xnum + p(5)) ./ (xden + q(5)):

0.01s, 6*95: result(k)

= (1/sqrt(pi) - result(k)) ./y:

96: if jint — 2 0.01s, 6% 97;

z = fix(y*16)/16;

98: del - (y-z).*(y+z):

0.06s. 38*99: result(k) =

exp(-z.*z) .* exp(-del) .* result(k)

100: k - find(~isfinite(result));

107: if jint ==0

0.01s, 6% 108: k = find(x > xbreak);

0.01s, 6% 109: result(k)=

(0.5 - result(k)) + 0.5;

110: k = find(x < -xbreak);

Построение диаграмм Парето

Команда profile plot использует для построения графическую команду pareto. Диаграмма Парето представляет собой столбцы, расположенные в порядке убывания отображаемых значений. С другими возможностями команды pareto можно ознакомиться, выполнив команду help pareto.

· pareto(Y,NAMES) — строит диаграмму Парето с пометкой столбцов значений вектора Y соответствующими именами, содержащимися в векторе NAMES;

· pareto(Y.X) — строит диаграмму Парето для значений вектора Y в зависимости от значений вектора X;

· pareti(Y) — строит диаграмму Парето для значений вектора Y в зависимости от индексов его элементов;

· [H,AX]=pareto(...) — возвращает вектор дескрипторов графических объектов диаграммы Н и их осей АХ.

Пример построения диаграммы Парето был рассмотрен выше (см. рис. 21.1).

Работа с системой контроля версий

MATLAB поддерживает системы контроля версий кода Visual Source Safe фирмы Microsoft (поступает вместе с Visual Studio), PVCS фирмы Merant (упрощенные версии этой системы бесплатно поступают с продуктами Borland), Clear Case фирмы Rational Software (в особенности на UNIX-Linux версиях MATLAB), RCS и имеет настраиваемый пользовательский интерфейс, так что вместо вышеперечисленных вы можете подключить свою любимую систему. Функция cmopts выводит информацию об установленной системе контроля версий. Свежеустановленная система MATLAB реагирует следующим образом:

» cmopts

ans =

none

Для подключения PVCS или ее варианта вам нужно отредактировать m-файл cmopts.m в папке C:\matlabrl2\toolbox\local Введите комментарий Ubegin customization section и введите на следующей строчке m-файла, если файл конфигурации проекта Proj.cfg:

DefaultConfigFile=

'с:\\pvcs\pvcsproj\projmgrprj\\Proj.cfg'.

Проверим правильность нашей установки:

»cmopts( 'DefaultConflgFile')

DefaultConfigFile =

с:\\pvcs\pvcsproj\projmgrprj\\Proj.cfg

· Командаcheckin(f11ename. 'COMMENTS', Текст комментариев, OPTION1, VALUE1.0PTION2, VALUE2.......) включает ваши файлы в систему контроля версий. Filename — полный путь к файлу или строковый массив ячеек, где каждая ячейка указывает путь к файлам, Текст комментариев — массив символов, в данной версии option может быть только lock, value может быть on (замкнута) или off (позволяет доступ к файлу без checkout).

· Команда checkout(filename, OPTION1, VALUE1.0PTION2. VALUE2.......) извлекает файлы из системы контроля версий. OPTION могут быть lock — аналогично checkin — и ревизия, т. е. указание конкретной версии файла. Команда undocheckout (Filename) — отменяет действие checkout, например замыкание файлов.