Хэл Фултон - Программирование на языке Ruby

Чтобы воспользоваться этой возможностью, нужно включить вызов следующего метода в отлаживаемую программу (естественно, до первого обращения к методу breakpoint):

Breakpoint.activate_drb("druby://127.0.0.1:2001", "localhost")

# Запустить сервер на порту 2001 машины localhost.

Запустите клиент командой breakpoint_client. Каждые три секунды он будет пытаться установить соединение с сервером, пока это не получится или вы не завершите его принудительно.

$ breakpoint_client druby://localhost:2001

No connection to breakpoint service at druby://localhost:2001 (DRb::DRbConnError)

Tries to connect will be made every 3 seconds...

После установления соединения вы можете и не получить приглашение irb. Программа будет выполняться до точки прерывания — вот тогда-то вы и увидите приглашение.

Дополнительную информацию об этой библиотеке поищите в документации, которая входит в комплект поставки.

Очень полезно знать, какие части программы не были протестированы, а следовательно, нуждаются в автономных тестах. Иногда и сам инструмент для замера покрытия может обнаружить ошибки. Допустим, в программе есть предложение if, которое «должно» исполняться примерно в половине всех случаев. Если выясняется, что оно не исполняется никогда, значит, имеет место ошибка.

Командную утилиту rcov(и соответствующую библиотеку) написал Маурисио Фернандес (Mauricio Fernandez). Устанавливается она в виде gem-пакета.

В простейшем случае для ее запуска достаточно указать имя вашей программы в качестве параметра:

rcov myfile.rb

Одновременно с исполнением вашей программы rcovбудет собирать статистику. По умолчанию она создает каталог coverage, в котором вы найдете HTML-файлы. В файле index.htmlпредставлены сводные результаты и ссылки на исходные тексты, где строки, которые хотя бы раз исполнялись, подсвечены.

Из-за цветового кодирования трудно привести черно-белый снимок с экрана. Но сам инструмент настолько прост, что, потратив пару минут, вы сможете увидеть все сами.

Хотя программа rcovполезна даже в стандартном режиме, она понимает порядка 30 различных параметров. Можно указать каталог для выходных файлов, образцы имен файлов, для которых собирать и не собирать статистику, задать режим сортировки по именам файлов и многое другое. Можно выводить результаты в текстовом виде и даже запросить цветную диаграмму покрытия. Рекомендую прочитать поставляемую документацию, запросить справку командой rcov -hи… получать удовольствие.

Можно использовать rcovи в качестве библиотеки для написания аналогичных инструментов анализа. Ее API состоит из трех основных классов:

• Rcov::FileStatisticsпозволяет отличить исполняемые предложения от комментариев (и тем самым уточнить статистику покрытия);

• Rcov::CodeCoverageAnalyzerприменяется для трассировки выполнения, возвращает информацию о покрытии и счетчики выполненных предложений;

• Rcov::CallSiteAnalyzerнужен для того, чтобы понять, где определены методы и откуда они вызываются.

Обсуждение API далеко выходит за рамки этого раздела. Почитайте документацию и начинайте экспериментировать.

Я не люблю уделять слишком много внимания оптимизации скорости. В общем случае нужно правильно выбрать алгоритм и придерживаться здравого смысла.

Конечно, быстродействие имеет значение. Иногда даже очень большое. Однако начинать думать об этом на раннем этапе цикла разработки — ошибка. Как говорится, «преждевременная оптимизация — источник всех зол»; эту мысль впервые высказал Хоар (Hoare), а потом подтвердил Кнут (Knuth). Или, перефразируя, сначала пусть работает правильно, а уж потом быстро». На уровне отдельного приложения эта рекомендация обычно оказывается хорошим эвристическим правилом, хотя для больших систем она, быть может, и не так актуальна.

Я бы еще добавил: «Не оптимизируйте, пока не измерите».

Это не такое уж серьезное ограничение. Просто не приступайте к переработке ради скорости, пока не ответите на два вопроса: «Действительно ли программа работает медленно? Какие именно ее части снижают производительность?»

Второй вопрос важнее, чем кажется на первый взгляд. Программисты часто уверены, что и так знают, на что программа тратит большую часть времени, но специальные исследования убедительно свидетельствуют о том, что в среднем эти догадки имеют очень мало общего с действительностью. «Теоретическая» оптимизация для большинства из нас — плохая идея.