用 Python 3.15 内置 profiling 工具剖析 web-edit 应用
热点事件观察中
用 Python 3.15 内置 profiling 工具剖析 web-edit 应用
1 篇报道1 个报道来源1 天前更新
先了解这件事
AI 综述
Simon Willison 用 Python 3.15 内置的 `profiling.sampling` 对其新开发的 web-edit 应用做采样分析，生成火焰图与源码热力图。他称由 GPT-6 Astra Extra High in Codex 在 Codex 中运行该分析。 分析发现，行尾符保留主导了繁忙的编辑负载：15,296 个 CPU 栈中有 64.8% 出现在 `preserve_endings`，`SequenceMatcher.find_longest_match` 贡献了 38.3% 的叶子样本。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月13日 00:58
用 Python 3.15 内置 profiling 工具为 web-edit 生成火焰图与源码热力图报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Simon Willison用 Python 3.15 内置 profiling 工具为 web-edit 生成火焰图与源码热力图
用 Python 3.15 内置的 `profiling.sampling` 对未改动的 web-edit 应用做采样分析，发现行尾符保留主导了繁忙的编辑负载：15,296 个 CPU 栈中有 64.8% 出现在 `preserve_endings`，`SequenceMatcher.find_longest_match` 贡献了 38.3% 的叶子样本。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。