Haskell, может таить в себе подвохи. Например если мы запустим оба алгоритма в одной программе, возмож-
но случится такая ситуация, что часть данных, одинаковая для каждого из методов будет вычислена один
раз, а во втором алгоритме переиспользована, и нам может показаться, что второй алгоритм гораздо быстрее
первого. Также необходимо учитывать внешние факторы. Тестовая программа вычисляется на одном ком-
пьютере, и если алгоритмы тестируются в разное время, может статься так, что мы сидели-сидели и ждали
пока тест завершится, в это время работал первый алгоритм, потом нам надоело ждать, мы решили включить
музыку, проверить почту, и второму алгоритмку досталось меньше вычислительных ресурсов. Все эти фак-
торы необходимо учитывать при тестировании. Как раз для этого и существует замечательная бибилиотека
criterion.
Она проводит серию тестов и по ним оценивает показатели быстродействия. При этом учитывается до-
стоверность тестов. По результатам тестирования показатели сверяются между собой, и если разброс оказы-
вается слишком большим, программа сообщает нам: что-то тут не чисто, данным не стоит доверять. Более
того результаты оформляются в наглядные графики, мы можем на глаз оценить распределения и разброс
показателей.
284 | Глава 19: Ориентируемся по карте
Основные типы criterion
Центральным элементом бибилиотеки является класс Benchmarkable. Он объединяет данные, которые
можно тестировать. Среди них чистые функции (тип Pure) и значения с побочными эффектами (тип IO a).
Мы можем превращать данные в тесты (тип Benchmark) с помощью функции bench:
benchSource :: Benchmarkable b => String -> b -> Benchmark
Она добавляет к данным комментарий и превращает их в тесты. Как было отмечено, существует одна
тонкость при тестировании чистых функций: чистые функции в Haskell могут разделять данные между со-
бой, поэтому для независимого тестирования мы оборачиваем функции в специальный тип Pure. У нас есть
два варианта тестирования:
Мы можем протестировать приведение результата к заголовочной нормальной форме (вспомните главу
о ленивых вычислениях):
nf :: NFData b => (a -> b) -> a -> Pure
или к слабой заголовочной нормальной форме:
whnf :: (a -> b) -> a -> Pure
Аналогичные функции (nfIO, whnfIO) есть и для данных с побочными эффектами. Класс NFData обозна-
чает все значения, для которых заголовочная нормальная форма определена. Этот класс пришёл в бибилио-
теку criterion из библиотеки deepseq. Стоит отметить эту бибилотеку. В ней определён аналог функции
seq. Функция seq приводит значения к слабой заголовочной нормальной форме (мы заглядываем вглюбь
значения лишь на один конструктор), а функция deepseq проводит полное вычисление значения. Значение
приводится к заголовочной нормальной форме.
Также нам пригодится функция группировки тестов:
bgroup :: String -> [Benchmark] -> Benchmark
С её помощью мы объединяем список тестов в один, под некоторым именем. Тестирование проводится с
помощью функции defaultMain:
defaultMain :: [Benchmark] -> IO ()
Она принимает список тестов и выполняет их. Выполнение тестов заключается в компиляции програм-
мы. После компиляции мы получим исполняемый файл который проводит тестирование в зависимости от
параметров, указываемых фланами. До них мы ещё доберёмся, а пока опишем наши тесты:
-- | Module: Speed.hs
module Main where
import Criterion.Main
import Control.DeepSeq
import Metro
instance NFData Station where