使用 GPT-6 Astra 对 web-edit 应用进行 Python 3.15 性能分析
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使用 GPT-6 Astra 对 web-edit 应用进行 Python 3.15 性能分析
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AI 综述
Simon Willison 借助 Codex 中的 GPT-6 Astra Extra High 运行 Python 3.15 内置的采样性能分析器，对未修改的 web-edit 应用进行了性能剖析。 分析发现，`preserve_endings` 占记录 CPU 栈的 64.8%，而 `SequenceMatcher.find_longest_match` 贡献了 38.3% 的叶子样本。
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最新进展10月13日 00:58
使用 Python 3.15 对 web-edit 进行性能剖析：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使用 Python 3.15 对 web-edit 进行性能剖析：火焰图与源码热力图
使用 Python 3.15 内置的 `profiling.sampling` 对未修改的 web-edit 应用进行性能剖析发现，`preserve_endings` 占记录 CPU 栈的 64.8%，而 `SequenceMatcher.find_longest_match` 贡献了 38.3% 的叶子样本。
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