benchmark

在 AI 訓練模型前，都需要經過大量的資料處理，而資料處理的速度在整個流程內扮演很重要的角色，寫出高效能的 Parser 能降低整體處理時間，那如何評估程式效能如何，以及如何快速找到效能瓶頸？本議程會帶大家了解 Go 語言內建的效能測試工具，透過 Benchmark 來找出程式效能瓶頸的地方，快速改善及優化，讓整個系統流程更順暢。也會順道分享 Go 在字串處理優化的一些小技巧。聽過此議程相信您對 Go 語言會有更深入的了解，如果你想寫出有效率的程式碼，本議程一定不能錯過。

Go 語言除了內建強大的測試工具 (go test) 之外，也提供了效能評估的工具 (go tool pprof)，整個生態鏈非常完整，這也是我推薦大家使用 Go 語言的最大原因，這篇會介紹如何使用 pprof 來找出效能瓶頸的地方。假設開發者在寫任何邏輯功能時，發現跑出來的速度不是想像的這麼快，或者是在串接服務流程時，整個回覆時間特別久，這時候可以透過 benchmark 先找出原因。

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go test -bench=. -benchtime=3s ./lexer/

Go 語言不只有內建基本的 Testing 功能，另外也內建了 Benchmark 工具，讓開發者可以快速的驗證自己寫的程式碼效能如何？該如何使用基本的 Benchmark 工具，底下用簡單的例子來說明如何寫 Benchmark，透過內建工具可以知道程式碼單次執行多少時間，以及用了多少記憶體。不多說直接用『數字轉字串』來當例子。