scripts.benchmark

python3 -m persona_db.scripts.benchmark [--people N] [--seed S]

Mede o tempo de parede da geração em memória (sem validação, sem I/O).

Flag	Padrão
--people	1000
--seed	7

$ python3 -m persona_db.scripts.benchmark --people 1000 --seed 7
1000 personas; 342118 rows; 57.413s

A implementação é deliberadamente mínima:

start = time.perf_counter()
dataset = generate_dataset(args.people, args.seed)
elapsed = time.perf_counter() - start
print(f"{args.people} personas; {sum(map(len, dataset.values()))} rows; {elapsed:.3f}s")

Comparando execuções

for n in 100 250 500 1000; do
  python3 -m persona_db.scripts.benchmark --people "$n" --seed 7
done

Como a geração é determinística, a contagem de linhas é estável entre execuções — qualquer variação indica mudança de código, de seeds ou da âncora temporal, não ruído.

Perfilamento

O extra [dev] instala o snakeviz, que combina bem com o cProfile:

python3 -m cProfile -o profile.out -m persona_db.scripts.benchmark --people 200
snakeviz profile.out

Pontos tipicamente dominantes: SeededRNG.fork (instanciar um Generator do NumPy), SeededRNG.choice (conversão de listas Python para arrays) e uuid5. A análise detalhada está em Desempenho.

Via Makefile

make -C persona_db benchmark N_PESSOAS=1000 SEED=7