TinyBench 性能测试库中的命名功能增强
2025-07-05 15:04:53作者:彭桢灵Jeremy
背景介绍
TinyBench 是一个轻量级的 JavaScript 性能测试库,它提供了简单易用的 API 来帮助开发者测量和比较代码执行性能。在性能测试场景中,能够清晰地标识和组织不同的测试套件是非常重要的。
功能需求分析
当前 TinyBench 的 Bench 类缺少一个命名功能,这使得在以下场景中不够便利:
- 测试报告生成:当开发者需要生成自定义格式的测试报告时,无法直接从 Bench 实例中获取有意义的名称
- 多测试套件管理:在同时运行多个测试套件时,难以快速区分不同套件的测试结果
- 日志记录:自定义日志输出时,无法自动包含测试套件的标识信息
技术实现方案
核心变更
建议为 Bench 类添加一个 name 属性,可以通过构造函数参数传入:
interface BenchOptions {
name?: string;
// 其他现有选项...
}
class Bench {
name: string;
constructor(options: BenchOptions = {}) {
this.name = options.name || 'unnamed';
// 其他初始化逻辑...
}
}
使用示例
开发者可以这样使用新的命名功能:
// 创建带名称的测试套件
const bench = new Bench({
name: "数组操作性能测试"
});
// 添加测试任务
bench.add("Array.map", () => [1,2,3].map(x => x*2));
bench.add("for循环", () => {
const arr = [1,2,3];
const result = [];
for(let i=0; i<arr.length; i++) {
result.push(arr[i]*2);
}
return result;
});
// 自定义报告生成
function generateReport(bench: Bench) {
console.log(`测试套件: ${bench.name}`);
console.table(bench.results);
}
技术价值
- 更好的可读性:测试报告和日志中可以直接显示有意义的名称,便于理解
- 更强的组织性:在大型项目中,可以更好地组织和管理多个测试套件
- 更灵活的扩展:为自定义报告工具提供了更多元数据支持
- 向后兼容:该功能是完全可选的,不影响现有代码的使用
实现建议
对于想要贡献这一功能的开发者,建议:
- 在 Bench 类中添加 name 属性
- 更新类型定义文件
- 添加相应的单元测试
- 更新文档说明这一新功能
这一改进虽然简单,但能显著提升 TinyBench 在复杂项目中的实用性,特别是在需要自动化生成测试报告的场景下。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
479
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
248
105
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
451
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885