详解Python中__str__和__repr__方法的区别
对我当前工程进行全部测试需要花费不少时间。既然有26GB空闲内存，为何不让其发挥余热呢?tmpfs可以通过把文件系统保存在大内存中来加速测试的执行效率。
但优点也是缺点，tmpfs只把结果保存在内存中，所以你必须自己编写脚本来把结果回写到磁盘上进行保留。而且这些脚本必须良好书写和执行，否则就要失去部分或全部的工作成果了。
一种常见的方法是直接在tmpfs文件夹中工作，然后把工作成果备份到磁盘上的一个文件夹中。当您的机器启动时你从那个备份文件夹恢复tmpfs文件夹。启动之后用cron同步tmpfs文件夹和磁盘文件夹。
我发现这个设置有点复杂容易出错。在启动的时候，或者对于crom，我从没有真正的相信。现在我用一种简单得多的设置，根本不用cron。
在我的机器上运行一个单项测试，使用IDE并发布于web服务器，其性能通常是合理的，只有运行全部测试需要许多时间。
我发现最佳之处是在磁盘上设置一个workspace，与/dev/shmand目录下运行所有测试的tmpfs同步。这或多或少使我的设置无需改变，并消除了可能松散的工作，这些仅仅是因为我在正确设置方面太垃圾了。
性能提升的结果是合理的:
$nosetests&&run_tests.py ........................................................................................................................................................................................................................................................ ---------------------------------------------------------------------- Ran248testsin107.070s OK ........................................................................................................................................................................................................................................................ ---------------------------------------------------------------------- Ran248testsin19.423s OK
现在比原来提高了5倍速度。
使用python来进行设置非常简单:
#!/bin/bash-e
WORK=src/py
LOG=$(pwd)/test.log
TARGET=$(hgroot)
SHADOW=/dev/shm/shadow/$TARGET
date>$LOG
mkdir-p$SHADOW
cd$SHADOW
rsync--update--delete--exclude=".*"--exclude=ENV--archive$TARGET./..
if[!-dENV]
then
virtualenvENV
fi
.ENV/bin/activate
cd$WORK
pythonsetup.pydevelop>>$LOG
nosetests$*|tee-a$LOG
exit${PIPESTATUS[0]}
我只要重复同步到/dev/shm目录，设置测试环境（virtualenvandpythonsetup.PY）和运行测试（nosetests）。
在tmpfs文件夹里仍可用命令行运行单个测试。也可以把这个从你的IDE中踢走，但你会失去你的测试运行和调试的能力。如我之前所说，我现在不需要这些。
我希望我对tmpfs的这个变通使用能帮助你建立一个更快速的开发环境，而无须遭受所有的脚本麻烦。