该工具用于测试不同环境、不同机器中 Python 的性能表现(基于纯 Python 的冒泡排序算法)。测试环境包括 Linux、macOS、Windows，机器包括但不限于 个人电脑(PC)、Mac、树莓派、服务器。本仓库旨在构建一个全平台的 Python 性能榜单，供 Python 开发者参考，也可由此为参考选购机器。

我们需要尽可能多的测试数据，以提供更全面的榜单。欢迎大家参加该测试，成为本仓库的贡献者之一。(注：为了提升测试数据的可信度，榜单中已有机器支持重复提交测试，我们会取不同贡献者测试数据的平均值，失真数据除外)让我们共同构建一个开源、可信的 Python 性能榜单！

环境要求: Python 3.6 - Python 3.10 (请使用官方 CPython 解释器，为确保测试结果的准确性，不支持 Python 3.11 及以上的版本)

1.将本仓库 fork 至你的仓库，git clone 到本地，创建并进入一个新分支。

2.在项目根目录运行 python3 app.py 进行测试，完成后会生成 result 目录。

3.(可选)在 result 目录中创建 remarks.txt 文件，填写本次测试的备注信息或注意事项。

4.更改 result 目录的格式

若测试机器是实体主机，请将 result 目录更改为 时间-测试人-系统 Python版本-CPU型号 格式 (如:20220406-QuintinShaw-Linux Python 3.9.2-Intel(R) Core(TM) i7-4770 CPU @ 3.40GHz) ，并将此目录移动到 test 目录中。

若测试机器是云服务器，请将 result 目录更改为 时间-测试人-系统 Python版本-服务器名称 CPU和内存配置 机房区域 格式(如:20220406-Cyberbolt-Linux Python 3.8.2-阿里云轻量应用型 2核1G 新加坡) ，并将此目录移动到test目录中。

5.通过 git 上传到自己的仓库后，提交 pull request 请求。提交的请求经审核后将合并至本仓库。

成绩按多核降序，单核成绩与多核成绩无关。

注：若仓库存在失真数据，请在 issues 发起修复请求，非常感谢你的贡献！

仅用于学习参考，性能测试无需关注该部分。代码的算法部分请参考项目根目录 算法部分源码参考.py 文件，点击可下载 数据集 。