skrypt

dzien_02/test_wydajn.py

@@ -0,0 +1,143 @@
+# program test_wydajnosci.py
+# Test wydajności Pythona w systemach Windows i Linux
+
+
+# Wykorzystywane moduły
+import sys
+
+try:
+    import matplotlib.pyplot as plt
+except:
+    print(""""
+    Pamiętaj - skrypt najlepiej działa w virtual env, więc:
+    python -m venv venv_dir
+    ...""")
+    if sys.platform == "linux":
+        print("""
+        Aktywacja venv:
+        source venv_dir/bin/activate
+        I potem instalacja biblioteki
+        pip install matplotlib
+        """)
+    elif sys.platform == "win32":
+        print("""
+        Aktywacja venv:
+        venv_dir\\Scripts\\activate.bat
+        I potem instalacja bibliotek
+        pip install matplotlib msvc-runtime
+        """)
+    else:
+        print(f"nie wiem, co zrobić w systemie {sys.platform}")
+        print("jeśli wiesz, możesz wysłać info do mnie")
+        print("Adam")
+    sys.exit(2)
+
+# Reszta to standardowe moduły
+import os
+import pickle
+import json
+from random import random, randint, seed
+from datetime import datetime
+from math import sin, cos
+
+# Funkcje pomocnicze
+def zapis_danych(dane, nazwa_pliku="plik_danych.dat"):
+    with open(nazwa_pliku, "wb") as p:
+        pickle.dump(dane, p)
+
+
+def odczyt_danych_testowych(plik="plik_danych.dat"):
+    if not os.path.isfile(plik):
+        return None
+
+    with open(plik, "rb") as p:
+        dane = pickle.load(p)
+    return dane
+
+
+def oblicz(lista, fn_funkcja):
+    out = []
+    for x in lista:
+        wart = eval(fn_funkcja)
+        out.append(wart)
+    return out
+
+
+def json_zapis(dane, nazwa_pliku="plik_danych.json"):
+    with open(nazwa_pliku, "w") as outfile_e:
+        json.dump(dane, outfile_e)
+
+
+def zapis_wykresu(
+    dane_x, dane_y, nazwa_pliku="wykres.png"
+):
+    plt.figure(figsize=(40, 20), dpi=30)
+    plt.scatter(dane_x, dane_y)
+    plt.xlabel("dane_x")
+    plt.ylabel("dane_y")
+    plt.title(nazwa_pliku)
+    plt.grid()
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig(nazwa_pliku)
+    plt.close("all")
+
+
+# Ustawienie stałego ziarna dla generatora liczb pseudolosowych tak, aby liczby zwracane przez
+# generator były takie same przy kolejnych uruchomieniach testów.
+seed(84376529347523)
+start_time = datetime.now()
+
+# Start - od tego momentu liczymy
+wyniki = {
+    "Aplikacja": "Program testowy",
+    "Autor": "Adam Jurkiewicz",
+    "sys.version": "",
+    "sys.version_info": "",
+    "os.uname": "",
+    "Start": str(start_time),
+    "Stop": None,
+    "Delta_time": None,
+    "Czasy co 1000 enumeracji": {},
+}
+
+wyniki[
+    "sys.version"
+] = f" {sys.platform} -> {sys.version} | hexversion {sys.hexversion} | api {sys.api_version}"
+wyniki["sys.version_info"] = str(sys.version_info)
+if sys.platform == "linux":
+    wyniki["os.uname"] = str(os.uname())
+
+print("Start testu:")
+for w in wyniki:
+    print(f"{w}: {wyniki[w]}")
+print("-----------------")
+# 200 punktów podstawowych
+dane_x = [x for x in range(-100, 100)]
+zapis_danych(dane_x, "dane_wejsciowe.dat")
+
+
+print(f"Startuję obliczanie danych: {datetime.now()}")
+for i in range(0, 10003):
+    # Odczyt danych podstawowych
+    dane_x = odczyt_danych_testowych("dane_wejsciowe.dat")
+    if i % 1000 == 0:
+        time_now = datetime.now() - start_time
+        wyniki["Czasy co 1000 enumeracji"][i] = str(time_now)
+        print(f"Obliczam 1000: {i//1000} -> {datetime.now()}")
+
+    if i % 2 == 0:
+        fun = str(f"sin({randint(1,10)}*x*x+{random()*i}*x-{i**randint(1,4)})")
+        dane_y = oblicz(dane_x, fun)
+    else:
+        fun = str(f"cos({randint(1,i)}*x*x*(-1)+{randint(1,i)}*x+{i})")
+        dane_y = oblicz(dane_x, fun)
+
+    zapis_danych(dane_y, f"dane_wejsciowe{i}.dat")
+    zapis_wykresu(dane_x, dane_y, f"wykres{i}.png")
+
+
+stop_time = datetime.now()
+wyniki["Stop"] = str(stop_time)
+wyniki["Delta_time"] = str(stop_time - start_time)
+json_zapis(wyniki)
+print(f'Obliczony czas wykonania: {str(stop_time - start_time)}')