143 lines
3.7 KiB
Python
143 lines
3.7 KiB
Python
# 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)}') |