Init

lab00_intro/check_env.py

@@ -0,0 +1,116 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""Лабораторная 0: проверка готовности окружения.
+
+Запуск из корня курса:
+    python lab00_intro/check_env.py
+
+Скрипт проверяет версию Python, библиотеки, число ядер и работоспособность
+threading / multiprocessing / asyncio. Все проверки должны напечатать [OK].
+"""
+import os
+import sys
+
+# делаем доступным импорт common.* при запуске из корня курса
+sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
+
+FAILED = []
+
+
+def check(name: str, fn):
+    try:
+        detail = fn()
+        print(f"[OK]   {name}{(': ' + str(detail)) if detail else ''}")
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001
+        FAILED.append(name)
+        print(f"[FAIL] {name}: {type(e).__name__}: {e}")
+
+
+def check_python_version():
+    v = sys.version_info
+    assert v >= (3, 10), f"нужен Python 3.10+, у вас {v.major}.{v.minor}"
+    return f"Python {v.major}.{v.minor}.{v.micro}"
+
+
+def check_modules():
+    import numpy
+    import matplotlib
+    import pytest
+    return (f"numpy {numpy.__version__}, matplotlib {matplotlib.__version__}, "
+            f"pytest {pytest.__version__}")
+
+
+def check_cpu_count():
+    import multiprocessing
+    n = multiprocessing.cpu_count()
+    assert n >= 2, "нужно минимум 2 логических ядра"
+    return f"{n} логических ядер"
+
+
+def check_threading():
+    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+
+    results = []
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool:
+        results = list(pool.map(lambda x: x * x, range(8)))
+    assert results == [i * i for i in range(8)]
+    return "ThreadPoolExecutor работает"
+
+
+def _double(x):
+    """Функция модульного уровня — Pool требует пиккелируемость."""
+    return x * 2
+
+
+def check_multiprocessing():
+    import multiprocessing
+
+    ctx = multiprocessing.get_context()  # spawn на Windows, fork на macOS/Linux
+    with ctx.Pool(2) as pool:
+        res = pool.map(_double, [1, 2, 3, 4])
+    assert res == [2, 4, 6, 8], res
+    return f"метод запуска: {ctx.get_start_method()}"
+
+
+def check_asyncio():
+    import asyncio
+
+    async def main():
+        await asyncio.sleep(0.01)
+        return 42
+
+    assert asyncio.run(main()) == 42
+    return "event loop работает"
+
+
+def check_common_tasks():
+    from common.tasks import get_variant
+
+    v = get_variant(1)
+    assert "task_name" in v and "io" in v
+    return f"вариант 1: {v['describe']}"
+
+
+def main():
+    print("=" * 60)
+    print("Проверка окружения для курса «Технология параллельного программирования»")
+    print("=" * 60)
+    check("Версия Python", check_python_version)
+    check("Библиотеки", check_modules)
+    check("Число ядер CPU", check_cpu_count)
+    check("Потоки (threading)", check_threading)
+    check("Процессы (multiprocessing)", check_multiprocessing)
+    check("Асинхронность (asyncio)", check_asyncio)
+    check("Банк задач (common.tasks)", check_common_tasks)
+    print("-" * 60)
+    if FAILED:
+        print(f"ПРОБЛЕМЫ: {', '.join(FAILED)}")
+        print("Разберитесь по методичке lab00_intro/методичка.md — без этого")
+        print("следующие лабораторные не будут работать.")
+        sys.exit(1)
+    print("Всё готово. Запомните свой вариант из common/варианты.md.")
+    if os.name == "nt":
+        print("(Кириллица отображается кракозябрами? Выполните: chcp 65001)")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

lab00_intro/методичка.md

@@ -0,0 +1,111 @@
+# Лабораторная работа 0. Подготовка окружения
+
+**Время на работу:** 1 пара. **Оценка:** зачёт/не зачёт.
+
+## Цель работы
+
+Подготовить рабочее окружение и убедиться, что все механизмы параллельного
+программирования доступны на вашей машине — до того, как вы начнёте основную
+лабораторную.
+
+## Теория (минимум)
+
+### Виртуальное окружение (venv)
+
+Виртуальное окружение — изолированная папка с собственной копией Python и
+своим набором библиотек. Оно нужно, чтобы зависимости курса не конфликтовали
+с другими проектами. Активированное окружение видно в терминале по префиксу
+`(.venv)`.
+
+### Почему не Google Colab / онлайн-интерпретаторы
+
+Параллельность — это про реальные ядра CPU и реальную ОС. В облаке вы не
+получите ни честного числа ядер, ни контроля над фоновыми процессами, ни
+Windows-специфики `spawn`. Работаем локально.
+
+### Модель памяти Python: всё передаётся по ссылке
+
+В Python переменные — ссылки на объекты. Для потоков это значит: **все потоки
+одного процесса видят одни и те же объекты** — отсюда гонки данных (лаба 5).
+Для процессов это значит: **каждый процесс получает свою копию данных**
+(через pickle) — отсюда накладные расходы (лаба 4).
+
+## Задание
+
+### Шаг 1. Установите Python 3.10+
+
+Windows: python.org → Downloads → «Windows installer (64-bit)».
+**Обязательно** отметьте «Add python.exe to PATH» на первом экране установщика.
+
+Проверка (новое окно терминала):
+
+```bat
+python --version
+```
+
+### Шаг 2. VS Code
+
+Установите VS Code и расширение **Python** (издатель Microsoft). Откройте
+папку курса: File → Open Folder. Терминал: Terminal → New Terminal
+(или `` Ctrl+` ``).
+
+### Шаг 3. Виртуальное окружение и зависимости
+
+В терминале VS Code **из корня курса**:
+
+```bat
+python -m venv .venv
+.venv\Scripts\activate
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+macOS/Linux: `source .venv/bin/activate`.
+
+Если VS Code спросит интерпретатор — выберите `.\.venv\Scripts\python.exe`.
+
+### Шаг 4. Git (кратко, если ещё не знакомы)
+
+```bat
+git init
+git add .
+git commit -m "lab 0: окружение готово"
+```
+
+Дальше фиксируйте прогресс коммитами — это история вашей работы (и аргумент
+в спорах о списывании).
+
+### Шаг 5. Проверка окружения
+
+```bat
+python lab00_intro\check_env.py
+```
+
+Скрипт проверит версию Python, наличие библиотек, число ядер CPU и работоспособность
+потоков, процессов и asyncio. Все проверки должны быть `[OK]`.
+
+### Шаг 6. Свой вариант
+
+```python
+from common.tasks import get_variant
+print(get_variant(<ваш номер в журнале>))
+```
+
+Запишите параметры — они понадобятся во всех следующих лабораторных.
+
+## Контрольные вопросы
+
+1. Зачем нужно виртуальное окружение? Что произойдёт, если его не создавать?
+2. Чем процесс отличается от потока? (Подсказка: общая память.)
+3. Почему для этого курса важна работа на локальной машине, а не в облаке?
+
+## Что сдаётся
+
+- Скриншот вывода `check_env.py` (все проверки `[OK]`);
+- короткий ответ на контрольные вопросы (можно в чате при сдаче).
+
+## Критерии зачёта
+
+| Пункт | Баллы |
+|---|---|
+| Окружение развёрнуто, check_env.py всё `[OK]` | 1 |
+| Ответы на контрольные вопросы | 1 |