Init

lab01_sequential/solution.py

@@ -0,0 +1,100 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""Лабораторная работа 1: последовательное вычисление и профилирование.
+
+Заполните функции ниже. ИНТЕРФЕЙСЫ МЕНЯТЬ НЕЛЬЗЯ — по ним работают
+автотесты (tests/test_lab01.py).
+
+Запуск из корня курса:
+    python lab01_sequential/solution.py
+"""
+import os
+import sys
+import time
+
+sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
+
+from common.benchmark import make_table, time_call
+from common.tasks import TASKS, get_variant, io_fetch
+
+# TODO: впишите свой номер в журнале (1..20)
+VARIANT_NUMBER = 0
+
+
+def run_cpu_sequential(task_name: str, params: dict, parts: int = 4):
+    """Последовательное выполнение задачи из `parts` кусков.
+
+    Возвращает (checksum, elapsed_seconds).
+
+    Схема:
+      build -> split -> kernel (по очереди!) -> combine -> checksum
+    """
+    task = TASKS[task_name]
+    # TODO: реализуйте по схеме выше и замерьте время perf_counter-ом
+    raise NotImplementedError
+
+
+def run_io_sequential(items: int, delay: float = 0.05):
+    """Последовательное выполнение I/O-нагрузки.
+
+    Для каждого item из range(items) вызывает io_fetch(item, delay).
+    Возвращает (список_результатов, elapsed_seconds).
+    Результаты — в порядке возрастания item.
+    """
+    # TODO: цикл по items, сбор результатов, замер времени
+    raise NotImplementedError
+
+
+def main():
+    v = get_variant(VARIANT_NUMBER)
+    print(f"Вариант {v['variant']}: {v['describe']}")
+    print(f"I/O-нагрузка: {v['io']['items']} запросов по {v['io']['delay']} c\n")
+
+    # --- CPU-часть: T(1), T(2), T(4) --------------------------------------
+    rows, checksums = [], []
+    for parts in (1, 2, 4):
+        t, (cs, _) = time_call(run_cpu_sequential,
+                               (v["task_name"], v["cpu_params"], parts))
+        rows.append((f"CPU, {parts} кусков", t))
+        checksums.append(cs)
+    print(make_table(rows, title="CPU-часть (последовательно)"))
+
+    def same(a, b):
+        # float-результаты сравниваем с допуском (порядок суммирования!)
+        if isinstance(a, float) or isinstance(b, float):
+            return abs(a - b) <= 1e-6 * max(1.0, abs(a))
+        return a == b
+
+    ok = all(same(checksums[0], c) for c in checksums[1:])
+    print(f"checksum совпадает при разном разбиении: {ok}\n")
+
+    # --- I/O-часть ----------------------------------------------------------
+    results, t_io = run_io_sequential(v["io"]["items"], v["io"]["delay"])
+    t0 = time.perf_counter()
+    c0 = time.process_time()
+    run_io_sequential(v["io"]["items"], v["io"]["delay"])
+    wall = time.perf_counter() - t0
+    proc = time.process_time() - c0
+    print(f"I/O-часть: {len(results)} запросов за {t_io:.3f} c")
+    print(f"  настенное время   (perf_counter): {wall:.3f} c")
+    print(f"  процессорное время (process_time): {proc:.3f} c")
+    print(f"  доля ожидания: {100 * (1 - proc / wall):.0f}%")
+    print(f"  потенциал ускорения потоками (лаба 2): x{t_io / v['io']['delay']:.1f}\n")
+
+    # --- Профилирование ------------------------------------------------------
+    import cProfile
+    import io as _io
+    import pstats
+
+    print("--- cProfile CPU-части (топ-5 по времени) ---")
+    profiler = cProfile.Profile()
+    profiler.enable()
+    run_cpu_sequential(v["task_name"], v["cpu_params"], parts=4)
+    profiler.disable()
+    stream = _io.StringIO()
+    pstats.Stats(profiler, stream=stream).sort_stats("cumulative").print_stats(5)
+    print(stream.getvalue())
+    # TODO: выпишите в отчёт, какая функция — узкое место
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()