Init

lab02_threads/solution.py

@@ -0,0 +1,84 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""Лабораторная работа 2: многопоточный код (I/O-bound).
+
+Заполните функции ниже. ИНТЕРФЕЙСЫ МЕНЯТЬ НЕЛЬЗЯ — по ним работают
+автотесты (tests/test_lab02.py).
+
+Запуск из корня курса:
+    python lab02_threads/solution.py
+"""
+import os
+import sys
+import threading
+import time
+
+sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
+
+from common.benchmark import make_table, save_speedup_plot, time_call
+from common.tasks import get_variant, io_fetch
+
+# TODO: впишите свой номер в журнале (1..20)
+VARIANT_NUMBER = 0
+
+
+def _split_range(items: int, parts: int):
+    """Разбиение range(items) на parts почти равных кусков (списки item'ов)."""
+    # TODO: верните список из parts списков номеров запросов
+    raise NotImplementedError
+
+
+def run_io_threads_manual(items: int, delay: float = 0.05, p: int = 4):
+    """I/O-нагрузка на p ручных потоках.
+
+    Каждый поток обрабатывает СВОЙ кусок и кладёт результаты в СВОЙ список.
+    Вернуть (список_результатов, elapsed_seconds), упорядочено по item.
+
+    Подсказки:
+    - threading.Thread(target=worker, args=(...));
+    - start() всех потоков ДО первого join() — иначе выйдет последовательно.
+    """
+    raise NotImplementedError
+
+
+def run_io_threads_pool(items: int, delay: float = 0.05, p: int = 4):
+    """I/O-нагрузка через ThreadPoolExecutor(max_workers=p) и pool.map.
+
+    Вернуть (список_результатов, elapsed_seconds), упорядочено по item.
+    pool.map сохраняет порядок входа независимо от порядка завершения.
+    """
+    raise NotImplementedError
+
+
+def main():
+    v = get_variant(VARIANT_NUMBER)
+    items, delay = v["io"]["items"], v["io"]["delay"]
+    print(f"Вариант {v['variant']}: I/O-нагрузка {items} запросов по {delay} c\n")
+
+    rows = {"ручные потоки": [], "пул потоков": []}
+    for p in v["p_list"]:
+        t1, (res, _) = time_call(run_io_threads_manual, (items, delay, p), repeats=1)
+        assert [r[0] for r in res] == list(range(items)), "порядок нарушен!"
+        rows["ручные потоки"].append((p, t1))
+
+        t2, (res, _) = time_call(run_io_threads_pool, (items, delay, p), repeats=1)
+        assert [r[0] for r in res] == list(range(items)), "порядок нарушен!"
+        rows["пул потоков"].append((p, t2))
+
+        ideal = items * delay / p
+        print(f"p={p}: вручную {t1:.3f} c | пул {t2:.3f} c | идеал ≈ {ideal:.3f} c")
+
+    print()
+    table_rows = [(f"пул, p={p}", t) for p, t in rows["пул потоков"]]
+    print(make_table(table_rows, title="Пул потоков"))
+
+    save_speedup_plot(
+        rows,
+        f"Ускорение I/O-нагрузки потоками ({items} запросов)",
+        os.path.join(os.path.dirname(__file__), "speedup.png"))
+
+    # TODO: в отчёт — почему ускорение близко к идеальному?
+    # TODO (по желанию, +1 балл): submit + as_completed, порядок завершения
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()