Init

lab07_comparison/solution.py

@@ -0,0 +1,163 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""Лабораторная работа 7 (итоговая): одна задача — четыре подхода.
+
+Заполните функции ниже. ИНТЕРФЕЙСЫ МЕНЯТЬ НЕЛЬЗЯ — по ним работают
+автотесты (tests/test_lab07.py, запускаются через подпроцесс).
+
+Запуск из корня курса:
+    python lab07_comparison/solution.py
+"""
+import asyncio
+import json
+import multiprocessing
+import os
+import sys
+import time
+
+sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
+
+from common.benchmark import amdahl, make_table, save_speedup_plot, time_call
+from common.tasks import TASKS, dispatch_kernel, get_variant, io_fetch
+
+# TODO: впишите свой номер в журнале (1..20)
+VARIANT_NUMBER = 0
+
+
+# ========================= CPU-сценарий ====================================
+
+def cpu_sequential(task_name: str, params: dict):
+    """Последовательно (лаба 1). Вернуть (checksum, сек)."""
+    task = TASKS[task_name]
+    # TODO: build -> замер времени -> split(data, 1) -> kernel -> combine -> checksum
+    raise NotImplementedError
+
+
+def cpu_threads(task_name: str, params: dict, p: int):
+    """На p потоках (лаба 3): ожидание S ≈ 1 из-за GIL. Вернуть (checksum, сек)."""
+    # TODO: как в лабе 3 — ThreadPoolExecutor, kernel напрямую в воркере
+    raise NotImplementedError
+
+
+def cpu_processes(task_name: str, params: dict, p: int):
+    """На p процессах (лаба 4): ожидание S ≈ ядра. Вернуть (checksum, сек)."""
+    # TODO: как в лабе 4 — ctx.Pool + dispatch_kernel
+    raise NotImplementedError
+
+
+# ========================= I/O-сценарий ====================================
+
+def io_sequential(items: int, delay: float):
+    """Последовательно (лаба 1). Вернуть (список, сек)."""
+    # TODO: [io_fetch(i, delay) for i in range(items)] с замером
+    raise NotImplementedError
+
+
+def io_threads(items: int, delay: float, p: int):
+    """На p потоках (лаба 2). Вернуть (список, сек)."""
+    # TODO: ThreadPoolExecutor + pool.map(io_fetch, ..., [delay]*items)
+    raise NotImplementedError
+
+
+async def _io_async_coro(items: int, delay: float):
+    """Корутина (лаба 6): gather + asyncio.sleep. Вернуть (список, сек)."""
+    raise NotImplementedError
+
+
+def io_async(items: int, delay: float):
+    """Обёртка asyncio.run. Вернуть (список, сек)."""
+    raise NotImplementedError
+
+
+def io_async_limited(items: int, delay: float, max_concurrent: int = 8):
+    """Async с семафором (лаба 6). Вернуть (список, сек)."""
+    raise NotImplementedError
+
+
+# ========================= main ============================================
+
+def _smoke():
+    """Smoke-режим автотестов: быстрый прогон всех подходов, JSON-отчёт.
+    (не удаляйте: тесты запускают solution.py подпроцессом с LAB_SMOKE=1)"""
+    from common.tasks import smoke_params, run_sequential
+    name, sp = "integrate", smoke_params("integrate")
+    exp, _ = run_sequential(name, sp, parts=1)
+
+    cs1, _ = cpu_threads(name, sp, 2)
+    cs2, _ = cpu_processes(name, sp, 2)
+    ok_cpu = (cs1 == exp or abs(cs1 - exp) < 1e-6) and \
+             (cs2 == exp or abs(cs2 - exp) < 1e-6)
+
+    res, t_seq = io_sequential(8, 0.0)
+    res2, t_thr = io_threads(8, 0.02, 4)
+    res3, t_asy = io_async(8, 0.02)
+    ok_io = len(res) == 8 and len(res2) == 8 and len(res3) == 8
+
+    print("LAB_SMOKE_JSON:" + json.dumps({
+        "ok": True, "cpu_ok": bool(ok_cpu), "io_ok": bool(ok_io),
+        "p": 2, "io_times": {"seq": t_seq, "threads": t_thr, "async": t_asy}}))
+    return
+
+
+def main():
+    if os.environ.get("LAB_SMOKE") == "1":
+        _smoke()
+        return
+
+    v = get_variant(VARIANT_NUMBER)
+    items, delay = v["io"]["items"], v["io"]["delay"]
+    print(f"Вариант {v['variant']}: {v['describe']}")
+    print(f"I/O: {items} запросов по {delay} c\n")
+
+    # --- CPU-сценарий -------------------------------------------------------
+    print("=== CPU-сценарий ===")
+    cs0, t_seq = cpu_sequential(v["task_name"], v["cpu_params"])
+    print(f"последовательно:  {t_seq:.3f} c")
+    cpu_results = {"потоки": [], "процессы": []}
+    for p in v["p_list"]:
+        _, (c1, t_thr) = time_call(cpu_threads,
+                                   (v["task_name"], v["cpu_params"], p), repeats=2)
+        _, (c2, t_proc) = time_call(cpu_processes,
+                                    (v["task_name"], v["cpu_params"], p), repeats=2)
+        assert (c1 == cs0 or abs(c1 - cs0) < 1e-6) and \
+               (c2 == cs0 or abs(c2 - cs0) < 1e-6), f"checksum не совпал при p={p}"
+        cpu_results["потоки"].append((p, t_thr))
+        cpu_results["процессы"].append((p, t_proc))
+        print(f"p={p}: потоки {t_thr:.3f} c (S={t_seq/t_thr:.2f}) | "
+              f"процессы {t_proc:.3f} c (S={t_seq/t_proc:.2f})")
+
+    # --- I/O-сценарий ---------------------------------------------------------
+    print("\n=== I/O-сценарий ===")
+    _, t_ioseq = io_sequential(items, delay)
+    _, t_iothr = io_threads(items, delay, 8)
+    _, t_ioasy = io_async(items, delay)
+    _, t_ioasy_lim = io_async_limited(items, delay, 8)
+    io_rows = [("последовательно", t_ioseq),
+               ("потоки, p=8", t_iothr),
+               ("async", t_ioasy),
+               ("async, лимит 8", t_ioasy_lim)]
+    print(make_table(io_rows, title="I/O-сценарий"))
+
+    # --- График CPU ------------------------------------------------------------
+    save_speedup_plot(cpu_results,
+                      f"CPU: ускорение ({v['describe']})",
+                      os.path.join(os.path.dirname(__file__), "speedup_cpu.png"))
+
+    # --- Оценка s по Амдалу -----------------------------------------------------
+    p_max = max(v["p_list"])
+    s_meas = t_seq / cpu_results["процессы"][-1][1]
+    best_s, best_diff = None, float("inf")
+    for i in range(1, 200):          # перебираем s = 0.005 .. 0.995
+        s = i / 200
+        diff = abs(amdahl(s, p_max) - s_meas)
+        if diff < best_diff:
+            best_diff, best_s = diff, s
+    print(f"\nИзмеренное S({p_max}) = {s_meas:.2f}; "
+          f"по закону Амдала это соответствует s ≈ {best_s:.3f} "
+          f"(доля последовательного кода с накладными расходами)")
+
+    # TODO: в отчёт — обе таблицы, график, объяснение s, развёрнутые выводы
+    # по всему курсу (это итоговая работа).
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()