parallel-programming/common/чек-лист_сдачи.md

Чек-лист сдачи лабораторной

Перед сдачей пройдитесь по списку — это снимает 90% возвратов на доработку.

Код

• solution.py заполнен, интерфейсы (имена функций, сигнатуры) не менялись — по ним работают автотесты
• В файлах, где создаются процессы (multiprocessing), есть if __name__ == "__main__": — иначе на Windows будет BrokenProcessPool
• Нет абсолютных путей и путей с диском (C:\...) — только относительные
• Код запускается из корня курса: python labXX_.../solution.py
• Нет print-мусора; вывод осмысленный (таблицы, результаты, checksum)
• Нет «магического» ускорения за счёт уменьшения объёма работы: checksum параллельного запуска совпадает с последовательным

Замеры

• Замерены T(p) для всех p из вашего варианта (например 1, 2, 4)
• Каждый замер — минимум 3 повтора, берётся лучшее время
• Замеры сделаны на одной машине, без фоновых программ
• Последовательный запуск тоже замерен (это T(1), база для сравнения)

Отчёт

• Заполнен по common/шаблон_отчёта.md
• Таблица замеров: T(p), S(p), E(p)
• График ускорения S(p) (картинка вставлена в отчёт)
• Анализ: почему ускорение такое, где накладные расходы, что ограничивает
• Ответы на контрольные вопросы из методички
• Указаны ОС, CPU и параметры варианта

Самопроверка

• python -m pytest tests/ -k labXX — все тесты зелёные
• Код отформатирован, нет закомментированных кусков и TODO-заглушек