xszheng2020/the_stack_dedup_python_hits_7 · Datasets at Hugging Face

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# -*- coding: utf-8 -*- from unittest import main, TestCase from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from simhash import Simhash, SimhashIndex class TestSimhash(TestCase): def test_int_value(self): self.assertEqual(Simhash(0).value, 0) self.assertEqual(Simhash(4390059585430954713).value, 4390059585430954713) self.assertEqual(Simhash(9223372036854775808).value, 9223372036854775808) def test_value(self): self.assertEqual(Simhash(['aaa', 'bbb']).value, 57087923692560392) def test_distance(self): sh = Simhash('How are you? I AM fine. Thanks. And you?') sh2 = Simhash('How old are you ? :-) i am fine. Thanks. And you?') self.assertTrue(sh.distance(sh2) > 0) sh3 = Simhash(sh2) self.assertEqual(sh2.distance(sh3), 0) self.assertNotEqual(Simhash('1').distance(Simhash('2')), 0) def test_chinese(self): self.maxDiff = None sh1 = Simhash( u'{"data":" 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 有色金属证券研究报告 2020年03月02日投资评级行业评级强于大市(维持评级) 上次评级强于大市作者杨诚笑分析师 SAC执业证书编号：S1110517020002 yangchengxiao@tfzq.com 彭鑫分析师 SAC执业证书编号：S1110518110002 pengxin@tfzq.com 孙亮分析师 SAC执业证书编号：S1110516110003 sunliang@tfzq.com 田庆争分析师 SAC执业证书编号：S1110518080005 tianqingzheng@tfzq.com 资料来源：贝格数据相关报告 1 《有色金属-行业研究周报:预锂化有望带来金属锂需求的提升，关注锂钴行业景气度的改善》 2020-03-01 2 《有色金属-行业研究周报:新能源有望持续回升，中期关注黄金和铜铝修复》 2020-02-23 3 《有色金属-行业研究周报:疫情影响有限，看好新能源趋势机会，中期关注铜铝修复》 2020-02-16 行业走势图新材料系列报告之一——半导体行业新材料 1. 半导体晶圆制造产能向中国转移，国内半导体制造材料迎来发展机遇半导体制造材料包含硅片、光刻胶、光掩膜、溅射靶材、CMP抛光材料、湿化学品、电子特气、石英材料等。近年来，半导体晶圆制造产能持续向中国转移，国内各地加码晶圆产能规划，我们判断国内半导体制造材料行业已经进入快速上行趋势，主要逻辑有三：1、下游市场不断增长，IC Insight预测2018-2022市场年均复合增速高达14%；2、本土企业技术突破加速，个别细分领域产品性能达国际先进水平，国产化率不断提高；3、政策端持续大力支持半导体相关材料领域发展，包括大基金、02专项在资金和技术上的支持。 2. 硅片：材料市场占比最高，大硅片发展空间大硅片在半导体制造材料细分子行业中市场占比最高，2018年全球硅片市场规模达121.2亿美元。半导体制造所用硅片以8英寸和12英寸为主。目前12英寸硅片国产化率仅约13%，随国内总需求提升及硅片国产化率提高，12英寸硅片行业将实现快速增长；8英寸硅片下游终端对应的汽车电子及工业应用半导体领域目前快速发展，将推动8英寸硅片需求进一步上行。 3. 光掩膜及光刻胶：光刻技术关键材料，国产替代待进一步突破光掩膜及光刻胶（i型、g型、KrF型和ArF型光刻胶）是光刻环节中的关键材料，2018年对应全球市场分别为17.3、40.4亿美元。二者市场主要为日本及欧美企业垄断，国产化率水平低。以光刻胶行业为例，对应主流制程的KrF型光刻胶国产化率仅5%，ArF型光刻胶基本依赖进口。行业内已有多家公司开展相关研发和产业化项目，预计两种材料将在未来加快国产替代进程。 4. 溅射靶材：发展较快，国内产品达领先制程要求，国产化率高于30% 溅射靶材如铜靶、钽靶、铝靶等主要应用于半导体制造过程中的金属溅射环节，2018年全球市场为8亿美元。经我们测算，半导体溅射靶材国产化率高于30%，目前国内企业产品性能已满足国际领先半导体制程要求，未来可实现大批量供货。受益于晶圆厂产能提升，国产替代进程推进，预计行业将持续发展。 5. 电子特气、CMP抛光材料、湿化学品：20%左右国产化率，国产替代将持续推进电子特气（如高纯度SiH4、PH3、AsH3、N2O、NH3、SF6、NF3、CF4、BCl3、BF3、HCl、Cl2等）、CMP抛光材料（CMP抛光液及抛光垫）、湿化学品（超净高纯试剂和功能性材料等）三个细分子行业2018年全球市场分别为42.7、21.7、16.1亿美元。除CMP抛光垫国产化率水平仍较低，其余几种材料均已实现一定程度的国产替代，电子特气、CMP抛光液、湿化学品国产化率分别约为25%、20%、20%，部分产品可达国际领先制程水平对应技术要求。在下游市场不断扩大，技术壁垒实现突破，国产化率取得进展的背景下，我们预计电子特气、CMP抛光材料、湿化学品的国产替代将持续推进，实现行业快速发展。 6. 石英材料：贯穿半导体制造全程，下游半导体、光通讯、光伏产业发展将推动行业快速上行石英材料（石英钟罩、石英管、光掩模基板、石英环、石英清洗箱、石英花篮、石英舟等）是半导体制造的重要材料，其应用贯穿晶圆制造全程。半导体用石英材料目前国产化率低，市场几乎为国外公司垄断。受益于下游半导体产能转移、5G光纤需求增长、光伏产业持续发展，石英材料行业有望加速进口替代，进入快速上行趋势。风险提示：硅晶圆产能建设不及预期，国内半导体材料产业研发进度、产能建设情况不及预期，相关政策落地进度不及预期，原材料价格波动等风险 -14%-10%-6%-2%2%6%10%2019-032019-072019-11有色金属沪深300 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录 1. 随半导体制造产能向中国转移，半导体制造材料市场大幅增长，行业迎来国产替代上行机遇....................................................................................................................................................... 9 1.1. 半导体制造材料：半导体产业发展基石 ................................................................................ 9 1.2. 2016年来全球半导体市场持续增长，半导体材料市场快速发展 ............................... 10 1.3. 受益于半导体产业链转移、终端半导体市场增长，中国半导体制造材料行业快速发展 ............................................................................................................................................................. 13 1.4. 中国半导体制造材料行业处于起步阶段，国产替代空间大，国家政策支持将推动产业发展 .................................................................................................................................................... 17 2. 硅片：12英寸硅片国产发展空间大，8英寸硅片将受益于终端市场需求上行 ............. 20 2.1. 大硅片：半导体制造基础材料，以8英寸、12英寸硅片为主流 .............................. 20 2.2. 2016年来受益于半导体产业增长，全球硅片出货量和价格持续上行；受益于晶圆产能转移，中国硅片市场增幅高于全球 ....................................................................................... 22 2.3. 国内在建晶圆厂中以12英寸晶圆产能占比更大，预计将拉升12英寸硅片需求；汽车电子和工业应用半导体终端需求提升将刺激8英寸硅片市场发展 ........................... 23 2.4. 预计国内硅片供需将在2022年左右基本实现平衡，国家政策推动硅片产业发展 ...................................................................................................................................................................... 27 2.5. 建议关注公司：上海硅产业、中环股份 .............................................................................. 29 2.5.1. 上海硅产业 .......................................................................................................................... 29 2.5.1. 中环股份 .............................................................................................................................. 30 3. 光刻胶：国内产品崭露头角，国产替代任重道远 ................................................................ 31 3.1. 光刻胶：光刻技术核心，半导体制造关键材料 ................................................................ 31 3.2. 光刻胶下游应用较广泛，以半导体光刻胶性能要求和技术水平最高 ....................... 32 3.3. 光刻胶全球市场：持续增长，基本为美日公司垄断 ....................................................... 34 3.4. 光刻胶中国市场：随半导体产业链向国内转移，光刻胶需求将大幅增长，目前国产化率低，未来有望进一步发展 ..................................................................................................... 36 3.5. 建议关注公司：晶瑞股份、南大光电 ................................................................................... 38 3.5.1. 晶瑞股份 .............................................................................................................................. 38 3.5.2. 南大光电 .............................................................................................................................. 40 4. CMP材料：随先进制程产能增长，需求持续增高，国内安集科技、鼎龙股份实现技术突破..................................................................................................................................................... 41 4.1. 化学机械抛光简介 ........................................................................................................................ 41 4.2. CMP材料下游市场：受益于晶圆产能增长和先进制程产能比例增加，CMP材料市场需求快速增高 ...................................................................................................................................... 42 4.3. CMP材料市场结构：抛光液以卡博特微电子为龙头，国内安集科技实现技术突破；抛光垫以美国陶氏为龙头，国内鼎龙股份实现技术突破 ....................................................... 44 4.4. 建议关注公司：安集科技、鼎龙股份 ................................................................................... 47 4.4.1. 安集科技 .............................................................................................................................. 47 4.4.2. 鼎龙股份 .............................................................................................................................. 48 5. 光掩膜：随半导体制程提高，掩膜市场迅速扩大，光掩膜加快国产替代步伐 ............. 50 5.1. 光掩膜：光刻工艺模板，直接影响最终芯片品质 ............................................................ 50 5.2. 国内下游应用市场持续增长，光掩膜国产替代空间较大 .............................................. 52 5.3. 建议关注公司：清溢光电 .......................................................................................................... 55 \nmNuMmQqPnRqQwPyRoMqMnM7N8Q7NsQqQnPmMkPnNsRfQoOnP9PtRpNwMtPoPNZmMsO 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 6. 溅射靶材：国产化水平较高，下游市场扩张将推动行业进一步发展 .............................. 56 6.1. 溅射靶材：PVD工艺核心材料，主要用于半导体金属化 ............................................. 56 6.2. 溅射靶材：细分品种多，半导体溅射靶材技术要求及纯度最高 ................................ 57 6.3. 半导体制造用溅射靶材市场增长迅速，全球市场竞争激烈 ......................................... 59 6.4. 中国市场溅射靶材国产化率高于30%，高准入壁垒巩固龙头优势 ............................ 60 6.5. 建议关注公司：有研新材，江丰电子 ................................................................................... 61 6.5.1. 有研新材 .............................................................................................................................. 61 6.5.1. 江丰电子 .............................................................................................................................. 62 7. 电子特气：半导体制造基础材料，国产进程持续推进 ....................................................... 63 7.1. 电子特气：半导体制造基础材料，贯穿制造全程 ............................................................ 63 7.2. 电子特气：国内市场增长迅速，部分公司实现国产替代 .............................................. 65 7.3. 建议关注公司：华特气体、雅克科技、南大光电 ............................................................ 68 7.3.1. 华特气体 .............................................................................................................................. 68 7.3.2. 雅克科技 .............................................................................................................................. 69 7.3.3. 南大光电 .............................................................................................................................. 70 8. 湿化学品：细分种类众多，部分实现国产化，未来前景广阔 ......................................... 71 8.1. 细分品类众多，贯穿半导体制造过程 ................................................................................... 71 8.2. 湿化学品下游市场增长迅速，行业主要为美日公司垄断 .............................................. 73 8.3. 我国湿化学品国产化率约20%，进口替代空间较大 ........................................................ 77 8.4. 建议关注公司：飞凯材料、晶瑞股份、上海新阳 ............................................................ 78 8.4.1. 飞凯材料 .............................................................................................................................. 78 8.4.2. 晶瑞股份 .............................................................................................................................. 79 8.4.3. 上海新阳 .............................................................................................................................. 80 9. 石英：基础原料承载经济腾飞 ................................................................................................. 81 9.1. 半导体：全球产能转移 ............................................................................................................... 82 9.1.1. 贯穿半导体制备全程 ....................................................................................................... 82 9.1.2. 几乎被国外垄断 ................................................................................................................. 83 9.1.3. 半导体产能向中国大陆转移，进口替代有望加速 ................................................ 83 9.2. 光通讯：5G时代，进口替代加速 .......................................................................................... 84 9.2.1. 5G将实现万物互联 ........................................................................................................... 84 9.2.2. 保守估计5G基站光纤需求为4G的4倍以上 ....................................................... 84 9.2.3. 到2021年全球光纤需求有望达10亿芯公里 ........................................................ 84 9.2.4. 光纤预制棒年缺口15% .................................................................................................... 85 9.2.5. 石英企业有望实现进口替代 ......................................................................................... 87 9.3. 光伏：平价时代，单晶需求稳步增长 ................................................................................... 87 9.3.1. 坩埚，光伏产业链中关键元器件 ................................................................................ 87 9.3.2. 平价时代，光伏新增装机CAGR 7.5% ........................................................................ 88 9.3.3. 单晶坩埚稳步增长，多晶坩埚需求下滑 .................................................................. 89 9.4. 建议关注公司：菲利华、石英股份 ....................................................................................... 90 9.4.1. 菲利华（有色军工联合覆盖） ..................................................................................... 90 9.4.2. 石英股份 .............................................................................................................................. 91 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 10. 风险提示 .................................................................................................................................... 92 10.1. 硅晶圆产能建设不及预期风险 .............................................................................................. 92 10.2. 国内半导体材料产业研发进度不及预期风险................................................................... 92 10.3. 国内半导体材料企业产能建设情况不及预期风险 ......................................................... 92 10.4. 国家相关政策落地进度不及预期风险 ................................................................................ 92 10.5. 原材料价格波动风险 ................................................................................................................. 92 图表目录图1：半导体制造流程及材料应用 .......................................................................................................... 10 图2：全球半导体分区域市场变动 .......................................................................................................... 10 图3：半导体下游具体应用市场情况（十亿美元） .......................................................................... 11 图4：全球硅晶圆产能水平 ........................................................................................................................ 11 图5：半导体制造材料细分市场 ............................................................................................................... 13 图6：半导体材料细分市场占比 ............................................................................................................... 13 图7：中国半导体市场 ................................................................................................................................. 13 图8：半导体销售额同比变动 ................................................................................................................... 14 图9：半全球各区域硅晶圆产能 ............................................................................................................... 14 图10：中国大陆硅晶圆产能 ...................................................................................................................... 15 图11：国内晶圆厂产能利用率 ................................................................................................................. 16 图12：半导体制程及对应性能 ................................................................................................................. 17 图13：硅片制造示意图 ............................................................................................................................... 20 图14：半导体硅片分类 ............................................................................................................................... 21 图15：硅片尺寸分类.................................................................................................................................... 21 图16：OWE和硅片尺寸相关性 ............................................................................................................... 21 图17：全球半导体硅片市场规模 ............................................................................................................ 22 图18：全球半导体硅片出货面积 ............................................................................................................ 22 图19：全球半导体硅片价格走势 ............................................................................................................ 23 图20：全球不同尺寸半导体硅片出货面积 .......................................................................................... 24 图21：全球不同尺寸半导体硅片出货面积占比 ................................................................................. 24 图22：硅片未来市场增长预测情况 ........................................................................................................ 24 图23：全球不同制程硅晶圆产能 ............................................................................................................ 25 图24：半导体不同应用市场增长率情况 .............................................................................................. 26 图25：半导体下游具体应用市场增长情况（十亿美元） .............................................................. 26 图26：全球半导体硅片行业竞争格局 ................................................................................................... 27 图27：上海硅产业不同业务收入占比 ................................................................................................... 30 图28：上海硅产业不同业务毛利占比 ................................................................................................... 30 图29：上海硅产业不同业务收入 ............................................................................................................ 30 图30：上海硅产业不同业务毛利 ............................................................................................................ 30 图31：中环股份不同业务毛利占比 ........................................................................................................ 31 图32：中环股份不同业务收入占比 ........................................................................................................ 31 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 图33：中环股份不同业务收入 ................................................................................................................. 31 图34：中环股份不同业务毛利 ................................................................................................................. 31 图35：光刻技术图示.................................................................................................................................... 32 图36：不同光刻胶对应光源及分辨率 ................................................................................................... 34 图37：全球半导体光刻胶市场 ................................................................................................................. 34 图38：不同光刻胶市场规模结构 ............................................................................................................ 34 图39：i/g型光刻胶市场结构 .................................................................................................................... 35 图40：KrF型光刻胶市场结构 ................................................................................................................... 35 图41：ArF型光刻胶市场结构 .................................................................................................................. 36 图42：中国光刻胶行业市场规模增速 ................................................................................................... 36 图43：全球光刻胶市场份额占比 ............................................................................................................ 37 图44：中国大陆光刻胶市场份额占比 ................................................................................................... 37 图45：晶瑞股份公司收入结构 ................................................................................................................. 39 图46：晶瑞股份公司毛利结构 ................................................................................................................. 39 图47：晶瑞股份公司分业务收入 ............................................................................................................ 39 图48：晶瑞股份公司分业务毛利 ............................................................................................................ 39 图49：南大光电不同业务收入占比 ........................................................................................................ 40 图50：南大光电分产品毛利占比 ............................................................................................................ 40 图51：南大光电分产品收入 ...................................................................................................................... 41 图52：南大光电分产品毛利水平 ............................................................................................................ 41 图53：化学机械研磨示意图 ...................................................................................................................... 41 图54：抛光微观机理介绍 .......................................................................................................................... 41 图55：全球抛光材料产值 .......................................................................................................................... 42 图56：全球抛光材料市场规模 ................................................................................................................. 42 图57：不同制程工艺中所需CMP次数 ................................................................................................. 43 图58：2D NAND和3D NAND所需CMP次数 ................................................................................. 43 图59：全球不同制程硅晶圆产能 ............................................................................................................ 44 图60：全球抛光垫市场结构 ...................................................................................................................... 44 图61：全球抛光液市场结构 ...................................................................................................................... 45 图62：抛光液公司市占率变动 ................................................................................................................. 45 图63：中国抛光液市场竞争格局 ............................................................................................................ 46 图64：安集科技公司毛利率水平 ............................................................................................................ 47 图65：安集科技不同系列抛光液产品毛利率变动 ............................................................................ 47 图66：安集科技收入结构 .......................................................................................................................... 48 图67：安集科技归母净利润 ...................................................................................................................... 48 图68：鼎龙股份收入结构 .......................................................................................................................... 49 图69：鼎龙股份毛利结构 .......................................................................................................................... 49 图70：光掩膜制造流程 ............................................................................................................................... 51 图71：OPC效果图 ....................................................................................................................................... 51 图72：4：1投影示意图 ............................................................................................................................. 51 图73：全球新型显示面板需求面积预测 .............................................................................................. 53 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 图74：PCB全球及中国市场 ...................................................................................................................... 53 图75：双重曝光原理图 ............................................................................................................................... 54 图76：全球半导体和半导体材料市场变动 .......................................................................................... 54 图77：各地区占全球光掩膜市场比例 ................................................................................................... 54 图78：中国光掩膜市场比例 ...................................................................................................................... 55 图79：清溢光电公司收入结构 ................................................................................................................. 56 图80：清溢光电公司毛利结构 ................................................................................................................. 56 图81：清溢光电公司分产品收入 ............................................................................................................ 56 图82：清溢光电公司分产品毛利 ............................................................................................................ 56 图83：溅射靶材应用.................................................................................................................................... 57 图84：溅射工艺 ............................................................................................................................................. 57 图85：不同金属溅射靶材一览 ................................................................................................................. 59 图86：全球半导体溅射靶材市场 ............................................................................................................ 59 图87：中国半导体溅射靶材市场 ............................................................................................................ 59 图88：有研新材不同业务收入占比 ........................................................................................................ 62 图89：有研新材分产品毛利占比 ............................................................................................................ 62 图90：有研新材分产品收入 ...................................................................................................................... 62 图91：有研新材分产品毛利水平 ............................................................................................................ 62 图92：江丰电子不同业务收入占比 ........................................................................................................ 63 图93：江丰电子分产品毛利占比 ............................................................................................................ 63 图94：江丰电子分产品收入 ...................................................................................................................... 63 图95：江丰电子分产品毛利水平 ............................................................................................................ 63 图96：电子特气生产工序 .......................................................................................................................... 64 图97：气体纯化技术.................................................................................................................................... 65 图98：半导体电子特气全球市场 ............................................................................................................ 65 图99：未来电子特气中国市场发展趋势 .............................................................................................. 66 图100：华特气体不同业务收入占比 ..................................................................................................... 68 图101：华特气体分产品毛利占比 .......................................................................................................... 68 图102：华特气体分产品收入 ................................................................................................................... 69 图103：华特气体分产品毛利水平 .......................................................................................................... 69 图104：雅克科技不同业务收入占比 ..................................................................................................... 70 图105：雅克科技分产品毛利占比 .......................................................................................................... 70 图106：南大光电不同业务收入占比 ..................................................................................................... 70 图107：南大光电分产品毛利占比 .......................................................................................................... 70 图108：南大光电分产品收入 ................................................................................................................... 71 图109：南大光电分产品毛利水平 .......................................................................................................... 71 图110：湿化学品制造 ................................................................................................................................. 72 图111：湿化学品下游应用 ........................................................................................................................ 72 图112：中国湿化学品市场规模及增速 ................................................................................................. 73 图113：全球半导体用湿化学品产值 ..................................................................................................... 73 图114：面板应用市场 ................................................................................................................................. 74 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 图115：LCD产业链微笑曲线 ................................................................................................................... 74 图116：太阳能应用市场 ............................................................................................................................ 75 图117：太阳能电池产量 ............................................................................................................................ 75 图118：半导体下游具体应用市场情况（十亿美元） ..................................................................... 76 图119：飞凯材料不同业务收入占比 ..................................................................................................... 78 图120：飞凯材料分产品毛利占比 .......................................................................................................... 78 图121：晶瑞股份不同业务收入占比 ..................................................................................................... 79 图122：晶瑞股份分产品毛利占比 .......................................................................................................... 79 图123：晶瑞股份分产品收入 ................................................................................................................... 79 图124：晶瑞股份分产品毛利水平 .......................................................................................................... 79 图125：上海新阳分产品收入 ................................................................................................................... 80 图126：上海新阳分产品毛利水平 .......................................................................................................... 80 图127：以高纯石英砂为原料的石英制品应用于高端领域 ............................................................ 82 图128：石英在半导体中的应用............................................................................................................... 82 图129：2018 年全球半导体设备主要厂商份额 ................................................................................ 83 图130：2020年开始硅晶圆厂呈现逐季复苏态势 ............................................................................ 83 图131：到2021年全球光纤需求有望到10亿芯公里（单位：百万芯公里） ...................... 85 图132：到2021年全球光纤需求有望到10亿芯公里（单位：百万芯公里） ...................... 85 图133：光纤光缆产业链各环节............................................................................................................... 85 图134：到2021年全球光棒需求有望达到3.3万吨（单位：吨） ............................................ 86 图135：光纤预制棒年需进口约2000吨 .............................................................................................. 86 图136：2018年光纤用石英套管进口额达20亿元左右 ................................................................. 87 图137：石英制品在光伏产业链中的应用 ............................................................................................ 88 图138：到2025年全球新增装机182.5GW，CAGR7.5% ................................................................ 88 图139：到2025年中国新增装机72.5GW，年均复合增速7.4% ................................................. 88 图140：公司不同业务收入占比............................................................................................................... 90 图141：公司分产品毛利占比 ................................................................................................................... 90 图142：公司分产品收入 ............................................................................................................................ 90 图143：公司分产品毛利水平 ................................................................................................................... 90 图144：公司不同业务收入占比............................................................................................................... 91 图145：公司分产品毛利占比 ................................................................................................................... 91 图146：公司分产品收入 ............................................................................................................................ 92 图147：公司分产品毛利水平 ................................................................................................................... 92 表1：中国晶圆厂情况 ................................................................................................................................. 15 表2：半导体制程对应材料性能要求 ...................................................................................................... 18 表3：大基金一期所投主要企业基本情况汇总（单位：亿元) ...................................................... 19 表4：中国及全球硅片市场 ........................................................................................................................ 23 表5：目前已公布制程国内晶圆厂规划产能情况 .............................................................................. 25 表6：现有硅片供需情况及预测 ............................................................................................................... 28 表7：国家硅片相关支持政策 ................................................................................................................... 29 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 表8：光刻胶分类 ........................................................................................................................................... 32 表9：IC集成度与光刻技术发展历程 ..................................................................................................... 33 表10：半导体光刻胶细分种类情况 ........................................................................................................ 33 表11：半导体光刻胶国产化情况 ............................................................................................................ 37 表12：光刻胶领域相关政策 ...................................................................................................................... 38 表13：掩膜版产品对应下游行业及分类 .............................................................................................. 52 表14：溅射靶材应用分类 .......................................................................................................................... 58 表15：不同材料溅射靶材应用 ................................................................................................................. 58 表16：半导体溅射靶材中国市场 ............................................................................................................ 61 表17：溅射靶材国家政策 .......................................................................................................................... 61 表18：电子特气用途.................................................................................................................................... 64 表19：国内电子特气产品及对应纯度 ................................................................................................... 67 表20：国内电子特气生产企业和产品 ................................................................................................... 67 表21：电子特气相关政策 .......................................................................................................................... 68 表22：SEMI标准 ........................................................................................................................................... 72 表23：湿化学品行业全球市占率 ............................................................................................................ 76 表24：国内湿化学品生产研发单位和产品 .......................................................................................... 77 表25：湿化学品相关国家政策 ................................................................................................................. 78 表26：作为重要的工业原料，石英应用广泛 ..................................................................................... 81 表27：石英砂分类 ........................................................................................................................................ 81 表28：4G VS 5G ............................................................................................................................................ 84 表29：外包层主流生产工艺对比 ............................................................................................................ 86 表30：石英坩埚需求测算假设 ................................................................................................................. 89 表31：单晶坩埚稳步增长，多晶坩埚需求下滑 ................................................................................. 89 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 1. 随半导体制造产能向中国转移，半导体制造材料市场大幅增长，行业迎来国产替代上行机遇近年来，受益于半导体硅晶圆制造产能不断向中国转移，中国半导体制造材料行业进入快速上行趋势。我们认为推动半导体制造材料行业高速发展主要有三重利好因素： 1、各地规划的半导体硅晶圆产能相继投产，半导体制造材料需求持续快速扩张； 2、国内半导体制造材料行业国产化率低，国产替代空间巨大； 3、政策端大力支持半导体相关材料领域发展，包括大基金、02专项等。三重利好因素共振，我们认为中国半导体制造材料行业将实现高速发展。 1.1. 半导体制造材料：半导体产业发展基石半导体制造材料是半导体制造过程中所需的材料，包含硅片、光刻胶、光掩膜、溅射靶材、CMP材料、电子特气、湿化学品、石英等细分子领域。半导体加工分为芯片设计、芯片制造和封装测试三个环节，半导体芯片制造过程中，所有工艺均在硅片衬底上进行，具体工艺包括前期硅片准备、薄膜氧化/沉积、化学机械研磨、光刻、刻蚀或离子注入、去光刻胶等步骤，以上步骤组成一个循环。一般半导体制造需要经过十几至几十次循环才可全部加工完毕，进入下一轮的封装测试环节。半导体制造过程各工艺的概述如下：硅片准备：半导体制造过程要求纯度极高的单晶硅，一般硅片准备过程需要经过单晶生长、切片、平坦化及腐蚀等步骤后才可投入使用。此外，部分要求较高的硅片还需进行进一步表面处理，以满足对应特殊性质集成电路的要求。硅片是这一流程中得到的材料，按尺寸可分为6英寸、8英寸、12英寸硅片等，将作为衬底应用于后续的每一步加工流程。薄膜氧化/沉积：主要为热氧化法、化学气相沉积（CVD）和物理气相沉积（PVD）工艺等。热氧化法为通过氧气对单晶硅表面进行氧化，可生成二氧化硅氧化膜。化学气相沉积是将晶圆（基底）暴露在一种或多种不同的前驱物下，在基底表面发生化学反应产生欲沉积的薄膜。物理气相沉积（PVD）分为热蒸镀、溅镀、和脉冲激光沉积等。其中溅射也称溅镀，是一种物理气相沉积技术，指固体靶\"target\"中的原子被高能量离子（通常来自等离子体）撞击而离开固体进入气体的物理过程。溅射靶材、电子特气和湿化学品应用于此工艺。所用材料方面，沉积硅薄膜一般使用SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2等气体；沉积SiO2薄膜一般使用SiH4,SiH2Cl2, N2O,O2,CO2,Si(OC2H5)4 (TEOS)等气体；沉积Si3N4薄膜一般使用SiH4,N2,NH3等气体；沉积硼磷硅玻璃（PSG）一般使用SiH4,SiH2Cl2,PH3等气体；CVD法沉积钨、钛等金属通常分别使用WF6和TiCl4等气体；PVD法沉积金属层通常分别使用铜、铝、钨、钴等溅射靶材。化学机械研磨：使用化学腐蚀及机械力对加工过程的单晶硅片、氧化物层和金属布线层等进行平坦化。化学机械研磨能够对硅片表面进行局部处理，同时也可以对整个表面进行平坦化处理, 是目前唯一能兼顾表面的全局和局部平坦化的技术。CMP材料应用于本工艺。CMP材料分为抛光液和抛光垫，其中抛光液抛光液主要由磨料、pH调节剂、氧化剂、抑制剂、表面活性剂组成，抛光垫可分为聚氨酯抛光垫、无纺布抛光垫和复合型抛光垫等。光刻：在此过程中，首先将光刻胶旋涂在硅片上形成一层薄膜。接着，在复杂的曝光装置中，光线通过一个具有特定图案的掩模投射到光刻胶上。曝光区域的光刻胶发生化学变化，在随后的化学显影过程中被去除。去除过后，掩模的图案可被转移到光刻胶膜上。光刻胶、光掩膜及光刻胶辅助材料被应用于该工艺中。材料方面，光掩膜一般以石英板为原材料，设计图案通过电子束写入。光刻胶分为i线光刻胶，g线光刻胶，KrF型光刻胶，ArF型光刻胶和深紫外型光刻胶等。刻蚀：分为干法刻蚀和湿法刻蚀，刻蚀是通过等离子体或湿化学品利用化学途径选择性地移除沉积层特定部分的工艺。一般而言，刻蚀过程中，衬底薄膜表面被光刻胶覆盖的部分 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 10 不会被刻蚀，而未被光刻胶覆盖的部分将被刻蚀，从而能够将掩膜版的设计图案转移至半导体上。湿法刻蚀通过化学物质与薄膜间的化学反应实现薄膜的局域去除，干法刻蚀则通过具有能量的离子与薄膜表面发生反应，实现薄膜去除。湿化学品和电子特气应用于此工艺。材料方面，湿法刻蚀中，硅刻蚀常用硝酸与氢氟酸和水(或醋酸)混合液，二氧化硅刻蚀常用氢氟酸及氟化氨，氮化硅刻蚀常用加热的磷酸，铝刻蚀使用铝腐蚀液（磷酸+硝酸+醋酸+纯水）。干法刻蚀中，二氧化硅刻蚀使用比较广泛的反应气体有CHF3，C2F6，SF6和C2F8，硅刻蚀常使用SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2，氮化硅刻蚀常使用CF4,CF4/O2, CF4+H2,SiF4,CH2F2，铝刻蚀使用CCl4, CCl4+Cl2,BCl3,BCl3/CCl3F,SiCl4。离子注入：将特定离子在电场里加速，然后注入到晶圆材料中用于形成载流子，实现对晶圆材料的掺杂。一般而言衬底薄膜表面被光刻胶覆盖的部分无法实现离子注入，而未被光刻胶覆盖的部分可实现离子注入，从而将掩膜版的设计转移至半导体上。离子注入与CVD不同之处在于离子注入的能量很高，可使离子进入晶圆材料中，而CVD操作中离子能量低，只能停留在晶元表面形成对应薄膜物质。湿化学品和电子特气应用于此工艺。材料方面，掺杂的主要离子为第三和第五主族的元素，以改变局域导电特性。一般用于掺杂的材料有AsH3, PH3, POCl3, SbCl5, B2H6, BBr3, BCl3, BF3, PF3等。去光刻胶：刻蚀或离子注入之后，已经不再需要光刻胶作保护层，可以将其除去。去除的方法分为干法去胶和湿法去胶，湿法去胶分为有机溶剂和无机溶剂去胶，干法去胶主要利用等离子体将光刻胶剥除。电子特气和湿化学品应用于本工艺中。湿法去胶中，光刻胶去除剂主要为溶剂类、胺类、半水性、水性等，目前含氟半水性光刻胶去除剂和含双氧水的水性光刻胶去除剂为市场主流。干法去胶所用的等离子体主要为O2，N2，Ar等气体。半导体制造流程及对应材料应用如图1所示。图1：半导体制造流程及材料应用资料来源：《半导体制造工艺导论》，天风证券研究所 1.2. 2016年来全球半导体市场持续增长，半导体材料市场快速发展自2016年新一轮半导体周期以来，主要受通信和数据处理市场驱动，全球半导体市场持续增长。2018年全球半导体市场达4664亿美元，同比增速达13%。图2：全球半导体分区域市场变动 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 11 资料来源：wind，天风证券研究所根据德勤咨询和普华永道分析，2019年，由于通信和数据处理应用市场增长乏力，全球半导体市场增速放缓。但预计2020年-2022年受汽车和工业半导体应用市场增长拉动，全球半导体市场将会进入新的一轮上行周期。如图所示，根据普华永道咨询数据，2019至2022年，通信和数据处理依然占据半导体下游应用市场中主要地位，预计至2022年，二者市场共计将达3650亿美元，占下游全部市场的63.5%。增速方面，2018-2022年间以汽车和工业应用半导体市场增幅最快，CAGR分别为12.14%和10.67%，同时二者的市场放量绝对数值也为所有细分应用中最高，预计2018-2022年汽车和工业应用半导体市场将分别放量250亿和270亿美元。图3：半导体下游具体应用市场情况（十亿美元）资料来源：普华永道，天风证券研究所受终端半导体市场需求上行影响，半导体晶圆制造产能也随之提升，根据IC Insight数据，2018年全球硅晶圆产能为1945万片/月，至2022年，该数据将上升至2391万片/月，较2018年增长22.93% 图4：全球硅晶圆产能水平 0.00200.00400.00600.00800.001,000.001,200.001,400.00全球半导体分区域销售额（亿美元）美洲日本欧洲中国其他01002003004005006007002016201720182019E2020E2021E2022E半导体下游应用市场（十亿美元）汽车通信工业数据处理消费类电子产品 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 12 资料来源：IC Insight，天风证券研究所半导体终端市场上行拉升硅晶圆产能增长，从而拉动半导体制造材料的采购需求上升，半导体制造材料行业因之得以快速发展。半导体制造材料分为硅片、光掩膜、光刻胶及辅助材料、湿化学品、电子特气、溅射靶材、CMP抛光材料、石英材料等。不同种类材料介绍如下。硅片：硅片是晶圆合成的衬底，半导体硅片均为单晶硅，要求硅片纯度为99.9999999%（9N）以上。作为晶圆制造的原材料，硅片质量直接决定了晶圆制造环节的稳定性。按尺寸，硅片可分为6英寸、8英寸、12英寸硅片等，按加工步骤，硅片可分为抛光片、退火片、外延片、节隔离片等。光刻胶：光刻胶又名“光致抗蚀剂”，是一种在紫外光等光照或辐射下，溶解度会发生变化的薄膜材料。光刻胶是集成电路制造的关键基础材料之一，是光刻技术中最关键的功能性化学材料，广泛用于印刷电路和集成电路的制造以及半导体分立器件的微细加工等过程。按曝光波长不同，光刻胶可分为i/g型光刻胶、KrF型光刻胶、ArF型光刻胶等。光掩膜：光掩膜一般也称光罩、掩膜版，是微电子制造中光刻工艺所使用的图形母版，由不透明的遮光薄膜在透明基板上形成掩膜图形，并通过曝光将图形转印到产品基板上制造。在芯片制造过程中需要经过十几甚至几十次的光刻，每次光刻都需要一块光刻掩膜版，每块光刻掩膜版的质量都会影响光刻的质量，从而影响最终制备芯片的品质。 CMP材料：化学机械抛光(chemical mechanicalpolishing, CMP)是集成电路（IC）制造过程中的关键技术，通过使用化学腐蚀及机械力对加工过程的单晶硅片和金属布线层进行平坦化。CMP材料主要包括抛光液、抛光垫、调节器、CMP清洗以及其他等耗材，其中抛光液和抛光垫占CMP材料细分市场的80%以上，是CMP工艺的核心材料。溅射靶材：高纯度溅射靶材应用于电子元器件制造的物理气相沉积工艺，是半导体金属化的关键材料。芯片制造对溅射靶材金属纯度的要求通常达到99.9995%以上。除纯度之外，芯片对溅射靶材内部微观结构等也设定了极其苛刻的标准，以保证最终制造的芯片品质。电子特气：电子特气指半导体生产环节中，如延伸、离子注进、掺和、洗涤、遮掩膜形成过程中使用到化学气体，即气体类别中的电子气体，比如高纯度的 SiH4、PH3、AsH3、B2H6、N2O、NH3、SF6、NF3、CF4、BCl3、BF3、HCl、Cl2等。这些气体通过不同的制程使硅片具有半导体性能，也决定了集成电路的性能、集成度、成品率。湿化学品：湿电子化学品从种类上分，可分为超净高纯试剂和功能性材料，其中功能性材料主要用于光刻、刻蚀等环节，通过组分配比使试剂具有特定功能；超净高纯试剂是控制颗粒和杂质含量的电子工业用化学试剂。整个晶圆制造过程中，要反复通过十几次清洗、光刻、蚀刻等工艺流程，每次都需要湿电子化学品进行相关处理。不同线宽的集成电路工00.010.020.030.040.050.060.070.080.090510152025302016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年全球硅晶圆产能水平（百万片/月）全球硅晶圆产能yoy(%) \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 13 艺中必须使用不同规格的超净高纯试剂进行蚀刻和清洗，超净高纯试剂的纯度和洁净度对集成电路的成品率、电性能及可靠性有着非常重要的影响。根据SEMI统计，2018年全球半导体材料市场为322.3亿美元，其中硅片、光掩膜、光刻胶和光刻胶辅助材料、湿化学品、电子特气、溅射靶材、CMP抛光材料市场分别为121.2、40.4、39.6、16.1、42.7、8、21.7亿美元，其中以硅片市场最大，市场占比最高；2018年硅片、光掩膜、光刻胶和光刻胶辅助材料、湿化学品、电子特气、溅射靶材、抛光材料的市场增速分别为31%，7.7%，6.7%，6.6%，10.3%，6.7%，17.3%，均实现了较高幅度增长。图5：半导体制造材料细分市场资料来源：SEMI，天风证券研究所图6：半导体材料细分市场占比资料来源：SEMI，天风证券研究所 1.3. 受益于半导体产业链转移、终端半导体市场增长，中国半导体制造材料行业快速发展从半导体终端市场看，中国作为全球半导体市场的重要组成部分，2018年中国半导体市场达1579亿美元，占世界比例33.9%，同比增速20%。从年均复合增速来看，中国半导体市场增速快于全球水平。2016-2018全球半导体市场年均复合增长率为17.35%，2016-2018中国半导体市场年均复合增长率为21.2%，高于全球平均水平。图7：中国半导体市场 0501001502002503003502016201720182019（E)半导体材料细分类型市场（亿美元）硅片光掩膜光刻胶&辅助材料湿化学品电子特气溅射靶材抛光材料其他硅片38%光掩膜13%光刻胶&辅助材料12%湿化学品5%电子特气13%溅射靶材2%抛光材料7%其他10% \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 14 资料来源：wind，天风证券研究所图8：半导体销售额同比变动资料来源：wind，天风证券研究所预计2020-2025年，受益于下游的汽车电子半导体、工业半导体、以及本次5G换机潮所拉动的通信领域半导体应用市场需求增长，中国的终端半导体市场将延续快速增长趋势。此外，半导体制造产能近年来持续向中国转移。根据IC Insight统计数据，2018年中国硅晶圆产能243万片/月（等效于8寸硅晶圆），全球硅晶圆产能1945万片/月，中国大陆硅晶圆产能占全球硅晶圆产能12.5%。根据IC Insight对未来产能扩张预测，随着半导体制造硅晶圆产能持续向中国转移，2022年中国大陆晶圆厂产能将达410万片/月，占全球产能17.15%。2018-2022年中国硅晶圆产能的年均复合增长率达14%，远高于全球产能年均复合增长率5.3%。图9：半全球各区域硅晶圆产能 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%050100150200250300350400450500中国半导体销售额（亿美元）销售额同比增长-10.00-5.000.005.0010.0015.0020.0025.0030.0035.0040.0045.002014Q12014Q32015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q3半导体销售额同比变动（%）全球增长率中国 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 15 资料来源：IC Insight，天风证券研究所图10：中国大陆硅晶圆产能资料来源：IC Insight,天风证券研究所中国大陆硅晶圆产能迅速增长主要得益于半导体制造产业链向中国大陆的转移。目前中芯国际、长江存储、华虹半导体、海力士、合肥长鑫、台积电等公司均在中国大陆有新建或扩建产能。根据华夏幸福产业研究院统计数据，若现有晶圆厂扩建规划项目全部投产，预测中国晶圆产能将达580万片/月。表1：中国晶圆厂情况项目名称产能状态尺寸目前月产能（万片）未来月产能（万片）制程/工艺上海华力集成电路制造有限公司（华力二期）投产 12寸 4 4 14-28nm 长江存储科技有限责任公司投产 12寸 10 100 合肥长鑫集成电路有限责任公司投产 12寸 2 12.5 台积电（南京）有限公司投产 12寸 1.5 2 16nm 英特尔半导体（大连）有限公司投产 12寸 SK海力士半导体（中国）有限公司投产 12寸 8 20 10nm 北京燕东微电子科技有限公司投产 8寸 5 110nm 0510152025302016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年全球各区域硅晶圆产能（百万片/月）（等效于8寸晶圆）北美欧洲日本韩国中国台湾中国大陆其他国家0%5%10%15%20%25%30%35%00.511.522.533.544.52016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年中国大陆硅晶圆产能（百万片/月）（折算为8寸硅晶圆）中国大陆硅晶圆产能同比增长 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 16 河南芯睿电子科技有限公司投产 6寸 330nm 中芯国际集成电路制造（深圳）有限公司爬坡 12寸 0.3 4 55-110nm 合肥晶和集成电路有限公司爬坡 12寸 1 2.5 55-180nm 联芯集成电路制造（厦门）有限公司爬坡 12寸 2.5 3 28-40nm 杭州士兰昕微电子有限公司爬坡 8寸 3.5 5 上海新进芯微电子有限公司爬坡 8寸英诺赛科（珠海）科技有限公司爬坡 8寸四川广义微电子股份有限公司爬坡 6寸 3 8 GaN 苏州能讯高能半导体有限公司爬坡 4寸 GaN 江苏能华微电子科技有限公司爬坡 4-6寸 GaN 武汉新芯集成电路制造有限公司扩/在建 12寸 1.2 2 NOR 三星半导体（中国）有限公司扩/在建 12寸 12 20 NAND SK海力士半导体（中国）有限公司扩/在建 12寸 20 10nm 中芯国际集成电路制造（天津）有限公司扩/在建 8寸 6 15 中芯集成电路制造（宁波）有限公司扩/在建 8寸 3 中芯南方集成电路制造有限公司扩/在建 12寸 0.6 3.5 14nm 华虹半导体（无锡）有限公司扩/在建 12寸 4 特色工艺南京紫光存储科技控股有限公司扩/在建 12寸 10 30 NAND\\DRAM 成都紫光国芯存储科技控股有限公司扩/在建 12寸 30 NAND 福建省晋华集成电路有限公司扩/在建 12寸 4 DRAM 厦门士兰集科微电子有限公司扩/在建 12寸 8 65-90nm 广州粤芯半导体技术有限公司扩/在建 12寸 4 13-180nm 重庆万国半导体科技有限公司扩/在建 12寸 5 芯恩（青岛）集成电路有限公司扩/在建 8-12寸格芯（成都）集成电路制造有限公司扩/在建 12寸德淮半导体有限公司扩/在建 12寸 24 65-110nm 江苏时代芯存半导体有限公司扩/在建 12寸 1 38nm 武汉弘芯半导体制造有限公司扩/在建 12寸 9 上海积塔半导体有限公司扩/在建 8寸 6 海辰半导体（无锡）有限公司扩/在建 8寸 10.5 中芯集成电路制造（绍兴）有限公司扩/在建 8寸赛莱克斯微系统科技（北京）有限公司扩/在建 8寸 3 MEMS 德科玛（南京）半导体科技有限公司扩/在建 8-12寸 4 江苏中景航天半导体实业发展有限公司扩/在建 8寸厦门士兰明镓化合物半导体有限公司扩/在建 4-6寸北京双仪微电子科技有限公司扩/在建 6寸 2 GaAs 济南富能半导体有限公司扩/在建 6-8寸 4 华润微电子重庆项目规划 12寸汐力杰半导体青岛项目规划 12寸 4 吉林华微电子股份有限公司规划 8寸 2 四川中科晶芯集成电路制造有限公司规划 8寸资料来源：华夏幸福产业研究院，天风证券研究所根据IC Insight预测，至2020年中国硅晶圆产能将较18年增长42%。产能利用率方面，由于目前中国半导体下游市场与制造产能错配现象较为严重，我们预计国内硅晶圆产能利用率将在高位较稳定运行。 2018年中国半导体市场占全球半导体市场33.9%，中国大陆硅晶圆产能仅占全球产能12.5%，2018年中国集成电路贸易逆差达14993亿元，表明目前中国硅晶圆的供需结构错配严重：中国大陆半导体市场需求高，而半导体晶圆制造产能远未能满足中国半导体市场需求。在产能低于市场需求的情况下，我们认为中国硅晶圆厂产能利用率将在高位较稳定运行。就具体情况来看，中芯国际和华虹半导体18年来产能利用率均在85%以上较高水平稳定波动。图11：国内晶圆厂产能利用率 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 17 资料来源：公司公告，天风证券研究所从供需结构来看来看，半导体制造材料的需求市场与硅晶圆产量直接相关，硅晶圆产量又是晶圆厂产能与产能利用率二者的乘积。因此在晶圆厂产能利用率高位较稳定运行的情况下，预计半导体硅晶圆产能快速增长，将推动半导体制造材料需求市场上行。我们认为半导体制造材料市场增速与国内晶圆厂产能增速相近。此外，随半导体制程提高，光掩膜和CMP材料等部分材料在制造过程中的需求用量也将进一步上升，因此预计光掩膜和CMP材料等下游市场需求增速在晶圆厂产能增速的基础上，可能还有进一步提高。总体而言，受益于半导体制造产业链向中国转移，及5G、汽车电子、工业应用等半导体终端市场上行，我们预计国内半导体制造材料市场将以较高速度增长，迎来快速发展机遇。 1.4. 中国半导体制造材料行业处于起步阶段，国产替代空间大，国家政策支持将推动产业发展目前，全球半导体制造材料基本为美日公司垄断。如全球硅片市场中，日本信越化学、日本 SUMCO、德国 Siltronic、中国台湾环球晶圆、韩国 SK Siltron市场份额分别为27.58%、24.33%、14.22%、16.28%、10.16%，共占据超过90%市场份额；光刻胶市场则主要由日本合成橡胶、东京应化、美国陶氏、住友化学、富士胶片垄断；CMP材料主要由美国陶氏、卡伯特微电子、日本Fujimi垄断等。在美日公司占据优势的情况下，我国半导体制造材料市场国产化率目前处于较低水平。目前12英寸硅片国产化率仅约10%，深紫外型光刻胶基本依靠进口；溅射靶材国产化率处于30-40%之间；抛光材料中，抛光液国产化率约20%，抛光垫目前仅有一家公司可生产，基本依靠进口；电子特气国产化率约25%；湿化学品国产化率约25%。目前半导体材料国产率均较低，未来国内公司突破技术壁垒，实现对应产品量产后，国内半导体制造材料产品有望替代进口产品，实现行业的快速发展。国内半导体制造材料除用量方面国产化率较低外，技术水平与半导体最先进制程对应要求也存在一定差距。半导体制程为晶体管中两个栅极之间的距离。一般而言，随制程降低，晶体管体积缩小，相同芯片面积内的晶体管数量增多，芯片处理速度增高，半导体器件的性能提高。目前世界上最先进晶圆制程水平可达7nm。国内最先进制程为28nm，根据目前研发进度，我们预计14nm芯片可在2020-2021实现批量供应。目前国内光刻胶、光掩膜、CMP抛光液最高分别达100nm、30nm、28nm制程对应性能要求，溅射靶材、部分电子特气和湿化学品品种可达28nm以下制程对应性能要求。图12：半导体制程及对应性能 0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%2018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q3国内晶圆厂产能利用率（%）中芯国际产能利用率华虹半导体产能利用率 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 18 资料来源：江洪等《国内外集成电路光刻胶研究进展》，天风证券研究所半导体制程的提高也提高了制造工艺对半导体制造材料要求。随着半导体制程的提高，光刻胶由i/g型光刻胶过渡至KrF型光刻胶再过渡至ArF型光刻胶；光掩膜的控制图形线宽增加，图案处理技术更加复杂；电子特气对纯度和杂质含量的要求益发苛刻；溅射靶材由铝、钛靶材过渡至铜、钽靶材再过渡至最新的钴靶材；CMP材料对金属抛光材料的需求不断上升，其中对铜、钨抛光材料的需求不断增高；湿化学品对纯度的要求越来越高。从技术水平上看，除硅片和溅射靶材目前国内公司可生产对应最新制程的产品外，其他几种制造材料，我国或无法生产、或仅有少数品种可达到最新制程对应技术水平。其中光掩膜、电子特气、CMP材料和湿化学品，目前国内产品可达到主流制程对应技术水平。而光刻胶领域，目前主流制程对应技术水平的产品国内依然处于主要依靠进口的阶段。具体情况如表所示。表2：半导体制程对应材料性能要求 >250nm 250-100nm 100-28nm <28nm 目前国内企业技术水平光刻胶曝光波长大于300nm，主要为i/g型光刻胶曝光波长248nm，KrF型光刻胶曝光波长193nm，ArF型光刻胶曝光波长进一步降低，EUV型光刻胶 KrF仅科华微电子可量产，ArF型光刻胶南大光电、上海新阳均在研发中光掩膜对分辨率要求较低，掩膜版制造成本较低 PSM和OPC技术应用，制造成本上升控制图形线宽增加，PSM和OPC技术更复杂，需求增加，约40层光罩要求EUV反射型光罩，需求增加，约60层光罩清溢光电等公司目前达到约30nm工艺制程标准电子特气杂质含量低于1000×10-12 杂质含量低于100×10-12 杂质含量低于50×10-12 杂质含量要求达到1×10-12级别少部分电子特气达到<28nm制程标准溅射靶材主要为铝、钛靶材主要为铝、钛靶材因铜导线工艺应用，主要为铜、钽靶材主要为铜、钽、钴靶材江丰电子、有研新材可生产高纯铜、钽靶材，应用于<28nm制程标准 CMP材料主要为二氧化硅抛光材料金属抛光材料需求增加铜、钨等抛光材料需求增加，因CMP次数增长需求量增加因CMP抛光次数增长需求量增加，钴抛光材料需求增加抛光液安集微电子可量产130-28nm制程标准抛光液湿化学品 G3级 G4级 G5级 G5级少部分湿化学品达到G5级别，大部分依然为G3、G4级别资料来源：《半导体制造技术导论》，芯科技，前瞻研究院，立鼎产业研究院，相关公司公告，天风证券研究所 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 19 在国产化率和国内产品技术水平均有成长空间的情况下，国家为扶持集成电路相关产业链，也出台了一系列政策，先后颁布了《鼓励软件产业和集成电路产业发展若干政策》《中国集成电路产业发展推进纲要》《关于进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展企业所得税政策的通知》等政策。《国家集成电路产业发展推进纲要》中，明确提出要突出芯片设计-芯片制造-封装测试-装备与材料全产业链布局。此外，在资金方面，国家也对半导体制造材料行业予以了大力支持。2014年，工信部成立国家集成电路产业投资基金（简称“大基金”），大基金一期从成立到投资完毕历时将近4年，一期总投资额为1387亿元，其中投资装备材料业的投资比重为7%，约98亿元。2019年10月，大基金二期成立，根据《关于征集浙江省数字经济产业投资基金项目的通知》，大基金二期将重点投向芯片制造及设备材料、芯片设计、封装测试等产业链环节。未来待大基金二期投资项目落地，预计半导体材料行业将得到进一步的资金支持。表3：大基金一期所投主要企业基本情况汇总（单位：亿元) 大基金一期所投主要企业基本情况汇总（单位：亿元) 被投资企业融资方式投资金额业务领域鑫华半导体 5 装备材料太极实业战略融资 9.49 装备材料中芯南方战略融资 9.47 制造中心集成电路 A轮未披露制造华虹半导体战略融资 25.75 制造创达新材间接投资 0.1023 装备材料中电港 B轮 12 分销晶方科技股权转让 6.8 封测万盛股份定增收购资产后转股 6.6 设计景熹微定增 11.7 设计雅克科技定增收购资产后转股 5.5 装备材料 ACM Research 0.44 装备材料兆易创新协议转让 14.5 设计长电科技定增、协议转让、设投资平台约29 封测国微技术 0.93 制造匠芯知本战略融资 6.6 设计北方华创定增 6 装备材料通富微电设投资平台后增发转股 6.4 封测德邦科技 A轮未披露装备材料三安光电定增、协议转让 64.4 制造盛科网络战略融资 3.1 设计北斗星通定增 15 设计安集微电子 C轮未披露装备材料资料来源：《2018集成电路产业发展报告》，天风证券研究所技术突破方面，国家设立了02专项，即《极大规模集成电路制造技术及成套工艺》项目。专项重点实施的内容和目标为：形成装备、材料、工艺配套能力及集成电路制造产业链，进一步缩小与世界先进水平差距，装备和材料占国内市场的份额分别达到10%和20%。国内半导体制造材料发展过程中，已有多家企业承担并完成了02专项项目，如安集微电子完成 “90-65nm集成电路关键抛光材料研究与产业化”“45-28nm集成电路关键抛光材料研发与产业化”两个国家“02专项”项目，晶瑞股份子公司苏州瑞红完成了 “i线光刻胶产品开发及产业化”项目等。值得一提的是，在国家政策持续支持的背景下，我国半导体制造材料行业正在加快国产化进程，部分产品目前可达国际领先制程对应技术水平，如江丰电子的溅射靶材、晶瑞股份的湿化学品、上海硅产业的大硅片等，并已经在硅晶圆制造产线上得到应用。目前随国家政策继续加码扶持，下游市场不断扩大，我们认为半导体制造材料行业国产化进程将得到进一步推进。综合来看，目前国内半导体制造材料行业国产化率较低，行业总体处于起步阶段。在半导体制造材料下游市场高速发展，行业国产替代空间巨大，国家政策不断加码支持的推动下，未来中国半导体制造材料即将迎来新一轮的发展机遇，开启快速上行周期。下文我们将分 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 20 别对硅片、光刻胶、光掩膜、溅射靶材、CMP材料、电子特气、湿化学品和石英材料几个细分子领域进行逐一分析。 2. 硅片：12英寸硅片国产发展空间大，8英寸硅片将受益于终端市场需求上行 2.1. 大硅片：半导体制造基础材料，以8英寸、12英寸硅片为主流半导体硅片均为单晶硅，硅片纯度要求高，为99.9999999%（9N）以上；半导体硅片表面的平整度、光滑度以及洁净度要求高，需要经过后续的研磨倒角、抛光、清洗等环节。半导体硅片的高规格要求使得其制造工艺复杂，四大核心步骤包括多晶硅提纯与多晶硅料的铸锭、单晶硅生长以及硅片切割成型。作为晶圆制造的原材料，硅片质量直接决定了晶圆制造环节的稳定性。目前制备单晶硅片的方法主要为查克洛斯基法（Czochralski method，CZ法），且只有该方法能够做出直径大于8寸的晶圆，该方法成本较低，因为它能够使用晶体碎片和多晶硅，并且能够将掺杂化物通过与硅一起熔化及凝固而生长除高掺杂的单晶硅。CZ法包括装料、融料，晶籽与熔硅的熔接、引细颈、放肩、等径生长、收尾、切片、平坦化与腐蚀等步骤。当单晶棒锯切完成后，利用机械方式将晶圆边缘磨光，并将切片过程中造成的锋利边缘磨圆，圆的边缘可以避免晶圆制造过程中的机械处理时形成缺口或碎裂。接着晶圆使用传统的研磨料进行粗磨抛光，除去大部分由晶圆切片造成的表面损伤，并同时形成平坦的表面以满足光科技术的需要。然后用湿法刻蚀除去锯切过程、边缘磨圆和研磨中造成的损伤。图13：硅片制造示意图资料来源：《半导体制造技术导论》，天风证券研究所硅片产品按照加工工序可分为抛光片、退火片、外延片、节隔离片和绝缘体上硅片五大类产品。抛光片：直接从单晶硅柱上切割出厚度约1mm的原硅片，然后对其进行抛光镜面加工。退火片：把抛光片置于充满氩气或氧气的高温环境退火得到，可大幅减少抛光片表面的氧气含量，保持晶体完整性。外延片：在抛光片表面采用应用气相生长技术在抛光片表面外延生出单晶结构层，能够在低电阻衬底上形成一个高电阻层。节隔离片：在抛光片的基础上，通过光刻法、离子注入、热扩散技术等技术嵌入中间层，然后再通过气相生长技术在硅片外面形成平滑的外延层。 SOI片（绝缘体上硅片）：三明治结构，最下层是抛光片，中间层是掩埋氧化层（BOX）， \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 21 顶层是活性层也是抛光片。SOI硅片可以使半导体器件设计者将器件和周围部分完全隔离。图14：半导体硅片分类资料来源：华夏幸福研究院、天风证券研究所按尺寸大小分类，目前主流硅片可分为6英寸、8英寸、12英寸硅片。8英寸硅片主要应用于汽车电子、工业电子、移动通信、物联网；12英寸硅片主要应用于智能手机、计算机、云计算、人工智能、固态存储硬盘等。图15：硅片尺寸分类资料来源：硅产业招股说明书，天风证券研究所随着提拉单晶技术的提高，硅片的尺寸随时间的发展逐步提升，从2寸（50mm），到4寸（100mm），5寸（125mm），6寸（150mm），8寸（200mm），到2000年的12寸（300mm）。主流工艺以12寸和8寸硅片为主。随时间推移，硅片尺寸持续增高的逻辑在于，芯片设计绝大部分是矩形的，而用于加工的晶圆都是圆形的，所以在边角上光刻的电路后期会被切掉废弃。硅片越大，容纳的芯片越多，废弃切除的比例也就越少，因此可以提高硅片利用率并降低成本。根据Chen-Fu Chien等人发表在《Computers & Industrial Engineering》上的论文，以OWE 指数比较不同晶圆尺寸的利用效率，硅片尺寸越大，利用效率提升越明显。此外，为了提高生产效率降低成本，大尺寸硅片越来越多被使用，尺寸增大后，在单片硅片上制造的芯片数目会越多，由于每次光刻的成本较为固定，单个芯片的制造成本可因此得以下降。图16：OWE和硅片尺寸相关性 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 22 资料来源：Chen-Fu Chien等《Computers & Industrial Engineering》，天风证券研究所 2.2. 2016年来受益于半导体产业增长，全球硅片出货量和价格持续上行；受益于晶圆产能转移，中国硅片市场增幅高于全球受益于半导体行业及晶圆产能增长，2016年来，全球硅片出货量和价格持续上行。2016-2108年，全球半导体硅片销售金额从 72.09 亿美元增长至 113.81亿美元，CAGR为25.65%；半导体硅片出货面积从 10738 百万平方英寸增长至 12732百万平方英寸，CAGR为8.89%；半导体硅片销售单价从 0.67 美元/平方英寸上升至 0.89 美元/平方英寸，CAGR为15.39%。新一轮半导体周期以来，半导体硅片出货量、价格和市场持续上行。图17：全球半导体硅片市场规模资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所图18：全球半导体硅片出货面积 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 23 资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所图19：全球半导体硅片价格走势资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所受益于晶圆厂产能向中国转移，中国半导体硅片市场也实现了大幅增长。2016 年至 2018 年，中国大陆半导体硅片销售额从5亿美元上升至 9.92 亿美元，CAGR为 40.88%，远高于同期全球半导体硅片的CAGR25.65%。表4：中国及全球硅片市场 2016年硅片市场 2018年硅片市场 CAGR 全球 72.09 亿美元 113.81 亿美元 25.65% 中国 5亿美元 9.92 亿美元 40.88% 资料来源：硅产业招股说明书，天风证券研究所根据IC Insight对于未来中国大陆晶圆厂产能发展的预测，2022年中国大陆晶圆厂产能将达410万片/月，占全球产能17.15%。2018-2022年中国硅晶圆产能的年均复合增长率达14%。预计随晶圆厂产能持续向中国转移，中国硅片市场还将进一步高速增长。 2.3. 国内在建晶圆厂中以12英寸晶圆产能占比更大，预计将拉升12英寸硅片需求；汽车电子和工业应用半导体终端需求提升将刺激8英寸硅片市场发展从目前主流的8英寸硅片和12英寸硅片两个品类来看，2016-2018年二者出货量均实现 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 24 了快速增长。2016-2018 年，受益于汽车电子、智能手机用指纹芯片、液晶显示器市场需求快速增长，8英寸硅片出货面积从 2690 百万平方英寸上升至3278 百万平方英寸，CAGR为10.39%；2016-2018 年，受益于人工智能、区块链、云计算等市场发展， 12英寸硅片出货面积从 6817百万平方英寸上升至8005 百万平方英寸，CAGR为8.36%。图20：全球不同尺寸半导体硅片出货面积资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所值得一提的是，2011年来，8英寸硅片市场份额始终在20%-27%之间，而12英寸硅片市场份额一直增长至2018年的63.83%。这是由于12英寸硅片对应更先进的智能手机、计算机、云计算、人工智能、固态存储硬盘等应用，上述均属于而通信和数据处理应用范畴，占据了目前半导体下游应用中的大部分市场。下游应用市场占比较高，从而导致12英寸硅片市场份额高于8英寸硅片。图21：全球不同尺寸半导体硅片出货面积占比资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所需求端来看，12英寸硅片方面，根据SUMCO对未来硅晶圆发展预测，虽然目前12英寸硅片投资有所放缓，但长期来看，12英寸下游应用中的逻辑电路和传感器需求未来将得到修复，且存储器的需求将在2020年重新回升，因此预测12英寸硅片需求将在2020年后半年左右重新上升。根据SUMCO预测结果，2023年全球12英寸硅片将存在100万片/月的供需缺口。图22：硅片未来市场增长预测情况 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 25 资料来源：SUMCO，天风证券研究所就中国而言，根据IC Insight统计数据，2018年中国芯片制造产能中，65nm以下制程约1.2万片/月，占比50%，比例低于世界平均水平62%。图23：全球不同制程硅晶圆产能资料来源：IC Insight，天风证券研究所根据统计的国内晶圆厂目前已公布制程在建项目中，65nm以下制程占比60%，高于目前50%的比例。未来随着新的晶圆厂投产，预计65nm以下制程占比将得以提升。而由于65nm以下制程主要使用12英寸硅片，对应晶圆制程产能的提高将推动未来国内12英寸硅片市场强劲增长。表5：目前已公布制程国内晶圆厂规划产能情况项目名称规划月产能（万片）制程上海华力集成电路制造有限公司（华力二期） 4 14-28nm 台积电（南京）有限公司 2 16nm SK海力士半导体（中国）有限公司 20 10nm 北京燕东微电子科技有限公司 5 110nm 中芯国际集成电路制造（深圳）有限公司 4 55-110nm \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 26 合肥晶和集成电路有限公司 2.5 55-180nm 联芯集成电路制造（厦门）有限公司 3 28-40nm SK海力士半导体（中国）有限公司 20 10nm 中芯南方集成电路制造有限公司 3.5 14nm 厦门士兰集科微电子有限公司 8 65-90nm 广州粤芯半导体技术有限公司 4 13-65nm 德淮半导体有限公司 24 65-110nm 江苏时代芯存半导体有限公司 1 38nm 目前我国65nm以下制程装机产能占比 50% 已公布制程在建/爬坡项目中65nm以下产能占比约60% 资料来源：华夏幸福研究院，天风证券研究所 8英寸硅片需求方面，根据普华永道咨询数据，2018-2022年，以汽车和工业应用半导体市场增长最快，其中汽车应用半导体市场CAGR达12.1%，四年内市场增长250亿美元，工业应用半导体市场CAGR达10.7%，四年内市场增长270亿美元。 8英寸硅晶圆下游应用一般为汽车电子、工业电子、移动通信、物联网等领域，其原因为：1、上述几种领域芯片的生产不需要对应12英寸硅片的最新制程工艺；2、物联网发展下“类少量多”的需求被打破，每种芯片所需产量不高，12英寸硅片降低成本的优势不再显著。随8英寸硅片下游的汽车和工业应用半导体市场近年来以较快增速发展，对应8英寸硅片需求也将得到较有力的刺激和拉升。图24：半导体不同应用市场增长率情况资料来源：普华永道，天风证券研究所图25：半导体下游具体应用市场增长情况（十亿美元） -10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%201720182019E2020E2021E2022E半导体下游应用市场增长率汽车增长率通信增长率工业增长率数据处理增长率消费类电子产品增长率 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 27 资料来源：普华永道，天风证券研究所根据IC Insight数据，2018-2022年间，8英寸晶圆厂的全球装机产能将增加20万片/月，CAGR为1.3%， 12英寸硅晶圆全球全球装机产能将增加430万片/月，CAGR7.3%。此外，根据我们之前对国内晶圆厂产能的统计结果，8英寸硅晶圆的规划产能也远小于12英寸产能规划。在下游市场增速相对值和增长放量绝对值都较高的情况下，8英寸晶圆厂产能增速较低，我们预计将会带来对应晶圆供需的结构性不平衡，导致8英寸硅晶圆价格上行。晶圆价格上行可增厚对应晶圆厂利润，从而提升最上游8英寸硅片议价能力，利好该细分子行业发展。我们预计终端需求上升将首先利好中游的8英寸晶圆厂，导致对应晶圆厂产能利用率提升，并推动8英寸硅晶圆价格上涨，增厚晶圆厂利润。而后预计该利好因素（采购量提升，议价能力增强）可进一步向上游传导至8英寸硅片厂商，拉升最上游硅片市场需求。但考虑到2022年左右后我国8英寸硅片将存在供过于求的可能，预计该领域市场上行将存在一定限度。 2.4. 预计国内硅片供需将在2022年左右基本实现平衡，国家政策推动硅片产业发展截止目前，全球半导体硅片行业主要为美日公司所垄断。2018 年全球半导体硅片（包括抛光片、外延片、SOI 硅片）行业销售额合计121.2 亿美元。其中，行业前五名企业的市场份额分别为：日本信越化学市场份额 27.58%，日本 SUMCO 市场份额 24.33%，德国 Siltronic 市场份额 14.22%，中国台湾环球晶圆市场份额为 16.28 %，韩国 SK Siltron 市场份额占比为 10.16%。图26：全球半导体硅片行业竞争格局 051015202530汽车通信工业数据处理消费类电子产品2018-2020全球不同应用半导体市场增长（十亿美元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 28 资料来源：硅产业招股说明书，天风证券研究所根据华夏幸福产业研究院数据，目前我国8英寸和12英寸硅片总产能仅为116万片/月，较需求端存在很大缺口。截止目前，国产8英寸硅片可基本满足国内需求，12英寸硅片国产化率约为13%，尚存在巨大的进口替代空间。现阶段来看，国内硅片在建或规划产能较高。目前国内用于新建硅片厂商的投资金额超过1500亿元，硅产业、超硅半导体、有研半导体、金瑞泓、中环半导体、中芯晶圆、宁夏银和等公司均开始兴建或计划建设硅片加工厂。根据华夏幸福研究院统计结果，假若目前新建或规划硅片产能完全投产，预计8英寸硅片产量可达406万片/月，12英寸硅片产量可达665万片/月。硅片领域，我们认为未来国内12英寸硅片将主要受益于对应硅晶圆产能的上升，而8英寸硅片将主要受益于最终端的汽车电子和工业半导体需求上行。目前国内12英寸硅片存在较大供需缺口，硅晶圆产能提升将有效拉动对应硅片需求；而国内供需基本平衡的8英寸硅片，其对应终端半导体市场的增长将利好最上游的硅片销量和价格。从规划产能上，若目前规划的硅片产能和硅晶圆产能在未来均完全投产，则硅片产能将超过需求。如表6所示，由于硅片生产线和硅晶圆生产线的制造周期均约为2年，我们推测若二者投产和放量速率相等，则未来国内硅片和硅晶圆产能缺口将不断缩小，并约在2022年左右达到供需平衡结构。表6：现有硅片供需情况及预测硅片尺寸 2019年 2022年现有规划全部投产供给（万片/月） 8英寸 96 220 406 12英寸 20 230 665 需求（万片/月） 8英寸 100 120 145 12英寸 150 290 400 资料来源：华夏幸福研究院，IC Insight，天风证券研究所为推动硅片这一占半导体制造材料份额最高的子行业尽快实现国产化，我国政府也出台了一系列相关政策，支持硅片行业发展。2012年工信部发布的《电子信息制造业“十二五” \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 29 发展规划》提出需要发展“半导体材料行业重点发展硅材料（硅单晶、抛光片、外延片、绝缘硅、锗硅）及化合物半导体材料”；2016年发布的《高新技术企业认定管理办法》提出“国家重点支持的高新技术领域：半导体新材料制备与应用技术中，大尺寸硅单晶生长、晶片抛光片、SOI 片及 SiGe/Si 外延片制备加工技术；大型MOCVD 关键配套材料、硅衬底外延和 OLED 照明新材料制备技术；大尺寸砷化镓衬底、抛光及外延片、GaAs/Si 材料制备技术等”；2017年发布的《“十三五”先进制造技术领域科技创新专项规划》提出“面向 45-28-14 纳米集成电路工艺，重点研发 300毫米硅片、深紫外光刻胶、抛光材料、超高纯电子气体、溅射靶材等关键材料产品，通过大生产线应用考核认证并实现规模化销售”等。如表7所示。表7：国家硅片相关支持政策时间与发文部门法律法规及政策主要内容 2018 年国家统计局《战略性新兴产业分类（2018 年版）》 3 新材料行业-3.4 先进无机非金属材料-3.4.3 人工晶体制造-3.4.3.1 半导体晶体制造-6 英寸、8 英寸及以上单晶硅片，硅外延片。 2017 年科技部《“十三五”先进制造技术领域科技创新专项规划》面向 45-28-14 纳米集成电路工艺，重点研发 300毫米硅片、深紫外光刻胶、抛光材料、超高纯电子气体、溅射靶材等关键材料产品，通过大生产线应用考核认证并实现规模化销售。 2016 年工信部国家发改委科技部财政部《新材料产业发展指南》新一代信息技术产业用材料。加强大尺寸硅材料、大尺寸碳化硅单晶、高纯金属及合金溅射靶材生产技术研发。 2016 年国家发改委《战略型新兴产业重点产品和服务指导目录（2016 年版）》将集成电路材料，主要包括 6 英寸/8 英寸/12 英寸集成电路硅片、绝缘体上硅（SOI）、化合物半导体材料等列入战略性新兴产业重点产品目录。 2016 年科技部财政部国家税务总局《高新技术企业认定管理办法》（国科发【2016】32 号）国家重点支持的高新技术领域：半导体新材料制备与应用技术中，大尺寸硅单晶生长、晶片抛光片、SOI 片及 SiGe/Si 外延片制备加工技术；大型MOCVD 关键配套材料、硅衬底外延和 OLED 照明新材料制备技术；大尺寸砷化镓衬底、抛光及外延片、GaAs/Si 材料制备技术等。 2012 年工信部《电子信息制造业“十二五”发展规划》半导体材料行业重点发展硅材料（硅单晶、抛光片、外延片、绝缘硅、锗硅）及化合物半导体材料。资料来源：硅产业招股说明书，天风证券研究所在硅片领域，目前国内公司如上海硅产业、中环股份等已经可以实现12英寸硅片的量产，技术达到全球先进水平。硅产业和中环股份硅片种类布局均较为完整，且公司计划及在建硅片产能体量均较大。在国家政策的支持刺激下，预计我国半导体硅片产业的国产化进程将在近几年快速推进，行业迎来高速发展。 2.5. 建议关注公司：上海硅产业、中环股份 2.5.1. 上海硅产业公司主营业务为半导体硅片，主要产品包括8英寸及以下半导体硅片（含SOI硅片，下同），12英寸半导体硅片和受托加工，下游应用于半导体行业，是生产集成电路、分立器件等半导体产品的关键材料，具体应用于存储芯片、传感器芯片、射频芯片、逻辑芯片、模拟芯片、分立器件、功率器件等中。2018年公司营业总收入为10.10亿元，营业成本为7.88亿元，毛利为2.22亿元，毛利率为21.98%。其中硅片业务总收入为10.08亿元，总成本为 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 30 7.88亿元，毛利为2.2亿元，毛利率为21.83%。公司的8英寸及以下半导体硅片主要应用于传感器、射频前端芯片、模拟芯片、功率器件、分立器件等领域。公司8英寸及以下半导体硅片产品可应用于90nm、0.11μm、0.13μm、0.18μm、0.25μm、0.35μm、0.5μm等制程。在SOI硅片方面，公司掌握了SIMOX、Bonding、Simbond、Smart CutTM等先进的SOI硅片制造技术，可以提供多种类型的SOI硅片产品。公司12英寸半导体硅片主要应用于存储芯片、图像处理芯片、通用处理器芯片、功率器件等领域。公司严格执行了内部产品质量控制制度，12英寸半导体硅片产品可应用于40-28nm、65nm、90nm制程，公司目前正在研发可用于20-14nm制程的12英寸半导体硅片。同时，生产12英寸半导体硅片的公司子公司上海新昇，生产8英寸及以下半导体硅片的Okmetic和新傲科技均取得了ISO 9001:2015、IATF 16949:2016质量体系认证。图27：上海硅产业不同业务收入占比图28：上海硅产业不同业务毛利占比资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所图29：上海硅产业不同业务收入图30：上海硅产业不同业务毛利资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所 2.5.1. 中环股份公司主营业务包括新能源材料，半导体材料，电力，半导体器材，服务业收入，融资租赁等，下游应用于集成电路、消费类电子、电网传输、风能发电、轨道交通、新能源汽车、航空、航天、光伏发电、工业控制等行业。2018年公司收入新能源材料，半导体材料，电力，半导体器材，服务业收入，融资租赁占比分别为88%，7%，3%，1%和0.35%，毛利占比分别为76%，13%，9%，0.4%和1%。2018年公司营业总收入为137.56亿元，营业成本为113.69200毫米及以下尺寸硅片, 793.76 , 79%300毫米硅片, 215.11 , 21%其他业务, 1.58 , 0%公司不同业务收入占比（百万元）200毫米及以下尺寸硅片, 231.79 , 95%300毫米硅片, -11.17 , -5%公司分产品毛利占比（百万元）0.00200.00400.00600.00800.001,000.001,200.00201620172018公司分产品收入（百万元）其他业务300毫米硅片200毫米及以下尺寸硅片-50.000.0050.00100.00150.00200.00250.00201620172018公司分产品毛利水平（百万元）300毫米硅片200毫米及以下尺寸硅片 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 31 亿元，毛利为23.87亿元，毛利率为17.35%。其中半导体材料业务总收入为10.13亿元，成本为7.08亿元，毛利为3.05亿元，毛利率为30.08%。半导体材料方面，公司持续在产业链建设、技术积淀以及对全球客户的长期合作及认知的优势，重点推动8-12英寸抛光片产业化进程。目前公司产品已覆盖3~8英寸区熔产品、3~12英寸直拉产品，满足集成电路、功率器件、光电器件市场应用。产业协同方面，公司重视产业链上下游技术合作，通过与中车时代电气、长安汽车、南方电网、格力电器等芯片及终端应用企业联合筹建功率半导体制造业创新中心，共同促进功率器件产品的技术创新和技术进步，打造行业内联盟企业协同创新及产业化平台。图31：中环股份不同业务毛利占比图32：中环股份不同业务收入占比资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所图33：中环股份不同业务收入图34：中环股份不同业务毛利资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所 3. 光刻胶：国内产品崭露头角，国产替代任重道远 3.1. 光刻胶：光刻技术核心，半导体制造关键材料光刻胶又名“光致抗蚀剂”，是一种在紫外光等光照或辐射下，溶解度会发生变化的薄膜材料。光刻胶是集成电路制造的关键基础材料之一，是光刻技术中涉及到最关键的功能性化学材料，广泛用于印刷电路和集成电路的制造以及半导体分立器件的微细加工等过程。新能源材料, 1,817.50 , 76%半导体材料, 304.60 , 13%电力, 214.07 , 9%半导体器件, -9.15 , 0%服务业收入, 33.74 , 1%其他主营业务, 26.16 , 1%公司分产品毛利占比（百万元）新能源材料, 12,091.78 , 88%半导体材料, 1,012.77 , 7%电力, 335.37 , 3%半导体器件, 153.31 , 1%服务业收入, 48.47 , 0%其他主营业务, 114.02 , 1%公司不同业务收入占比（百万元）0.002,000.004,000.006,000.008,000.0010,000.0012,000.0014,000.0016,000.002015201620172018公司分产品收入（百万元）其他业务其他主营业务融资租赁服务业收入半导体器件电力半导体材料新能源材料-500.000.00500.001,000.001,500.002,000.002,500.003,000.002015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）其他业务其他主营业务融资租赁服务业收入半导体器件电力半导体材料新能源材料 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 32 在光刻图案化工艺中，首先将光刻胶旋涂在硅片上形成一层薄膜。接着，在复杂的曝光装置中，光线通过一个具有特定图案的掩模投射到光刻胶上。曝光区域的光刻胶发生化学变化，在随后的化学显影过程中被去除。最后，掩模的图案就被转移到了光刻胶膜上。在随后的蚀刻或离子注入工艺中，此光刻胶的图案可被转移到下层的薄膜上。这种薄膜图案化的过程经过多次迭代，联同其他多个物理过程，便产生集成电路。其具体流程如图所示。图35：光刻技术图示资料来源：智东西内参，天风证券研究所 3.2. 光刻胶下游应用较广泛，以半导体光刻胶性能要求和技术水平最高市场上，光刻胶产品依据不同标准，可以进行分类。依照化学反应和显影原理分类，光刻胶可以分为正性光刻胶和负性光刻胶。使用正性光刻胶工艺，形成的图形与掩膜版相同；使用负性光刻胶工艺，形成的图形与掩膜版相反。按照感光树脂的化学结构分类，光刻胶可以分为光聚合型光刻胶、光分解型光刻胶和光交联型光刻胶。光聚合型光刻胶采用烯类单体，在光作用下生成自由基，进一步引发单体聚合，最后生成聚合物，具有形成正像的特点；光分解型光刻胶采用含有叠氮醌类化合物的材料，其经光照后,发生光分解反应，可以制成正性胶；光交联型光刻胶采用聚乙烯醇月桂酸酯等作为光敏材料，在光的作用下，形成一种不溶性的网状结构，而起到抗蚀作用，可以制成负性光刻胶。按照曝光波长分类，光刻胶可分为紫外光刻胶（300~450nm）、深紫外光刻胶（160~280nm）、极紫外光刻胶（EUV，13.5nm）、电子束光刻胶、离子束光刻胶、X射线光刻胶等。不同曝光波长的光刻胶，其适用的光刻极限分辨率不同，通常来说，在使用工艺方法一致的情况下，波长越小，加工分辨率越佳。按下游应用分类，光刻胶可分为PCB（印刷电路板）用光刻胶、面板光刻胶、半导体用光刻胶。PCB光刻胶技术壁垒相对其他两类较低，而半导体光刻胶代表着光刻胶技术最先进的水平。 PCB光刻胶主要分为干膜光刻胶、湿膜光刻胶（又称为抗蚀刻/线路油墨）、光成像阻焊油墨等。PCB光刻胶技术壁垒相对较低，主要是中低端产品。LCD光刻胶包含彩色滤光片用彩色光刻胶及黑色光刻胶、LCD触摸屏用光刻胶、TFT-LCD正性光刻胶等产品。半导体光刻胶包括g线光刻胶、i线光刻胶、KrF光刻胶、ArF光刻胶等。具体分类如表所示。表8：光刻胶分类 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 33 按应用分类主要类型细分类型 PCB光刻胶干膜光刻胶湿膜光刻胶光固化阻焊油墨彩色和黑色光刻胶 LCD光刻胶 LCD触屏用光刻胶 LED光刻胶 TFT正性光刻胶宽谱g/i/h线(365/405/436nm) 碘化橡胶类光刻胶半导体光刻胶 g/i线光刻胶（436/365nm) KrF/ArF光刻胶(248/193nm) 资料来源：晶瑞股份招股说明书，智东西内参，天风证券研究所在不同下游应用光刻胶中，以半导体光刻胶性能最强，技术壁垒最高。随着半导体制程不断提高，所需曝光所用光线波长不断缩短，对光刻胶的分辨率、敏感度、对比度等也提出了更高的要求。半导体用光刻胶所包含的i线光刻胶、i线光刻胶、KrF光刻胶、ArF光刻胶对应曝光波长分别为436nm、365nm、248nm和193nm，随着曝光波长不断缩短，对应半导体制程也更加先进。尤其是后续采用的沉浸式曝光极大缩短了ArF型光刻胶对应制程，可低达22nm。表9：IC集成度与光刻技术发展历程 IC集成度与光刻技术发展历程年份 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010之后 IC集成度 1M 4M 16M 64M 256M 1G 4G 16G >64G 技术水平/um 1.2 0.8 0.5 0.35 0.25 0.18 0.13 0.1 <0.07 适用的光刻技术 g线 g线、i线、KrF i线、KrF KrF KrF、ArF ArF、F2、PXL ArF、F2、EUV、EBLOW等资料来源：《半导体制造技术导论》，天风证券研究所从表中可看到，随着时间推进，集成电路集成度增高，制程（技术水平）不断缩短，适用的光刻技术经历了g线光刻-i线光刻-KrF光刻-ArF光刻-EUV光刻的阶段，对应的光刻胶种类也相应发生了改变。表10：半导体光刻胶细分种类情况半导体光刻胶种类曝光波长光源图形尺寸使用晶圆尺寸类型主要原料 G线光刻胶 436nm 汞弧灯(G线） 0.5um以上 6寸正性胶为主酚醛树脂、重氮萘醌化合物 I线光刻胶 365nm 汞弧灯(I线） 0.5-0.3um 6寸、8寸正性胶为主酚醛树脂、重氮萘醌化合物 KrF光刻胶 248nm KrF激光器 0.25-0.13um 8寸正性胶、负性胶聚对羟基苯乙烯及其衍生物、光致产酸剂 ArF光刻胶 193nm ArF激光器 22-180nm 12寸正性胶聚酯环族丙烯酸酯及其共聚物、光致产酸剂资料来源：李冰等《光刻胶材料发展状况及下一代光刻技术对图形化材料的挑战》，天风证券研究所分种类来看，g线光刻胶对应曝光波长为436nm，光源为汞弧灯的g线光源，一般对应0.5um以上的半导体制程和6寸硅晶圆，g线光刻胶以正性胶为主，主要以重氮萘醌为感光化合物，以酚醛树脂为基本原料。i线光刻胶对应曝光波长为365nm，光源为汞弧灯的i线光源，一般对应0.5-0.3um的半导体制程和6寸及8寸硅晶圆，i线光刻胶以正性胶为主，主要以重氮萘醌为感光化合物，以酚醛树脂为基本原料。KrF型光刻胶对应曝光波长为248nm，光源为KrF激光器，一般对应0.25-0.13um半导体制程和8寸硅晶圆，KrF型光刻胶正性 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 34 胶和负性胶均有，主要以聚对羟基苯乙烯及其衍生物、光致产酸剂为基本原料。ArF型光刻胶对应曝光波长为193nm，光源为ArF激光器，一般对应22-180nm半导体制程和12寸硅晶圆，ArF型光刻胶为正性胶，主要以聚酯环族丙烯酸酯及其共聚物、光致产酸剂为基本原料。图36：不同光刻胶对应光源及分辨率资料来源：《半导体制造技术导论》、天风证券研究所 3.3. 光刻胶全球市场：持续增长，基本为美日公司垄断由于半导体光刻胶主要应用于半导体制造，故半导体光刻胶市场与对应晶圆厂产能密切相关。根据SEMI公布数据，2018年全球半导体光刻胶市场共17.3亿美元，同比增长2.3%。自2016年来，全球光刻胶市场年均复合增长率为9.23%。图37：全球半导体光刻胶市场资料来源：SEMI，天风证券研究所根据前瞻研究院数据，半导体光刻胶领域中，i/g型光刻胶占总市场的24%，为4.15亿美元；KrF型光刻胶占总市场的22%，为3.81亿美元；ArF型光刻胶占总市场的41%，为7.09亿美元。具体市场规模结构如图所示。图38：不同光刻胶市场规模结构 02468101214161820201120122013201420152016201720182019E全球半导体光刻胶市场（亿美元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 35 资料来源：SEMI，前瞻研究院，天风证券研究所从半导体光刻胶市场来看，目前全球半导体光刻胶市场主要为美日公司所垄断。i/g型光刻胶以东京应化、美国陶氏和日本合成橡胶占比最高，分别占据25.9%，18.4%，15.1%的市场份额；KrF型光刻胶以东京应化、信越化工和日本合成橡胶占比最高，分别占据34%，22%，18%的市场份额；ArF型光刻胶以日本合成橡胶、信越化工和东京应化占比最高，分别占据24.3%，23.4%，20.3%的市场份额。如图所示。图39：i/g型光刻胶市场结构资料来源：《193nm（ArF）干法光刻胶研发及产业化项目可行性研究报告》，天风证券研究所图40：KrF型光刻胶市场结构 i/g, 4.152亿美元, 24%KrF, 3.806亿美元, 22%ArF, 7.093亿美元, 41%其他, 2.249亿美元, 13%不同光刻胶市场规模结构日本合成橡胶, 15.1%东京应化, 25.9%Dow（美国陶氏）, 18.4%富士胶片, 7.6%住友化工, 15.0%Dongjin, 13.2%i/g型光刻胶市场结构 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 36 资料来源：《193nm（ArF）干法光刻胶研发及产业化项目可行性研究报告》，天风证券研究所图41：ArF型光刻胶市场结构资料来源：《193nm（ArF）干法光刻胶研发及产业化项目可行性研究报告》，天风证券研究所 3.4. 光刻胶中国市场：随半导体产业链向国内转移，光刻胶需求将大幅增长，目前国产化率低，未来有望进一步发展半导体光刻胶市场增长主要得益于下游晶圆厂产能增长，而半导体晶圆厂产能向中国转移将极大程度利好国内半导体光刻胶市场需求。根据IC Insight预测，至2020年中国硅晶圆产能将较18年增长40%，将拉动半导体光刻胶市场需求大幅增长。图42：中国光刻胶行业市场规模增速日本合成橡胶, 18.4%, 18%东京应化, 34.3%, 34%Dow（美国陶氏）, 11.0%, 11%信越化工, 21.8%, 22%富士胶片, 5.6%, 6%住友化工, 3.0%, 3%Dongjin, 5.9%, 6%KrF型光刻胶市场结构日本合成橡胶, 24.3%东京应化, 20.3%Dow（美国陶氏）, 4.3%信越化工, 23.4%富士胶片, 7.7%住友化工, 14.9%Dongjin, 2.1%韩国锦湖石化, 2.0%ArF型光刻胶市场结构 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 37 资料来源：前瞻研究院，天风证券研究所根据前瞻研究院数据统计，2017、2018年中国光刻胶行业市场规模增幅分别为10.3%，6.1%，2016-2018年市场增速CAGR达8.2%。但目前中国本土光刻胶产品，主要还集中在低端 PCB 光刻胶， PCB 光刻胶市场份额高达 94.4%。排名第二的 LCD 光刻胶市场份额仅为 2.7%。半导体光刻胶市场份额仅为 1.6%。中国光刻胶产品依然以低端产品为主，半导体光刻胶国产化率水平极低。图43：全球光刻胶市场份额占比图44：中国大陆光刻胶市场份额占比资料来源：智东西内参，天风证券研究所资料来源：智东西内参，天风证券研究所国内半导体光刻胶领域，国产化率方面，分产品来看，较低端的i/g型光刻胶国产化率很低，目前国内仅有晶瑞股份的苏州瑞红子公司和北京科华微电子公司可实现量产，其中晶瑞股份拥有100吨/年的i线光刻胶生产线，科华微电子拥有500吨/年的i/g线光刻胶生产线，此外，容大感光公司也可小批量（低于100吨/年）生产i线光刻胶。对于较高端的KrF、ArF型光刻胶，目前国内基本依靠进口。KrF型光刻胶仅北京科华微电子拥有一条10吨/年生产线，产品现已通过中芯国际认证获得商业订单，但所占市场份额极低，晶瑞股份于2018年建成了一条（KrF）248nm深紫外光刻胶中试示范线，尚未实现正式批量生产。ArF型光刻胶目前南大光电在建一条25吨/年的生产线，科华微电子和上海新阳也在进行产品的研发和产业化项目。具体产品对应国内公司生产情况及国产化率如表所示。表11：半导体光刻胶国产化情况产品对应公司产能 i/g线光刻胶晶瑞股份：100吨/年i线光刻胶 -10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%2012201320142015201620172018中国光刻胶行业市场规模增速（%）PCB光刻胶, 24.50%LCD光刻胶, 26.60%半导体光刻胶, 24.10%其他光刻胶, 24.80%PCB光刻胶, 94.40%LCD光刻胶, 2.70%半导体光刻胶, 1.60%其他光刻胶, 1.30% \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 38 科华微电子：500吨/年i/g线光刻胶容大感光：小批量生产（<100吨/年）i线光刻胶 KrF型光刻胶科华微电子：10吨/年晶瑞股份：中试示范线 ArF型光刻胶南大光电：在建25吨/年生产线上海新阳：与复旦大学邓海博士技术团队立项研发中科华微电子、晶瑞股份：研发中资料来源：智东西内参，天风证券研究所近年来，随国内集成电路产业持续发展，国家在集成电路的重要上游材料光刻胶领域也布局了一系列相关政策。预计随着下游晶圆厂产能转移推动市场增长，国内企业突破技术壁垒实现对应产品量产，以及国家政策倾斜扶植，我国光刻胶行业将迎来新一轮的增长机遇。表12：光刻胶领域相关政策项目颁布部门颁布时间相关政策内容《中国制造 2025》重点领域技术创新绿皮书国家制造强国建设战略咨询委员会 2015年10月十大重点领域之一、新一代信息技术产业/1.1 集成电路及专用设备/1.1.3 发展重点/2.集成电路制造/（2）光刻技术：两次曝光、多次曝光、EUV（极紫外光刻）、电子束曝光、193nm 光刻胶、EUV 光刻胶。国家重点支持的高新技术领域（2015）科技部、财政部、国税总局 2015 年 3 月四、新材料技术/（五）、精细化学品/1、电子化学品：集成电路和分立器件用化学品；印刷线路板生产和组装用化学品；显示器件用化学品。包括高分辨率光刻胶及配套化学品；超净高纯试剂及特种（电子）气体；先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品。国家集成电路产业发展推进纲要工业和信息化部 2014 年 6 月加强集成电路装备、材料与工艺结合，研发光刻机、刻蚀机、离子注入机等关键设备，开发光刻胶、大尺英寸硅片等关键材料，加强集成电路制造企业和装备、材料企业的协作，加快产业化进程，增强产业配套能力。产业结构调整指导目录（ 2011 年）（2013 年修正）国家发展改革委 2013 年 2 月第一类鼓励类：改性型、水基型胶粘剂和新型热熔胶，环保型吸水剂、水处理剂，分子筛固汞、无汞等新型高效、环保催化剂和助剂，安全型食品添加剂、饲料添加剂，纳米材料，功能性膜材料，超净高纯试剂、光刻胶、电子气、高性能液晶材料等新型精细化学品的开发与生产。 “十二五”国家战略性新兴产业发展规划国务院 2012 年 7 月重点发展方向和主要任务：围绕重点整机和战略领域需求，大力提升高性能集成电路产品自主开发能力，突破先进和特色芯片制造工艺技术，先进封装、测试技术以及关键设备、仪器、材料核心技术，加强新一代半导体材料和器件工艺技术研发，培育集成电路产业竞争新优势。积极有序发展大尺寸薄膜晶体管液晶显示（TFT-LCD）、等离子显示（PDP）面板产业，完善产业链。加快推进有机发光二极管（OLED）、三维立体（3D）、激光显示等新一代显示技术研发和产业化。国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）国务院 2006 年 2 月重点研究开发高纯材料、精细化工及催化、分离材料等，满足国民经济基础产业发展需求的高性能复合材料及大型、超大型复合结构部件的制备技术的要求。资料来源：晶瑞股份招股说明书，天风证券研究所 3.5. 建议关注公司：晶瑞股份、南大光电 3.5.1. 晶瑞股份公司主营业务为括超净高纯试剂、光刻胶、功能性材料、锂电池材料和基础化工材料，下游应用为半导体、锂电池、平板显示和光伏太阳能电池等行业，具体应用到下游电子信息产品的清洗、光刻、显影、蚀刻、去膜等工艺环节。2018年公司超净高纯试剂、光刻胶、功能性材料、锂电池材料和基础化工材料收入占比分别为28%，10%，9%，33%和14%，毛利占比分别为21%，19%，9%，30%和7%。公司超净高纯试剂技术水平居于行业前列，电子级双氧水达到全球第一梯队的技术品质，构筑公司技术壁垒。目前国内电子化学试剂企业中只有极少部分能够达到G3、G4级别， \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 39 公司氢氟酸、硝酸、盐酸等产品已经达到SEMI G4级别，处于国内领先地位。此外公司超净高纯氨水、超净高纯双氧水已经达到SEMI G5级别并实现量产，填补国内空白。目前公司超净高纯试剂已经在中芯国际天津等一批标杆性半导体公司线上测试，并实现向华虹、方正半导体供货，同时正在按计划推进与在国内其他8寸和12寸标杆性客户的合作。公司全资子公司苏州瑞红1993年开始光刻胶生产，承担并完成了国家02重大专项“i线光刻胶产品开发及产业化”项目，i线光刻胶已向中芯国际、扬杰科技、福顺微电子等客户供货，在上海中芯、深圳中芯、吉林华微等知名半导体厂进行测试。对应更先进制程的KrF型光刻胶，公司产品已经完成中试，产品分辨率达到了0.25~0.13μm的技术要求，建成了中试示范线。公司2018年完成了对江苏阳恒的股权收购及增资，通过引进全球半导体化学品主力供应商日本三菱化学株式会社的电子级硫酸的制造技术，公司拟在江苏阳恒投资建设年产9万吨电子级硫酸改扩建项目。电子级硫酸与公司已有电子级双氧水业务结合，可进一步巩固公司在超净高纯试剂领域竞争优势。公司在眉山建设年产8.7万吨光电显示、半导体用新材料项目已取得项目用地，并取得眉山市环境保护局出具的环保批文，目前处于项目处于开工建设阶段。西南地区是我国显示面板、半导体行业重要的聚集区，公司依托地理优势，待产能完全投产后有望实现产品销量进一步增长，拉升公司业绩。图45：晶瑞股份公司收入结构图46：晶瑞股份公司毛利结构资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所图47：晶瑞股份公司分业务收入图48：晶瑞股份公司分业务毛利锂电池粘结剂, 264.91 , 33%超净高纯试剂, 225.23 , 28%基础化工材料, 113.73 , 14%光刻胶, 84.23 , 10%功能性材料, 71.25 , 9%蒸汽, 46.09 , 6%其他业务, 5.42 , 0%公司不同业务收入占比（百万元）锂电池粘结剂, 68.69 , 30%超净高纯试剂, 49.65 , 21%基础化工材料, 15.18 , 7%光刻胶, 44.60 , 19%功能性材料, 20.57 , 9%蒸汽, 30.01 , 13%其他业务, 3.19 , 1%公司分产品毛利（百万元）占比 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 40 资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所 3.5.2. 南大光电公司主营业务包括MO源产品业务、高纯特种电子特气业务、光刻胶及配套产品业务、ALD前驱体产品业务等。公司产品主要用于下游LED、集成电路芯片、太阳能电池等领域；公司在MO源产业中属于全球主要的MO源生产商，技术达到国际领先水平。高纯特种电子气体产品中，公司产品也达到6N级别。2018年公司收入2.28亿元，其中电子特气、三甲基铟、三甲基镓、其他业务、其他主营业务分别收入78.35、56.95、52.45、3.35、37.08百万元，占比分别为34%、25%23%、2%、16%，贡献毛利48.85、42.38、7.89、0.72、19.32百万元，占比分别为41%、35%、7%、1%、16%。光刻胶及配套业务方面，公司193nm光刻胶及配套材料启动项目获得国家02专项正式立项，得到中央财政补贴1,816.65万元。公司组建了专职的研发团队，建成1500平方米研发中心和百升级光刻胶中试生产线，产品研发进展和成果得到业界专家的认可。公司具备了研制功能单体、功能树脂、光敏剂等光刻胶材料的能力，已经开发的多款先进光刻胶产品在客户端的评估中获得好评。目前，“ArF光刻胶开发和产业化项目”获得国家02专项的正式立项，获得中央财政拨款13,285.00万元，地方配套也在审批中。公司新设了光刻胶事业部，并成立了全资子公司“宁波南大光电材料有限公司”，全力推进“ArF光刻胶开发和产业化项目”的落地实施，项目产业化基地建设顺利。图49：南大光电不同业务收入占比图50：南大光电分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.00800.00900.002012201320142015201620172018公司分产品收入（百万元）锂电池粘结剂超净高纯试剂基础化工材料光刻胶功能性材料蒸汽其他业务0.0050.00100.00150.00200.00250.002012201320142015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）锂电池粘结剂超净高纯试剂基础化工材料光刻胶功能性材料蒸汽其他业务其他主营业务电子特气, 78.35, 34%三甲基铟, 56.95, 25%三甲基镓, 52.45, 23%三甲基铝, 0, 0%三乙基镓, 0, 0%其他业务, 3.35, 2%其他主营业务, 37.08, 16%公司分业务收入占比（百万元）电子特气, 48.85, 41%三甲基铟, 42.38, 35%三甲基镓, 7.89, 7%三甲基铝, 0, 0%三乙基镓, 0, 0%其他业务, 0.72, 1%其他主营业务, 19.32, 16%公司分业务毛利占比（百万元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 41 图51：南大光电分产品收入图52：南大光电分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 4. CMP材料：随先进制程产能增长，需求持续增高，国内安集科技、鼎龙股份实现技术突破 4.1. 化学机械抛光简介化学机械抛光(chemical mechanicalpolishing, CMP)是集成电路（IC）制造过程中的关键技术，通过使用化学腐蚀及机械力对加工过程的单晶硅片和金属布线层进行平坦化。它不但能够对硅片表面进行局部处理，同时也可以对整个硅片表面进行平坦化处理, 是目前唯一能兼顾表面的全局和局部平坦化的技术。 CMP材料主要包括抛光液、抛光垫、调节器、CMP清洗以及其他等耗材，而抛光液和抛光垫又占CMP材料细分市场的80%以上，是CMP工艺的核心材料。图53：化学机械研磨示意图资料来源：立鼎产业研究院，天风证券研究所按抛光物质不同进行分类，化学机械抛光分为氧化硅抛光和金属抛光，氧化硅抛光主要被应用于平坦化金属层间淀积的层间介质。磨料中的水和氧化硅发生表面水合作用，从而使氧化硅的硬度、机械强度等有效降低，在机械力的作用下将氧化硅去除。金属抛光与氧化硅抛光机理有一定的区别，一般采用氧化的方法使金属氧化物在机械研磨中被去除。图54：抛光微观机理介绍 0501001502002502015-12-312016-12-312017-12-312018-12-31公司分产品收入（百万元）电子特气三甲基铟三甲基镓三甲基铝三乙基镓其他业务其他主营业务-500501001502015-12-312016-12-312017-12-312018-12-31公司分产品毛利（百万元）电子特气三甲基铟三甲基镓三甲基铝三乙基镓其他业务其他主营业务 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 42 资料来源：Web of Science，天风证券研究所抛光液和抛光垫是化学机械抛光中的重要材料。抛光液是平坦化工艺中研磨材料和化学添加剂的混合物，研磨液材料主要是石英，二氧化铝和氧化铈，其中的化学添加剂要根据实际情况加以选择，这些化学添加剂和要被除去的材料进行反应，弱化其和硅分子联结，使得机械抛光更加容易。磨料方面，通常有氧化物磨料、金属钨磨料、金属铜磨料以及一些特殊应用磨料。抛光垫通常使用聚亚胺脂材料制造，又称聚氨酯抛光垫、抛光阻尼布、氧化铈抛光垫，利用这种多孔性材料类似海绵的机械特性和多孔特性，可提高抛光的均匀性。抛光垫上有时开有可视窗，便于线上检测。抛光垫主要起贮存抛光液并把它运送到工件的整个加工区域、使抛光均匀、去除抛光过程产生的残留物、传递材料去除所需的机械能量及维持抛光过程所需的机械和化学环境等作用。 4.2. CMP材料下游市场：受益于晶圆产能增长和先进制程产能比例增加，CMP材料市场需求快速增高自2016年来，全球半导体材料市场持续增长，2018年全球抛光材料市场达到21.7亿美元，同比增长17.3%。其中抛光液市场12.7亿美元，抛光垫市场7.4亿美元。以中国硅晶圆产能占世界产能比例测算，2018年中国抛光材料市场为2.7亿美元，其中抛光液市场1.58亿美元，抛光垫市场0.925亿美元。图55：全球抛光材料产值资料来源：SEMI，天风证券研究所图56：全球抛光材料市场规模 05101520252016201720182019E全球抛光材料产值（亿美元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 43 资料来源：安集科技招股说明书，天风证券研究所我们认为抛光材料市场增长的主要驱动因素有：1、下游晶圆厂产能提升；2、先进制程产能比例增高。下游产能提升方面，CMP抛光材料需求也将提升。假设所有产能对应的抛光液需求相等且产品价格不变， 2020年世界抛光材料需求将达到24.71亿美元，中国抛光材料需求将达到3.9亿美元。先进制程比例提高方面，随着硅晶圆制程工艺发展，所需抛光步骤数目增多，抛光材料的需求也会提升。比如随硅晶圆制程精度增加，所需CMP步骤大幅增高；存储芯片由2D NAND向3D NAND变革，所需CMP抛光步骤近乎翻倍。图57：不同制程工艺中所需CMP次数资料来源：安集科技招股说明书，天风证券研究所图58：2D NAND和3D NAND所需CMP次数 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 44 资料来源：安集科技招股说明书，天风证券研究所现阶段无论全球或是中国，先进制程的硅晶圆产能及产能占比均呈上升趋势。根据IC Insight数据，全球硅晶圆制程中，65nm以下制程所占比例将由18年的60%增加至20年的62%，中国目前65nm以下硅晶圆装机产能占比约50%，而已公布在建或爬坡项目中65nm以下制程产能占比约60%。先进制程产能提升，预计将推动抛光材料需求实现更高速增长。图59：全球不同制程硅晶圆产能资料来源：IC Insight，天风证券研究所 4.3. CMP材料市场结构：抛光液以卡博特微电子为龙头，国内安集科技实现技术突破；抛光垫以美国陶氏为龙头，国内鼎龙股份实现技术突破目前全球抛光液及抛光垫市场依然主要为美日公司所垄断。抛光垫市场以美国陶氏一家独大，陶氏公司占据全球抛光垫市场79%的市场份额，在细分集成电路芯片和蓝宝石两个高端领域更是占据90%的市场份额。此外，3M、卡博特、日本东丽、中国台湾三方化学等可生产部分芯片用抛光垫。图60：全球抛光垫市场结构 05101520253020162017201820182020E2021E2022E全球不同制程硅晶圆产能（万片/月）（等效为8寸硅晶圆）<10nm10-20nm20-28nm28-65nm65-200nm>200nm \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 45 资料来源：中大创投，天风证券研究所全球芯片抛光液生产企业主要被美国卡博特、美国陶氏杜邦、美国Versum、日本 Fujimi、日本Nitta Haas、韩国ACE等所垄断，占据全球90%以上的高端市场份额。卡伯特微电子作为行业龙头，占据36%市场份额，日本Hitachi，Fujimi和美国Versum，分别占据15%，11%，10%市场份额。该行业市场竞争格局处于较稳定状态，以卡伯特微电子和Fujimi的市占率数据为例，2016-2018年二者全球市占率变动不大。图61：全球抛光液市场结构资料来源：观研天下研究院，天风证券研究所图62：抛光液公司市占率变动卡伯特微电子36%安集科技2%Fujimi11%Hitachi15%Versum10%Dow6%其他20%全球抛光液市场竞争格局（%） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 46 资料来源：公司公告，天风证券研究所抛光液中国市场方面，目前安集科技率先突破技术壁垒，实现抛光液国产化。2018年安集科技在中国市场实现22%市占率，全球约2%的市占率。目前安集科技主流制程产品实现量产，抛光液产品已在130-28nm实现规模化销售。14nm技术节点产品已进入客户认证阶段，10-7nm产品正在研发中。图63：中国抛光液市场竞争格局资料来源：观研天下研究院，天风证券研究所抛光垫方面，目前国内仍然主要依靠进口，仅鼎龙股份一家能够小批量生产CMP抛光垫产品。为加速推动中国半导体抛光材料的国产化进程，近年来国家政策也在该领域持续加码。如2017年1月国家发改委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》中包含“新一代信息技术产业——电子核心产业——集成电路——集成电路材料（抛光液、研磨液、封装材料等）”；2017年3月科技部发布的《“十三五”先进制造技术领域科技创新专项规划》提出“面向45-28-14纳米集成电路工艺，重点研发300毫米硅片、深紫外光刻胶、抛光材料、超高纯电子气体、溅射靶材等光剑材料产品，通过大生产线应用考核认证并实现规模化销售”；2018年12月工信部发布的《重点新材料首批次应用指导示范目录》中将“先进基础材料——先进化工材料——电子化工新材料——CMP抛光材料”列入目录范围。此外，大基金也对抛光材料企业，如安集科技等公司进行了投资。在政策加码和国内企业攻克相应技术壁垒的背景下，我们预计CMP材料行业将会迎来较快的国产替代进程和高速发展。 -10%0%10%20%30%40%50%60%2016201720182016-2018抛光液公司市占率变动卡伯特微电子全球市占率Fujimi全球市占率卡伯特微电子64%安集科技22%其他14%中国抛光液市场竞争格局（%） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 47 4.4. 建议关注公司：安集科技、鼎龙股份 4.4.1. 安集科技公司业务为CMP抛光液和光刻胶去除剂，抛光液最为主要：2018年抛光液业务收入占比82.8%（铜及铜阻挡层系列抛光液66.3%，其他系列抛光液16.46%）。目前主流制程产品实现量产，抛光液产品已在130-28nm实现规模化销售。14nm技术节点产品已进入客户认证阶段，10-7nm产品正在研发中。公司于2017年新建两条生产线分别用于铜和钨抛光液，于2018年投产，造成了当年铜及铜阻挡层系列抛光液产能利用率的下降；公司铜系列抛光液产能扩张，兼其他抛光液处于小量至规模量产转换中，产能利用率低于50%。下游市场增长叠加目前抛光液市场国产化率较低，公司产能存在进一步释放空间。若公司产能全部释放，可达1.37亿吨/年。假定抛光液价格不变，对应收入4.87亿元。公司下游客户市场份额高，发展具有较强可持续性：全球和国内集成电路制造行业集中度较高使得公司客户集中度较高。公司前五名客户均为全球或国内领先的集成电路制造厂商。其中台积电为全球第一大晶圆代工企业，中国晶圆制造十大企业中，中芯国际、华虹集团、华润微电子、武汉新芯（长江存储）分别位列第二、第五、第六、第九。公司与客户合作关系稳定：公司产品通过下游客户认证，双方通常会建立长期稳定的合作关系。从而保证公司业务稳定发展。此外公司还在持续开拓新客户，如2018年公司与英特尔签订采购合作协议。公司盈利水平较高，公司2018年毛利率51.1%，行业平均值46%，公司盈利水平高于行业平均值；公司盈利能力主要以抛光液贡献最大， 2018年公司抛光液贡献毛利1.1亿元，占比85.57%，光刻胶去除剂仅贡献毛利0.15亿元，占比12.12%；此外，公司新抛光液产品毛利率不断上升：铜系列抛光液毛利率维持稳定，钨等其他抛光液价格及毛利率呈上升趋势。图64：安集科技公司毛利率水平资料来源：公司公告，wind，天风证券研究所图65：安集科技不同系列抛光液产品毛利率变动 0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%安集科技卡伯特微电子VersumEntegrisFujimi2018年公司毛利率（%） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 48 资料来源：公司公告，天风证券研究所图66：安集科技收入结构资料来源：公司公告，天风证券研究所图67：安集科技归母净利润资料来源：公司公告，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（CMP抛光液和光刻胶去除剂）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 4.4.2. 鼎龙股份 0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%201620172018公司不同系列抛光液产品毛利率变动铜及铜阻挡层系列抛光液产品毛利率其他系列抛光液产品毛利率0.005,000.0010,000.0015,000.0020,000.0025,000.0030,000.00201620172018安集科技2016-2018收入结构（万元）铜及铜阻挡层系列抛光液其他系列抛光液光刻胶去除剂其他0.00500.001,000.001,500.002,000.002,500.003,000.003,500.004,000.004,500.005,000.002016年2017年2018年2019年1-9月安集科技归母净利润（万元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 49 公司主营业务包括打印复印耗材，CMP抛光垫，功能化学品，芯片，基础化学品等，下游应用于打印复印、半导体、平板显示等行业，其中抛光板、垫是半导体产业链上的核心关键环节。2018年公司收入打印复印耗材，CMP抛光垫占比分别为99%和0.24%，毛利占比分别为98%和0.098%。2018年公司营业总收入为13.37亿元，营业成本为8.17亿元，毛利为5.2亿元，毛利率为38.89%。其中CMP抛光垫业务总收入为0.0315亿元，总成本为0.0264亿元，毛利为0.0051亿元，即51万元，毛利率为16.19%。抛光垫硬垫产品方面，公司应用于成熟制程领域的系列产品DH3000/DH3002/DH3010持续向客户端推广，2018年底，八寸晶圆厂的各主流制程均已通过客户验证并获得订单，十二寸晶圆厂的部分制程已通过客户验证，且国内主流的十二寸晶圆厂已全面展开对抛光垫的测试。应用于先进制程领域的产品DH3201已通过客户的离线马拉松测试，其他先进制程产品DH3110/DH3310/DH3410目前已通过内部测试，计划于2018年后全面推向客户。为了实现产品线的全面布局，公司2018年又陆续推出了应用于精抛和阻挡层抛光的软垫DH9000系列产品，且已获得八寸晶圆厂客户的认证。由此鼎汇实现了抛光垫产品从应用从成熟制程到先进制程领域，从硬垫到软垫的全面布局，保障了公司未来的持续发展。目前，销售难度主要体现在客户放量周期较长，客户小批量采购后需要较长时间来验证产品的稳定性。生产方面，2019年公司新增了数台关键制程设备扩充产能。在生产和品管数据自动化方面也取得了一定进展，来保障批量生产的稳定性。图68：鼎龙股份收入结构资料来源：公司公告，天风证券研究所图69：鼎龙股份毛利结构 02004006008001000120014001600180020102011201220132014201520162017公司分产品收入（百万元）其他业务基础化学品芯片功能化学品CMP抛光垫打印复印耗材 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 50 资料来源：公司公告，天风证券研究所 5. 光掩膜：随半导体制程提高，掩膜市场迅速扩大，光掩膜加快国产替代步伐 5.1. 光掩膜：光刻工艺模板，直接影响最终芯片品质光掩膜一般也称光罩、掩膜版，是微电子制造中光刻工艺所使用的图形母版，由不透明的遮光薄膜在透明基板上形成掩膜图形，并通过曝光将图形转印到产品基板上制造。光掩膜板的制造基于原始设计图形，加入光学临近效应补偿，通过计算机辅助系统处理，使用激光或电子束曝光的手法将经过修正后的设计图形移植到透光性能良好的石英基板上，最后还要经过后续蚀刻和检验修补工艺。光掩膜的制造过程较为复杂，需要经过制作石英基板、沉积吸收层、沉积光刻胶层、写入、烘烤、显影、刻蚀、剥离和清洁、测量、检查等步骤，具体介绍如下：制作石英基板：空白基板通常为6英寸见方，厚度为0.25英寸。它由纯熔融石英制成，通常简称为石英。基板表面必须非常平坦且无缺陷。沉积吸收层：在基板上沉积薄的吸收层，可以阻挡来自光刻机的曝光。沉积光刻胶层：在吸收层的顶部是一层薄的光刻胶，暴露在光罩写入机（Mask Writer）之下。写入：由光罩写入机完成，使用电子束曝光光刻胶，将芯片设计的图案数据呈现在光刻胶上。烘烤：烘烤曝光的光刻胶，要求在光罩上的每个点都温度均匀。显影：使用显影剂使光刻胶的图像显影，漂洗并干燥而不留下任何残留物。因为光刻胶图案在蚀刻工艺期间用作光罩，所以该显影步骤十分关键，显影中的任何不均匀性将导致最终图案尺寸的不均匀性。蚀刻：将显影的光罩放到到蚀刻机中，蚀刻机使用等离子体精确地蚀刻掉写入和显影步骤后未被遮蔽的光刻胶吸收层材料。剥离和清洁：将蚀刻好的光罩装入清洁机器中，清洁机器使用干等离子体或湿化学法剥离光刻胶。测量：测量关键尺寸（CD）和图案精度，以确保它们符合客户规格。检查：为了验证图案精度，将光掩模加载到Inspection机台中。如果发现缺陷，则对它们0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.0020102011201220132014201520162017公司分产品毛利（百万元）其他业务基础化学品芯片功能化学品CMP抛光垫打印复印耗材 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 51 进行分类和必要的修复。图70：光掩膜制造流程资料来源：清溢光电招股说明书，天风证券研究所在光掩膜加工过程中，需要用到各类处理技术，如临近光学校正，光学数据准备等。临近光学校正，即OPC，是Optical Proximity Correction的简称。如图所示，随着芯片加工尺寸越来越小，如果Mask直接采用芯片设计图上的方形边角图案，由于光衍射效应，在晶圆上最终将会变成圆角图案。OPC通过改变光罩的图案形状补偿对衍射效应形成补偿，在晶圆上重现方角的原始设计图案。图71：OPC效果图资料来源：MechSE，天风证券研究所 MDP（Mask Data Preparation），即光罩数据准备的步骤，是将设计图案转换成Mask Writer可以读取的数据。OPC、MDP等软件使用过程复杂，对CPU硬件算力要求很高，一般需要几十人的工程团队支持，软件在成百上千台服务器上运行，从开始准备到生成Mask Writer需要的数据，最快也需要几天时间。掩膜版质量的优劣直接影响光刻的质量。在芯片制造过程中需要经过十几甚至几十次的光刻，每次光刻都需要一块光刻掩膜版，每块光刻掩膜版的质量都会影响光刻的质量。光刻过程中，通常通过一系列光学系统，将掩膜版上的图形按照 4：1 的比例投影在晶圆上的光刻胶涂层上。图72：4：1投影示意图 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 52 资料来源：半导体行业观察，天风证券研究所由于在制作过程中存在一定的设备或工艺局限，光掩膜上的图形并不可能与设计图象完全一致，即在后续的硅片制造过程中，掩膜板上的制造缺陷和误差也会伴随着光刻工艺被引入到芯片制造进程。故光掩膜板的品质将直接影响到芯片的良率和稳定性。光掩膜的下游应用主要为平板显示、半导体芯片、触控、电路板。行业的发展主要受下游平板显示行业、半导体芯片行业、触控行业和电路板行业的发展影响，与下游终端行业的主流消费电子（手机、平板、可穿戴设备）、笔记本电脑、车载电子、网络通信、家用电器、LED 照明、物联网、医疗电子等产品的发展趋势密切相关。表13：掩膜版产品对应下游行业及分类下游行业掩膜版产品平板显示 1、薄膜晶体管液晶显示器（TFT-LCD）掩膜版，包括阵列（Array）掩膜版（a-Si/LTPS技术）、彩色滤光片（CF）掩膜版； 2、有源矩阵有机发光二极管显示器（AMOLED）掩膜版，主要为Array掩膜版（AMOLED技术）； 3、超扭曲向列型液晶显示器（STN-LCD）掩膜版； 4、Fine Metal Mask用掩膜版。半导体芯片 1、半导体集成电路凸块（IC Bumping）掩膜版； 2、集成电路代工（IC Foundry）掩膜版； 3、集成电路载板（IC Substrate）掩膜版； 4、发光二极管（LED）封装掩膜版； 5、微机电（MEMS）掩膜版。触控 1、内嵌式触控面板（In Cell、On Cell）掩膜版； 2、外挂式触控（OGS、Metal Mesh）掩膜版。电路板 1、柔性电路板（FPC）掩膜版； 2、高密度互连线路板（HDI）掩膜版。资料来源：清溢光电招股说明书，天风证券研究所 5.2. 国内下游应用市场持续增长，光掩膜国产替代空间较大作为光掩膜的下游应用，近年来，国内面板、半导体和PCB电路板市场均持续增长，从而拉动了光掩膜市场需求不断上行。面板方面，根据 IHS 预测，2016 年-2025 年全球新型显示面板需求面积的复合年增长率（CAGR）预计将达 4%，到 2025 年将增长至 2.66 亿平方米。近年来我国集中建设高精度、高世代面板线为承接全球新型显示产能转移提供了良好条件，全球平板显示产业布局 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 53 向中国转移的进程明显加快。IHS预测中国大陆平板显示面板全球占比也将由 2018年 39%增长到 2020 年 52%。图73：全球新型显示面板需求面积预测资料来源：清溢光电招股说明书，天风证券研究所 PCB电路板方面，根据 Prismark 预测，未来几年全球 PCB 行业产值将持续增长，到 2022 年全球 PCB 行业产值将达到 688.10 亿美元。根据清溢光电招股说明书，至 2021 年亚洲将继续主导全球 PCB 市场的发展，而中国位居亚洲市场不可动摇的中心地位，预计中国大陆 PCB 行业将保持3.7% 的复合增长率，预计2022年中国地区行业总产值将达到356.86亿美元。图74：PCB全球及中国市场资料来源：wind，天风证券研究所半导体应用方面，2018年全球半导体用光掩膜产值达40.4亿美元，同比增长7.7%。受益于全球半导体晶圆制造产能向中国转移，中国半导体用光掩膜市场将以较高速度持续增长。此外，随着半导体先进制程产能占比不断提高，半导体制程工艺中使用双重曝光（指在光刻胶覆盖的晶片上分别进行两次曝光。两次曝光在同样的光刻胶上进行，但使用不同的掩-20.00%-10.00%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.0020082009201020112012201320142015201620172018PCB全球和中国市场全球PCB产值（亿美元）中国大陆PCB产值（亿美元）全球增长率中国大陆增长率 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 54 模版）次数不断上升，工艺所需光掩膜数量将大幅上升，从而推动光掩膜市场需求以更高速度增长。图75：双重曝光原理图资料来源：SEMI大半导体产业网，天风证券研究所图76：全球半导体和半导体材料市场变动资料来源：SEMI，天风证券研究所根据中大创投数据统计，近年来，我国光掩膜市场规模保持稳步增长，国内光掩膜市场增长率在5%-6%之间。根据IHS的统计数据，2018年中国光掩膜市场达到全球市场的40%，至2020年将达到全球市场的56%。而根据TMR预测，未来全球光掩膜市场将在2026年达到42.5亿的市场规模，年复合增长率约为2.3%。其中亚太地区将成为全球市场的主要增长区域。图77：各地区占全球光掩膜市场比例资料来源：清溢光电招股说明书，天风证券研究所从我国光掩膜版的需求量来看，行业需求稳定增长，2018年需求量达到约9万平方米，近0510152025303540452016201720182019E全球半导体用光掩膜产值（亿美元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 55 年来需求年均复合增长率7%-9%。图78：中国光掩膜市场比例资料来源：中大创投，天风证券研究所目前国际专业生产光刻掩膜版的厂家主要集中在中国台湾、日本、韩国等地区与国家，半导体光掩模市场集中度高，寡头垄断严重，Photronics、大日本印刷株式会社DNP和日本凸版印刷株式会社Toppan 三家占据 80%以上的市场份额。我国的光掩膜版行业仅能够满足国内中低档产品市场的需求，高档光掩膜版则由国外公司直接提供。从生产量来看，因智研咨询最新数据仅统计到2016年，2011年我国光掩膜版生产规模为0.87万平方米，2016年生产规模增长至1.69万平方米，复合增长率达到14.2%。按光掩膜生产规模14.2%的年均增速测算，2018年光掩膜国内产量为2.19万平方米，即目前国内光掩膜国产化率仅约20%，存在巨大的进口替代空间。从相关政策来看，国家也在持续加码相关政策支持产业发展，如2014年发改委、财政部、商务部发布的《鼓励进口技术和产品目录（2014 年版）》中，提出将“TFT-LCD、OLED 面板、配套材料制造技术和专用设备的设计制造技术，3D 显示、激光显示制造技术和专用设备的设计制造技术”和“65nm 及以下大规模数字集成电路设计、工艺制造技术，65nm 及以下模拟、数模集成电路设计、工艺制造技术，SoC 芯片和关键 IP 核、新型高密度集成电路封装与测试技术，上述技术产品专用设备的设计制造技术和专用材料的生产技术”列入“鼓励引进的先进技术”；2016年财政部、海关总署、国家税务总联合发布的《关于扶持新型显示器件产业发展有关进口税收政策的通知》提出“自 2016 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日，对符合国内产业自主化发展规划的彩色滤光膜、偏光片等属于新型显示器件产业上游的关键原材料、零部件的生产企业进口国内不能生产的自用生产性原材料、消耗品，免征进口关税”等。在下游市场不断扩张，国产替代化空间依然较高，以及相关政策支持加码的背景下，预计我国光掩膜行业加速国产替代，实现快速发展。 5.3. 建议关注公司：清溢光电公司主营业务为掩膜版的研发、设计、生产和销售业务，包括石英掩膜版和苏打掩膜版，下游主要应用于平板显示、半导体芯片、触控、电路板等行业，具体应用于下游行业产品制造过程中的图形“底片”转移用的高精密工具，是承载图形设计和工艺技术等知识产权信息的载体。2018年公司收入石英掩膜版和苏打掩膜版占比分别为74%和21%，毛利占比分别为62%和27%。2018年公司营业总收入为4.07亿元，营业成本为2.79亿元，毛利为1.28亿元，毛利率为31.45%。其中石英掩膜版业务总收入为2.99亿元，总成本为2.20亿元，毛利为0.79亿元，毛利率为26.42%。 0123456789201120122013201420152016光掩膜需求量（万平方米）光掩膜需求量（万平方米） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 56 掩膜版的生产技术方面，公司高精度平板显示用掩膜版产品的生产技术已达到国际水平。公司自主开发的生产管理系统、图形处理软件、Mura控制技术、精细图形bias补正、斜线补正、Distortion、Z-correction、二次对位、精密坐标校正等技术，达到国际先进水平。公司TFT-LCD掩膜版和AMOLED/LTPS的CD精度、位置精度等关键指标已达到国际主流水平。在生产工艺方面，公司对光刻机性能的开发和应用上具备了业内先进的水准。以公司所使用的海德堡光刻机为例，一般情况下海德堡光刻机不能提供足够的性能用于TFT-CF掩膜版，但公司通过自有的生产工艺对海德堡光刻机进行了改进，并可用于生产中低端TFT-Array掩膜版和TFT-CF掩膜版。图79：清溢光电公司收入结构图80：清溢光电公司毛利结构资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所图81：清溢光电公司分产品收入图82：清溢光电公司分产品毛利资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所 6. 溅射靶材：国产化水平较高，下游市场扩张将推动行业进一步发展 6.1. 溅射靶材：PVD工艺核心材料，主要用于半导体金属化靶材，特别是高纯度溅射靶材应用于电子元器件制造的物理气相沉积（Physical Vapor Deposition，PVD）工艺，是制备晶圆、面板、太阳能电池等表面电子薄膜的关键材料。石英掩膜版, 299.44 , 74%苏打掩膜版, 86.73 , 21%其他业务, 16.70 , 4%其他主营业务, 4.50 , 1%公司不同业务收入占比（百万元）石英掩膜版, 79.47 , 62%苏打掩膜版, 34.61 , 27%其他业务, 12.09 , 9%其他主营业务, 2.03 , 2%公司分产品毛利占比（百万元）0.0050.00100.00150.00200.00250.00300.00350.00400.00450.002012201320142015201620172018公司分产品收入（百万元）其他主营业务其他业务苏打掩膜版石英掩膜版0.0020.0040.0060.0080.00100.00120.00140.00公司分产品毛利水平（百万元）其他主营业务其他业务苏打掩膜版石英掩膜版 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 57 所谓溅射，是制备薄膜材料的主要技术，也是PVD的一种。它通过在PVD设备中用离子对目标物进行轰击，使得靶材中的金属原子以一定能量逸出，从而在晶圆表面沉积，溅镀形成金属薄膜，其中被轰击的固体是用溅射法沉积薄膜的原材料，称为溅射靶材。图83：溅射靶材应用资料来源：江丰电子招股说明书,天风证券研究所溅射靶材是半导体金属化的关键材料，就具体操作来看，首先需要利用高电压下的高速离子流，在高真空条件下产生Ar阳离子，来轰击不同种类的金属溅射靶材（阴极）的表面。当带能量的氩离子撞击靶材表面时，靶材的原与氩原子发生动量转移而物理性的从表面弹出，以金属蒸汽的形式引入真空反应室。最后金属蒸汽会到达晶圆表面并吸附在表面形成附着原子，靶材表面的原子将一层一层地沉积在半导体芯片的表面上，形成金属薄膜。当金属薄膜形成后，可再通过刻蚀或CMP工艺，将沉积在芯片表面的金属薄膜刻蚀成纳米级别的金属线。通过金属线将芯片内部数以亿计的微型晶体管相互连接起来，从而起到传递信号的作用。图84：溅射工艺资料来源：张卫刚等《半导体芯片行业用金属溅射靶材市场分析》,天风证券研究所 6.2. 溅射靶材：细分品种多，半导体溅射靶材技术要求及纯度最高按照靶材应用领域的不同，以及对材料纯度、稳定性要求的不同，溅射靶材可分为半导体用溅射靶材、平板显示器用溅射靶材、太阳能电池用溅射靶材、磁记录介质用建设靶材等。其中半导体芯片溅射靶材主要使用超高纯度铝、钛、铜、钽等金属材料，用于制造集成电路。平面显示器用溅射靶材主要使用高纯度铝、铜、钼，掺锡氧化铟（ITO）等材料，用于高清晰电视、笔记本电脑显示器的制造。太阳能电池用溅射靶材主要使用高纯度铝、铜、钼、铬和ITO等材料，用来制造薄膜太阳能电池。从性能要求上来看，在所有分类中，半导体用溅射靶材的技术要求和纯度最高，价格也最为昂贵。芯片制造对溅射靶材金属纯度的要求通常达到99.9995%以上，而平板显示器、太阳能电池分别要求达到 99.999%、99.995%以上即可。除了纯度之外，芯片对溅射靶材内部微观结构等也设定了极其苛刻的标准，需要掌握生产过程中的关键技术，并经过长期实践才能制成符合工艺要求的产品。 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 58 表14：溅射靶材应用分类应用领域金属材料主要用途性能要求半导体芯片超高纯度铝、钛、铜、钽等制备集成电路的关键原材料技术要求最高、超高纯度金属、高精度尺寸、高集成度平面显示器高纯度铝、铜、钼等，掺锡氧化铟（ITO）高清晰电视、笔记本电脑等技术要求高、高纯度材料、材料面积大、均匀程度高太阳能电池高纯度铝、铜、钼、铬等，ITO 薄膜太阳能电池技术要求高、应用范围大信息储存铬基、钴基合金等光驱、光盘等高储存密度、高传输速度工具改性纯金属铬、铬铝合金等工具、模具等表面强化性能要求高、使用寿命延长电子器件镍铬合金、铬硅合金等薄膜电阻、薄膜电容要求电子器件尺寸小、稳定性好、电阻温度系数小其他领域纯金属铬、钛、镍等装饰镀膜、玻璃镀膜等技术要求一般，主要用于装饰、节能等资料来源：阿石创招股说明书，江丰电子招股说明书,天风证券研究所按照靶材金属材质的不同，溅射靶材可以分为铜靶、钛靶、铝靶、钽靶、钨钛合金靶、铝合金靶等。集成电路使用的溅射靶材主要包括铝靶、钛靶、铜靶、钽靶、钨钛靶等。平板显示镀膜用溅射靶材主要品种包括钼靶、铝靶、铝合金靶、铬靶、铜靶、铜合金靶、靶、钛靶、铌靶和氧化铟锡（ITO）靶材等。太阳能电池板中较为常用的溅射靶材包括铝靶、铜靶、钼靶、铬靶以及 ITO 靶、AZO 靶（Aluminum Zinc Oxide，氧化铝锌）等。集成电路领域，从不同材质溅射靶材的具体应用来看，铜靶和铝靶主要用于沉积导电层，钽靶和钛靶主要用于沉积阻挡层，镍铂合金靶、钴靶、钨钛合金靶、钨靶主要用于沉积解除层。其中铜靶和钽靶通常配合起来使用。晶圆的制造技术目前正在朝着更小的制程方向发展，铜导线工艺的应用量在逐步增大，因此，铜和钽靶材的需求将有望持续增长。另外铝靶和钛靶通常配合起来使用。目前，由于在汽车电子芯片等领域需要 110nm 以上技术节点来保证其稳定性和抗干扰性的领域，故仍然需要大量使用铝、钛靶材。表15：不同材料溅射靶材应用材料应用说明备注铜靶导电层高纯铜材料因其电阻很低，对芯片集成度的提高非常有效，因此在110nm 以下技术节中被大量用作布线材料。铜靶和钽靶通常配合起来使用。晶圆的制造技术，目前正在朝着更小的制程方向发展，铜导线工艺的应用量在逐步增大，因此，铜和钽靶材的需求将有望持续增长。钽靶阻挡层高纯钽靶主要用在 12 英寸晶圆片 90nm 以下的高端半导体芯片上。铝靶导电层高纯铝靶在制作半导体芯片导电层方面应用甚广，但因其响应速度方面的原因，而在 110nm 以下技术节点中很少应用。铝靶和钛靶通常配合起来使用。目前，在汽车电子芯片等需要 110nm 以上技术节点来保证其稳定性和抗干扰性的领域，仍需大量使用铝、钛靶材。钛靶阻挡层高纯钛靶主要用在 8 英寸晶圆片 130 和 180nm 技术节点上。镍铂合金靶接触层可与芯片表面的硅层生成一层薄膜，起到接触作用。钴靶接触层可与芯片表面的硅层生成一层薄膜，起到接触作用。钨钛合金靶接触层钨钛合金，由于其电子迁移率低等优点，可作为接触层材料用在芯片的门电 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 59 路中。钨靶主要用于半导体芯片存储器领域。资料来源：张卫刚等《半导体芯片行业用金属溅射靶材市场分析》,天风证券研究所图85：不同金属溅射靶材一览资料来源：江丰电子招股说明书,天风证券研究所 6.3. 半导体制造用溅射靶材市场增长迅速，全球市场竞争激烈根据SEMI统计数据，2016-2018年全球半导体芯片用溅射靶材产值从6.7亿美元增长至8亿美元，CAGR为9.3%。由于半导体溅射靶材市场与晶圆产量存在直接关系，以中国大陆晶圆厂产能占世界比例为12.5%计算，2018年中国半导体溅射靶材市场约1亿美元，随晶圆厂产能向中国转移，2019年中国半导体溅射靶材市场将达到1.11亿美元，同比增长28.59%。图86：全球半导体溅射靶材市场资料来源：SEMI,天风证券研究所根据SEMI统计，半导体封测材料市场中，溅射靶材约占2.7%，2018年中国半导体封测材料销售额为197亿美元，测算溅射靶材市场约5.31亿美元。图87：中国半导体溅射靶材市场 0123456789102016201720182019E全球半导体芯片晶圆制造溅射靶材产值（亿美元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 60 资料来源：wind,天风证券研究所从半导体溅射靶材市场来看，目前全球半导体溅射靶材市场主要为美日公司所垄断，竞争较为激烈。其中龙头公司包括日矿金属、东曹、霍尼韦尔等。日矿金属：日矿金属的靶材加工综合实力居国际第一，其在全球范围内，占据了半导体芯片领域约 30% 的靶材市场份额。其生产的半导体芯片用钽靶和铜靶以及半导体芯片存储器用钨靶等的市场占有率居全球第一。另外，其生产的半导体芯片用铝靶和钛靶也占有较大的全球市场份额。东曹：东曹是一家国际领先的靶材加工企业，在我国和美、日、韩等国家均具有生产基地。公司在半导体芯片用铝靶方面，基本与美国的普莱克斯公司共同平分了全球市场。另外，公司存储器芯片所用钨靶的市场占有率居全球第二，而且，在半导体芯片用铜靶和钽靶方面，也占有较大的全球市场份额。霍尼韦尔：霍尼韦尔是来自于美国的国际领先的靶材加工企业。公司高纯钛原料的制备能力在全球遥遥领先，高纯钛靶材的加工能力和市场占有率居全球第一，半导体芯片用的铜靶的市场占有率居全球第二，此外，公司铝靶的全球市场份额也较大。普莱克斯：普莱克斯在半导体芯片用铝靶方面，基本与日本的东曹公司共同平分了全球市场。另外，公司半导体芯片用的钛靶的市场占有率居全球第二，同时，公司钽靶和铜靶的全球市场份额也较大。世泰科：世泰科是一家全球领先的钨、钼钽、铌、铼及陶瓷粉提供商。公司几乎垄断着全球半导体芯片用钽靶材的钽粉原料和钽靶坯的供应。江丰电子：江丰电子是国内高端溅射靶材行业的最有影响力的代表企业。公司靶材的下游应用行业，以半导体芯片为主，以平面显示和光伏为辅，销售区域则以出口为主。具体的靶材产品包括高纯钽靶、高纯钛靶、高纯铝靶以及钨钛靶等等。另外公司高纯铜原料及靶材生产工艺已经日趋成熟，正等待逐步量产。而且公司已经从瑞典购置了国际领先的热等静压设备，主要用来生产半导体芯片存储器的用高端钨靶材。有研新材：有研新材旗下的全资子公司有研亿金，没有平面显示行业用条靶生产线，只生产半导体芯片行业用高端溅射靶材，也是是国内研发最早、实力最强、销售规模最大的靶材制造企业之一。有研亿金是我国唯一具备超高纯金属原料和半导体芯片用溅射靶材整套研发制造体系的企业，公司高纯铜、镍、钴以及金、银等贵金属材料提纯技术处于国际领先水平，并在去年成为了全球最大的晶圆代工厂台积电的第二家高纯钴溅射靶材合格供应商。 6.4. 中国市场溅射靶材国产化率高于30%，高准入壁垒巩固龙头优势不同于其他研究报告中选用2015年数据，认为国内靶材在国内市场占有率不足20%，我们0.005.0010.0015.0020.0025.0020142015201620172018中国半导体封测材料销售额（十亿美元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 61 整理了半导体行业溅射靶材两大龙头企业有研新材和江丰电子的销售数据，对2018年国有企业半导体用溅射靶材市占率进行了测算，认为半导体靶材领域，截止2018年，国内企业已市占率已超过30%。 2018年中国半导体溅射靶材市场分为晶圆制造和封测两个市场，合计40亿元，其中有研新材2018国内半导体溅射靶材收入为9.83亿元，江丰电子2018年国内半导体溅射靶材收入为1.26亿元，根据测算，中国半导体溅射靶材市场的国产化率超过30%。此外，产品性能方面，江丰电子和有研新材的生产技术水平均较高，其部分靶材产品已经可以达到国际最先进制程的技术要求，已成功实现国产替代。表16：半导体溅射靶材中国市场中国半导体溅射靶材市场有研新材2018国内半导体溅射靶材收入江丰电子2018国内半导体溅射靶材收入国产化率晶圆制造+封测：约40亿元 9.83亿元 1.26亿元超过30% 资料来源：公司公告,天风证券研究所半导体溅射靶材市场增长主要得益于下游晶圆厂产能增长。预计未来随半导体产业链继续向中国转移，将推动溅射靶材市场进一步增长。政策方面，近年来，随国内集成电路产业持续发展，国家在集成电路的重要材料溅射靶材领域也布局了相关政策进行扶持。2015 年 11 月财政部、发改委、工信部、海关总署、国家税务总局联合发布的《关于调整集成电路生产企业进口自用生产性原料、消耗品、免税商品清单的通知》规定：进口靶材的免税期到 2018 年年底结束。这意味着从 2019 年开始，日、美靶材需要缴纳 5-8%关税。该政策将极大利好国内的溅射靶材企业。表17：溅射靶材国家政策项目颁布部门颁布时间相关政策内容《关于调整集成电路生产企业进口自用生产性原料、消耗品、免税商品清单的通知》财政部、发改委、工信部、海关总署、国家税务总局 2015年11月调整财关税〔2004〕45号文件进口税收政策适用企业的范围，将集成电路生产企业的标准由线宽小于0.8微米（含）提高到线宽小于0.5微米（含）。对财税〔2002〕136号和财关税〔2004〕45号文件规定的进口原材料、消耗品商品清单进行调整。其中进口靶材的免税期到 2018 年年底结束。资料来源：国家税务总局,天风证券研究所国内市场竞争方面，溅射靶材的准入门槛较高。半导体芯片制造企业对靶材合格供应商的认证过程非常漫长和苛刻，一般至少需要 2-3 年以上（《半导体芯片行业用金属溅射靶材市场分析》张卫刚 2018）。其中，要进入日、韩等国家芯片制造企业的靶材供应商，则必须通过日、韩本国的中间商或者商社来间接供应；要进入英特尔的靶材供应商，则必须通过应用材料（AM）的推荐；要进入全世界最大的晶圆代工企业台积电的靶材供应商，则需要通过其最终客户（苹果和华为等）的认可。溅射靶材的行业准入门槛较高，将使目前行业的龙头公司具有一定程度的先发优势。综合来看，在下游市场持续增长，国有产品替代化率和产品水平均较高，政策向国内企业倾斜，国内市场竞争壁垒高的背景下，我们预计未来溅射靶材行业还将进一步发展，国内龙头公司，如江丰电子、有研新材将会从中获益。 6.5. 建议关注公司：有研新材，江丰电子 6.5.1. 有研新材公司主营业务分别为高纯/超高纯金属材料、稀土材料、光电材料、医疗器械材料、红外光学光纤材料，主要从事微电子光电子用薄膜材料、超高纯金属及稀贵金属材料、高端稀土功能材料、红外光学及光纤材料、生物医用材料等新材料的研发与制备，下游主要应用于 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 62 新能源及新能源汽车、新一代信息技术、生物医药、节能环保等战略性新兴产业领域。2018年公司总收入为4,767.91 百万元，总成本为4,731.71 百万元，毛利为36.20 百万元，毛利率为7.59% 公司是国内规模最大、材料种类最齐全的高端电子信息用材料研发制造基地，并致力于发展贵金属循环经济。2018年有研亿金30余款8-12寸靶材新产品完成加工送样，已有多款靶材产品顺利通过考核认证，覆盖中芯国际、北方华创、GF、TSMC、UMC等多家高端客户。2018年，有研亿金承担的国家科技重大专项，02专项“45-28nm配线用Cu靶材开发与产业化”项目、“高代线平面显示及先进封装用大尺寸靶材”项目顺利通过验收。图88：有研新材不同业务收入占比图89：有研新材分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图90：有研新材分产品收入图91：有研新材分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（高纯/超高纯金属材料）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 6.5.1. 江丰电子公司主营业务为高纯溅射靶材，主要产品包括铝靶、钛靶、钽靶、钨钛靶等，下游应用于半导体（主要为超大规模集成电路领域）、平板显示、太阳能等行业，具体应用于形成超大规模集成电路芯片中的导电层薄膜和阻挡层薄膜等。高纯/超高纯金属材料, 1,701.21 , 36%稀土材料, 1,245.46 , 26%光电材料, 140.77 , 3%医疗器械材料, 106.59 , 2%红外光学、光纤材料, 101.05 , 2%其他业务, 1,499.43 , 31%公司不同业务收入占比（百万元）高纯/超高纯金属材料, 1,224.54 , 51%稀土材料, 609.43 , 25%光电材料, -1.77 , 0%医疗器械材料, 106.59 , 4%红外光学、光纤材料, 101.05 , 4%其他业务, 379.52 , 16%公司分产品毛利占比（百万元）-50.000.0050.00100.00150.00200.00250.00300.00350.002015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）内部抵销其他业务红外光学、光纤材料医疗器械材料光电材料-1,000.000.001,000.002,000.003,000.004,000.005,000.006,000.00公司分产品收入（百万元）内部抵销其他业务红外光学、光纤材料医疗器械材料光电材料 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 63 2018年公司收入钽靶、铝靶、钛靶、钨钛靶占比分别为32%，24%，15%和0%，毛利占比分别为32%，25%，21%和0%。2018年公司营业总收入为6.49亿元，营业总成本为4.57亿元，毛利为1.92亿元，毛利率为29.58%。其中溅射靶材业务总收入为4.65亿元，总成本为3.16亿元，毛利为1.49亿元，毛利率为32.04%。图92：江丰电子不同业务收入占比图93：江丰电子分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图94：江丰电子分产品收入图95：江丰电子分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（高纯溅射靶材）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 7. 电子特气：半导体制造基础材料，国产进程持续推进 7.1. 电子特气：半导体制造基础材料，贯穿制造全程电子特气指半导体生产环节中，如延伸、离子注进、掺和、洗涤、遮掩膜形成过程中使用到一些化学气体，即气体类别中的电子气体，比如高纯度的 SiH4、PH3、AsH3、B2H6、N2O、NH3、SF6、NF3、CF4、BCl3、BF3、HCl、Cl2等。这些气体通过不同的制程使硅片具有半导体性能，也决定了集成电路的性能、集成度、成品率。半导体生产过程中，某一种特种气体中某一个特定杂质超标，都将导致芯片质量产生严重缺陷，严重时会因不合格气体的扩钽靶, 205.99 , 32%铝靶, 158.76 , 24%钛靶, 101.21 , 16%钨钛靶, 0.00 , 0%其他收入, 183.72 , 28%公司不同业务收入占比（百万元）钽靶, 61.91 , 32%铝靶, 47.42 , 25%钛靶, 39.74 , 21%钨钛靶, 0.00 , 0%其他收入, 43.21 , 22%公司分产品毛利占比（百万元）0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.002015201620172018公司分产品收入（百万元）其他收入钨钛靶钛靶铝靶钽靶0.0050.00100.00150.00200.00250.002015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）其他收入钨钛靶钛靶铝靶钽靶 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 64 散，导致整个生产线被污染，乃至全面瘫痪。因此，电子气体是制造过程基础关键材料，是名副其实的电子工业“血液”。按照用途分类，电子特气可以分为硅片制造用，化学气相沉积用，光刻用，离子注入用，刻蚀用和载气、保护气体用六种。其中化学气相沉积用又可以细分为膜形成和导体沉积两种。硅片制造主要使用高纯度的SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2 等气体，化学气相沉积中还会使用SiH4,SiH2Cl2, N2O,O2,CO2,Si(OC2H5)4 (TEOS)等气体，刻蚀中则主要使用CF4,CF4/O2,CBrF3,CClF3,C2ClF5,SF6,NF3等气体。表18：电子特气用途用途气体名称硅片制造 SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2 化学气相沉积膜形成 Si SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2 SiO2 SiH4,SiH2Cl2, N2O,O2,CO2,Si(OC2H5)4 (TEOS) 氮氧化物 TeOS,O3,SiH4,N2O,N2NH3 Si3N4 SiH4,N2,NH3 PSG SiH4,SiH2Cl2,PH3 导体 W WF6,SiH4,H2 WSi WF6,SiH4,H2 Ti TiCl4 光刻 Ar/F/Ne,Kr/F/Ne 离子注入 AsH3,PH3,POCl3,SbCl5,B2H6,BBr3,BCl3,BF3,PF3 刻蚀 Si CF4,CF4/O2,CBrF3,CClF3,C2ClF5,SF6,NF3 SiO2 CF4,CF4/O2,CHF3,C2F6,CF4/H2 Si3N4 CF4,CF4/O2, CF4+H2,SiF4,CH2F2 PSG CF4,CF4/O2,CHF3,C2F6,CF4/H2 Al CCl4, CCl4+Cl2,BCl3,BCl3/CCl3F,SiCl4 Cr CCl3,Cl2 Mo CCl2F2,CCl4,CF4,CCl3F2/O2,CF4/O2 W CF4,SF6,NF3 载气、保护气体 N2,H2,O2,Ar,He 资料来源：华特股份招股说明书，天风证券研究所从电子特气的生产工艺来看，可分为气体合成、气体纯化、气体混配、气体处理和气体充装五步。气体合成：将原料在特定压力、温度、催化剂等条件下，通过化学反应得到气体粗产品。气体纯化：通过精馏、吸附等方式将粗产品精制成更高纯度的产品。气体混配：将两种或两种以上有效组分气体按照特定比例混合，得到多组分均匀分布的混合气体。气体处理：根据载气性质及需求的不同，对气瓶内部、内壁表面及外观进行处理的过程，以保证气体存储、运输过程中产品的稳定。气体充装：通过压力差将气体充入气瓶等压力容器；气体分析检测即为对气体的成分进行分析、检测的过程。图96：电子特气生产工序 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 65 资料来源：华特股份招股说明书，天风证券研究所其中气体纯化技术又可以分为低温精馏技术，吸附分离技术和膜分离技术。低温精馏技术：在低于混合气组分中某一组分气体的沸点温度时进行精馏纯化的一种分离技术。该技术是当前大多数高纯电子气体生产供应商主要采用的气体分离提纯技术，工业应用相当成熟。吸附分离技术：工业上广泛运用的分离纯化方法，吸附可分为化学吸附和物理吸附，两者区别在于吸附剂与吸附质两者之间的相互作用力。利用范德华力或静电力进行的吸附称作物理吸附，利用化学键力进行的吸附称作化学吸附。膜分离技术：利用膜的选择性分离并实现原料中不同组分之间的分离、纯化、浓缩的过程称作膜分离。分离的过程多由压力、浓度、电势差异等因素驱动，以实现溶质和溶剂的分离、浓缩、纯化和精制的目的。图97：气体纯化技术资料来源：齐仲龙等《含氟电子气体纯化方法探讨与展望》，天风证券研究所电子特气对应下游为集成电路、显示面板、光伏能源、光纤光缆、新能源汽车等领域。其中集成电路对电子特气要求最高，且随半导体制程提高，对电子特气纯度、精度、杂质含量的要求也相应提高。 7.2. 电子特气：国内市场增长迅速，部分公司实现国产替代全球集成电路用电子特气持续市场增长，目前全球电子特气行业主要为美日公司垄断。2018年全球电子特气市场达到42.7亿美元，同比增长10.3%。图98：半导体电子特气全球市场 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 66 资料来源：SEMI，天风证券研究所晶圆厂产能向国内的转移将进一步推动我国电子特气市场实现增长。据前瞻研究院统计，2015年我国集成电路用电子特气市场规模已达到32.8亿元，同比增加近20%左右，假设增速保持稳定，预计到2020年，国内集成电路用电子特气市场规模将达到81亿元。除半导体市场外，特种气体还可应用于显示面板、光伏能源、光纤光缆、新能源汽车、航空航天、环保、医疗等产业。近年来随国内下游产业发展，特种气体作为不可或缺的关键性材料，其市场规模保持持续高速发展。根据华特气体招股说明书，2010-2017 年中国特种气体市场平均增速达 15.48%，2017 年中国的特种气体市场规模达到约 178 亿元，且预期此后 5 年仍将以平均超过 15%的年增长率高速增长，到 2022 年中国特种气体市场规模将达到 411 亿元。图99：未来电子特气中国市场发展趋势资料来源：华特气体招股说明书，天风证券研究所随下游产业持续发展，对特种气体的性能要求也不断提高。如集成电路领域晶圆尺寸从 6 寸、8 寸发展到 12 寸乃至 18 寸，制程技术从 28nm 到 14nm再到 7nm；显示面板从 LCD 向 OLED 乃至柔性面板发展；光伏能源从晶体硅电池片向薄膜电池片发展等。作为这些产业发展的关键性材料，特种气体的精细化程度不断增强，对特种气体生产企业在气体纯度、混配精度等方面的技术要求也将持续提高。目前我国电子特气公司产品较为单一且较为低端，在先进领域市占率不高，主要依然为美日公司占据，目前全球龙头主要为美国空气化工、美国普莱克斯、德国林德集团和法国液051015202530354045502016201720182019E全球半导体用电子特气产值（亿美元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 67 化空气等公司。而我国电子特气的产品性能和量产能力相对较低。据不完全统计，国内目前能提供的主要电子气体纯度如表所示。表19：国内电子特气产品及对应纯度纯度气体名称 6N以上 H2、N2、He、N2O、NH3 5N以上 N2 、Ar、Ne、He、PH3 、AsH3 、O2 4N以上 C2H4、CH4、C3H8、HCl、SO2、SiH4、Kr、B2H6、Cl2、H2 S、BF3、SF6、CF4、CO 3N以上 C3H6、n-C4H10 、i-C4H10、NO、HF、CCl3F 2.5N以上 CH2C12、CH3 Br、CH3F 资料来源：何晖等《我国电子气体发展概况》，天风证券研究所从技术层面看，国内有些企业已经具备了生产高纯电子气体的能力，国产替代取得了一定进展，但在集成电路等高端领域的国产化率依然较低。究其原因不难发现，特种气体生产是一个系统工程，涉及到气体的深度提纯技术、痕量杂质分析检测技术、气瓶的内表面处理技术、有毒尾气的解毒处理技术等。国内的企业尽管具备生产能力，但仍存在一些问题：（1）国内电子气体的生产和供应商规模较小，不能为用户提供全方位的服务。和国际巨头相比，国内供应商总的来说体量较小，目前大多是通过低价竞争的方式来占领很少的市场份额。由于国内供应商竞争激烈，从而导致产品价格快速下滑，企业利润微薄，甚至亏损。（2）国内电子气体的质量稳定性不够。电子气体，特别是高纯电子气体，是影响电子器件可靠性和成品率的重要因素。电子信息技术的飞速发展，对电子气体的质量稳定性要求越来越苛刻。如果一种电子气体产品在集成电路制造工艺中通过验证，那么该纯度和质量要求就被锁定。芯片制造商不希望看到产品的质量有任何变化，即使是纯度的进一步提高也可能发生意外情况。所以电子材料生产过程中的任何变化，包括更换原材料供应商、生产工艺的变动等，都必须及时通知芯片制造商，根据情况决定是否重新进行验证。而国内企业生产的电子气体发生过多次质量事故，影响了芯片制造商对国内电子气体的信任度。（3）国内电子气体产品的包装、储运条件未能和现代电子工业的要求接轨。超高纯气体的生产和应用都要求使用高质量的气体包装储运容器、相应的气体输送管线、阀门和接口，以避免二次污染的发生。而国内厂家为了节省成本、低价竞争，在包装、储运等方面降低要求，出现过种种问题。（4）分析检验技术不够。国外已研发出系统的分析测试方法和现场分析仪器，对电子气体中危害较大的杂质组分、颗粒以及金属离子等推出了多种分析仪器。而我国在“产品是生产出来的，不是检测出来的”这一指导思想下，对电子气体生产应用领域分析检测技术的研究开发工作不够重视。目前，国内部分的电子特气生产企业和产品如表所示。表20：国内电子特气生产企业和产品公司名称产品南大光电高纯砷烷、磷烷巨化集团高纯氯化氢、高纯氯气、二氧化碳、氧化亚氮、三氟化氮、六氟丁二烯、电子级混合气体启源装备高纯磷烷、砷烷、锗烷金宏气体超纯氨、笑气、超纯氯化氢、超纯二氧化碳等中船重工第七一八研究所氘气、三氟化氮、六氟化钨、三氟甲磺酸大连保税区科利德化工氨、砷烷、三氯化硼、三氟化硼、氯气、二氧化碳、四氟化碳、三氟甲烷、六氟乙烷等华特气体氮气、氩气、氦气、氘气、四氟化硅等黎明化工研究设计院六氟化硫、三氟化氮、四氟化碳中昊光明化工研究设计院氨、氙气、氪、氖等绿菱电子材料（天津）有限公司六氟化硫、四氟化碳、三氟甲烷、六氟乙烷等资料来源：何晖等《我国电子气体发展概况》，天风证券研究所 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 68 为推动特种气体这一电子关键材料国产化，国家也发布了一系列支持政策。在下游市场高速扩张，国产替代空间大，国家政策进行支持，及国内部分企业已突破技术壁垒实现国产替代的背景下，我国特种气体行业有望在未来加快国产替代步伐，实现高速发展。表21：电子特气相关政策时间与发文部门法律法规及政策主要内容 2018 .11 国家统计局《战略性新兴产业分类（2018年版）》在“1.2.4 集成电路制造”的重点产品和服务中包括了“超高纯度气体外延用原料”，在 “3.3.6 专用化学品及材料制造”的重点产品和服务中包括了“电子大宗气体、电子特种气体”。 2017.6 工信部《重点新材料首批次应用示范指导目录（2017年版）》在“先进基础材料”之“三先进化工材料”之“（四）电子化工新材料” 之“20特种气体”中将特种气体明确列示，主要应用于集成电路、新型显示。 2017.1 工信部、国家发改委、科技部、财政部《新材料产业发展指南》在重点任务中提出“加快高纯特种电子气体研发及产业化，解决极大规模集成电路材料制约”。 2017.1 国家发改委《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》（2016）在“1.3.5关键电子材料”中包括“超高纯度气体等外延材料”。 2016.11 国务院《“十三五”国家战略新兴产业发展规划》提出优化新材料产业化及应用环境，提高新材料应用水平，推进新材料融入高端制造供应链，到 2020年力争使若干新材料品种进入全球供应链，重大关键材料自给率达到 70%以上。 2016.2 科技部《国家重点支持的高新技术领域目录》（2016）在“四、新材料”之“（五）精细和专用化学品”之“2、电子化学品制备及应用技术”中明确指出包括“特种（电子）气体的制备及应用技术”。 2013.2 国家发改委《产业结构调整指导目录（2011年本）》（2013修订）将电子气等新型精细化学品的开发与生产列入“第一类鼓励类”产业。 2012.8 科技部《新型显示科技发展“十二五”专项规划》提出开发高纯特种气体材料等，提高有机发光显示产品上游配套材料国产化率。 2012.2 工信部《电子基础材料和关键元器件“十二五”规划》将超高纯度氨气等外延材料、高纯电子气体和试剂等列入重点发展任务。 2009.1 科技部《国家火炬计划优先发展技术领域》将“专用气体”列入优先发展的“新材料及应用领域”中的电子信息材料。资料来源：华特气体招股说明书，天风证券研究所 7.3. 建议关注公司：华特气体、雅克科技、南大光电 7.3.1. 华特气体公司主营业务包括特种气体、普通工业气体、设备与工程和其他业务，下游应用于集成电路、显示面板、光伏能源、光纤光缆、新能源汽车、航空航天、环保、医疗等领域。目前在我国的集成电路、显示面板、光伏能源、光纤光缆等高端应用领域中，海外大型气体公司占据了80%以上的市场份额，尤其在极大规模集成电路、新型显示面板等尖端应用领域，进口制约尤为严重。2018年公司营业总收入为8.18亿元，营业总成本为5.48亿元，毛利为2.70亿元，毛利率为33.00%。在持续研发之下，公司成为国内首家打破高纯六氟乙烷、高纯三氟甲烷、高纯八氟丙烷、高纯二氧化碳、高纯一氧化碳、高纯一氧化氮、Ar/F/Ne混合气、Kr/Ne混合气、Ar/Ne混合气、Kr/F/Ne混合气等产品进口制约的气体公司，并实现了近20个产品的进口替代，是中国特种气体国产化的先行者。其中，高纯六氟乙烷获选“第十届（2015）中国半导体创新产品和技术”、高纯三氟甲烷获选“第十一届（2016）中国半导体创新产品和技术”，Ar/F/Ne、Kr/Ne、Ar/Ne和Kr/F/Ne等4种混合气于2017年通过全球最大的光刻机供应商ASML公司的产品认证。目前，公司是我国唯一通过ASML公司认证的气体公司，亦是全球仅有的上述4个产品全部通过其认证的四家气体公司之一。图100：华特气体不同业务收入占比图101：华特气体分产品毛利占比 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 69 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图102：华特气体分产品收入图103：华特气体分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（电子特气）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 7.3.2. 雅克科技公司主营业务包括阻燃剂、半导体化学材料、电子特种气体、硅微粉、锡盐类、LNG保温复合材料及其他业务。具体应用到主要应用于集成电路封装材料及普通电器件、高压电器的绝缘浇注环氧灌封料等，在半导体集成电路存储、逻辑芯片的制造环节，应用于电力设备行业、半导体制造业、冷冻工业、有色金属冶炼、航空航天、医疗、气象、化工等多个行业和领域。2018年公司阻燃剂、半导体化学材料、电子特种气体、硅微粉、锡盐类、LNG保温复合材料收入分别为747.30、273.85、256.92、63.85、8.76、2.88、142.90、36.93、14.01百万元,收入占比分别为48%,18%,17%,9%,4%,2%。2018年公司营业总收入为15.47亿元，营业总成本为11.14亿元，毛利为4.33亿元，毛利率为27.99%。公司100%控制的UP Chemical公司主要从事于生产、销售高度专业化、高附加值的前驱体产品，是该领域全球领先的制造企业，其主要产品分为旋涂绝缘介质和前驱体两大类。 UP Chemical属于半导体材料供应商，其提供的材料主要应用在半导体集成电路存储、逻辑芯片的制造环节。产品主要销售给如韩国SK海力士、三星电子等世界知名存储、逻辑芯片生产商。UP化学所主营的业务为特殊气体中的电子特种气体，主要作为半导体材料应用在电工或半导体集成电路的制造领域。鉴于全球半导体市场规模将持续增长，下游需求特种气体, 382.24 , 56%普通工业气体, 188.48 , 28%设备与工程, 105.77 , 16%其他业务, 3.16 , 0%公司不同业务收入占比（百万元）特种气体, 146.07 , 65%普通工业气体, 51.86 , 23%设备与工程, 25.79 , 11%其他业务, 3.04 , 1%公司分产品毛利占比（百万元）0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.00800.00900.002015201620172018公司分产品收入（百万元）其他主营业务其他业务设备与工程普通工业气体特种气体0.0050.00100.00150.00200.00250.00300.002015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）其他主营业务其他业务设备与工程普通工业气体特种气体 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 70 持续旺盛，全球存储器持续景气，而半导体集成电路行业的发展将促进电子特种气体行业的发展，且半导体电子特种气体行业有较高的进入壁垒，而UP化学经过在半导体存储芯片集成电路前驱体领域的多年深耕，在前驱体领域奠定了稳固的市场地位。图104：雅克科技不同业务收入占比图105：雅克科技分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（电子特种气体）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 7.3.3. 南大光电公司主营业务包括MO源产品业务、高纯特种电子特气业务、光刻胶及配套产品业务、ALD前驱体产品业务等。公司产品主要用于下游LED、集成电路芯片、太阳能电池等领域；公司在MO源产业中属于全球主要的MO源生产商，技术达到国际领先水平。高纯特种电子气体产品中，公司产品达到6N级别。2018年公司收入2.28亿元，其中电子特气、三甲基铟、三甲基镓、其他业务、其他主营业务分别收入78.35、56.95、52.45、3.35、37.08百万元，占比分别为34%、25%23%、2%、16%，贡献毛利48.85、42.38、7.89、0.72、19.32百万元，占比分别为41%、35%、7%、1%、16%。高纯特种电子气体业务方面，公司控股子公司全椒南大光电生产的高纯磷烷、砷烷纯度达到6N级别，产品依托母公司成熟的销售渠道和优良的技术支持，已在LED行业取得主要的市场份额，贡献了较好的销售业绩；同时，在IC行业实现了产品快速替代进口，得到了广大客户的高度认可，已成为公司新的利润增长点。公司的电子特种气体在行业内，盈利能力处于领先地位。除高纯特种电子气体业务外，公司是全球主要的MO源生产商。MO源系列产品是制备LED、新一代太阳能电池、相变存储器、半导体激光器、射频集成电路芯片等的核心原材料，在半导体照明、信息通讯、航空航天等领域有极其重要的作用。公司产品不仅实现了国内进口替代，还远销欧美及亚太地区，积累了一大批稳定优质的客户资源。公司在MO源的合成制备、纯化技术、分析检测、封装容器等方面已全面达到国际先进水平，主要产品有三甲基镓、三甲基铟、三乙基镓、三甲基铝等，产品的纯度大于等于6N，可以实现MO源产品的全系列配套供应，同时可以根据客户需求提供定制产品服务，在激烈的市场竞争中，具有明显的竞争优势。 ALD前驱体产品业务方面，公司“ALD金属有机前驱体产品的开发和安全离子注入产品开发”项目的研发和产业化进展顺利。依靠多年积累的研发和生产经验，已经掌握了多种ALD/CVD前驱体材料的生产技术，并且具备规模化生产的能力，公司可以提供包括TDMAT在内的多种产品，部分产品已经通过客户的验证，可以实现批量销售。图106：南大光电不同业务收入占比图107：南大光电分产品毛利占比阻燃剂, 747.30 , 48%半导体化学材料, 273.85 , 18%电子特种气体, 256.92 , 17%锡盐类, 63.85 , 4%硅油及胺类, 8.76 , 1%LDS设备, 2.88 , 0%硅微粉, 142.90 , 9%LNG保温复合材料, 36.93 , 2%其他主营业务, 14.01 , 1%公司不同业务收入占比（百万元）阻燃剂, 145.65 , 26%半导体化学材料, 117.40 , 21%电子特种气体, 113.93 , 21%锡盐类, 63.85 , 12%硅油及胺类, 8.76 , 2%LDS设备, 2.88 , 0%硅微粉, 47.41 , 9%LNG保温复合材料, 36.93 , 7%其他主营业务, 14.01 , 2%公司分产品毛利占比（百万元） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 71 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图108：南大光电分产品收入图109：南大光电分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（高纯特种电子特气）、面板材料产品（MO源）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 8. 湿化学品：细分种类众多，部分实现国产化，未来前景广阔 8.1. 细分品类众多，贯穿半导体制造过程湿电子化学品从种类上分，可分为超净高纯试剂和功能性材料，其中功能性材料主要用于光刻、刻蚀等环节，通过组分配比使试剂具有特定功能，种类上主要分为缓冲刻蚀液、剥离液、刻蚀液、半导体用显影液、面板用显影液和极性溶液。超净高纯试剂是控制颗粒和杂质含量的电子工业用化学试剂，按照性质可分为① 酸类：氢氟酸、硝酸、盐酸、磷酸、硫酸、乙酸② 碱类：氨水、氢氧化钠、氢氧化钾、四甲基氢氧化铵等③ 有机溶剂类：醇类、酮类、脂类、烃类、卤代烃类④ 其它类：双氧水等。湿电子化学品主要应用于半导体、光伏太阳能电池、LED 和平板显示等领域。电子特气, 78.35 , 34%三甲基铟, 56.95 , 25%三甲基镓, 52.45 , 23%三甲基铝, 0, 0%三乙基镓, 0, 0%其他业务, 3.35 , 2%其他主营业务, 37.08 , 16%南大光电分业务收入占比（百万元）电子特气, 48.85 , 41%三甲基铟, 42.38 , 35%三甲基镓, 7.89 , 7%三甲基铝, 0.00 , 0%三乙基镓, 0.00 , 0%其他业务, 0.72 , 1%其他主营业务, 19.32 , 16%南大光电分业务毛利占比（百万元）0501001502002502015-12-312016-12-312017-12-312018-12-31南大光电分业务收入（百万元）电子特气三甲基铟三甲基镓三甲基铝三乙基镓其他业务其他主营业务-20.000.0020.0040.0060.0080.00100.00120.00140.00南大光电分业务毛利（百万元）电子特气三甲基铟三甲基镓三甲基铝三乙基镓其他业务其他主营业务 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 72 图110：湿化学品制造资料来源：立鼎产业研究院，天风证券研究所按照应用领域分类，湿电子化学品可以分为半导体用湿化学品、面板用湿化学品和光伏太阳能电池用湿化学品三种，而应用领域不同，对电子化学品的纯度要求也有所不同： ① 半导体领域：纯度要求较高，基本集中在SEMI G3、G4水平，我国的研发水平与国际尚存在较大差距。其中分立器件对超净高纯试剂纯度的要求要低于集成电路，基本集中在SEMI G2级水平，国内企业的生产技术能够满足大部分的生产需求。 ② 面板领域: 等级要求为SEMI G2、G3水平，国内企业的生产技术能够满足大部分的生产需求。 ③ 光伏太阳能电池领域：一般只需要SEMI G1级水平，是目前国产超净高纯试剂的主要市场。按下游行业的技术要求分，半导体领域对湿电子化学品的技术要求最高。整个晶圆制造过程中，要反复通过十几次清洗、光刻、蚀刻等工艺流程，每次都需要湿电子化学品进行相关处理。不同线宽的集成电路工艺中必须使用不同规格的超净高纯试剂进行蚀刻和清洗，且超净高纯试剂的纯度和洁净度对集成电路的成品率、电性能及可靠性有着非常重要的影响。图111：湿化学品下游应用资料来源：江化微招股说明书，天风证券研究所表22：SEMI标准 SEMI标准 C1 (Grade1) C7 (Grade2) C8 (Grade3) C12 (Grade4) Grade5 金属杂质/（μg/L） ≤100 ≤10 ≤1 ≤0.1 ≤0.01 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 73 控制粒径/μm ≥1.0 ≥0.5 ≥0.5 ≥0.2 * 颗粒个数（个/mL） ≤25 ≤25 ≤5 供需双方协定 * 适应IC线宽范围/μm ＞1.2 0.8-1.2 0.2-0.6 0.09-0.2 ＞0.09 资料来源：杨昀《微电子工业对超净高纯化学品的质量要求》，天风证券研究所 8.2. 湿化学品下游市场增长迅速，行业主要为美日公司垄断湿化学品下游应用市场可以分为半导体、面板和太阳能电池三大市场。总体来看，全球市场以及中国市场近年来都呈现持续增长的趋势。分市场看，随面板产业向国内转移、太阳能光伏电池装机量上升、半导体晶圆产能向中国大陆转移，我国湿化学品市场需求也呈上升趋势，且未来有望继续大幅增长。全球市场方面，据立木信息咨询发布的《中国湿电子化学品发展调研与投资战略报告（2019版）》显示：2018年，全球湿电子化学品整体市场规模约52.65亿美元。预计到2020年，全球湿电子化学品整体市场规模将达到58.50亿美元，在全世界三大领域应用量达到388万吨，复合增长率约12.42%。国内市场方面，我国湿电子化学品产量由2012年的18.70万吨增加至2018年的49.50万吨，年均复合增长率17.61%。我国三大应用市场湿电子化学品需求量在未来几年将有大幅度的提升。根据前瞻研究院统计，2018年，我国湿电子化学品市场规模约79.62亿元，需求量约90.51万吨。到2020年，我国湿电子化学品市场规模有望超过105.00亿元，需求量将达到147.04万吨，复合增长率达到27.46%。预计三大市场需求量都有望大幅增加，面板行业需求量约69.10万吨，半导体领域需求量为43.53万吨，太阳能市场需求约34.41万吨。图112：中国湿化学品市场规模及增速资料来源：前瞻产业研究院，天风证券研究所半导体应用市场方面，2018年全球半导体用湿化学品市场为16.1亿美元，同比增速6.6%，2016-2018年全球半导体用湿化学品市场持续增长。根据我国晶圆厂产能占世界产能比重，可测算出2018年我国半导体用湿化学品市场约为2亿美元。图113：全球半导体用湿化学品产值 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%0102030405060708090200920102011201220132014201520162017中国湿电子化学品市场规模及增速湿电子化学品市场规模（亿元）同比增长（%） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 74 资料来源：SEMI，前瞻产业研究院，天风证券研究所面板应用市场方面，2018年全球液晶电视面板出货量为288.9百万片，同比增长9.1%。根据江化微招股说明书，2016年国内液晶面板产值已达到679亿美金，已成为电子产业中重要的领域。从产业链的盈利角度分析，液晶显示器产业是一个具有较为明显微笑曲线特征的产业。上游的核心材料如玻璃基板、滤光片等毛利率较高，超过40%，而湿化学品所属的偏上游关键化学材料的毛利率在35%～40%之间，技术含量高的化学材料毛利率可超过40%。根据江化微招股说明书，2016年我国平板显示领域湿电子化学品市场需求总量预计在 16 万吨左右，随着下游大尺寸显示面板应用的不断推广及产业规模的扩张，上游湿电子化学品的需求量也将进一步增长。图114：面板应用市场资料来源：wind，江化微招股说明书，天风证券研究所图115：LCD产业链微笑曲线 12.51313.51414.51515.51616.51717.52016201720182019E全球半导体用湿化学品产值（亿美元）0.0050.00100.00150.00200.00250.00300.00350.002009201020112012201320142015201620172018面板出货量情况液晶电视面板出货量（百万片） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 75 资料来源：wind,江化微招股说明书，天风证券研究所太阳能电池应用市场总体处于上行趋势。近年来，我国太阳能光伏产业在全球太阳能光伏产业发展的带动下迅速发展，我国已经成为全球最大的太阳能电池片和电池组件生产制造基地。2015-2018年，我国太阳能光伏市场年复增长率42%。2018年，我国累计光伏装机容量达到175亿瓦，占世界总量的36%。近几年在政策的驱动以及相关企业的产能不断扩张的背景下，我国太阳能电池产量不断增加，占全球太阳能电池产量比重也不断提高。至2018年，我国太阳能电池达9605万千瓦，2015-2018年CAGR达18%。预计未来随我国太阳能光伏装机容量、太阳能电池产量提高，光伏用湿化学品市场需求也将实现持续增长。图116：太阳能应用市场资料来源：SEMI，前瞻产业研究院，天风证券研究所图117：太阳能电池产量 0.00100,000.00200,000.00300,000.00400,000.00500,000.00600,000.002006200720082009201020112012201320142015201620172018太阳能光伏装机容量（百万瓦特）全球中国 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 76 资料来源：SEMI，前瞻产业研究院，天风证券研究所市场竞争格局上，目前国际上从事湿电子化学品的研究开发及大规模生产的企业主要有德国的巴斯夫公司、E.Merck，美国的亚什兰公司、霍尼韦尔公司，日本的关东化学公司、东京应化工业、住友化学，我国台湾地区主要有台湾东应化股份有限公司、伊默克化学科技股份有限公司、台湾联仕电子化学材料股份有限公司、长新化学、台硝投资股份及理盛精密科技等，韩国主要有东友（DONGWOOFINECHEM）、东进（DONGJIN SEMICHEM）等公司。图118：半导体下游具体应用市场情况（十亿美元）资料来源：立鼎产业研究院，天风证券研究所表23：湿化学品行业全球市占率国家和地区市占率代表公司欧美传统湿电子化学品企业 35% 德国巴斯夫公司、美国亚什兰集团、德国e.merck公司、美国霍尼韦尔公司等日本湿电子化学品企业 28% 住友化学、东京应化工业、关东电化工业、宇部兴产等韩国、中国湿电子化学品企业 32% 东友精细化工有限公司、东进世美肯科技有限公司、中国台湾东应化股份有限公司等资料来源：中国半导体行业协会、观研天下、天风证券研究所 0.002,000.004,000.006,000.008,000.0010,000.0012,000.002015201620172018太阳能电池产量（万千瓦）中国大陆, 9%中国台湾, 10%韩国, 16%日本, 28%欧美, 35%其他, 2% \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 77 8.3. 我国湿化学品国产化率约20%，进口替代空间较大目前国内湿化学品产品可满足太阳能光伏和面板产业的需求，但半导体领域国产化率仍然较低。国内6寸及6寸以下晶圆加工用的湿电子化学品，国产化率为80%，而12英寸及12英寸以上晶圆加工的市场，国产化率仅为10%左右，整体半导体晶圆制作用湿电子化学品的国产化率在20%左右。目前我国 1μm 工艺技术用的化学品已经实现规模化生产，并实现了国产化；0.35μm 技术用化学品也实现了规模生产；0.18μm 技术用化学品已经完成了研究工作。目前为止，国内技术领先湿电子化学品企业的部分产品已经达到了国际G5 标准，如晶瑞股份的双氧水等。但大部分湿电子化学品企业的产品还处于G2-G3标准阶段。据不完全统计，我国湿电子化学品生产研发单位及对应产品如表所示。其中半导体湿化学品的龙头公司主要有江阴润玛（生产半导体分离器件、大、中规模集成电路、硅材料制造中专用电子化学品），晶瑞股份（生产微电子业用超纯化学材料和其他精细化工产品），江化微（生产适用于半导体分立器件、中小规模集成电路、大规模集成电路以及LCD、LED等工艺制造过程中的专用微电子化学品——紫外负性光刻胶及其紫外正、负性光刻胶配套试剂、超净高纯试剂）等。表24：国内湿化学品生产研发单位和产品单位名称产品北京化学试剂研究所(研究机构) 一次和二次锂电池电解液；硼扩散、超净高纯试剂及其他电子化学品上海化学试剂研究所(研究机构) 超净高纯试剂的研究和开发(异丙醇、盐酸、硝酸、IV．甲基吡咯烷酮等) 华东理工大学化学工程研究所(研究机构) 超净高纯微电子化学品研究和开发（过氧化氢、氨水、硝酸等）上海华谊微电子材料有限公司硫酸、过氧化氢、硝酸、醋酸、盐酸、氨水、氟化胺上海新阳 SYS芯片制造用高纯化学品系列(电镀液等) 江苏晶科微电子材料有限公司高纯硝酸、氢氟酸江苏达诺半导体超纯科技有限公司超纯异丙醇、氨水以及盐酸苏州瑞红电子化学品有限公司光刻胶配套试剂以及高纯化学试剂晶瑞股份微电子业用超纯化学材料和其他精细化工产品江阴市润玛电子材料有限公司半导体分离器件、大、中规模集成电路、硅材料制造中专用电子化学品江阴市化学试剂厂适合集成电路和分立器件生产用的CMOS、MOS级和低颗粒高纯级超净试剂、电子化学品及通用化学试剂江化微生产适用于半导体分立器件、中小规模集成电路、大规模集成电路以及LCD、LED等工艺制造过程中的专用微电子化学品——紫外负性光刻胶及其紫外正、负性光刻胶配套试剂、超净高纯试剂北京科华微电子材料有限公司分离器件、集成电路、LCD等制作技术配套光刻胶以及超净高纯试剂峨眉半导体材料厂硅材料系列、高纯度金属及其氧化物、合金系列、化合物半导体材料系列、高纯试剂上海哈勃化学技术有限公司从事航天推进技术、微电子专用过氧化氢的研究和生产广东西陇化工有限公司从事有机高纯品种异丙醇等的研究和生产吉林省崇源化工有限公司电子级、食品级过氧化氧天津试剂三厂高纯分厂电子级氢氟酸福建省邵武市永飞化工电子级氢氟酸浙江省莹光化工电子级氢氟酸苏州市三和微电子材料开发有限公司电子级氧氟酸资料来源：詹家荣《我国超净高纯化学试剂产业的基本状况》，天风证券研究所在湿化学品领域，国家也出台了一系列相关政策。如2016年发布的《高新技术企业认定管理办法》中提出“集成电路和分立器件用化学品、印刷线路板生产和组装用化学品、显示器件用化学品被列为国家重点支持的高新技术领域的电子化学品。具体包括高分辨率光刻胶及配套化学品、印制电路板(PCB)加工用化学品、超净高纯试剂及特种（电子）气体、先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品、研磨抛光用化学品等”，发布的《国家重点支持的高新技术领域》中“四、新材料技术/（五）、精细化学品/1、电子化学品”将集成电路和分立器件用化学品；印刷线路板生产和组装用化学品；显示器件用化学品，包括高 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 78 分辨率光刻胶及配套化学品；超净高纯试剂及特种（电子）气体；先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品等列为国家重点支持的高新技术领域”等。表25：湿化学品相关国家政策时间与发文部门法律法规及政策主要内容 2016年国家商务部《国家重点支持的高新技术领域》 “四、新材料技术/（五）、精细化学品/1、电子化学品”将集成电路和分立器件用化学品；印刷线路板生产和组装用化学品；显示器件用化学品，包括高分辨率光刻胶及配套化学品；超净高纯试剂及特种（电子）气体；先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品等列为国家重点支持的高新技术领域。 2016 年科技部、财政部、国家税务总局《高新技术企业认定管理办法》集成电路和分立器件用化学品、印刷线路板生产和组装用化学品、显示器件用化学品被列为国家重点支持的高新技术领域的电子化学品。具体包括高分辨率光刻胶及配套化学品、印制电路板(PCB)加工用化学品、超净高纯试剂及特种（电子）气体、先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品、研磨抛光用化学品等。 2014年国务院《国家集成电路产业发展推进纲要》加强集成电路装备、材料与工艺结合，研发光刻机、刻蚀机、离子注入机等关键设备，开发光刻胶、大尺吋硅片等关键材料，加强集成电路制造企业和装备、材料企业的协作，加快产业化进程，增强产业配套能力 2012年工信部《电子信息制造业“十二五”发展规划》以整机需求为导向，大力开发高性能集成电路产品；加快发展新型平板显示、传感器等关键元器件，提高专用电子设备、仪器及材料的配套支撑能力；提出要在新型平板显示领域“加强关键材料及设备的国产化配套” 2009年中国石油和化学工业协会《石油和化工产业振兴支撑技术指导意见》将精细化工列为十二大科技支撑石化产业振兴的重点领域之一，其中电子化学品中高纯试剂、高纯气体、高性能新型封装材料、高性能基板树脂、新型液晶材料等的制备技术是精细化工领域重点发展任务之一 2006年国务院《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》重点研究开发高纯材料、精细化工及催化、分离材料等，满足国民经济基础产业发展需求的高性能复合材料及大型、超大型复合结构部件的制备技术的要求。资料来源：江化微招股说明书，天风证券研究所目前我国在湿化学品加工等先进技术领域与国外仍然存在较大差距，国产化率水平较低，但随着国家政策的加码扶持，助力湿化学品国产化，我国湿化学品领域未来国产化进程有望不断加速，产业将会迎来上升周期。 8.4. 建议关注公司：飞凯材料、晶瑞股份、上海新阳 8.4.1. 飞凯材料公司主营业务包括电子化学品、紫外固化光纤涂覆材料、其他主营业务，公司的核心产品包括：（1）紫外固化材料；（2）电子化学材料，其中紫外固化材料用于产品用于光纤光缆的制造、PCB、3C电子产品、汽车、印刷包装和日化等与国民经济发展休戚相关的各行各业，电子化学材料用于半导体器件、集成电路等封装、IC制造及封装、液晶显示面板的生产和制造领域。 2018年公司营业总收入为1,445.72 百万元，营业总成本为1,149.14百万元，毛利为296.58百万元，毛利率为20.51%。电子化学品、紫外固化光纤涂覆材料、其他主营业务收入分别为938.27、442.46、64.99百万元，营业成本为458.50、280.79、35.48百万元，收入占比分别为65%、31%、4%，毛利分别为479.77、161.67、29.51百万元，毛利占比分别为72%、24%、4%。图119：飞凯材料不同业务收入占比图120：飞凯材料分产品毛利占比 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 79 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 8.4.2. 晶瑞股份公司主营业务为括超净高纯试剂、光刻胶、功能性材料、锂电池材料和基础化工材料，下游应用为于半导体、锂电池、平板显示和光伏太阳能电池等行业，具体应用到下游电子信息产品的清洗、光刻、显影、蚀刻、去膜等工艺环节。2018年公司超净高纯试剂、光刻胶、功能性材料、锂电池材料和基础化工材料收入占比分别为28%，10%，9%，33%和14%，毛利占比分别为21%，19%，9%，30%和7%。公司超净高纯试剂技术水平居于行业前列，电子级双氧水达到全球第一梯队的技术品质，构筑公司技术壁垒。目前国内电子化学试剂企业中只有极少部分能够达到G3、G4级别，公司氢氟酸、硝酸、盐酸等产品已经达到SEMI G4级别，处于国内领先地位。此外公司氨水、双氧水已经达到SEMI G5级别并实现量产，填补国内空白。目前公司超净高纯试剂已经在中芯国际天津等一批标杆性半导体公司线上测试，并实现向华虹、方正半导体供货，同时正在按计划推进与在国内其他8寸和12寸标杆性客户的合作。图121：晶瑞股份不同业务收入占比图122：晶瑞股份分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图123：晶瑞股份分产品收入图124：晶瑞股份分产品毛利水平电子化学品65%紫外固化光纤涂覆材料31%其他主营业务4%公司不同业务收入占比（百万元）电子化学品, 479.77 , 72%紫外固化光纤涂覆材料, 161.67 , 24%其他主营业务, 29.51 , 4%公司分产品毛利占比（百万元）锂电池粘结剂, 264.91 , 33%超净高纯试剂, 225.23 , 28%基础化工材料, 113.73 , 14%光刻胶, 84.23 , 10%功能性材料, 71.25 , 9%蒸汽, 46.09 , 6%其他业务, 5.42 , 0%公司不同业务收入占比（百万元）锂电池粘结剂, 68.69 , 30%超净高纯试剂, 49.65 , 21%基础化工材料, 15.18 , 7%光刻胶, 44.60 , 19%功能性材料, 20.57 , 9%蒸汽, 30.01 , 13%其他业务, 3.19 , 1%公司分产品毛利（百万元）占比 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 80 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 8.4.3. 上海新阳公司主营业务为涂料、电子化学品、设备及配件等业务。公司所从事的主要业务为半导体关键工艺材料的研发、生产、销售、服务，主要产品为半导体领域专用的关键工艺化学品及配套设备产品。公司始终坚持以技术为主导，始终坚持瞄准国际前沿技术，面向全球产业需求，突破国际技术垄断，填补国内技术空白，持续进行技术创新与产品研发。公司战略为专注于半导体关键工艺材料与技术的研发创新，致力于为用户提供关键材料、配套设备、工艺技术和现场服务一体化的整体解决方案, 努力将公司建设成为中国半导体关键工艺材料与技术第一品牌。2018年公司收入5.6亿元，其中涂料、电子化学品、设备产品、电镀加工费等业务收入分别为301.11、195.25、42.45、9.65百万元，占比分别为53.8%、34.9%、7.6%、1.7%。公司成立20年来，始终坚持技术创新，目前形成了拥有完整知识产权的电子电镀和电子清洗两大核心技术, 第三大核心技术电子光刻技术正全力开发中，用于晶圆电镀与晶圆清洗的第二代核心技术已达到国内领先水平。公司成立前10年，研发出了面向半导体封装领域的第一代电子电镀与电子清洗技术，为我国半导体封装引线脚工艺加工带来了一场根本性技术变革与提升；后10年，研发出了面向芯片制造领域的第二代电子电镀与电子清洗技术，为我国芯片制造铜互连工艺填补了国产材料的空白，实现了国产替代和自主供应能力。一举突破了国外企业在这一领域的垄断，避免了被国外封锁的可能。迄今为止，公司铜互连电镀技术，是国内唯一能够满足芯片90—28纳米铜制程全部技术节点对电镀液要求的本土企业。目前公司在半导体材料行业，长期以来保持了半导体传统封装领域电子化学品销量与市占率全国第一，晶圆制造领域，公司重点投资研发并成功产业化晶圆制程超纯化学品芯片铜互连电镀液和刻蚀清洗液，已成为全国22条芯片生产线基准材料,能够满足芯片90-28纳米全制程各个技术节点的工艺要求。同时公司积极布局进入半导体硅片、半导体湿法工艺设备、平板液晶显示用光刻胶等业务领域，加快集成电路用光刻胶系列产品和光刻胶配套材料的研发并早日实现突破。光刻胶领域，2017年公司立项开发集成电路制造用高端光刻胶，这是我国目前在集成电路功能性化学材料领域里的空白。涂料领域，公司氟碳涂料业务加快产品结构转型升级，一方面持续研发改善节能环保优质高效的氟碳粉末涂料，另一方面向氟碳涂料下游延伸。考普乐投资建设的子公司山东乐达所开展的新型环保节能氟碳铝材涂装项目已形成规模生产能力，开始形成销售。图125：上海新阳分产品收入图126：上海新阳分产品毛利水平 0.00200.00400.00600.00800.001,000.002012201320142015201620172018公司分产品收入（百万元）锂电池粘结剂超净高纯试剂基础化工材料光刻胶功能性材料蒸汽其他业务0.0050.00100.00150.00200.00250.002012201320142015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）锂电池粘结剂超净高纯试剂基础化工材料光刻胶功能性材料蒸汽其他业务其他主营业务 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 81 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 9. 石英：基础原料承载经济腾飞石英是无机非金属矿物，主要成分是二氧化硅，为透明或半透明的晶体，一般为无色或乳白色，质地坚硬，常含有少量杂质成分，如铝、钾、钠、锂等。石英砂作为重要的工业矿物原料，广泛用于玻璃、铸造、陶瓷及耐火材料、冶炼硅铁、冶金熔剂、冶金、建筑、化工、塑料、橡胶、磨料、滤料等工业。表26：作为重要的工业原料，石英应用广泛序号应用领域用途 1 玻璃是制造玻璃的主要原料，可制作平板玻璃、浮法玻璃、玻璃制品、光学玻璃、玻璃纤维、玻璃仪器、导电玻璃、玻璃布及防射线特种玻璃等 2 建筑可作重要的建筑基石、配合料及建材原料，还可作硅酸盐水泥的校正材料 3 冶金主要用于制造耐火材料—硅砖，冶炼硅质合金（硅铁、硅锰、硅铬）和作熔剂 4 化学可制作各种硅化物和硅酸盐及硝酸盐，质佳者可作耐酸性的硫酸塔中的充填物 5 研磨可制作磨石、油石、砂纸及碳酸硅等研磨材料，也可用来锯石料、磨光玻璃、磨金属制品及石器制品的表面、琢磨珠宝 6 电子可制作高纯度金属硅、通讯用光纤等 7 其他工业作为填料，可提高橡胶、塑料的耐磨性和涂料的耐酸性资料来源：凤阳矿业挂牌公告，天风证券研究所石英砂根据其SiO2 和Fe2O3 含量的多少分为普通石英砂、精制石英砂、高纯石英砂和超纯石英砂。表27：石英砂分类种类理化性质应用领域普通石英砂一般采用天然石英石矿石，经破碎、水洗、烘干、二次筛选而成；SiO2≥90-99%、Fe2O3≤0.06-0.02%；观呈颗粒状玻璃、铸造、陶瓷及耐火材料、水处理、冶炼硅铁、冶金助熔剂、建筑、化工、塑料、橡胶、磨料等工业精制石英砂精选优质矿石进行复杂加工而成；SiO2≥99-99.5%、Fe2O3≤0.02-0.015%；外观白色或结晶状高档玻璃、精密铸造、陶瓷及耐火材料、金属硅、硅铁合金和硅铝合金、人造大理石（石英石）、化工、电子、塑料、橡胶、磨料等工业高纯石英砂采用天然水晶石和优质天然石英石、经过精心挑选、精细加工而成；SiO2≥99-99.99%、Fe2O3≤0.001% 航空、航天、电子、机械、IT 0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00201620172018公司分产品收入（百万元）其他业务涂料品设备产品化学品0.0020.0040.0060.0080.00100.00120.00140.00160.00180.00200.00201620172018公司分产品毛利水平（百万元）涂料品化学品 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 82 资料来源：凤阳矿业挂牌公告，天风证券研究所由于具有良好的透光性能、耐热性能、电学性能及化学稳定性，以高纯石英砂为原料的石英制品作为重要的基础材料被广泛运用于电光源、半导体、光伏、光通信、航天技术和军事技术等行业。图127：以高纯石英砂为原料的石英制品应用于高端领域资料来源：ITU，天风证券研究所 9.1. 半导体：全球产能转移 9.1.1. 贯穿半导体制备全程石英在半导体制备过程中，几乎贯穿整个全程。具体来看，主要包括硅锭生产过程中单晶硅长晶容器-石英坩埚；氧化（扩散）过程中的石英钟罩、石英管；光刻过程中的光掩模基板、石英环；以及清洗过程中的石英清洗箱、石英花篮、石英舟等，几乎贯穿整个半导体制备全程。图128：石英在半导体中的应用资料来源：《半导体制造技术》，天风证券研究所 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 83 9.1.2. 几乎被国外垄断石英材料器件作为应用于半导体设备上的核心零部件耗材，其质量直接影响到工艺效果和设备安全，故在半导体石英产业链中，取得半导体设备厂商的官方认证是最为关键的一环。当前半导体扩散设备市场中，AMAT、东京电子和 ASML 等市场占有率为65%，几乎被国外企业垄断。图129：2018 年全球半导体设备主要厂商份额资料来源：SEMI，天风证券研究所 9.1.3. 半导体产能向中国大陆转移，进口替代有望加速根据IC Insights发布2020-2024年全球晶圆产能报告指出：2020年开始硅晶圆厂呈现逐季复苏态势，2020年全球有10座新的12英寸晶圆厂进入量产，晶圆产能新增1790万片（8英寸当量）；2021年新增产能将达到历史新高，达到2080万片（8英寸当量），主要来自三星、SK海力士、长江存储、武汉新芯、华虹宏力等。随着全球半导体产能加速向中国大陆转移，石英制品进口替代有望加速。图130：2020年开始硅晶圆厂呈现逐季复苏态势资料来源：IC Insights，天风证券研究所 17%16%13%13%5%35%应用材料（AMTA）阿麦斯（ASML）东京电子（TEL）泛林半导体（Lam Research）科磊（LKA-Tencor）其他201720182019E2020E2021E2022E2023E2024EM片/8吋12.7127.217.920.814.412.410.5同比%74%-5.50%-40%148.60%16.20%-30.80%-13.90%-15.30%-50%0%50%100%150%200%0510152025同比%百万片/8英寸当量 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 84 9.2. 光通讯：5G时代，进口替代加速 9.2.1. 5G将实现万物互联 5G网络主要有三大特点：极高的速率（eMBB）；极大的容量（MMTCL）；极低的延时（URLLC）。（1）极高的速率（eMBB）-峰值速率10Gbps。应用：高速上传下载；3D视频，4K甚至8K视频流的实时播放；结合云技术，工作、生活和娱乐全都交给云；AR、VR与游戏生活相结合；Media everywhere 改变媒体传播方式。（2）极大的容量（MMTCL）。应用：物联网；智慧城市；智慧家居；智慧电网；智能放牧、种植；物流时事追踪。（3）极低的延时（URLLC）。应用：远程医疗手术；远程驾驶；车联网自动驾驶；工业控制。相对于4G，5G在流量密度、连接数密度、时延、速率等方方面面对网络进行了大幅提升。表28：4G VS 5G 网络流量密度连接数密度时延移动性网络能量效率用户体验速率峰值速率频谱效率 4G 0.1Mbps/m2 10万/km2 10ms 350km/h 1倍 10Mbps 1Gbps 1倍 5G 10Mbps/m2 100万/km2 1ms 500km/h 100倍 100Mbps-1Gbps 10Gbps-20Gbps 3-5倍资料来源：中国移动，中国联通，天风证券研究所 9.2.2. 保守估计5G基站光纤需求为4G的4倍以上现有的移动网络工作在相对较低的频段，中低频段具有传播性能优越、运营成本低（基站少）的特点。但中低频段的连续资源已极度匮乏，从全球频谱划分情况来看，优质的中低频段都已被2G、3G、4G 划分完毕。5G只能从未被大规模应用的中高频段中获取频谱资源。相对而言，中高频段其传播性能较差，因此需要更多的基站提升覆盖密度。因此5G通过对基站需求倍增直接拉动对光纤的需求。在《通过5G之路》中，机构预测5G 基站光纤需求将达到4G 的16 倍。在假设预测中，4G基站间距为2km，5G基站间距为0.5km，我们保守估计假设基站间距为1km，则在覆盖范围不变的前提下5G基站光纤需求为4G的4倍。而5G网络需要更大的覆盖面积，需要小微基站进行补盲和室内覆盖，这更加刺激了对基站的需求，因此保守估计5G基站光纤需求为4G的4倍以上。 9.2.3. 到2021年全球光纤需求有望达10亿芯公里概括来说，网络应用的发展和网络基础设施是螺旋促进的关系，符合安迪•比尔定律：光纤网络性能达到一定水平新型应用就会出现，快速消耗新增的带宽资源，进而促进光纤网络继续升级扩容。从中国互联网应用和网络基础设施的发展规律看，互联网萌芽后邮箱、新闻、QQ等早期应用诞生；光纤到户建设启动后，优酷土豆等流媒体服务落地；3G时代到来后，移动互联网应用蓬勃发展。运营商在政策推动下大力开展FTTH建设，推动中国互联网应用蓬勃发展，在高速增长的带宽压力下，运营商将有持续增长的光纤光缆需求。参照之前4G投资进度，预计5G将在2018年底完成标准制定，2019年颁发牌照，2020年实现规模商用。2014-2016年为全球&中国4G投入期，期间光纤累计需求为11亿芯公里，假设5G期间对光纤的需求是4G的4倍，预计5G期间对光纤的需求为44亿芯公里。我们以4年投入期估算，国外5年投入期（国外存在铜缆替换问题）估算，到2021年5G开始规模商用时，年需光纤10亿芯公里。 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 85 图131：到2021年全球光纤需求有望到10亿芯公里（单位：百万芯公里）资料来源：长飞光缆招股说明书，天风证券研究所而2017-2019年期间，主要为4G到5G的过渡期，参考前次过渡期光纤增速存在下滑风险，国内受中移动集采、农村宽带以及广电获牌的影响，我们认为中国增速并不会下滑仍会保持20%左右高速增长。首先，2015年中移动获得固网牌照后，开始大规模投资宽带，16年底用户数已经超越联通，未来目标超越电信，并明确表示“尽快建立宽带网络优势，增强网络承载能力”。其次，政府2017年工作报告要求完成3万个行政村通光纤，力争到2020年完成约5万个为通宽带行政村通宽带、约15万个已通宽带的行政村接入能力光纤化。图132：到2021年全球光纤需求有望到10亿芯公里（单位：百万芯公里）资料来源：长飞光缆招股说明书，天风证券研究所 9.2.4. 光纤预制棒年缺口15% 网络中实际使用的主要是光缆，由将多根光纤和支撑、外包保护等材料捆封在一起制成，而光纤的上游是高纯度的光纤预制棒，由四氯化硅、四氯化锗等化工气体原料制成，形成光纤预制棒-光纤-光缆的成熟产业链。为保证光纤的传输性能，光纤预制棒纯度和一致性要求极高，对内部气泡、同心度、折射率变化等有详细的参数要求，是光纤光缆制备中的核心技术门槛。图133：光纤光缆产业链各环节 34739945955159018722126030741002004006008001000120020172018E2019E2020E2021E中国其他 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 86 资料来源：OFWEEK，智研咨询，天风证券研究所在光纤需求的高速增长下，对光纤预制棒的需求亦将快速增长，预计到2021年全球光纤预制棒需求或将达到3.3万吨，其中中国需求或将达到约2万吨。而中国光纤预制棒的产量并不能满足国内需求，过去几年仍需进口约2000吨/年。图134：到2021年全球光棒需求有望达到3.3万吨（单位：吨）图135：光纤预制棒年需进口约2000吨资料来源：长飞光缆招股说明书，天风证券研究所资料来源：海关总署，天风证券研究所光纤预制棒作为光纤制作领域中的核心组件，由芯棒+外包层套管组合而成。早期生产工艺主要为一步法，目前主流的光纤预制棒制备均采用两步法，即先制备芯层，再制备外包层。芯棒主流技术路线包括管内法（MCVD、PCVD）和管外法（OVD、VAD）；外包层主流技术包括套管法（早期是RIT，后来演进为RIC）和全合成法（OVD、VAD）。芯棒是以高纯的四氯化硅、四氯化锗为原料，在氢氧焰或甲烷焰的作用下经高温熔融形成的具有不同折射率的高纯SiO2。主流的四种生产工艺中，相对而言VAD和PCVD技术综合性价比较高，逐渐成为生产的主流。而外包层生产工艺中，套管法具有投资规模小、建设周期短、生产工艺简单、流程短、产品质量高、试用尺寸范围广等优点，是最优的生产工艺。表29：外包层主流生产工艺对比 RIT RIC OVD VAD 生产专利 N/A N/A 贝尔实验室飞利浦公司生产工艺高温熔融后烧缩氢氧焰高温熔融后烧缩氢氧焰火焰水解甲烷或氢氧焰火焰水解氢氧焰原材料要求套管无壁偏、芯棒预处理套管无壁偏、芯棒预处理相对芯棒要求低，四氯化硅达到99.99%即可相对芯棒要求低，四氯化硅达到99.99%即可沉积效率&速率高高偏低高折射率控制难度难度低难度低难度高难度高 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 87 工艺优缺点生产流程短，过程易控制，仅适用于小尺寸生产流程短，过程易控制，适用于大尺寸生产流程长，过程难控制生产流程长，过程难控制产品质量高高低低投资规模小小大大建设周期短短长长综合成本高高低低资料来源：OFWEEK，《光纤预制棒外包层制作方法浅析》，天风证券研究所但套管法的核心难点在于石英套管需要具有高纯度，否则将影响光纤的折射率，且不能有壁偏，否则影响光纤的同心度，进而影响融接。因制造难度较高，中国光纤预制棒生产企业短期内不得不高价进口，仅2018年中国进口光纤波导用石英套管达20亿元左右；长期内不得不将产能由套管法转向合成法。 1）长飞：过去主要产能为PCVD+RIC，新扩建VAD+RIC以及VAD+OVD； 2）亨通光电：过去采用VAD+RIC套管法，新扩建VAD+OVD全合成法； 3）中天科技：始终采用VAD+OVD全合成路线。图136：2018年光纤用石英套管进口额达20亿元左右资料来源：海关数据，天风证券研究所 9.2.5. 石英企业有望实现进口替代目前国内石英企业经过不断的技术研发，已经开发出光纤用石英套管产品，2018年6月，石英股份发布公告称：公司利用连熔法生产工艺制备出高质量光纤预制棒用石英套管新产品获得成功，其各项指标参数符合下游光纤客户需求，已获得国内光纤生产厂家首批订单。若国内石英企业可生产出符合标准的石英套管，则有望实现进口替代。 9.3. 光伏：平价时代，单晶需求稳步增长 9.3.1. 坩埚，光伏产业链中关键元器件石英制品在光伏产业链中的应用主要在于：1、石英坩埚-硅棒/锭生产过程中，多晶硅铸锭炉的关键元器件，用于盛装熔融硅并制成后续所需硅锭的一次性消耗品。高纯度、高强度的坩埚，不仅可以提高拉晶的一次成品率，也是提高电池片转换效率的基础。根据应用产品可分为单晶石英坩埚和多晶陶瓷石英坩埚。2、石英舟、管、瓶、清洗槽等器件，可以有效解决电池片生产过程中的扩散、承载、清洗等需求。 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 88 图137：石英制品在光伏产业链中的应用资料来源：石英股份官网，天风证券研究所 9.3.2. 平价时代，光伏新增装机CAGR 7.5% 光伏发电在很多国家已成为清洁、低碳、同时具有价格优势的能源形式。不仅在欧美日等发达地区，在中东、南美等地区国家也快速兴起，根据《中国光伏产业发展路线图》预测，中性情况下，到2025年全球光伏新增装机将达到182.5GW，年均复合增速为7.5%。其中中国，2018 年受政策影响，国内光伏新增装机下滑至 44GW，同比下降 17%，但仍居全球首位。未来两年是进入平价上网时代的关键期，企业面临补贴拖欠、非技术成本居高不下等压力，但电力改革不断深入、弃光限电问题逐步改善等推动光伏发电环境不断优化。预计 2019、2020 年国内新增光伏市场将保持一定规模，且将在资源良好、电价较高地区出现平价项目。“十四五”期间不依赖补贴将使光伏摆脱总量控制束缚，新增装机市场将稳步上升，中性假设下新增装机72.5GW，年均复合增速7.4%。图138：到2025年全球新增装机182.5GW，CAGR7.5% 图139：到2025年中国新增装机72.5GW，年均复合增速7.4% 资料来源：《中国光伏产业发展路线图》，天风证券研究所资料来源：《中国光伏产业发展路线图》，天风证券研究所 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 89 9.3.3. 单晶坩埚稳步增长，多晶坩埚需求下滑考虑到组件功率、封装损失率、硅片市占率结构变化、单位硅棒/锭切割出片量、收料率以及单炉投料量等因素，在中性情况假设下，全球单晶石英坩埚需求量稳步增长，从2018年的24.49万只增长到2025年的29.98万只，CAGR2.9%；而多晶石英陶瓷坩埚，因单晶硅片市占率的提升，需求量下滑，由2018年的35.08万只，下滑至2025年的12.82万只，CAGR-13.4%。其中中国单晶石英坩埚需求量由2018年的9.8万只增长至2025年的11.91万只，CAGR2.8%；多晶硅石英坩埚需求量由2018年的14.03万只下滑至5.09万只，CAGR-13.5%。表30：石英坩埚需求测算假设情景假设 2018 2019E 2020E 2021E 2023E 2025E 组件功率（W-60片）多晶组件 283 288 293 300 305 310 单晶组件 311 318 323 330 336 340 组件封装损失（%）多晶电池组件CTM 99.1 99.4 99.7 100.3 100.9 101.3 单晶电池组件CTM 97 98 98 98.5 99 99 不同硅片市占率（%）多晶硅片 55 45.5 35.5 31 29 27 单晶硅片 45 54.5 64.5 69 71 73 100%金刚线切割下每公斤棒/锭出片量（片）多晶 63 65 68 70 75 76 单晶 65 69 73 75 78 82 收料率（%）收料率 65 66 68 69 69 69 单炉投料量（KG）多晶用硅料 900 1098 1098 1200 1300 1400 单晶用硅料 950 1049 1099 1198 1296 1400 资料来源：《中国光伏产业发展路线图》，天风证券研究所表31：单晶坩埚稳步增长，多晶坩埚需求下滑情景假设 2018 2019E 2020E 2021E 2023E 2025E 全球保守假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 20.52 16.12 12.85 11.48 11.31 11.20 单晶坩埚-圆形石英坩埚 15.13 16.74 20.11 22.08 24.62 26.18 中性假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 35.08 23.26 17.93 15.20 13.66 12.82 单晶坩埚-圆形石英坩埚 24.49 25.27 28.03 29.28 29.82 29.98 乐观假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 35.08 24.27 18.65 16.53 14.71 14.05 单晶坩埚-圆形石英坩埚 24.49 26.37 29.15 31.84 32.12 32.85 中国保守假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 14.03 7.08 5.74 4.80 4.62 4.57 单晶坩埚-圆形石英坩埚 9.80 7.69 8.97 9.24 10.09 10.68 中性假设（万只） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 90 多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 14.03 8.09 6.46 5.60 5.25 5.09 单晶坩埚-圆形石英坩埚 9.80 8.79 10.09 10.79 11.47 11.91 乐观假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 14.03 9.10 7.17 6.40 5.88 5.62 单晶坩埚-圆形石英坩埚 9.80 9.89 11.21 12.33 12.85 13.14 资料来源：《中国光伏产业发展路线图》，天风证券研究所 9.4. 建议关注公司：菲利华、石英股份 9.4.1. 菲利华（有色军工联合覆盖）公司主导产品为天然与合成石英玻璃锭、筒、管、棒以及石英玻璃纤维系列、复合材料制品，广泛应用于半导体芯片制程中的蚀刻材料，TFT-LCD中用于印刷线路板的光掩膜材料、光学领域透镜、棱镜用合成石英材料、光纤预制棒沉积和光纤拉制中的支撑材料、航空航天工业中耐高温、耐烧蚀、透波性强的功能材料。公司是全球第五家、国内首家获得国际半导体设备商认证的企业，继2011年公司石英材料通过了TEL半导体材料认证后，目前公司获得TEL、LAM、AMAT认证的产品规格在持续增加，FLH321和FLH321L牌号产品已进入国际半导体产业链，受益于市场需求的快速增长，半导体石英材料销售额大幅提升。 2018年公司总营收7.22亿元，营业成本3.94亿元，毛利3.28亿元，毛利率45.42%。石英玻璃材料、石英玻璃制品以及其他业务收入分别为4.10亿元、3.00亿元和0.12亿元，营业成本分别为1.94亿元、1.91亿元和0.09亿元，收入占比分别为56.84%、41.49%和1.67%；毛利分别为2.17亿元、1.08亿元和0.03亿元，毛利占比分别为66.05%、33.00%和0.95%。图140：公司不同业务收入占比图141：公司分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图142：公司分产品收入图143：公司分产品毛利水平石英玻璃材料56.84%石英玻璃制品41.49%其他业务1.67%公司不同业务收入占比石英玻璃材料66.05%石英玻璃制品33.00%其他业务0.95%公司不同业务毛利占比 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 91 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 9.4.2. 石英股份公司坐落于被誉为“水晶之乡”的东海县，资源丰厚，是全国为数不多的拥有生产高纯石英砂自主知识产权和技术的公司。公司使用天然石英矿石材料从事高纯石英砂、高纯石英管，高纯石英坩埚以及其他石英材料的研发、生产与销售，产品主要应用于光源、光伏、光纤、半导体等领域。目前公司生产的半导体领域用系列石英产品通过日本东京电子株式会社（TEL）官方认证。目前，全球通过TEL半导体制程领域扩散环节高温石英材料认证的原料供应商仅有德国贺利氏(Heraeus)和美国迈图(Momentive)等少数企业。公司产品已经具备进入TEL国际供应链体系的市场准入条件，有利于扩大公司与TEL及其下游用户的市场合作空间。 2018年公司总营收6.33亿元，营业成本3.56亿元，毛利2.77亿元，毛利率43.74%。石英管、多晶石英坩埚、高纯石英砂以及其他业务营收分别为5.39亿元、0.46亿元、0.43亿元和0.05亿元，营业成本分别为2.88亿元、0.44亿元、0.21亿元和0.02亿元，收入占比分别为85.09%、7.32%、6.77%和0.82%；毛利分别为2.51亿元、0.02亿元、0.21亿元和0.03亿元，毛利占比分别为90.54%、0.69%、7.74%和1.03%。图144：公司不同业务收入占比图145：公司分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 0.001.002.003.004.005.006.007.008.00201620172018公司分产品收入（亿元）其他业务石英玻璃制品石英玻璃材料0.000.501.001.502.002.503.003.50201620172018公司分产品毛利（亿元）其他业务石英玻璃制品石英玻璃材料石英管85.09%多晶石英坩埚7.32%高纯石英砂6.77%其他业务0.82%公司不同业务收入占比石英管90.54%多晶石英坩埚0.69%高纯石英砂7.74%其他业务1.03%公司不同业务毛利占比 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 92 图146：公司分产品收入图147：公司分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 10. 风险提示 10.1. 硅晶圆产能建设不及预期风险得益于半导体制造产业链向中国大陆转移，国内各地加码晶圆产能规划，陆续投入建设硅晶圆厂，但各地建设进度不一，部分晶圆厂仍处于规划阶段，因此可能存在投产进度偏慢，导致最终晶圆产能不及预期的风险。若实际达产情况不及预期，对半导体材料下游需求增长将产生不利影响。 10.2. 国内半导体材料产业研发进度不及预期风险近年来我国半导体材料技术不断突破，进入快速上行趋势，本土企业持续投入研发，技术加速突破，个别细分领域产品达到国际先进水平，但目前我国半导体产品材料与国际先进制程产品的技术仍有一定差距，因此存在研发进度不及预期的风险。若关键技术无法攻克，将会对我国半导体材料行业公司的市场竞争力产生一定负面影响。 10.3. 国内半导体材料企业产能建设情况不及预期风险随着半导体产业的不断发展，半导体制造产业链持续向中国大陆转移，半导体材料企业陆续开始新建或扩建产能，但部分新建和扩建项目仍处于规划阶段，投产进度不一，可能存在半导体材料产能建设情况不及预期的风险，对我国半导体材料行业发展产生不利影响。另外，国外行业领先企业的扩产也可能对国产替代进程产生负面影响。 10.4. 国家相关政策落地进度不及预期风险半导体产业是我国国民经济的基础性和战略性产业，国家对于半导体产业高度重视，持续出台了一系列相关政策支持半导体及半导体材料产业的研发和国产化替代，但仍然存在国家政策落地进度不及预期，相关企业扶持力度不足或扶持进度偏慢的风险，可能会对半导体材料企业的发展产生一定影响。 10.5. 原材料价格波动风险半导体行业所需的原材料品种较多，构成分散，部分原材料依赖进口，采购周期较长，而原材料的供应与价格受到产地、运输、供应商等相关行业的影响，部分行业原材料成本在生产成本中占比较高。因此原材料的波动，将会对相关企业的经营产生一定的影响。 0.001.002.003.004.005.006.007.00201620172018公司分产品收入（亿元）其他业务高纯石英砂多晶石英坩埚石英管0.000.501.001.502.002.503.00201620172018公司分产品毛利（亿元）其他业务高纯石英砂多晶石英坩埚石英管 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 93 分析师声明本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。一般声明除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属天风证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附属机构（以下统称“天风证券”）。未经天风证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为天风证券的商标、服务标识及标记。本报告是机密的，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。天风证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。天风证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。天风证券的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。特别声明在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 94 投资评级声明类别说明评级体系股票投资评级自报告日后的6个月内，相对同期沪深300指数的涨跌幅行业投资评级自报告日后的6个月内，相对同期沪深300指数的涨跌幅买入预期股价相对收益20%以上增持预期股价相对收益10%-20% 持有预期股价相对收益-10%-10% 卖出预期股价相对收益-10%以下强于大市预期行业指数涨幅5%以上中性预期行业指数涨幅-5%-5% 弱于大市预期行业指数涨幅-5%以下天风证券研究北京武汉上海深圳北京市西城区佟麟阁路36号邮编：100031 邮箱：research@tfzq.com 湖北武汉市武昌区中南路99 号保利广场A座37楼邮编：430071 电话：(8627)-87618889 传真：(8627)-87618863 邮箱：research@tfzq.com 上海市浦东新区兰花路333 号333世纪大厦20楼邮编：201204 电话：(8621)-68815388 传真：(8621)-68812910 邮箱：research@tfzq.com 深圳市福田区益田路5033号平安金融中心71楼邮编：518000 电话：(86755)-23915663 传真：(86755)-82571995 邮箱：research@tfzq.com "}', reg='([\u4e00-\u9fff]+)') sh2 = Simhash( u'{"data":" 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 有色金属证券研究报告 2020年03月02日投资评级行业评级强于大市(维持评级) 上次评级强于大市作者杨诚笑分析师 SAC执业证书编号：S1110517020002 yangchengxiao@tfzq.com 彭鑫分析师 SAC执业证书编号：S1110518110002 pengxin@tfzq.com 孙亮分析师 SAC执业证书编号：S1110516110003 sunliang@tfzq.com 田庆争分析师 SAC执业证书编号：S1110518080005 tianqingzheng@tfzq.com 资料来源：贝格数据相关报告 1 《有色金属-行业研究周报:预锂化有望带来金属锂需求的提升，关注锂钴行业景气度的改善》 2020-03-01 2 《有色金属-行业研究周报:新能源有望持续回升，中期关注黄金和铜铝修复》 2020-02-23 3 《有色金属-行业研究周报:疫情影响有限，看好新能源趋势机会，中期关注铜铝修复》 2020-02-16 行业走势图新材料系列报告之一——半导体行业新材料 1. 半导体晶圆制造产能向中国转移，国内半导体制造材料迎来发展机遇半导体制造材料包含硅片、光刻胶、光掩膜、溅射靶材、CMP抛光材料、湿化学品、电子特气、石英材料等。近年来，半导体晶圆制造产能持续向中国转移，国内各地加码晶圆产能规划，我们判断国内半导体制造材料行业已经进入快速上行趋势，主要逻辑有三：1、下游市场不断增长，IC Insight预测2018-2022市场年均复合增速高达14%；2、本土企业技术突破加速，个别细分领域产品性能达国际先进水平，国产化率不断提高；3、政策端持续大力支持半导体相关材料领域发展，包括大基金、02专项在资金和技术上的支持。 2. 硅片：材料市场占比最高，大硅片发展空间大硅片在半导体制造材料细分子行业中市场占比最高，2018年全球硅片市场规模达121.2亿美元。半导体制造所用硅片以8英寸和12英寸为主。目前12英寸硅片国产化率仅约13%，随国内总需求提升及硅片国产化率提高，12英寸硅片行业将实现快速增长；8英寸硅片下游终端对应的汽车电子及工业应用半导体领域目前快速发展，将推动8英寸硅片需求进一步上行。 3. 光掩膜及光刻胶：光刻技术关键材料，国产替代待进一步突破光掩膜及光刻胶（i型、g型、KrF型和ArF型光刻胶）是光刻环节中的关键材料，2018年对应全球市场分别为17.3、40.4亿美元。二者市场主要为日本及欧美企业垄断，国产化率水平低。以光刻胶行业为例，对应主流制程的KrF型光刻胶国产化率仅5%，ArF型光刻胶基本依赖进口。行业内已有多家公司开展相关研发和产业化项目，预计两种材料将在未来加快国产替代进程。 4. 溅射靶材：发展较快，国内产品达领先制程要求，国产化率高于30% 溅射靶材如铜靶、钽靶、铝靶等主要应用于半导体制造过程中的金属溅射环节，2018年全球市场为8亿美元。经我们测算，半导体溅射靶材国产化率高于30%，目前国内企业产品性能已满足国际领先半导体制程要求，未来可实现大批量供货。受益于晶圆厂产能提升，国产替代进程推进，预计行业将持续发展。 5. 电子特气、CMP抛光材料、湿化学品：20%左右国产化率，国产替代将持续推进电子特气（如高纯度SiH4、PH3、AsH3、N2O、NH3、SF6、NF3、CF4、BCl3、BF3、HCl、Cl2等）、CMP抛光材料（CMP抛光液及抛光垫）、湿化学品（超净高纯试剂和功能性材料等）三个细分子行业2018年全球市场分别为42.7、21.7、16.1亿美元。除CMP抛光垫国产化率水平仍较低，其余几种材料均已实现一定程度的国产替代，电子特气、CMP抛光液、湿化学品国产化率分别约为25%、20%、20%，部分产品可达国际领先制程水平对应技术要求。在下游市场不断扩大，技术壁垒实现突破，国产化率取得进展的背景下，我们预计电子特气、CMP抛光材料、湿化学品的国产替代将持续推进，实现行业快速发展。 6. 石英材料：贯穿半导体制造全程，下游半导体、光通讯、光伏产业发展将推动行业快速上行石英材料（石英钟罩、石英管、光掩模基板、石英环、石英清洗箱、石英花篮、石英舟等）是半导体制造的重要材料，其应用贯穿晶圆制造全程。半导体用石英材料目前国产化率低，市场几乎为国外公司垄断。受益于下游半导体产能转移、5G光纤需求增长、光伏产业持续发展，石英材料行业有望加速进口替代，进入快速上行趋势。风险提示：硅晶圆产能建设不及预期，国内半导体材料产业研发进度、产能建设情况不及预期，相关政策落地进度不及预期，原材料价格波动等风险 -14%-10%-6%-2%2%6%10%2019-032019-072019-11有色金属沪深300\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录 1. 随半导体制造产能向中国转移，半导体制造材料市场大幅增长，行业迎来国产替代上行机遇....................................................................................................................................................... 9 1.1. 半导体制造材料：半导体产业发展基石 ................................................................................ 9 1.2. 2016年来全球半导体市场持续增长，半导体材料市场快速发展 ............................... 10 1.3. 受益于半导体产业链转移、终端半导体市场增长，中国半导体制造材料行业快速发展 ............................................................................................................................................................. 13 1.4. 中国半导体制造材料行业处于起步阶段，国产替代空间大，国家政策支持将推动产业发展 .................................................................................................................................................... 17 2. 硅片：12英寸硅片国产发展空间大，8英寸硅片将受益于终端市场需求上行 ............. 20 2.1. 大硅片：半导体制造基础材料，以8英寸、12英寸硅片为主流 .............................. 20 2.2. 2016年来受益于半导体产业增长，全球硅片出货量和价格持续上行；受益于晶圆产能转移，中国硅片市场增幅高于全球 ....................................................................................... 22 2.3. 国内在建晶圆厂中以12英寸晶圆产能占比更大，预计将拉升12英寸硅片需求；汽车电子和工业应用半导体终端需求提升将刺激8英寸硅片市场发展 ........................... 23 2.4. 预计国内硅片供需将在2022年左右基本实现平衡，国家政策推动硅片产业发展 ...................................................................................................................................................................... 27 2.5. 建议关注公司：上海硅产业、中环股份 .............................................................................. 29 2.5.1. 上海硅产业 .......................................................................................................................... 29 2.5.1. 中环股份 .............................................................................................................................. 30 3. 光刻胶：国内产品崭露头角，国产替代任重道远 ................................................................ 31 3.1. 光刻胶：光刻技术核心，半导体制造关键材料 ................................................................ 31 3.2. 光刻胶下游应用较广泛，以半导体光刻胶性能要求和技术水平最高 ....................... 32 3.3. 光刻胶全球市场：持续增长，基本为美日公司垄断 ....................................................... 34 3.4. 光刻胶中国市场：随半导体产业链向国内转移，光刻胶需求将大幅增长，目前国产化率低，未来有望进一步发展 ..................................................................................................... 36 3.5. 建议关注公司：晶瑞股份、南大光电 ................................................................................... 38 3.5.1. 晶瑞股份 .............................................................................................................................. 38 3.5.2. 南大光电 .............................................................................................................................. 40 4. CMP材料：随先进制程产能增长，需求持续增高，国内安集科技、鼎龙股份实现技术突破..................................................................................................................................................... 41 4.1. 化学机械抛光简介 ........................................................................................................................ 41 4.2. CMP材料下游市场：受益于晶圆产能增长和先进制程产能比例增加，CMP材料市场需求快速增高 ...................................................................................................................................... 42 4.3. CMP材料市场结构：抛光液以卡博特微电子为龙头，国内安集科技实现技术突破；抛光垫以美国陶氏为龙头，国内鼎龙股份实现技术突破 ....................................................... 44 4.4. 建议关注公司：安集科技、鼎龙股份 ................................................................................... 47 4.4.1. 安集科技 .............................................................................................................................. 47 4.4.2. 鼎龙股份 .............................................................................................................................. 48 5. 光掩膜：随半导体制程提高，掩膜市场迅速扩大，光掩膜加快国产替代步伐 ............. 50 5.1. 光掩膜：光刻工艺模板，直接影响最终芯片品质 ............................................................ 50 5.2. 国内下游应用市场持续增长，光掩膜国产替代空间较大 .............................................. 52 5.3. 建议关注公司：清溢光电 .......................................................................................................... 55 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 6. 溅射靶材：国产化水平较高，下游市场扩张将推动行业进一步发展 .............................. 56 6.1. 溅射靶材：PVD工艺核心材料，主要用于半导体金属化 ............................................. 56 6.2. 溅射靶材：细分品种多，半导体溅射靶材技术要求及纯度最高 ................................ 57 6.3. 半导体制造用溅射靶材市场增长迅速，全球市场竞争激烈 ......................................... 59 6.4. 中国市场溅射靶材国产化率高于30%，高准入壁垒巩固龙头优势 ............................ 60 6.5. 建议关注公司：有研新材，江丰电子 ................................................................................... 61 6.5.1. 有研新材 .............................................................................................................................. 61 6.5.1. 江丰电子 .............................................................................................................................. 62 7. 电子特气：半导体制造基础材料，国产进程持续推进 ....................................................... 63 7.1. 电子特气：半导体制造基础材料，贯穿制造全程 ............................................................ 63 7.2. 电子特气：国内市场增长迅速，部分公司实现国产替代 .............................................. 65 7.3. 建议关注公司：华特气体、雅克科技、南大光电 ............................................................ 68 7.3.1. 华特气体 .............................................................................................................................. 68 7.3.2. 雅克科技 .............................................................................................................................. 69 7.3.3. 南大光电 .............................................................................................................................. 70 8. 湿化学品：细分种类众多，部分实现国产化，未来前景广阔 ......................................... 71 8.1. 细分品类众多，贯穿半导体制造过程 ................................................................................... 71 8.2. 湿化学品下游市场增长迅速，行业主要为美日公司垄断 .............................................. 73 8.3. 我国湿化学品国产化率约20%，进口替代空间较大 ........................................................ 77 8.4. 建议关注公司：飞凯材料、晶瑞股份、上海新阳 ............................................................ 78 8.4.1. 飞凯材料 .............................................................................................................................. 78 8.4.2. 晶瑞股份 .............................................................................................................................. 79 8.4.3. 上海新阳 .............................................................................................................................. 80 9. 石英：基础原料承载经济腾飞 ................................................................................................. 81 9.1. 半导体：全球产能转移 ............................................................................................................... 82 9.1.1. 贯穿半导体制备全程 ....................................................................................................... 82 9.1.2. 几乎被国外垄断 ................................................................................................................. 83 9.1.3. 半导体产能向中国大陆转移，进口替代有望加速 ................................................ 83 9.2. 光通讯：5G时代，进口替代加速 .......................................................................................... 84 9.2.1. 5G将实现万物互联 ........................................................................................................... 84 9.2.2. 保守估计5G基站光纤需求为4G的4倍以上 ....................................................... 84 9.2.3. 到2021年全球光纤需求有望达10亿芯公里 ........................................................ 84 9.2.4. 光纤预制棒年缺口15% .................................................................................................... 85 9.2.5. 石英企业有望实现进口替代 ......................................................................................... 87 9.3. 光伏：平价时代，单晶需求稳步增长 ................................................................................... 87 9.3.1. 坩埚，光伏产业链中关键元器件 ................................................................................ 87 9.3.2. 平价时代，光伏新增装机CAGR 7.5% ........................................................................ 88 9.3.3. 单晶坩埚稳步增长，多晶坩埚需求下滑 .................................................................. 89 9.4. 建议关注公司：菲利华、石英股份 ....................................................................................... 90 9.4.1. 菲利华（有色军工联合覆盖） ..................................................................................... 90 9.4.2. 石英股份 .............................................................................................................................. 91 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 10. 风险提示 .................................................................................................................................... 92 10.1. 硅晶圆产能建设不及预期风险 .............................................................................................. 92 10.2. 国内半导体材料产业研发进度不及预期风险................................................................... 92 10.3. 国内半导体材料企业产能建设情况不及预期风险 ......................................................... 92 10.4. 国家相关政策落地进度不及预期风险 ................................................................................ 92 10.5. 原材料价格波动风险 ................................................................................................................. 92 图表目录图1：半导体制造流程及材料应用 .......................................................................................................... 10 图2：全球半导体分区域市场变动 .......................................................................................................... 10 图3：半导体下游具体应用市场情况（十亿美元） .......................................................................... 11 图4：全球硅晶圆产能水平 ........................................................................................................................ 11 图5：半导体制造材料细分市场 ............................................................................................................... 13 图6：半导体材料细分市场占比 ............................................................................................................... 13 图7：中国半导体市场 ................................................................................................................................. 13 图8：半导体销售额同比变动 ................................................................................................................... 14 图9：半全球各区域硅晶圆产能 ............................................................................................................... 14 图10：中国大陆硅晶圆产能 ...................................................................................................................... 15 图11：国内晶圆厂产能利用率 ................................................................................................................. 16 图12：半导体制程及对应性能 ................................................................................................................. 17 图13：硅片制造示意图 ............................................................................................................................... 20 图14：半导体硅片分类 ............................................................................................................................... 21 图15：硅片尺寸分类.................................................................................................................................... 21 图16：OWE和硅片尺寸相关性 ............................................................................................................... 21 图17：全球半导体硅片市场规模 ............................................................................................................ 22 图18：全球半导体硅片出货面积 ............................................................................................................ 22 图19：全球半导体硅片价格走势 ............................................................................................................ 23 图20：全球不同尺寸半导体硅片出货面积 .......................................................................................... 24 图21：全球不同尺寸半导体硅片出货面积占比 ................................................................................. 24 图22：硅片未来市场增长预测情况 ........................................................................................................ 24 图23：全球不同制程硅晶圆产能 ............................................................................................................ 25 图24：半导体不同应用市场增长率情况 .............................................................................................. 26 图25：半导体下游具体应用市场增长情况（十亿美元） .............................................................. 26 图26：全球半导体硅片行业竞争格局 ................................................................................................... 27 图27：上海硅产业不同业务收入占比 ................................................................................................... 30 图28：上海硅产业不同业务毛利占比 ................................................................................................... 30 图29：上海硅产业不同业务收入 ............................................................................................................ 30 图30：上海硅产业不同业务毛利 ............................................................................................................ 30 图31：中环股份不同业务毛利占比 ........................................................................................................ 31 图32：中环股份不同业务收入占比 ........................................................................................................ 31 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 图33：中环股份不同业务收入 ................................................................................................................. 31 图34：中环股份不同业务毛利 ................................................................................................................. 31 图35：光刻技术图示.................................................................................................................................... 32 图36：不同光刻胶对应光源及分辨率 ................................................................................................... 34 图37：全球半导体光刻胶市场 ................................................................................................................. 34 图38：不同光刻胶市场规模结构 ............................................................................................................ 34 图39：i/g型光刻胶市场结构 .................................................................................................................... 35 图40：KrF型光刻胶市场结构 ................................................................................................................... 35 图41：ArF型光刻胶市场结构 .................................................................................................................. 36 图42：中国光刻胶行业市场规模增速 ................................................................................................... 36 图43：全球光刻胶市场份额占比 ............................................................................................................ 37 图44：中国大陆光刻胶市场份额占比 ................................................................................................... 37 图45：晶瑞股份公司收入结构 ................................................................................................................. 39 图46：晶瑞股份公司毛利结构 ................................................................................................................. 39 图47：晶瑞股份公司分业务收入 ............................................................................................................ 39 图48：晶瑞股份公司分业务毛利 ............................................................................................................ 39 图49：南大光电不同业务收入占比 ........................................................................................................ 40 图50：南大光电分产品毛利占比 ............................................................................................................ 40 图51：南大光电分产品收入 ...................................................................................................................... 41 图52：南大光电分产品毛利水平 ............................................................................................................ 41 图53：化学机械研磨示意图 ...................................................................................................................... 41 图54：抛光微观机理介绍 .......................................................................................................................... 41 图55：全球抛光材料产值 .......................................................................................................................... 42 图56：全球抛光材料市场规模 ................................................................................................................. 42 图57：不同制程工艺中所需CMP次数 ................................................................................................. 43 图58：2D NAND和3D NAND所需CMP次数 ................................................................................. 43 图59：全球不同制程硅晶圆产能 ............................................................................................................ 44 图60：全球抛光垫市场结构 ...................................................................................................................... 44 图61：全球抛光液市场结构 ...................................................................................................................... 45 图62：抛光液公司市占率变动 ................................................................................................................. 45 图63：中国抛光液市场竞争格局 ............................................................................................................ 46 图64：安集科技公司毛利率水平 ............................................................................................................ 47 图65：安集科技不同系列抛光液产品毛利率变动 ............................................................................ 47 图66：安集科技收入结构 .......................................................................................................................... 48 图67：安集科技归母净利润 ...................................................................................................................... 48 图68：鼎龙股份收入结构 .......................................................................................................................... 49 图69：鼎龙股份毛利结构 .......................................................................................................................... 49 图70：光掩膜制造流程 ............................................................................................................................... 51 图71：OPC效果图 ....................................................................................................................................... 51 图72：4：1投影示意图 ............................................................................................................................. 51 图73：全球新型显示面板需求面积预测 .............................................................................................. 53 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 图74：PCB全球及中国市场 ...................................................................................................................... 53 图75：双重曝光原理图 ............................................................................................................................... 54 图76：全球半导体和半导体材料市场变动 .......................................................................................... 54 图77：各地区占全球光掩膜市场比例 ................................................................................................... 54 图78：中国光掩膜市场比例 ...................................................................................................................... 55 图79：清溢光电公司收入结构 ................................................................................................................. 56 图80：清溢光电公司毛利结构 ................................................................................................................. 56 图81：清溢光电公司分产品收入 ............................................................................................................ 56 图82：清溢光电公司分产品毛利 ............................................................................................................ 56 图83：溅射靶材应用.................................................................................................................................... 57 图84：溅射工艺 ............................................................................................................................................. 57 图85：不同金属溅射靶材一览 ................................................................................................................. 59 图86：全球半导体溅射靶材市场 ............................................................................................................ 59 图87：中国半导体溅射靶材市场 ............................................................................................................ 59 图88：有研新材不同业务收入占比 ........................................................................................................ 62 图89：有研新材分产品毛利占比 ............................................................................................................ 62 图90：有研新材分产品收入 ...................................................................................................................... 62 图91：有研新材分产品毛利水平 ............................................................................................................ 62 图92：江丰电子不同业务收入占比 ........................................................................................................ 63 图93：江丰电子分产品毛利占比 ............................................................................................................ 63 图94：江丰电子分产品收入 ...................................................................................................................... 63 图95：江丰电子分产品毛利水平 ............................................................................................................ 63 图96：电子特气生产工序 .......................................................................................................................... 64 图97：气体纯化技术.................................................................................................................................... 65 图98：半导体电子特气全球市场 ............................................................................................................ 65 图99：未来电子特气中国市场发展趋势 .............................................................................................. 66 图100：华特气体不同业务收入占比 ..................................................................................................... 68 图101：华特气体分产品毛利占比 .......................................................................................................... 68 图102：华特气体分产品收入 ................................................................................................................... 69 图103：华特气体分产品毛利水平 .......................................................................................................... 69 图104：雅克科技不同业务收入占比 ..................................................................................................... 70 图105：雅克科技分产品毛利占比 .......................................................................................................... 70 图106：南大光电不同业务收入占比 ..................................................................................................... 70 图107：南大光电分产品毛利占比 .......................................................................................................... 70 图108：南大光电分产品收入 ................................................................................................................... 71 图109：南大光电分产品毛利水平 .......................................................................................................... 71 图110：湿化学品制造 ................................................................................................................................. 72 图111：湿化学品下游应用 ........................................................................................................................ 72 图112：中国湿化学品市场规模及增速 ................................................................................................. 73 图113：全球半导体用湿化学品产值 ..................................................................................................... 73 图114：面板应用市场 ................................................................................................................................. 74 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 图115：LCD产业链微笑曲线 ................................................................................................................... 74 图116：太阳能应用市场 ............................................................................................................................ 75 图117：太阳能电池产量 ............................................................................................................................ 75 图118：半导体下游具体应用市场情况（十亿美元） ..................................................................... 76 图119：飞凯材料不同业务收入占比 ..................................................................................................... 78 图120：飞凯材料分产品毛利占比 .......................................................................................................... 78 图121：晶瑞股份不同业务收入占比 ..................................................................................................... 79 图122：晶瑞股份分产品毛利占比 .......................................................................................................... 79 图123：晶瑞股份分产品收入 ................................................................................................................... 79 图124：晶瑞股份分产品毛利水平 .......................................................................................................... 79 图125：上海新阳分产品收入 ................................................................................................................... 80 图126：上海新阳分产品毛利水平 .......................................................................................................... 80 图127：以高纯石英砂为原料的石英制品应用于高端领域 ............................................................ 82 图128：石英在半导体中的应用............................................................................................................... 82 图129：2018 年全球半导体设备主要厂商份额 ................................................................................ 83 图130：2020年开始硅晶圆厂呈现逐季复苏态势 ............................................................................ 83 图131：到2021年全球光纤需求有望到10亿芯公里（单位：百万芯公里） ...................... 85 图132：到2021年全球光纤需求有望到10亿芯公里（单位：百万芯公里） ...................... 85 图133：光纤光缆产业链各环节............................................................................................................... 85 图134：到2021年全球光棒需求有望达到3.3万吨（单位：吨） ............................................ 86 图135：光纤预制棒年需进口约2000吨 .............................................................................................. 86 图136：2018年光纤用石英套管进口额达20亿元左右 ................................................................. 87 图137：石英制品在光伏产业链中的应用 ............................................................................................ 88 图138：到2025年全球新增装机182.5GW，CAGR7.5% ................................................................ 88 图139：到2025年中国新增装机72.5GW，年均复合增速7.4% ................................................. 88 图140：公司不同业务收入占比............................................................................................................... 90 图141：公司分产品毛利占比 ................................................................................................................... 90 图142：公司分产品收入 ............................................................................................................................ 90 图143：公司分产品毛利水平 ................................................................................................................... 90 图144：公司不同业务收入占比............................................................................................................... 91 图145：公司分产品毛利占比 ................................................................................................................... 91 图146：公司分产品收入 ............................................................................................................................ 92 图147：公司分产品毛利水平 ................................................................................................................... 92 表1：中国晶圆厂情况 ................................................................................................................................. 15 表2：半导体制程对应材料性能要求 ...................................................................................................... 18 表3：大基金一期所投主要企业基本情况汇总（单位：亿元) ...................................................... 19 表4：中国及全球硅片市场 ........................................................................................................................ 23 表5：目前已公布制程国内晶圆厂规划产能情况 .............................................................................. 25 表6：现有硅片供需情况及预测 ............................................................................................................... 28 表7：国家硅片相关支持政策 ................................................................................................................... 29 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 表8：光刻胶分类 ........................................................................................................................................... 32 表9：IC集成度与光刻技术发展历程 ..................................................................................................... 33 表10：半导体光刻胶细分种类情况 ........................................................................................................ 33 表11：半导体光刻胶国产化情况 ............................................................................................................ 37 表12：光刻胶领域相关政策 ...................................................................................................................... 38 表13：掩膜版产品对应下游行业及分类 .............................................................................................. 52 表14：溅射靶材应用分类 .......................................................................................................................... 58 表15：不同材料溅射靶材应用 ................................................................................................................. 58 表16：半导体溅射靶材中国市场 ............................................................................................................ 61 表17：溅射靶材国家政策 .......................................................................................................................... 61 表18：电子特气用途.................................................................................................................................... 64 表19：国内电子特气产品及对应纯度 ................................................................................................... 67 表20：国内电子特气生产企业和产品 ................................................................................................... 67 表21：电子特气相关政策 .......................................................................................................................... 68 表22：SEMI标准 ........................................................................................................................................... 72 表23：湿化学品行业全球市占率 ............................................................................................................ 76 表24：国内湿化学品生产研发单位和产品 .......................................................................................... 77 表25：湿化学品相关国家政策 ................................................................................................................. 78 表26：作为重要的工业原料，石英应用广泛 ..................................................................................... 81 表27：石英砂分类 ........................................................................................................................................ 81 表28：4G VS 5G ............................................................................................................................................ 84 表29：外包层主流生产工艺对比 ............................................................................................................ 86 表30：石英坩埚需求测算假设 ................................................................................................................. 89 表31：单晶坩埚稳步增长，多晶坩埚需求下滑 ................................................................................. 89 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 1. 随半导体制造产能向中国转移，半导体制造材料市场大幅增长，行业迎来国产替代上行机遇近年来，受益于半导体硅晶圆制造产能不断向中国转移，中国半导体制造材料行业进入快速上行趋势。我们认为推动半导体制造材料行业高速发展主要有三重利好因素： 1、各地规划的半导体硅晶圆产能相继投产，半导体制造材料需求持续快速扩张； 2、国内半导体制造材料行业国产化率低，国产替代空间巨大； 3、政策端大力支持半导体相关材料领域发展，包括大基金、02专项等。三重利好因素共振，我们认为中国半导体制造材料行业将实现高速发展。 1.1. 半导体制造材料：半导体产业发展基石半导体制造材料是半导体制造过程中所需的材料，包含硅片、光刻胶、光掩膜、溅射靶材、CMP材料、电子特气、湿化学品、石英等细分子领域。半导体加工分为芯片设计、芯片制造和封装测试三个环节，半导体芯片制造过程中，所有工艺均在硅片衬底上进行，具体工艺包括前期硅片准备、薄膜氧化/沉积、化学机械研磨、光刻、刻蚀或离子注入、去光刻胶等步骤，以上步骤组成一个循环。一般半导体制造需要经过十几至几十次循环才可全部加工完毕，进入下一轮的封装测试环节。半导体制造过程各工艺的概述如下：硅片准备：半导体制造过程要求纯度极高的单晶硅，一般硅片准备过程需要经过单晶生长、切片、平坦化及腐蚀等步骤后才可投入使用。此外，部分要求较高的硅片还需进行进一步表面处理，以满足对应特殊性质集成电路的要求。硅片是这一流程中得到的材料，按尺寸可分为6英寸、8英寸、12英寸硅片等，将作为衬底应用于后续的每一步加工流程。薄膜氧化/沉积：主要为热氧化法、化学气相沉积（CVD）和物理气相沉积（PVD）工艺等。热氧化法为通过氧气对单晶硅表面进行氧化，可生成二氧化硅氧化膜。化学气相沉积是将晶圆（基底）暴露在一种或多种不同的前驱物下，在基底表面发生化学反应产生欲沉积的薄膜。物理气相沉积（PVD）分为热蒸镀、溅镀、和脉冲激光沉积等。其中溅射也称溅镀，是一种物理气相沉积技术，指固体靶\"target\"中的原子被高能量离子（通常来自等离子体）撞击而离开固体进入气体的物理过程。溅射靶材、电子特气和湿化学品应用于此工艺。所用材料方面，沉积硅薄膜一般使用SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2等气体；沉积SiO2薄膜一般使用SiH4,SiH2Cl2, N2O,O2,CO2,Si(OC2H5)4 (TEOS)等气体；沉积Si3N4薄膜一般使用SiH4,N2,NH3等气体；沉积硼磷硅玻璃（PSG）一般使用SiH4,SiH2Cl2,PH3等气体；CVD法沉积钨、钛等金属通常分别使用WF6和TiCl4等气体；PVD法沉积金属层通常分别使用铜、铝、钨、钴等溅射靶材。化学机械研磨：使用化学腐蚀及机械力对加工过程的单晶硅片、氧化物层和金属布线层等进行平坦化。化学机械研磨能够对硅片表面进行局部处理，同时也可以对整个表面进行平坦化处理, 是目前唯一能兼顾表面的全局和局部平坦化的技术。CMP材料应用于本工艺。CMP材料分为抛光液和抛光垫，其中抛光液抛光液主要由磨料、pH调节剂、氧化剂、抑制剂、表面活性剂组成，抛光垫可分为聚氨酯抛光垫、无纺布抛光垫和复合型抛光垫等。光刻：在此过程中，首先将光刻胶旋涂在硅片上形成一层薄膜。接着，在复杂的曝光装置中，光线通过一个具有特定图案的掩模投射到光刻胶上。曝光区域的光刻胶发生化学变化，在随后的化学显影过程中被去除。去除过后，掩模的图案可被转移到光刻胶膜上。光刻胶、光掩膜及光刻胶辅助材料被应用于该工艺中。材料方面，光掩膜一般以石英板为原材料，设计图案通过电子束写入。光刻胶分为i线光刻胶，g线光刻胶，KrF型光刻胶，ArF型光刻胶和深紫外型光刻胶等。刻蚀：分为干法刻蚀和湿法刻蚀，刻蚀是通过等离子体或湿化学品利用化学途径选择性地移除沉积层特定部分的工艺。一般而言，刻蚀过程中，衬底薄膜表面被光刻胶覆盖的部分\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 10 不会被刻蚀，而未被光刻胶覆盖的部分将被刻蚀，从而能够将掩膜版的设计图案转移至半导体上。湿法刻蚀通过化学物质与薄膜间的化学反应实现薄膜的局域去除，干法刻蚀则通过具有能量的离子与薄膜表面发生反应，实现薄膜去除。湿化学品和电子特气应用于此工艺。材料方面，湿法刻蚀中，硅刻蚀常用硝酸与氢氟酸和水(或醋酸)混合液，二氧化硅刻蚀常用氢氟酸及氟化氨，氮化硅刻蚀常用加热的磷酸，铝刻蚀使用铝腐蚀液（磷酸+硝酸+醋酸+纯水）。干法刻蚀中，二氧化硅刻蚀使用比较广泛的反应气体有CHF3，C2F6，SF6和C2F8，硅刻蚀常使用SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2，氮化硅刻蚀常使用CF4,CF4/O2, CF4+H2,SiF4,CH2F2，铝刻蚀使用CCl4, CCl4+Cl2,BCl3,BCl3/CCl3F,SiCl4。离子注入：将特定离子在电场里加速，然后注入到晶圆材料中用于形成载流子，实现对晶圆材料的掺杂。一般而言衬底薄膜表面被光刻胶覆盖的部分无法实现离子注入，而未被光刻胶覆盖的部分可实现离子注入，从而将掩膜版的设计转移至半导体上。离子注入与CVD不同之处在于离子注入的能量很高，可使离子进入晶圆材料中，而CVD操作中离子能量低，只能停留在晶元表面形成对应薄膜物质。湿化学品和电子特气应用于此工艺。材料方面，掺杂的主要离子为第三和第五主族的元素，以改变局域导电特性。一般用于掺杂的材料有AsH3, PH3, POCl3, SbCl5, B2H6, BBr3, BCl3, BF3, PF3等。去光刻胶：刻蚀或离子注入之后，已经不再需要光刻胶作保护层，可以将其除去。去除的方法分为干法去胶和湿法去胶，湿法去胶分为有机溶剂和无机溶剂去胶，干法去胶主要利用等离子体将光刻胶剥除。电子特气和湿化学品应用于本工艺中。湿法去胶中，光刻胶去除剂主要为溶剂类、胺类、半水性、水性等，目前含氟半水性光刻胶去除剂和含双氧水的水性光刻胶去除剂为市场主流。干法去胶所用的等离子体主要为O2，N2，Ar等气体。半导体制造流程及对应材料应用如图1所示。图1：半导体制造流程及材料应用资料来源：《半导体制造工艺导论》，天风证券研究所 1.2. 2016年来全球半导体市场持续增长，半导体材料市场快速发展自2016年新一轮半导体周期以来，主要受通信和数据处理市场驱动，全球半导体市场持续增长。2018年全球半导体市场达4664亿美元，同比增速达13%。图2：全球半导体分区域市场变动 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 11 资料来源：wind，天风证券研究所根据德勤咨询和普华永道分析，2019年，由于通信和数据处理应用市场增长乏力，全球半导体市场增速放缓。但预计2020年-2022年受汽车和工业半导体应用市场增长拉动，全球半导体市场将会进入新的一轮上行周期。如图所示，根据普华永道咨询数据，2019至2022年，通信和数据处理依然占据半导体下游应用市场中主要地位，预计至2022年，二者市场共计将达3650亿美元，占下游全部市场的63.5%。增速方面，2018-2022年间以汽车和工业应用半导体市场增幅最快，CAGR分别为12.14%和10.67%，同时二者的市场放量绝对数值也为所有细分应用中最高，预计2018-2022年汽车和工业应用半导体市场将分别放量250亿和270亿美元。图3：半导体下游具体应用市场情况（十亿美元）资料来源：普华永道，天风证券研究所受终端半导体市场需求上行影响，半导体晶圆制造产能也随之提升，根据IC Insight数据，2018年全球硅晶圆产能为1945万片/月，至2022年，该数据将上升至2391万片/月，较2018年增长22.93% 图4：全球硅晶圆产能水平 0.00200.00400.00600.00800.001,000.001,200.001,400.00全球半导体分区域销售额（亿美元）美洲日本欧洲中国其他01002003004005006007002016201720182019E2020E2021E2022E半导体下游应用市场（十亿美元）汽车通信工业数据处理消费类电子产品\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 12 资料来源：IC Insight，天风证券研究所半导体终端市场上行拉升硅晶圆产能增长，从而拉动半导体制造材料的采购需求上升，半导体制造材料行业因之得以快速发展。半导体制造材料分为硅片、光掩膜、光刻胶及辅助材料、湿化学品、电子特气、溅射靶材、CMP抛光材料、石英材料等。不同种类材料介绍如下。硅片：硅片是晶圆合成的衬底，半导体硅片均为单晶硅，要求硅片纯度为99.9999999%（9N）以上。作为晶圆制造的原材料，硅片质量直接决定了晶圆制造环节的稳定性。按尺寸，硅片可分为6英寸、8英寸、12英寸硅片等，按加工步骤，硅片可分为抛光片、退火片、外延片、节隔离片等。光刻胶：光刻胶又名“光致抗蚀剂”，是一种在紫外光等光照或辐射下，溶解度会发生变化的薄膜材料。光刻胶是集成电路制造的关键基础材料之一，是光刻技术中最关键的功能性化学材料，广泛用于印刷电路和集成电路的制造以及半导体分立器件的微细加工等过程。按曝光波长不同，光刻胶可分为i/g型光刻胶、KrF型光刻胶、ArF型光刻胶等。光掩膜：光掩膜一般也称光罩、掩膜版，是微电子制造中光刻工艺所使用的图形母版，由不透明的遮光薄膜在透明基板上形成掩膜图形，并通过曝光将图形转印到产品基板上制造。在芯片制造过程中需要经过十几甚至几十次的光刻，每次光刻都需要一块光刻掩膜版，每块光刻掩膜版的质量都会影响光刻的质量，从而影响最终制备芯片的品质。 CMP材料：化学机械抛光(chemical mechanicalpolishing, CMP)是集成电路（IC）制造过程中的关键技术，通过使用化学腐蚀及机械力对加工过程的单晶硅片和金属布线层进行平坦化。CMP材料主要包括抛光液、抛光垫、调节器、CMP清洗以及其他等耗材，其中抛光液和抛光垫占CMP材料细分市场的80%以上，是CMP工艺的核心材料。溅射靶材：高纯度溅射靶材应用于电子元器件制造的物理气相沉积工艺，是半导体金属化的关键材料。芯片制造对溅射靶材金属纯度的要求通常达到99.9995%以上。除纯度之外，芯片对溅射靶材内部微观结构等也设定了极其苛刻的标准，以保证最终制造的芯片品质。电子特气：电子特气指半导体生产环节中，如延伸、离子注进、掺和、洗涤、遮掩膜形成过程中使用到化学气体，即气体类别中的电子气体，比如高纯度的 SiH4、PH3、AsH3、B2H6、N2O、NH3、SF6、NF3、CF4、BCl3、BF3、HCl、Cl2等。这些气体通过不同的制程使硅片具有半导体性能，也决定了集成电路的性能、集成度、成品率。湿化学品：湿电子化学品从种类上分，可分为超净高纯试剂和功能性材料，其中功能性材料主要用于光刻、刻蚀等环节，通过组分配比使试剂具有特定功能；超净高纯试剂是控制颗粒和杂质含量的电子工业用化学试剂。整个晶圆制造过程中，要反复通过十几次清洗、光刻、蚀刻等工艺流程，每次都需要湿电子化学品进行相关处理。不同线宽的集成电路工00.010.020.030.040.050.060.070.080.090510152025302016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年全球硅晶圆产能水平（百万片/月）全球硅晶圆产能yoy(%)\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 13 艺中必须使用不同规格的超净高纯试剂进行蚀刻和清洗，超净高纯试剂的纯度和洁净度对集成电路的成品率、电性能及可靠性有着非常重要的影响。根据SEMI统计，2018年全球半导体材料市场为322.3亿美元，其中硅片、光掩膜、光刻胶和光刻胶辅助材料、湿化学品、电子特气、溅射靶材、CMP抛光材料市场分别为121.2、40.4、39.6、16.1、42.7、8、21.7亿美元，其中以硅片市场最大，市场占比最高；2018年硅片、光掩膜、光刻胶和光刻胶辅助材料、湿化学品、电子特气、溅射靶材、抛光材料的市场增速分别为31%，7.7%，6.7%，6.6%，10.3%，6.7%，17.3%，均实现了较高幅度增长。图5：半导体制造材料细分市场资料来源：SEMI，天风证券研究所图6：半导体材料细分市场占比资料来源：SEMI，天风证券研究所 1.3. 受益于半导体产业链转移、终端半导体市场增长，中国半导体制造材料行业快速发展从半导体终端市场看，中国作为全球半导体市场的重要组成部分，2018年中国半导体市场达1579亿美元，占世界比例33.9%，同比增速20%。从年均复合增速来看，中国半导体市场增速快于全球水平。2016-2018全球半导体市场年均复合增长率为17.35%，2016-2018中国半导体市场年均复合增长率为21.2%，高于全球平均水平。图7：中国半导体市场 0501001502002503003502016201720182019（E)半导体材料细分类型市场（亿美元）硅片光掩膜光刻胶&辅助材料湿化学品电子特气溅射靶材抛光材料其他硅片38%光掩膜13%光刻胶&辅助材料12%湿化学品5%电子特气13%溅射靶材2%抛光材料7%其他10%\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 14 资料来源：wind，天风证券研究所图8：半导体销售额同比变动资料来源：wind，天风证券研究所预计2020-2025年，受益于下游的汽车电子半导体、工业半导体、以及本次5G换机潮所拉动的通信领域半导体应用市场需求增长，中国的终端半导体市场将延续快速增长趋势。此外，半导体制造产能近年来持续向中国转移。根据IC Insight统计数据，2018年中国硅晶圆产能243万片/月（等效于8寸硅晶圆），全球硅晶圆产能1945万片/月，中国大陆硅晶圆产能占全球硅晶圆产能12.5%。根据IC Insight对未来产能扩张预测，随着半导体制造硅晶圆产能持续向中国转移，2022年中国大陆晶圆厂产能将达410万片/月，占全球产能17.15%。2018-2022年中国硅晶圆产能的年均复合增长率达14%，远高于全球产能年均复合增长率5.3%。图9：半全球各区域硅晶圆产能 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%050100150200250300350400450500中国半导体销售额（亿美元）销售额同比增长-10.00-5.000.005.0010.0015.0020.0025.0030.0035.0040.0045.002014Q12014Q32015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q3半导体销售额同比变动（%）全球增长率中国\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 15 资料来源：IC Insight，天风证券研究所图10：中国大陆硅晶圆产能资料来源：IC Insight,天风证券研究所中国大陆硅晶圆产能迅速增长主要得益于半导体制造产业链向中国大陆的转移。目前中芯国际、长江存储、华虹半导体、海力士、合肥长鑫、台积电等公司均在中国大陆有新建或扩建产能。根据华夏幸福产业研究院统计数据，若现有晶圆厂扩建规划项目全部投产，预测中国晶圆产能将达580万片/月。表1：中国晶圆厂情况项目名称产能状态尺寸目前月产能（万片）未来月产能（万片）制程/工艺上海华力集成电路制造有限公司（华力二期）投产 12寸 4 4 14-28nm 长江存储科技有限责任公司投产 12寸 10 100 合肥长鑫集成电路有限责任公司投产 12寸 2 12.5 台积电（南京）有限公司投产 12寸 1.5 2 16nm 英特尔半导体（大连）有限公司投产 12寸 SK海力士半导体（中国）有限公司投产 12寸 8 20 10nm 北京燕东微电子科技有限公司投产 8寸 5 110nm 0510152025302016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年全球各区域硅晶圆产能（百万片/月）（等效于8寸晶圆）北美欧洲日本韩国中国台湾中国大陆其他国家0%5%10%15%20%25%30%35%00.511.522.533.544.52016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年中国大陆硅晶圆产能（百万片/月）（折算为8寸硅晶圆）中国大陆硅晶圆产能同比增长\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 16 河南芯睿电子科技有限公司投产 6寸 330nm 中芯国际集成电路制造（深圳）有限公司爬坡 12寸 0.3 4 55-110nm 合肥晶和集成电路有限公司爬坡 12寸 1 2.5 55-180nm 联芯集成电路制造（厦门）有限公司爬坡 12寸 2.5 3 28-40nm 杭州士兰昕微电子有限公司爬坡 8寸 3.5 5 上海新进芯微电子有限公司爬坡 8寸英诺赛科（珠海）科技有限公司爬坡 8寸四川广义微电子股份有限公司爬坡 6寸 3 8 GaN 苏州能讯高能半导体有限公司爬坡 4寸 GaN 江苏能华微电子科技有限公司爬坡 4-6寸 GaN 武汉新芯集成电路制造有限公司扩/在建 12寸 1.2 2 NOR 三星半导体（中国）有限公司扩/在建 12寸 12 20 NAND SK海力士半导体（中国）有限公司扩/在建 12寸 20 10nm 中芯国际集成电路制造（天津）有限公司扩/在建 8寸 6 15 中芯集成电路制造（宁波）有限公司扩/在建 8寸 3 中芯南方集成电路制造有限公司扩/在建 12寸 0.6 3.5 14nm 华虹半导体（无锡）有限公司扩/在建 12寸 4 特色工艺南京紫光存储科技控股有限公司扩/在建 12寸 10 30 NAND\\DRAM 成都紫光国芯存储科技控股有限公司扩/在建 12寸 30 NAND 福建省晋华集成电路有限公司扩/在建 12寸 4 DRAM 厦门士兰集科微电子有限公司扩/在建 12寸 8 65-90nm 广州粤芯半导体技术有限公司扩/在建 12寸 4 13-180nm 重庆万国半导体科技有限公司扩/在建 12寸 5 芯恩（青岛）集成电路有限公司扩/在建 8-12寸格芯（成都）集成电路制造有限公司扩/在建 12寸德淮半导体有限公司扩/在建 12寸 24 65-110nm 江苏时代芯存半导体有限公司扩/在建 12寸 1 38nm 武汉弘芯半导体制造有限公司扩/在建 12寸 9 上海积塔半导体有限公司扩/在建 8寸 6 海辰半导体（无锡）有限公司扩/在建 8寸 10.5 中芯集成电路制造（绍兴）有限公司扩/在建 8寸赛莱克斯微系统科技（北京）有限公司扩/在建 8寸 3 MEMS 德科玛（南京）半导体科技有限公司扩/在建 8-12寸 4 江苏中景航天半导体实业发展有限公司扩/在建 8寸厦门士兰明镓化合物半导体有限公司扩/在建 4-6寸北京双仪微电子科技有限公司扩/在建 6寸 2 GaAs 济南富能半导体有限公司扩/在建 6-8寸 4 华润微电子重庆项目规划 12寸汐力杰半导体青岛项目规划 12寸 4 吉林华微电子股份有限公司规划 8寸 2 四川中科晶芯集成电路制造有限公司规划 8寸资料来源：华夏幸福产业研究院，天风证券研究所根据IC Insight预测，至2020年中国硅晶圆产能将较18年增长42%。产能利用率方面，由于目前中国半导体下游市场与制造产能错配现象较为严重，我们预计国内硅晶圆产能利用率将在高位较稳定运行。 2018年中国半导体市场占全球半导体市场33.9%，中国大陆硅晶圆产能仅占全球产能12.5%，2018年中国集成电路贸易逆差达14993亿元，表明目前中国硅晶圆的供需结构错配严重：中国大陆半导体市场需求高，而半导体晶圆制造产能远未能满足中国半导体市场需求。在产能低于市场需求的情况下，我们认为中国硅晶圆厂产能利用率将在高位较稳定运行。就具体情况来看，中芯国际和华虹半导体18年来产能利用率均在85%以上较高水平稳定波动。图11：国内晶圆厂产能利用率 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 17 资料来源：公司公告，天风证券研究所从供需结构来看来看，半导体制造材料的需求市场与硅晶圆产量直接相关，硅晶圆产量又是晶圆厂产能与产能利用率二者的乘积。因此在晶圆厂产能利用率高位较稳定运行的情况下，预计半导体硅晶圆产能快速增长，将推动半导体制造材料需求市场上行。我们认为半导体制造材料市场增速与国内晶圆厂产能增速相近。此外，随半导体制程提高，光掩膜和CMP材料等部分材料在制造过程中的需求用量也将进一步上升，因此预计光掩膜和CMP材料等下游市场需求增速在晶圆厂产能增速的基础上，可能还有进一步提高。总体而言，受益于半导体制造产业链向中国转移，及5G、汽车电子、工业应用等半导体终端市场上行，我们预计国内半导体制造材料市场将以较高速度增长，迎来快速发展机遇。 1.4. 中国半导体制造材料行业处于起步阶段，国产替代空间大，国家政策支持将推动产业发展目前，全球半导体制造材料基本为美日公司垄断。如全球硅片市场中，日本信越化学、日本 SUMCO、德国 Siltronic、中国台湾环球晶圆、韩国 SK Siltron市场份额分别为27.58%、24.33%、14.22%、16.28%、10.16%，共占据超过90%市场份额；光刻胶市场则主要由日本合成橡胶、东京应化、美国陶氏、住友化学、富士胶片垄断；CMP材料主要由美国陶氏、卡伯特微电子、日本Fujimi垄断等。在美日公司占据优势的情况下，我国半导体制造材料市场国产化率目前处于较低水平。目前12英寸硅片国产化率仅约10%，深紫外型光刻胶基本依靠进口；溅射靶材国产化率处于30-40%之间；抛光材料中，抛光液国产化率约20%，抛光垫目前仅有一家公司可生产，基本依靠进口；电子特气国产化率约25%；湿化学品国产化率约25%。目前半导体材料国产率均较低，未来国内公司突破技术壁垒，实现对应产品量产后，国内半导体制造材料产品有望替代进口产品，实现行业的快速发展。国内半导体制造材料除用量方面国产化率较低外，技术水平与半导体最先进制程对应要求也存在一定差距。半导体制程为晶体管中两个栅极之间的距离。一般而言，随制程降低，晶体管体积缩小，相同芯片面积内的晶体管数量增多，芯片处理速度增高，半导体器件的性能提高。目前世界上最先进晶圆制程水平可达7nm。国内最先进制程为28nm，根据目前研发进度，我们预计14nm芯片可在2020-2021实现批量供应。目前国内光刻胶、光掩膜、CMP抛光液最高分别达100nm、30nm、28nm制程对应性能要求，溅射靶材、部分电子特气和湿化学品品种可达28nm以下制程对应性能要求。图12：半导体制程及对应性能 0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%2018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q3国内晶圆厂产能利用率（%）中芯国际产能利用率华虹半导体产能利用率\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 18 资料来源：江洪等《国内外集成电路光刻胶研究进展》，天风证券研究所半导体制程的提高也提高了制造工艺对半导体制造材料要求。随着半导体制程的提高，光刻胶由i/g型光刻胶过渡至KrF型光刻胶再过渡至ArF型光刻胶；光掩膜的控制图形线宽增加，图案处理技术更加复杂；电子特气对纯度和杂质含量的要求益发苛刻；溅射靶材由铝、钛靶材过渡至铜、钽靶材再过渡至最新的钴靶材；CMP材料对金属抛光材料的需求不断上升，其中对铜、钨抛光材料的需求不断增高；湿化学品对纯度的要求越来越高。从技术水平上看，除硅片和溅射靶材目前国内公司可生产对应最新制程的产品外，其他几种制造材料，我国或无法生产、或仅有少数品种可达到最新制程对应技术水平。其中光掩膜、电子特气、CMP材料和湿化学品，目前国内产品可达到主流制程对应技术水平。而光刻胶领域，目前主流制程对应技术水平的产品国内依然处于主要依靠进口的阶段。具体情况如表所示。表2：半导体制程对应材料性能要求 >250nm 250-100nm 100-28nm <28nm 目前国内企业技术水平光刻胶曝光波长大于300nm，主要为i/g型光刻胶曝光波长248nm，KrF型光刻胶曝光波长193nm，ArF型光刻胶曝光波长进一步降低，EUV型光刻胶 KrF仅科华微电子可量产，ArF型光刻胶南大光电、上海新阳均在研发中光掩膜对分辨率要求较低，掩膜版制造成本较低 PSM和OPC技术应用，制造成本上升控制图形线宽增加，PSM和OPC技术更复杂，需求增加，约40层光罩要求EUV反射型光罩，需求增加，约60层光罩清溢光电等公司目前达到约30nm工艺制程标准电子特气杂质含量低于1000×10-12 杂质含量低于100×10-12 杂质含量低于50×10-12 杂质含量要求达到1×10-12级别少部分电子特气达到<28nm制程标准溅射靶材主要为铝、钛靶材主要为铝、钛靶材因铜导线工艺应用，主要为铜、钽靶材主要为铜、钽、钴靶材江丰电子、有研新材可生产高纯铜、钽靶材，应用于<28nm制程标准 CMP材料主要为二氧化硅抛光材料金属抛光材料需求增加铜、钨等抛光材料需求增加，因CMP次数增长需求量增加因CMP抛光次数增长需求量增加，钴抛光材料需求增加抛光液安集微电子可量产130-28nm制程标准抛光液湿化学品 G3级 G4级 G5级 G5级少部分湿化学品达到G5级别，大部分依然为G3、G4级别资料来源：《半导体制造技术导论》，芯科技，前瞻研究院，立鼎产业研究院，相关公司公告，天风证券研究所 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 19 在国产化率和国内产品技术水平均有成长空间的情况下，国家为扶持集成电路相关产业链，也出台了一系列政策，先后颁布了《鼓励软件产业和集成电路产业发展若干政策》《中国集成电路产业发展推进纲要》《关于进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展企业所得税政策的通知》等政策。《国家集成电路产业发展推进纲要》中，明确提出要突出芯片设计-芯片制造-封装测试-装备与材料全产业链布局。此外，在资金方面，国家也对半导体制造材料行业予以了大力支持。2014年，工信部成立国家集成电路产业投资基金（简称“大基金”），大基金一期从成立到投资完毕历时将近4年，一期总投资额为1387亿元，其中投资装备材料业的投资比重为7%，约98亿元。2019年10月，大基金二期成立，根据《关于征集浙江省数字经济产业投资基金项目的通知》，大基金二期将重点投向芯片制造及设备材料、芯片设计、封装测试等产业链环节。未来待大基金二期投资项目落地，预计半导体材料行业将得到进一步的资金支持。表3：大基金一期所投主要企业基本情况汇总（单位：亿元) 大基金一期所投主要企业基本情况汇总（单位：亿元) 被投资企业融资方式投资金额业务领域鑫华半导体 5 装备材料太极实业战略融资 9.49 装备材料中芯南方战略融资 9.47 制造中心集成电路 A轮未披露制造华虹半导体战略融资 25.75 制造创达新材间接投资 0.1023 装备材料中电港 B轮 12 分销晶方科技股权转让 6.8 封测万盛股份定增收购资产后转股 6.6 设计景熹微定增 11.7 设计雅克科技定增收购资产后转股 5.5 装备材料 ACM Research 0.44 装备材料兆易创新协议转让 14.5 设计长电科技定增、协议转让、设投资平台约29 封测国微技术 0.93 制造匠芯知本战略融资 6.6 设计北方华创定增 6 装备材料通富微电设投资平台后增发转股 6.4 封测德邦科技 A轮未披露装备材料三安光电定增、协议转让 64.4 制造盛科网络战略融资 3.1 设计北斗星通定增 15 设计安集微电子 C轮未披露装备材料资料来源：《2018集成电路产业发展报告》，天风证券研究所技术突破方面，国家设立了02专项，即《极大规模集成电路制造技术及成套工艺》项目。专项重点实施的内容和目标为：形成装备、材料、工艺配套能力及集成电路制造产业链，进一步缩小与世界先进水平差距，装备和材料占国内市场的份额分别达到10%和20%。国内半导体制造材料发展过程中，已有多家企业承担并完成了02专项项目，如安集微电子完成 “90-65nm集成电路关键抛光材料研究与产业化”“45-28nm集成电路关键抛光材料研发与产业化”两个国家“02专项”项目，晶瑞股份子公司苏州瑞红完成了 “i线光刻胶产品开发及产业化”项目等。值得一提的是，在国家政策持续支持的背景下，我国半导体制造材料行业正在加快国产化进程，部分产品目前可达国际领先制程对应技术水平，如江丰电子的溅射靶材、晶瑞股份的湿化学品、上海硅产业的大硅片等，并已经在硅晶圆制造产线上得到应用。目前随国家政策继续加码扶持，下游市场不断扩大，我们认为半导体制造材料行业国产化进程将得到进一步推进。综合来看，目前国内半导体制造材料行业国产化率较低，行业总体处于起步阶段。在半导体制造材料下游市场高速发展，行业国产替代空间巨大，国家政策不断加码支持的推动下，未来中国半导体制造材料即将迎来新一轮的发展机遇，开启快速上行周期。下文我们将分\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 20 别对硅片、光刻胶、光掩膜、溅射靶材、CMP材料、电子特气、湿化学品和石英材料几个细分子领域进行逐一分析。 2. 硅片：12英寸硅片国产发展空间大，8英寸硅片将受益于终端市场需求上行 2.1. 大硅片：半导体制造基础材料，以8英寸、12英寸硅片为主流半导体硅片均为单晶硅，硅片纯度要求高，为99.9999999%（9N）以上；半导体硅片表面的平整度、光滑度以及洁净度要求高，需要经过后续的研磨倒角、抛光、清洗等环节。半导体硅片的高规格要求使得其制造工艺复杂，四大核心步骤包括多晶硅提纯与多晶硅料的铸锭、单晶硅生长以及硅片切割成型。作为晶圆制造的原材料，硅片质量直接决定了晶圆制造环节的稳定性。目前制备单晶硅片的方法主要为查克洛斯基法（Czochralski method，CZ法），且只有该方法能够做出直径大于8寸的晶圆，该方法成本较低，因为它能够使用晶体碎片和多晶硅，并且能够将掺杂化物通过与硅一起熔化及凝固而生长除高掺杂的单晶硅。CZ法包括装料、融料，晶籽与熔硅的熔接、引细颈、放肩、等径生长、收尾、切片、平坦化与腐蚀等步骤。当单晶棒锯切完成后，利用机械方式将晶圆边缘磨光，并将切片过程中造成的锋利边缘磨圆，圆的边缘可以避免晶圆制造过程中的机械处理时形成缺口或碎裂。接着晶圆使用传统的研磨料进行粗磨抛光，除去大部分由晶圆切片造成的表面损伤，并同时形成平坦的表面以满足光科技术的需要。然后用湿法刻蚀除去锯切过程、边缘磨圆和研磨中造成的损伤。图13：硅片制造示意图资料来源：《半导体制造技术导论》，天风证券研究所硅片产品按照加工工序可分为抛光片、退火片、外延片、节隔离片和绝缘体上硅片五大类产品。抛光片：直接从单晶硅柱上切割出厚度约1mm的原硅片，然后对其进行抛光镜面加工。退火片：把抛光片置于充满氩气或氧气的高温环境退火得到，可大幅减少抛光片表面的氧气含量，保持晶体完整性。外延片：在抛光片表面采用应用气相生长技术在抛光片表面外延生出单晶结构层，能够在低电阻衬底上形成一个高电阻层。节隔离片：在抛光片的基础上，通过光刻法、离子注入、热扩散技术等技术嵌入中间层，然后再通过气相生长技术在硅片外面形成平滑的外延层。 SOI片（绝缘体上硅片）：三明治结构，最下层是抛光片，中间层是掩埋氧化层（BOX），\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 21 顶层是活性层也是抛光片。SOI硅片可以使半导体器件设计者将器件和周围部分完全隔离。图14：半导体硅片分类资料来源：华夏幸福研究院、天风证券研究所按尺寸大小分类，目前主流硅片可分为6英寸、8英寸、12英寸硅片。8英寸硅片主要应用于汽车电子、工业电子、移动通信、物联网；12英寸硅片主要应用于智能手机、计算机、云计算、人工智能、固态存储硬盘等。图15：硅片尺寸分类资料来源：硅产业招股说明书，天风证券研究所随着提拉单晶技术的提高，硅片的尺寸随时间的发展逐步提升，从2寸（50mm），到4寸（100mm），5寸（125mm），6寸（150mm），8寸（200mm），到2000年的12寸（300mm）。主流工艺以12寸和8寸硅片为主。随时间推移，硅片尺寸持续增高的逻辑在于，芯片设计绝大部分是矩形的，而用于加工的晶圆都是圆形的，所以在边角上光刻的电路后期会被切掉废弃。硅片越大，容纳的芯片越多，废弃切除的比例也就越少，因此可以提高硅片利用率并降低成本。根据Chen-Fu Chien等人发表在《Computers & Industrial Engineering》上的论文，以OWE 指数比较不同晶圆尺寸的利用效率，硅片尺寸越大，利用效率提升越明显。此外，为了提高生产效率降低成本，大尺寸硅片越来越多被使用，尺寸增大后，在单片硅片上制造的芯片数目会越多，由于每次光刻的成本较为固定，单个芯片的制造成本可因此得以下降。图16：OWE和硅片尺寸相关性 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 22 资料来源：Chen-Fu Chien等《Computers & Industrial Engineering》，天风证券研究所 2.2. 2016年来受益于半导体产业增长，全球硅片出货量和价格持续上行；受益于晶圆产能转移，中国硅片市场增幅高于全球受益于半导体行业及晶圆产能增长，2016年来，全球硅片出货量和价格持续上行。2016-2108年，全球半导体硅片销售金额从 72.09 亿美元增长至 113.81亿美元，CAGR为25.65%；半导体硅片出货面积从 10738 百万平方英寸增长至 12732百万平方英寸，CAGR为8.89%；半导体硅片销售单价从 0.67 美元/平方英寸上升至 0.89 美元/平方英寸，CAGR为15.39%。新一轮半导体周期以来，半导体硅片出货量、价格和市场持续上行。图17：全球半导体硅片市场规模资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所图18：全球半导体硅片出货面积 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 23 资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所图19：全球半导体硅片价格走势资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所受益于晶圆厂产能向中国转移，中国半导体硅片市场也实现了大幅增长。2016 年至 2018 年，中国大陆半导体硅片销售额从5亿美元上升至 9.92 亿美元，CAGR为 40.88%，远高于同期全球半导体硅片的CAGR25.65%。表4：中国及全球硅片市场 2016年硅片市场 2018年硅片市场 CAGR 全球 72.09 亿美元 113.81 亿美元 25.65% 中国 5亿美元 9.92 亿美元 40.88% 资料来源：硅产业招股说明书，天风证券研究所根据IC Insight对于未来中国大陆晶圆厂产能发展的预测，2022年中国大陆晶圆厂产能将达410万片/月，占全球产能17.15%。2018-2022年中国硅晶圆产能的年均复合增长率达14%。预计随晶圆厂产能持续向中国转移，中国硅片市场还将进一步高速增长。 2.3. 国内在建晶圆厂中以12英寸晶圆产能占比更大，预计将拉升12英寸硅片需求；汽车电子和工业应用半导体终端需求提升将刺激8英寸硅片市场发展从目前主流的8英寸硅片和12英寸硅片两个品类来看，2016-2018年二者出货量均实现\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 24 了快速增长。2016-2018 年，受益于汽车电子、智能手机用指纹芯片、液晶显示器市场需求快速增长，8英寸硅片出货面积从 2690 百万平方英寸上升至3278 百万平方英寸，CAGR为10.39%；2016-2018 年，受益于人工智能、区块链、云计算等市场发展， 12英寸硅片出货面积从 6817百万平方英寸上升至8005 百万平方英寸，CAGR为8.36%。图20：全球不同尺寸半导体硅片出货面积资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所值得一提的是，2011年来，8英寸硅片市场份额始终在20%-27%之间，而12英寸硅片市场份额一直增长至2018年的63.83%。这是由于12英寸硅片对应更先进的智能手机、计算机、云计算、人工智能、固态存储硬盘等应用，上述均属于而通信和数据处理应用范畴，占据了目前半导体下游应用中的大部分市场。下游应用市场占比较高，从而导致12英寸硅片市场份额高于8英寸硅片。图21：全球不同尺寸半导体硅片出货面积占比资料来源：硅产业招股说明书，SEMI，天风证券研究所需求端来看，12英寸硅片方面，根据SUMCO对未来硅晶圆发展预测，虽然目前12英寸硅片投资有所放缓，但长期来看，12英寸下游应用中的逻辑电路和传感器需求未来将得到修复，且存储器的需求将在2020年重新回升，因此预测12英寸硅片需求将在2020年后半年左右重新上升。根据SUMCO预测结果，2023年全球12英寸硅片将存在100万片/月的供需缺口。图22：硅片未来市场增长预测情况 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 25 资料来源：SUMCO，天风证券研究所就中国而言，根据IC Insight统计数据，2018年中国芯片制造产能中，65nm以下制程约1.2万片/月，占比50%，比例低于世界平均水平62%。图23：全球不同制程硅晶圆产能资料来源：IC Insight，天风证券研究所根据统计的国内晶圆厂目前已公布制程在建项目中，65nm以下制程占比60%，高于目前50%的比例。未来随着新的晶圆厂投产，预计65nm以下制程占比将得以提升。而由于65nm以下制程主要使用12英寸硅片，对应晶圆制程产能的提高将推动未来国内12英寸硅片市场强劲增长。表5：目前已公布制程国内晶圆厂规划产能情况项目名称规划月产能（万片）制程上海华力集成电路制造有限公司（华力二期） 4 14-28nm 台积电（南京）有限公司 2 16nm SK海力士半导体（中国）有限公司 20 10nm 北京燕东微电子科技有限公司 5 110nm 中芯国际集成电路制造（深圳）有限公司 4 55-110nm \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 26 合肥晶和集成电路有限公司 2.5 55-180nm 联芯集成电路制造（厦门）有限公司 3 28-40nm SK海力士半导体（中国）有限公司 20 10nm 中芯南方集成电路制造有限公司 3.5 14nm 厦门士兰集科微电子有限公司 8 65-90nm 广州粤芯半导体技术有限公司 4 13-65nm 德淮半导体有限公司 24 65-110nm 江苏时代芯存半导体有限公司 1 38nm 目前我国65nm以下制程装机产能占比 50% 已公布制程在建/爬坡项目中65nm以下产能占比约60% 资料来源：华夏幸福研究院，天风证券研究所 8英寸硅片需求方面，根据普华永道咨询数据，2018-2022年，以汽车和工业应用半导体市场增长最快，其中汽车应用半导体市场CAGR达12.1%，四年内市场增长250亿美元，工业应用半导体市场CAGR达10.7%，四年内市场增长270亿美元。 8英寸硅晶圆下游应用一般为汽车电子、工业电子、移动通信、物联网等领域，其原因为：1、上述几种领域芯片的生产不需要对应12英寸硅片的最新制程工艺；2、物联网发展下“类少量多”的需求被打破，每种芯片所需产量不高，12英寸硅片降低成本的优势不再显著。随8英寸硅片下游的汽车和工业应用半导体市场近年来以较快增速发展，对应8英寸硅片需求也将得到较有力的刺激和拉升。图24：半导体不同应用市场增长率情况资料来源：普华永道，天风证券研究所图25：半导体下游具体应用市场增长情况（十亿美元） -10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%201720182019E2020E2021E2022E半导体下游应用市场增长率汽车增长率通信增长率工业增长率数据处理增长率消费类电子产品增长率\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 27 资料来源：普华永道，天风证券研究所根据IC Insight数据，2018-2022年间，8英寸晶圆厂的全球装机产能将增加20万片/月，CAGR为1.3%， 12英寸硅晶圆全球全球装机产能将增加430万片/月，CAGR7.3%。此外，根据我们之前对国内晶圆厂产能的统计结果，8英寸硅晶圆的规划产能也远小于12英寸产能规划。在下游市场增速相对值和增长放量绝对值都较高的情况下，8英寸晶圆厂产能增速较低，我们预计将会带来对应晶圆供需的结构性不平衡，导致8英寸硅晶圆价格上行。晶圆价格上行可增厚对应晶圆厂利润，从而提升最上游8英寸硅片议价能力，利好该细分子行业发展。我们预计终端需求上升将首先利好中游的8英寸晶圆厂，导致对应晶圆厂产能利用率提升，并推动8英寸硅晶圆价格上涨，增厚晶圆厂利润。而后预计该利好因素（采购量提升，议价能力增强）可进一步向上游传导至8英寸硅片厂商，拉升最上游硅片市场需求。但考虑到2022年左右后我国8英寸硅片将存在供过于求的可能，预计该领域市场上行将存在一定限度。 2.4. 预计国内硅片供需将在2022年左右基本实现平衡，国家政策推动硅片产业发展截止目前，全球半导体硅片行业主要为美日公司所垄断。2018 年全球半导体硅片（包括抛光片、外延片、SOI 硅片）行业销售额合计121.2 亿美元。其中，行业前五名企业的市场份额分别为：日本信越化学市场份额 27.58%，日本 SUMCO 市场份额 24.33%，德国 Siltronic 市场份额 14.22%，中国台湾环球晶圆市场份额为 16.28 %，韩国 SK Siltron 市场份额占比为 10.16%。图26：全球半导体硅片行业竞争格局 051015202530汽车通信工业数据处理消费类电子产品2018-2020全球不同应用半导体市场增长（十亿美元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 28 资料来源：硅产业招股说明书，天风证券研究所根据华夏幸福产业研究院数据，目前我国8英寸和12英寸硅片总产能仅为116万片/月，较需求端存在很大缺口。截止目前，国产8英寸硅片可基本满足国内需求，12英寸硅片国产化率约为13%，尚存在巨大的进口替代空间。现阶段来看，国内硅片在建或规划产能较高。目前国内用于新建硅片厂商的投资金额超过1500亿元，硅产业、超硅半导体、有研半导体、金瑞泓、中环半导体、中芯晶圆、宁夏银和等公司均开始兴建或计划建设硅片加工厂。根据华夏幸福研究院统计结果，假若目前新建或规划硅片产能完全投产，预计8英寸硅片产量可达406万片/月，12英寸硅片产量可达665万片/月。硅片领域，我们认为未来国内12英寸硅片将主要受益于对应硅晶圆产能的上升，而8英寸硅片将主要受益于最终端的汽车电子和工业半导体需求上行。目前国内12英寸硅片存在较大供需缺口，硅晶圆产能提升将有效拉动对应硅片需求；而国内供需基本平衡的8英寸硅片，其对应终端半导体市场的增长将利好最上游的硅片销量和价格。从规划产能上，若目前规划的硅片产能和硅晶圆产能在未来均完全投产，则硅片产能将超过需求。如表6所示，由于硅片生产线和硅晶圆生产线的制造周期均约为2年，我们推测若二者投产和放量速率相等，则未来国内硅片和硅晶圆产能缺口将不断缩小，并约在2022年左右达到供需平衡结构。表6：现有硅片供需情况及预测硅片尺寸 2019年 2022年现有规划全部投产供给（万片/月） 8英寸 96 220 406 12英寸 20 230 665 需求（万片/月） 8英寸 100 120 145 12英寸 150 290 400 资料来源：华夏幸福研究院，IC Insight，天风证券研究所为推动硅片这一占半导体制造材料份额最高的子行业尽快实现国产化，我国政府也出台了一系列相关政策，支持硅片行业发展。2012年工信部发布的《电子信息制造业“十二五”\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 29 发展规划》提出需要发展“半导体材料行业重点发展硅材料（硅单晶、抛光片、外延片、绝缘硅、锗硅）及化合物半导体材料”；2016年发布的《高新技术企业认定管理办法》提出“国家重点支持的高新技术领域：半导体新材料制备与应用技术中，大尺寸硅单晶生长、晶片抛光片、SOI 片及 SiGe/Si 外延片制备加工技术；大型MOCVD 关键配套材料、硅衬底外延和 OLED 照明新材料制备技术；大尺寸砷化镓衬底、抛光及外延片、GaAs/Si 材料制备技术等”；2017年发布的《“十三五”先进制造技术领域科技创新专项规划》提出“面向 45-28-14 纳米集成电路工艺，重点研发 300毫米硅片、深紫外光刻胶、抛光材料、超高纯电子气体、溅射靶材等关键材料产品，通过大生产线应用考核认证并实现规模化销售”等。如表7所示。表7：国家硅片相关支持政策时间与发文部门法律法规及政策主要内容 2018 年国家统计局《战略性新兴产业分类（2018 年版）》 3 新材料行业-3.4 先进无机非金属材料-3.4.3 人工晶体制造-3.4.3.1 半导体晶体制造-6 英寸、8 英寸及以上单晶硅片，硅外延片。 2017 年科技部《“十三五”先进制造技术领域科技创新专项规划》面向 45-28-14 纳米集成电路工艺，重点研发 300毫米硅片、深紫外光刻胶、抛光材料、超高纯电子气体、溅射靶材等关键材料产品，通过大生产线应用考核认证并实现规模化销售。 2016 年工信部国家发改委科技部财政部《新材料产业发展指南》新一代信息技术产业用材料。加强大尺寸硅材料、大尺寸碳化硅单晶、高纯金属及合金溅射靶材生产技术研发。 2016 年国家发改委《战略型新兴产业重点产品和服务指导目录（2016 年版）》将集成电路材料，主要包括 6 英寸/8 英寸/12 英寸集成电路硅片、绝缘体上硅（SOI）、化合物半导体材料等列入战略性新兴产业重点产品目录。 2016 年科技部财政部国家税务总局《高新技术企业认定管理办法》（国科发【2016】32 号）国家重点支持的高新技术领域：半导体新材料制备与应用技术中，大尺寸硅单晶生长、晶片抛光片、SOI 片及 SiGe/Si 外延片制备加工技术；大型MOCVD 关键配套材料、硅衬底外延和 OLED 照明新材料制备技术；大尺寸砷化镓衬底、抛光及外延片、GaAs/Si 材料制备技术等。 2012 年工信部《电子信息制造业“十二五”发展规划》半导体材料行业重点发展硅材料（硅单晶、抛光片、外延片、绝缘硅、锗硅）及化合物半导体材料。资料来源：硅产业招股说明书，天风证券研究所在硅片领域，目前国内公司如上海硅产业、中环股份等已经可以实现12英寸硅片的量产，技术达到全球先进水平。硅产业和中环股份硅片种类布局均较为完整，且公司计划及在建硅片产能体量均较大。在国家政策的支持刺激下，预计我国半导体硅片产业的国产化进程将在近几年快速推进，行业迎来高速发展。 2.5. 建议关注公司：上海硅产业、中环股份 2.5.1. 上海硅产业公司主营业务为半导体硅片，主要产品包括8英寸及以下半导体硅片（含SOI硅片，下同），12英寸半导体硅片和受托加工，下游应用于半导体行业，是生产集成电路、分立器件等半导体产品的关键材料，具体应用于存储芯片、传感器芯片、射频芯片、逻辑芯片、模拟芯片、分立器件、功率器件等中。2018年公司营业总收入为10.10亿元，营业成本为7.88亿元，毛利为2.22亿元，毛利率为21.98%。其中硅片业务总收入为10.08亿元，总成本为\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 30 7.88亿元，毛利为2.2亿元，毛利率为21.83%。公司的8英寸及以下半导体硅片主要应用于传感器、射频前端芯片、模拟芯片、功率器件、分立器件等领域。公司8英寸及以下半导体硅片产品可应用于90nm、0.11μm、0.13μm、0.18μm、0.25μm、0.35μm、0.5μm等制程。在SOI硅片方面，公司掌握了SIMOX、Bonding、Simbond、Smart CutTM等先进的SOI硅片制造技术，可以提供多种类型的SOI硅片产品。公司12英寸半导体硅片主要应用于存储芯片、图像处理芯片、通用处理器芯片、功率器件等领域。公司严格执行了内部产品质量控制制度，12英寸半导体硅片产品可应用于40-28nm、65nm、90nm制程，公司目前正在研发可用于20-14nm制程的12英寸半导体硅片。同时，生产12英寸半导体硅片的公司子公司上海新昇，生产8英寸及以下半导体硅片的Okmetic和新傲科技均取得了ISO 9001:2015、IATF 16949:2016质量体系认证。图27：上海硅产业不同业务收入占比图28：上海硅产业不同业务毛利占比资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所图29：上海硅产业不同业务收入图30：上海硅产业不同业务毛利资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所 2.5.1. 中环股份公司主营业务包括新能源材料，半导体材料，电力，半导体器材，服务业收入，融资租赁等，下游应用于集成电路、消费类电子、电网传输、风能发电、轨道交通、新能源汽车、航空、航天、光伏发电、工业控制等行业。2018年公司收入新能源材料，半导体材料，电力，半导体器材，服务业收入，融资租赁占比分别为88%，7%，3%，1%和0.35%，毛利占比分别为76%，13%，9%，0.4%和1%。2018年公司营业总收入为137.56亿元，营业成本为113.69200毫米及以下尺寸硅片, 793.76 , 79%300毫米硅片, 215.11 , 21%其他业务, 1.58 , 0%公司不同业务收入占比（百万元）200毫米及以下尺寸硅片, 231.79 , 95%300毫米硅片, -11.17 , -5%公司分产品毛利占比（百万元）0.00200.00400.00600.00800.001,000.001,200.00201620172018公司分产品收入（百万元）其他业务300毫米硅片200毫米及以下尺寸硅片-50.000.0050.00100.00150.00200.00250.00201620172018公司分产品毛利水平（百万元）300毫米硅片200毫米及以下尺寸硅片\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 31 亿元，毛利为23.87亿元，毛利率为17.35%。其中半导体材料业务总收入为10.13亿元，成本为7.08亿元，毛利为3.05亿元，毛利率为30.08%。半导体材料方面，公司持续在产业链建设、技术积淀以及对全球客户的长期合作及认知的优势，重点推动8-12英寸抛光片产业化进程。目前公司产品已覆盖3~8英寸区熔产品、3~12英寸直拉产品，满足集成电路、功率器件、光电器件市场应用。产业协同方面，公司重视产业链上下游技术合作，通过与中车时代电气、长安汽车、南方电网、格力电器等芯片及终端应用企业联合筹建功率半导体制造业创新中心，共同促进功率器件产品的技术创新和技术进步，打造行业内联盟企业协同创新及产业化平台。图31：中环股份不同业务毛利占比图32：中环股份不同业务收入占比资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所图33：中环股份不同业务收入图34：中环股份不同业务毛利资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所 3. 光刻胶：国内产品崭露头角，国产替代任重道远 3.1. 光刻胶：光刻技术核心，半导体制造关键材料光刻胶又名“光致抗蚀剂”，是一种在紫外光等光照或辐射下，溶解度会发生变化的薄膜材料。光刻胶是集成电路制造的关键基础材料之一，是光刻技术中涉及到最关键的功能性化学材料，广泛用于印刷电路和集成电路的制造以及半导体分立器件的微细加工等过程。新能源材料, 1,817.50 , 76%半导体材料, 304.60 , 13%电力, 214.07 , 9%半导体器件, -9.15 , 0%服务业收入, 33.74 , 1%其他主营业务, 26.16 , 1%公司分产品毛利占比（百万元）新能源材料, 12,091.78 , 88%半导体材料, 1,012.77 , 7%电力, 335.37 , 3%半导体器件, 153.31 , 1%服务业收入, 48.47 , 0%其他主营业务, 114.02 , 1%公司不同业务收入占比（百万元）0.002,000.004,000.006,000.008,000.0010,000.0012,000.0014,000.0016,000.002015201620172018公司分产品收入（百万元）其他业务其他主营业务融资租赁服务业收入半导体器件电力半导体材料新能源材料-500.000.00500.001,000.001,500.002,000.002,500.003,000.002015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）其他业务其他主营业务融资租赁服务业收入半导体器件电力半导体材料新能源材料\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 32 在光刻图案化工艺中，首先将光刻胶旋涂在硅片上形成一层薄膜。接着，在复杂的曝光装置中，光线通过一个具有特定图案的掩模投射到光刻胶上。曝光区域的光刻胶发生化学变化，在随后的化学显影过程中被去除。最后，掩模的图案就被转移到了光刻胶膜上。在随后的蚀刻或离子注入工艺中，此光刻胶的图案可被转移到下层的薄膜上。这种薄膜图案化的过程经过多次迭代，联同其他多个物理过程，便产生集成电路。其具体流程如图所示。图35：光刻技术图示资料来源：智东西内参，天风证券研究所 3.2. 光刻胶下游应用较广泛，以半导体光刻胶性能要求和技术水平最高市场上，光刻胶产品依据不同标准，可以进行分类。依照化学反应和显影原理分类，光刻胶可以分为正性光刻胶和负性光刻胶。使用正性光刻胶工艺，形成的图形与掩膜版相同；使用负性光刻胶工艺，形成的图形与掩膜版相反。按照感光树脂的化学结构分类，光刻胶可以分为光聚合型光刻胶、光分解型光刻胶和光交联型光刻胶。光聚合型光刻胶采用烯类单体，在光作用下生成自由基，进一步引发单体聚合，最后生成聚合物，具有形成正像的特点；光分解型光刻胶采用含有叠氮醌类化合物的材料，其经光照后,发生光分解反应，可以制成正性胶；光交联型光刻胶采用聚乙烯醇月桂酸酯等作为光敏材料，在光的作用下，形成一种不溶性的网状结构，而起到抗蚀作用，可以制成负性光刻胶。按照曝光波长分类，光刻胶可分为紫外光刻胶（300~450nm）、深紫外光刻胶（160~280nm）、极紫外光刻胶（EUV，13.5nm）、电子束光刻胶、离子束光刻胶、X射线光刻胶等。不同曝光波长的光刻胶，其适用的光刻极限分辨率不同，通常来说，在使用工艺方法一致的情况下，波长越小，加工分辨率越佳。按下游应用分类，光刻胶可分为PCB（印刷电路板）用光刻胶、面板光刻胶、半导体用光刻胶。PCB光刻胶技术壁垒相对其他两类较低，而半导体光刻胶代表着光刻胶技术最先进的水平。 PCB光刻胶主要分为干膜光刻胶、湿膜光刻胶（又称为抗蚀刻/线路油墨）、光成像阻焊油墨等。PCB光刻胶技术壁垒相对较低，主要是中低端产品。LCD光刻胶包含彩色滤光片用彩色光刻胶及黑色光刻胶、LCD触摸屏用光刻胶、TFT-LCD正性光刻胶等产品。半导体光刻胶包括g线光刻胶、i线光刻胶、KrF光刻胶、ArF光刻胶等。具体分类如表所示。表8：光刻胶分类 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 33 按应用分类主要类型细分类型 PCB光刻胶干膜光刻胶湿膜光刻胶光固化阻焊油墨彩色和黑色光刻胶 LCD光刻胶 LCD触屏用光刻胶 LED光刻胶 TFT正性光刻胶宽谱g/i/h线(365/405/436nm) 碘化橡胶类光刻胶半导体光刻胶 g/i线光刻胶（436/365nm) KrF/ArF光刻胶(248/193nm) 资料来源：晶瑞股份招股说明书，智东西内参，天风证券研究所在不同下游应用光刻胶中，以半导体光刻胶性能最强，技术壁垒最高。随着半导体制程不断提高，所需曝光所用光线波长不断缩短，对光刻胶的分辨率、敏感度、对比度等也提出了更高的要求。半导体用光刻胶所包含的i线光刻胶、i线光刻胶、KrF光刻胶、ArF光刻胶对应曝光波长分别为436nm、365nm、248nm和193nm，随着曝光波长不断缩短，对应半导体制程也更加先进。尤其是后续采用的沉浸式曝光极大缩短了ArF型光刻胶对应制程，可低达22nm。表9：IC集成度与光刻技术发展历程 IC集成度与光刻技术发展历程年份 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010之后 IC集成度 1M 4M 16M 64M 256M 1G 4G 16G >64G 技术水平/um 1.2 0.8 0.5 0.35 0.25 0.18 0.13 0.1 <0.07 适用的光刻技术 g线 g线、i线、KrF i线、KrF KrF KrF、ArF ArF、F2、PXL ArF、F2、EUV、EBLOW等资料来源：《半导体制造技术导论》，天风证券研究所从表中可看到，随着时间推进，集成电路集成度增高，制程（技术水平）不断缩短，适用的光刻技术经历了g线光刻-i线光刻-KrF光刻-ArF光刻-EUV光刻的阶段，对应的光刻胶种类也相应发生了改变。表10：半导体光刻胶细分种类情况半导体光刻胶种类曝光波长光源图形尺寸使用晶圆尺寸类型主要原料 G线光刻胶 436nm 汞弧灯(G线） 0.5um以上 6寸正性胶为主酚醛树脂、重氮萘醌化合物 I线光刻胶 365nm 汞弧灯(I线） 0.5-0.3um 6寸、8寸正性胶为主酚醛树脂、重氮萘醌化合物 KrF光刻胶 248nm KrF激光器 0.25-0.13um 8寸正性胶、负性胶聚对羟基苯乙烯及其衍生物、光致产酸剂 ArF光刻胶 193nm ArF激光器 22-180nm 12寸正性胶聚酯环族丙烯酸酯及其共聚物、光致产酸剂资料来源：李冰等《光刻胶材料发展状况及下一代光刻技术对图形化材料的挑战》，天风证券研究所分种类来看，g线光刻胶对应曝光波长为436nm，光源为汞弧灯的g线光源，一般对应0.5um以上的半导体制程和6寸硅晶圆，g线光刻胶以正性胶为主，主要以重氮萘醌为感光化合物，以酚醛树脂为基本原料。i线光刻胶对应曝光波长为365nm，光源为汞弧灯的i线光源，一般对应0.5-0.3um的半导体制程和6寸及8寸硅晶圆，i线光刻胶以正性胶为主，主要以重氮萘醌为感光化合物，以酚醛树脂为基本原料。KrF型光刻胶对应曝光波长为248nm，光源为KrF激光器，一般对应0.25-0.13um半导体制程和8寸硅晶圆，KrF型光刻胶正性\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 34 胶和负性胶均有，主要以聚对羟基苯乙烯及其衍生物、光致产酸剂为基本原料。ArF型光刻胶对应曝光波长为193nm，光源为ArF激光器，一般对应22-180nm半导体制程和12寸硅晶圆，ArF型光刻胶为正性胶，主要以聚酯环族丙烯酸酯及其共聚物、光致产酸剂为基本原料。图36：不同光刻胶对应光源及分辨率资料来源：《半导体制造技术导论》、天风证券研究所 3.3. 光刻胶全球市场：持续增长，基本为美日公司垄断由于半导体光刻胶主要应用于半导体制造，故半导体光刻胶市场与对应晶圆厂产能密切相关。根据SEMI公布数据，2018年全球半导体光刻胶市场共17.3亿美元，同比增长2.3%。自2016年来，全球光刻胶市场年均复合增长率为9.23%。图37：全球半导体光刻胶市场资料来源：SEMI，天风证券研究所根据前瞻研究院数据，半导体光刻胶领域中，i/g型光刻胶占总市场的24%，为4.15亿美元；KrF型光刻胶占总市场的22%，为3.81亿美元；ArF型光刻胶占总市场的41%，为7.09亿美元。具体市场规模结构如图所示。图38：不同光刻胶市场规模结构 02468101214161820201120122013201420152016201720182019E全球半导体光刻胶市场（亿美元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 35 资料来源：SEMI，前瞻研究院，天风证券研究所从半导体光刻胶市场来看，目前全球半导体光刻胶市场主要为美日公司所垄断。i/g型光刻胶以东京应化、美国陶氏和日本合成橡胶占比最高，分别占据25.9%，18.4%，15.1%的市场份额；KrF型光刻胶以东京应化、信越化工和日本合成橡胶占比最高，分别占据34%，22%，18%的市场份额；ArF型光刻胶以日本合成橡胶、信越化工和东京应化占比最高，分别占据24.3%，23.4%，20.3%的市场份额。如图所示。图39：i/g型光刻胶市场结构资料来源：《193nm（ArF）干法光刻胶研发及产业化项目可行性研究报告》，天风证券研究所图40：KrF型光刻胶市场结构 i/g, 4.152亿美元, 24%KrF, 3.806亿美元, 22%ArF, 7.093亿美元, 41%其他, 2.249亿美元, 13%不同光刻胶市场规模结构日本合成橡胶, 15.1%东京应化, 25.9%Dow（美国陶氏）, 18.4%富士胶片, 7.6%住友化工, 15.0%Dongjin, 13.2%i/g型光刻胶市场结构\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 36 资料来源：《193nm（ArF）干法光刻胶研发及产业化项目可行性研究报告》，天风证券研究所图41：ArF型光刻胶市场结构资料来源：《193nm（ArF）干法光刻胶研发及产业化项目可行性研究报告》，天风证券研究所 3.4. 光刻胶中国市场：随半导体产业链向国内转移，光刻胶需求将大幅增长，目前国产化率低，未来有望进一步发展半导体光刻胶市场增长主要得益于下游晶圆厂产能增长，而半导体晶圆厂产能向中国转移将极大程度利好国内半导体光刻胶市场需求。根据IC Insight预测，至2020年中国硅晶圆产能将较18年增长40%，将拉动半导体光刻胶市场需求大幅增长。图42：中国光刻胶行业市场规模增速日本合成橡胶, 18.4%, 18%东京应化, 34.3%, 34%Dow（美国陶氏）, 11.0%, 11%信越化工, 21.8%, 22%富士胶片, 5.6%, 6%住友化工, 3.0%, 3%Dongjin, 5.9%, 6%KrF型光刻胶市场结构日本合成橡胶, 24.3%东京应化, 20.3%Dow（美国陶氏）, 4.3%信越化工, 23.4%富士胶片, 7.7%住友化工, 14.9%Dongjin, 2.1%韩国锦湖石化, 2.0%ArF型光刻胶市场结构\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 37 资料来源：前瞻研究院，天风证券研究所根据前瞻研究院数据统计，2017、2018年中国光刻胶行业市场规模增幅分别为10.3%，6.1%，2016-2018年市场增速CAGR达8.2%。但目前中国本土光刻胶产品，主要还集中在低端 PCB 光刻胶， PCB 光刻胶市场份额高达 94.4%。排名第二的 LCD 光刻胶市场份额仅为 2.7%。半导体光刻胶市场份额仅为 1.6%。中国光刻胶产品依然以低端产品为主，半导体光刻胶国产化率水平极低。图43：全球光刻胶市场份额占比图44：中国大陆光刻胶市场份额占比资料来源：智东西内参，天风证券研究所资料来源：智东西内参，天风证券研究所国内半导体光刻胶领域，国产化率方面，分产品来看，较低端的i/g型光刻胶国产化率很低，目前国内仅有晶瑞股份的苏州瑞红子公司和北京科华微电子公司可实现量产，其中晶瑞股份拥有100吨/年的i线光刻胶生产线，科华微电子拥有500吨/年的i/g线光刻胶生产线，此外，容大感光公司也可小批量（低于100吨/年）生产i线光刻胶。对于较高端的KrF、ArF型光刻胶，目前国内基本依靠进口。KrF型光刻胶仅北京科华微电子拥有一条10吨/年生产线，产品现已通过中芯国际认证获得商业订单，但所占市场份额极低，晶瑞股份于2018年建成了一条（KrF）248nm深紫外光刻胶中试示范线，尚未实现正式批量生产。ArF型光刻胶目前南大光电在建一条25吨/年的生产线，科华微电子和上海新阳也在进行产品的研发和产业化项目。具体产品对应国内公司生产情况及国产化率如表所示。表11：半导体光刻胶国产化情况产品对应公司产能 i/g线光刻胶晶瑞股份：100吨/年i线光刻胶 -10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%2012201320142015201620172018中国光刻胶行业市场规模增速（%）PCB光刻胶, 24.50%LCD光刻胶, 26.60%半导体光刻胶, 24.10%其他光刻胶, 24.80%PCB光刻胶, 94.40%LCD光刻胶, 2.70%半导体光刻胶, 1.60%其他光刻胶, 1.30%\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 38 科华微电子：500吨/年i/g线光刻胶容大感光：小批量生产（<100吨/年）i线光刻胶 KrF型光刻胶科华微电子：10吨/年晶瑞股份：中试示范线 ArF型光刻胶南大光电：在建25吨/年生产线上海新阳：与复旦大学邓海博士技术团队立项研发中科华微电子、晶瑞股份：研发中资料来源：智东西内参，天风证券研究所近年来，随国内集成电路产业持续发展，国家在集成电路的重要上游材料光刻胶领域也布局了一系列相关政策。预计随着下游晶圆厂产能转移推动市场增长，国内企业突破技术壁垒实现对应产品量产，以及国家政策倾斜扶植，我国光刻胶行业将迎来新一轮的增长机遇。表12：光刻胶领域相关政策项目颁布部门颁布时间相关政策内容《中国制造 2025》重点领域技术创新绿皮书国家制造强国建设战略咨询委员会 2015年10月十大重点领域之一、新一代信息技术产业/1.1 集成电路及专用设备/1.1.3 发展重点/2.集成电路制造/（2）光刻技术：两次曝光、多次曝光、EUV（极紫外光刻）、电子束曝光、193nm 光刻胶、EUV 光刻胶。国家重点支持的高新技术领域（2015）科技部、财政部、国税总局 2015 年 3 月四、新材料技术/（五）、精细化学品/1、电子化学品：集成电路和分立器件用化学品；印刷线路板生产和组装用化学品；显示器件用化学品。包括高分辨率光刻胶及配套化学品；超净高纯试剂及特种（电子）气体；先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品。国家集成电路产业发展推进纲要工业和信息化部 2014 年 6 月加强集成电路装备、材料与工艺结合，研发光刻机、刻蚀机、离子注入机等关键设备，开发光刻胶、大尺英寸硅片等关键材料，加强集成电路制造企业和装备、材料企业的协作，加快产业化进程，增强产业配套能力。产业结构调整指导目录（ 2011 年）（2013 年修正）国家发展改革委 2013 年 2 月第一类鼓励类：改性型、水基型胶粘剂和新型热熔胶，环保型吸水剂、水处理剂，分子筛固汞、无汞等新型高效、环保催化剂和助剂，安全型食品添加剂、饲料添加剂，纳米材料，功能性膜材料，超净高纯试剂、光刻胶、电子气、高性能液晶材料等新型精细化学品的开发与生产。 “十二五”国家战略性新兴产业发展规划国务院 2012 年 7 月重点发展方向和主要任务：围绕重点整机和战略领域需求，大力提升高性能集成电路产品自主开发能力，突破先进和特色芯片制造工艺技术，先进封装、测试技术以及关键设备、仪器、材料核心技术，加强新一代半导体材料和器件工艺技术研发，培育集成电路产业竞争新优势。积极有序发展大尺寸薄膜晶体管液晶显示（TFT-LCD）、等离子显示（PDP）面板产业，完善产业链。加快推进有机发光二极管（OLED）、三维立体（3D）、激光显示等新一代显示技术研发和产业化。国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）国务院 2006 年 2 月重点研究开发高纯材料、精细化工及催化、分离材料等，满足国民经济基础产业发展需求的高性能复合材料及大型、超大型复合结构部件的制备技术的要求。资料来源：晶瑞股份招股说明书，天风证券研究所 3.5. 建议关注公司：晶瑞股份、南大光电 3.5.1. 晶瑞股份公司主营业务为括超净高纯试剂、光刻胶、功能性材料、锂电池材料和基础化工材料，下游应用为半导体、锂电池、平板显示和光伏太阳能电池等行业，具体应用到下游电子信息产品的清洗、光刻、显影、蚀刻、去膜等工艺环节。2018年公司超净高纯试剂、光刻胶、功能性材料、锂电池材料和基础化工材料收入占比分别为28%，10%，9%，33%和14%，毛利占比分别为21%，19%，9%，30%和7%。公司超净高纯试剂技术水平居于行业前列，电子级双氧水达到全球第一梯队的技术品质，构筑公司技术壁垒。目前国内电子化学试剂企业中只有极少部分能够达到G3、G4级别，\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 39 公司氢氟酸、硝酸、盐酸等产品已经达到SEMI G4级别，处于国内领先地位。此外公司超净高纯氨水、超净高纯双氧水已经达到SEMI G5级别并实现量产，填补国内空白。目前公司超净高纯试剂已经在中芯国际天津等一批标杆性半导体公司线上测试，并实现向华虹、方正半导体供货，同时正在按计划推进与在国内其他8寸和12寸标杆性客户的合作。公司全资子公司苏州瑞红1993年开始光刻胶生产，承担并完成了国家02重大专项“i线光刻胶产品开发及产业化”项目，i线光刻胶已向中芯国际、扬杰科技、福顺微电子等客户供货，在上海中芯、深圳中芯、吉林华微等知名半导体厂进行测试。对应更先进制程的KrF型光刻胶，公司产品已经完成中试，产品分辨率达到了0.25~0.13μm的技术要求，建成了中试示范线。公司2018年完成了对江苏阳恒的股权收购及增资，通过引进全球半导体化学品主力供应商日本三菱化学株式会社的电子级硫酸的制造技术，公司拟在江苏阳恒投资建设年产9万吨电子级硫酸改扩建项目。电子级硫酸与公司已有电子级双氧水业务结合，可进一步巩固公司在超净高纯试剂领域竞争优势。公司在眉山建设年产8.7万吨光电显示、半导体用新材料项目已取得项目用地，并取得眉山市环境保护局出具的环保批文，目前处于项目处于开工建设阶段。西南地区是我国显示面板、半导体行业重要的聚集区，公司依托地理优势，待产能完全投产后有望实现产品销量进一步增长，拉升公司业绩。图45：晶瑞股份公司收入结构图46：晶瑞股份公司毛利结构资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所图47：晶瑞股份公司分业务收入图48：晶瑞股份公司分业务毛利锂电池粘结剂, 264.91 , 33%超净高纯试剂, 225.23 , 28%基础化工材料, 113.73 , 14%光刻胶, 84.23 , 10%功能性材料, 71.25 , 9%蒸汽, 46.09 , 6%其他业务, 5.42 , 0%公司不同业务收入占比（百万元）锂电池粘结剂, 68.69 , 30%超净高纯试剂, 49.65 , 21%基础化工材料, 15.18 , 7%光刻胶, 44.60 , 19%功能性材料, 20.57 , 9%蒸汽, 30.01 , 13%其他业务, 3.19 , 1%公司分产品毛利（百万元）占比\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 40 资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所 3.5.2. 南大光电公司主营业务包括MO源产品业务、高纯特种电子特气业务、光刻胶及配套产品业务、ALD前驱体产品业务等。公司产品主要用于下游LED、集成电路芯片、太阳能电池等领域；公司在MO源产业中属于全球主要的MO源生产商，技术达到国际领先水平。高纯特种电子气体产品中，公司产品也达到6N级别。2018年公司收入2.28亿元，其中电子特气、三甲基铟、三甲基镓、其他业务、其他主营业务分别收入78.35、56.95、52.45、3.35、37.08百万元，占比分别为34%、25%23%、2%、16%，贡献毛利48.85、42.38、7.89、0.72、19.32百万元，占比分别为41%、35%、7%、1%、16%。光刻胶及配套业务方面，公司193nm光刻胶及配套材料启动项目获得国家02专项正式立项，得到中央财政补贴1,816.65万元。公司组建了专职的研发团队，建成1500平方米研发中心和百升级光刻胶中试生产线，产品研发进展和成果得到业界专家的认可。公司具备了研制功能单体、功能树脂、光敏剂等光刻胶材料的能力，已经开发的多款先进光刻胶产品在客户端的评估中获得好评。目前，“ArF光刻胶开发和产业化项目”获得国家02专项的正式立项，获得中央财政拨款13,285.00万元，地方配套也在审批中。公司新设了光刻胶事业部，并成立了全资子公司“宁波南大光电材料有限公司”，全力推进“ArF光刻胶开发和产业化项目”的落地实施，项目产业化基地建设顺利。图49：南大光电不同业务收入占比图50：南大光电分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.00800.00900.002012201320142015201620172018公司分产品收入（百万元）锂电池粘结剂超净高纯试剂基础化工材料光刻胶功能性材料蒸汽其他业务0.0050.00100.00150.00200.00250.002012201320142015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）锂电池粘结剂超净高纯试剂基础化工材料光刻胶功能性材料蒸汽其他业务其他主营业务电子特气, 78.35, 34%三甲基铟, 56.95, 25%三甲基镓, 52.45, 23%三甲基铝, 0, 0%三乙基镓, 0, 0%其他业务, 3.35, 2%其他主营业务, 37.08, 16%公司分业务收入占比（百万元）电子特气, 48.85, 41%三甲基铟, 42.38, 35%三甲基镓, 7.89, 7%三甲基铝, 0, 0%三乙基镓, 0, 0%其他业务, 0.72, 1%其他主营业务, 19.32, 16%公司分业务毛利占比（百万元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 41 图51：南大光电分产品收入图52：南大光电分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 4. CMP材料：随先进制程产能增长，需求持续增高，国内安集科技、鼎龙股份实现技术突破 4.1. 化学机械抛光简介化学机械抛光(chemical mechanicalpolishing, CMP)是集成电路（IC）制造过程中的关键技术，通过使用化学腐蚀及机械力对加工过程的单晶硅片和金属布线层进行平坦化。它不但能够对硅片表面进行局部处理，同时也可以对整个硅片表面进行平坦化处理, 是目前唯一能兼顾表面的全局和局部平坦化的技术。 CMP材料主要包括抛光液、抛光垫、调节器、CMP清洗以及其他等耗材，而抛光液和抛光垫又占CMP材料细分市场的80%以上，是CMP工艺的核心材料。图53：化学机械研磨示意图资料来源：立鼎产业研究院，天风证券研究所按抛光物质不同进行分类，化学机械抛光分为氧化硅抛光和金属抛光，氧化硅抛光主要被应用于平坦化金属层间淀积的层间介质。磨料中的水和氧化硅发生表面水合作用，从而使氧化硅的硬度、机械强度等有效降低，在机械力的作用下将氧化硅去除。金属抛光与氧化硅抛光机理有一定的区别，一般采用氧化的方法使金属氧化物在机械研磨中被去除。图54：抛光微观机理介绍 0501001502002502015-12-312016-12-312017-12-312018-12-31公司分产品收入（百万元）电子特气三甲基铟三甲基镓三甲基铝三乙基镓其他业务其他主营业务-500501001502015-12-312016-12-312017-12-312018-12-31公司分产品毛利（百万元）电子特气三甲基铟三甲基镓三甲基铝三乙基镓其他业务其他主营业务\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 42 资料来源：Web of Science，天风证券研究所抛光液和抛光垫是化学机械抛光中的重要材料。抛光液是平坦化工艺中研磨材料和化学添加剂的混合物，研磨液材料主要是石英，二氧化铝和氧化铈，其中的化学添加剂要根据实际情况加以选择，这些化学添加剂和要被除去的材料进行反应，弱化其和硅分子联结，使得机械抛光更加容易。磨料方面，通常有氧化物磨料、金属钨磨料、金属铜磨料以及一些特殊应用磨料。抛光垫通常使用聚亚胺脂材料制造，又称聚氨酯抛光垫、抛光阻尼布、氧化铈抛光垫，利用这种多孔性材料类似海绵的机械特性和多孔特性，可提高抛光的均匀性。抛光垫上有时开有可视窗，便于线上检测。抛光垫主要起贮存抛光液并把它运送到工件的整个加工区域、使抛光均匀、去除抛光过程产生的残留物、传递材料去除所需的机械能量及维持抛光过程所需的机械和化学环境等作用。 4.2. CMP材料下游市场：受益于晶圆产能增长和先进制程产能比例增加，CMP材料市场需求快速增高自2016年来，全球半导体材料市场持续增长，2018年全球抛光材料市场达到21.7亿美元，同比增长17.3%。其中抛光液市场12.7亿美元，抛光垫市场7.4亿美元。以中国硅晶圆产能占世界产能比例测算，2018年中国抛光材料市场为2.7亿美元，其中抛光液市场1.58亿美元，抛光垫市场0.925亿美元。图55：全球抛光材料产值资料来源：SEMI，天风证券研究所图56：全球抛光材料市场规模 05101520252016201720182019E全球抛光材料产值（亿美元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 43 资料来源：安集科技招股说明书，天风证券研究所我们认为抛光材料市场增长的主要驱动因素有：1、下游晶圆厂产能提升；2、先进制程产能比例增高。下游产能提升方面，CMP抛光材料需求也将提升。假设所有产能对应的抛光液需求相等且产品价格不变， 2020年世界抛光材料需求将达到24.71亿美元，中国抛光材料需求将达到3.9亿美元。先进制程比例提高方面，随着硅晶圆制程工艺发展，所需抛光步骤数目增多，抛光材料的需求也会提升。比如随硅晶圆制程精度增加，所需CMP步骤大幅增高；存储芯片由2D NAND向3D NAND变革，所需CMP抛光步骤近乎翻倍。图57：不同制程工艺中所需CMP次数资料来源：安集科技招股说明书，天风证券研究所图58：2D NAND和3D NAND所需CMP次数 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 44 资料来源：安集科技招股说明书，天风证券研究所现阶段无论全球或是中国，先进制程的硅晶圆产能及产能占比均呈上升趋势。根据IC Insight数据，全球硅晶圆制程中，65nm以下制程所占比例将由18年的60%增加至20年的62%，中国目前65nm以下硅晶圆装机产能占比约50%，而已公布在建或爬坡项目中65nm以下制程产能占比约60%。先进制程产能提升，预计将推动抛光材料需求实现更高速增长。图59：全球不同制程硅晶圆产能资料来源：IC Insight，天风证券研究所 4.3. CMP材料市场结构：抛光液以卡博特微电子为龙头，国内安集科技实现技术突破；抛光垫以美国陶氏为龙头，国内鼎龙股份实现技术突破目前全球抛光液及抛光垫市场依然主要为美日公司所垄断。抛光垫市场以美国陶氏一家独大，陶氏公司占据全球抛光垫市场79%的市场份额，在细分集成电路芯片和蓝宝石两个高端领域更是占据90%的市场份额。此外，3M、卡博特、日本东丽、中国台湾三方化学等可生产部分芯片用抛光垫。图60：全球抛光垫市场结构 05101520253020162017201820182020E2021E2022E全球不同制程硅晶圆产能（万片/月）（等效为8寸硅晶圆）<10nm10-20nm20-28nm28-65nm65-200nm>200nm\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 45 资料来源：中大创投，天风证券研究所全球芯片抛光液生产企业主要被美国卡博特、美国陶氏杜邦、美国Versum、日本 Fujimi、日本Nitta Haas、韩国ACE等所垄断，占据全球90%以上的高端市场份额。卡伯特微电子作为行业龙头，占据36%市场份额，日本Hitachi，Fujimi和美国Versum，分别占据15%，11%，10%市场份额。该行业市场竞争格局处于较稳定状态，以卡伯特微电子和Fujimi的市占率数据为例，2016-2018年二者全球市占率变动不大。图61：全球抛光液市场结构资料来源：观研天下研究院，天风证券研究所图62：抛光液公司市占率变动卡伯特微电子36%安集科技2%Fujimi11%Hitachi15%Versum10%Dow6%其他20%全球抛光液市场竞争格局（%）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 46 资料来源：公司公告，天风证券研究所抛光液中国市场方面，目前安集科技率先突破技术壁垒，实现抛光液国产化。2018年安集科技在中国市场实现22%市占率，全球约2%的市占率。目前安集科技主流制程产品实现量产，抛光液产品已在130-28nm实现规模化销售。14nm技术节点产品已进入客户认证阶段，10-7nm产品正在研发中。图63：中国抛光液市场竞争格局资料来源：观研天下研究院，天风证券研究所抛光垫方面，目前国内仍然主要依靠进口，仅鼎龙股份一家能够小批量生产CMP抛光垫产品。为加速推动中国半导体抛光材料的国产化进程，近年来国家政策也在该领域持续加码。如2017年1月国家发改委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》中包含“新一代信息技术产业——电子核心产业——集成电路——集成电路材料（抛光液、研磨液、封装材料等）”；2017年3月科技部发布的《“十三五”先进制造技术领域科技创新专项规划》提出“面向45-28-14纳米集成电路工艺，重点研发300毫米硅片、深紫外光刻胶、抛光材料、超高纯电子气体、溅射靶材等光剑材料产品，通过大生产线应用考核认证并实现规模化销售”；2018年12月工信部发布的《重点新材料首批次应用指导示范目录》中将“先进基础材料——先进化工材料——电子化工新材料——CMP抛光材料”列入目录范围。此外，大基金也对抛光材料企业，如安集科技等公司进行了投资。在政策加码和国内企业攻克相应技术壁垒的背景下，我们预计CMP材料行业将会迎来较快的国产替代进程和高速发展。 -10%0%10%20%30%40%50%60%2016201720182016-2018抛光液公司市占率变动卡伯特微电子全球市占率Fujimi全球市占率卡伯特微电子64%安集科技22%其他14%中国抛光液市场竞争格局（%）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 47 4.4. 建议关注公司：安集科技、鼎龙股份 4.4.1. 安集科技公司业务为CMP抛光液和光刻胶去除剂，抛光液最为主要：2018年抛光液业务收入占比82.8%（铜及铜阻挡层系列抛光液66.3%，其他系列抛光液16.46%）。目前主流制程产品实现量产，抛光液产品已在130-28nm实现规模化销售。14nm技术节点产品已进入客户认证阶段，10-7nm产品正在研发中。公司于2017年新建两条生产线分别用于铜和钨抛光液，于2018年投产，造成了当年铜及铜阻挡层系列抛光液产能利用率的下降；公司铜系列抛光液产能扩张，兼其他抛光液处于小量至规模量产转换中，产能利用率低于50%。下游市场增长叠加目前抛光液市场国产化率较低，公司产能存在进一步释放空间。若公司产能全部释放，可达1.37亿吨/年。假定抛光液价格不变，对应收入4.87亿元。公司下游客户市场份额高，发展具有较强可持续性：全球和国内集成电路制造行业集中度较高使得公司客户集中度较高。公司前五名客户均为全球或国内领先的集成电路制造厂商。其中台积电为全球第一大晶圆代工企业，中国晶圆制造十大企业中，中芯国际、华虹集团、华润微电子、武汉新芯（长江存储）分别位列第二、第五、第六、第九。公司与客户合作关系稳定：公司产品通过下游客户认证，双方通常会建立长期稳定的合作关系。从而保证公司业务稳定发展。此外公司还在持续开拓新客户，如2018年公司与英特尔签订采购合作协议。公司盈利水平较高，公司2018年毛利率51.1%，行业平均值46%，公司盈利水平高于行业平均值；公司盈利能力主要以抛光液贡献最大， 2018年公司抛光液贡献毛利1.1亿元，占比85.57%，光刻胶去除剂仅贡献毛利0.15亿元，占比12.12%；此外，公司新抛光液产品毛利率不断上升：铜系列抛光液毛利率维持稳定，钨等其他抛光液价格及毛利率呈上升趋势。图64：安集科技公司毛利率水平资料来源：公司公告，wind，天风证券研究所图65：安集科技不同系列抛光液产品毛利率变动 0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%安集科技卡伯特微电子VersumEntegrisFujimi2018年公司毛利率（%）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 48 资料来源：公司公告，天风证券研究所图66：安集科技收入结构资料来源：公司公告，天风证券研究所图67：安集科技归母净利润资料来源：公司公告，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（CMP抛光液和光刻胶去除剂）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 4.4.2. 鼎龙股份 0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%201620172018公司不同系列抛光液产品毛利率变动铜及铜阻挡层系列抛光液产品毛利率其他系列抛光液产品毛利率0.005,000.0010,000.0015,000.0020,000.0025,000.0030,000.00201620172018安集科技2016-2018收入结构（万元）铜及铜阻挡层系列抛光液其他系列抛光液光刻胶去除剂其他0.00500.001,000.001,500.002,000.002,500.003,000.003,500.004,000.004,500.005,000.002016年2017年2018年2019年1-9月安集科技归母净利润（万元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 49 公司主营业务包括打印复印耗材，CMP抛光垫，功能化学品，芯片，基础化学品等，下游应用于打印复印、半导体、平板显示等行业，其中抛光板、垫是半导体产业链上的核心关键环节。2018年公司收入打印复印耗材，CMP抛光垫占比分别为99%和0.24%，毛利占比分别为98%和0.098%。2018年公司营业总收入为13.37亿元，营业成本为8.17亿元，毛利为5.2亿元，毛利率为38.89%。其中CMP抛光垫业务总收入为0.0315亿元，总成本为0.0264亿元，毛利为0.0051亿元，即51万元，毛利率为16.19%。抛光垫硬垫产品方面，公司应用于成熟制程领域的系列产品DH3000/DH3002/DH3010持续向客户端推广，2018年底，八寸晶圆厂的各主流制程均已通过客户验证并获得订单，十二寸晶圆厂的部分制程已通过客户验证，且国内主流的十二寸晶圆厂已全面展开对抛光垫的测试。应用于先进制程领域的产品DH3201已通过客户的离线马拉松测试，其他先进制程产品DH3110/DH3310/DH3410目前已通过内部测试，计划于2018年后全面推向客户。为了实现产品线的全面布局，公司2018年又陆续推出了应用于精抛和阻挡层抛光的软垫DH9000系列产品，且已获得八寸晶圆厂客户的认证。由此鼎汇实现了抛光垫产品从应用从成熟制程到先进制程领域，从硬垫到软垫的全面布局，保障了公司未来的持续发展。目前，销售难度主要体现在客户放量周期较长，客户小批量采购后需要较长时间来验证产品的稳定性。生产方面，2019年公司新增了数台关键制程设备扩充产能。在生产和品管数据自动化方面也取得了一定进展，来保障批量生产的稳定性。图68：鼎龙股份收入结构资料来源：公司公告，天风证券研究所图69：鼎龙股份毛利结构 02004006008001000120014001600180020102011201220132014201520162017公司分产品收入（百万元）其他业务基础化学品芯片功能化学品CMP抛光垫打印复印耗材\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 50 资料来源：公司公告，天风证券研究所 5. 光掩膜：随半导体制程提高，掩膜市场迅速扩大，光掩膜加快国产替代步伐 5.1. 光掩膜：光刻工艺模板，直接影响最终芯片品质光掩膜一般也称光罩、掩膜版，是微电子制造中光刻工艺所使用的图形母版，由不透明的遮光薄膜在透明基板上形成掩膜图形，并通过曝光将图形转印到产品基板上制造。光掩膜板的制造基于原始设计图形，加入光学临近效应补偿，通过计算机辅助系统处理，使用激光或电子束曝光的手法将经过修正后的设计图形移植到透光性能良好的石英基板上，最后还要经过后续蚀刻和检验修补工艺。光掩膜的制造过程较为复杂，需要经过制作石英基板、沉积吸收层、沉积光刻胶层、写入、烘烤、显影、刻蚀、剥离和清洁、测量、检查等步骤，具体介绍如下：制作石英基板：空白基板通常为6英寸见方，厚度为0.25英寸。它由纯熔融石英制成，通常简称为石英。基板表面必须非常平坦且无缺陷。沉积吸收层：在基板上沉积薄的吸收层，可以阻挡来自光刻机的曝光。沉积光刻胶层：在吸收层的顶部是一层薄的光刻胶，暴露在光罩写入机（Mask Writer）之下。写入：由光罩写入机完成，使用电子束曝光光刻胶，将芯片设计的图案数据呈现在光刻胶上。烘烤：烘烤曝光的光刻胶，要求在光罩上的每个点都温度均匀。显影：使用显影剂使光刻胶的图像显影，漂洗并干燥而不留下任何残留物。因为光刻胶图案在蚀刻工艺期间用作光罩，所以该显影步骤十分关键，显影中的任何不均匀性将导致最终图案尺寸的不均匀性。蚀刻：将显影的光罩放到到蚀刻机中，蚀刻机使用等离子体精确地蚀刻掉写入和显影步骤后未被遮蔽的光刻胶吸收层材料。剥离和清洁：将蚀刻好的光罩装入清洁机器中，清洁机器使用干等离子体或湿化学法剥离光刻胶。测量：测量关键尺寸（CD）和图案精度，以确保它们符合客户规格。检查：为了验证图案精度，将光掩模加载到Inspection机台中。如果发现缺陷，则对它们0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.0020102011201220132014201520162017公司分产品毛利（百万元）其他业务基础化学品芯片功能化学品CMP抛光垫打印复印耗材\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 51 进行分类和必要的修复。图70：光掩膜制造流程资料来源：清溢光电招股说明书，天风证券研究所在光掩膜加工过程中，需要用到各类处理技术，如临近光学校正，光学数据准备等。临近光学校正，即OPC，是Optical Proximity Correction的简称。如图所示，随着芯片加工尺寸越来越小，如果Mask直接采用芯片设计图上的方形边角图案，由于光衍射效应，在晶圆上最终将会变成圆角图案。OPC通过改变光罩的图案形状补偿对衍射效应形成补偿，在晶圆上重现方角的原始设计图案。图71：OPC效果图资料来源：MechSE，天风证券研究所 MDP（Mask Data Preparation），即光罩数据准备的步骤，是将设计图案转换成Mask Writer可以读取的数据。OPC、MDP等软件使用过程复杂，对CPU硬件算力要求很高，一般需要几十人的工程团队支持，软件在成百上千台服务器上运行，从开始准备到生成Mask Writer需要的数据，最快也需要几天时间。掩膜版质量的优劣直接影响光刻的质量。在芯片制造过程中需要经过十几甚至几十次的光刻，每次光刻都需要一块光刻掩膜版，每块光刻掩膜版的质量都会影响光刻的质量。光刻过程中，通常通过一系列光学系统，将掩膜版上的图形按照 4：1 的比例投影在晶圆上的光刻胶涂层上。图72：4：1投影示意图 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 52 资料来源：半导体行业观察，天风证券研究所由于在制作过程中存在一定的设备或工艺局限，光掩膜上的图形并不可能与设计图象完全一致，即在后续的硅片制造过程中，掩膜板上的制造缺陷和误差也会伴随着光刻工艺被引入到芯片制造进程。故光掩膜板的品质将直接影响到芯片的良率和稳定性。光掩膜的下游应用主要为平板显示、半导体芯片、触控、电路板。行业的发展主要受下游平板显示行业、半导体芯片行业、触控行业和电路板行业的发展影响，与下游终端行业的主流消费电子（手机、平板、可穿戴设备）、笔记本电脑、车载电子、网络通信、家用电器、LED 照明、物联网、医疗电子等产品的发展趋势密切相关。表13：掩膜版产品对应下游行业及分类下游行业掩膜版产品平板显示 1、薄膜晶体管液晶显示器（TFT-LCD）掩膜版，包括阵列（Array）掩膜版（a-Si/LTPS技术）、彩色滤光片（CF）掩膜版； 2、有源矩阵有机发光二极管显示器（AMOLED）掩膜版，主要为Array掩膜版（AMOLED技术）； 3、超扭曲向列型液晶显示器（STN-LCD）掩膜版； 4、Fine Metal Mask用掩膜版。半导体芯片 1、半导体集成电路凸块（IC Bumping）掩膜版； 2、集成电路代工（IC Foundry）掩膜版； 3、集成电路载板（IC Substrate）掩膜版； 4、发光二极管（LED）封装掩膜版； 5、微机电（MEMS）掩膜版。触控 1、内嵌式触控面板（In Cell、On Cell）掩膜版； 2、外挂式触控（OGS、Metal Mesh）掩膜版。电路板 1、柔性电路板（FPC）掩膜版； 2、高密度互连线路板（HDI）掩膜版。资料来源：清溢光电招股说明书，天风证券研究所 5.2. 国内下游应用市场持续增长，光掩膜国产替代空间较大作为光掩膜的下游应用，近年来，国内面板、半导体和PCB电路板市场均持续增长，从而拉动了光掩膜市场需求不断上行。面板方面，根据 IHS 预测，2016 年-2025 年全球新型显示面板需求面积的复合年增长率（CAGR）预计将达 4%，到 2025 年将增长至 2.66 亿平方米。近年来我国集中建设高精度、高世代面板线为承接全球新型显示产能转移提供了良好条件，全球平板显示产业布局\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 53 向中国转移的进程明显加快。IHS预测中国大陆平板显示面板全球占比也将由 2018年 39%增长到 2020 年 52%。图73：全球新型显示面板需求面积预测资料来源：清溢光电招股说明书，天风证券研究所 PCB电路板方面，根据 Prismark 预测，未来几年全球 PCB 行业产值将持续增长，到 2022 年全球 PCB 行业产值将达到 688.10 亿美元。根据清溢光电招股说明书，至 2021 年亚洲将继续主导全球 PCB 市场的发展，而中国位居亚洲市场不可动摇的中心地位，预计中国大陆 PCB 行业将保持3.7% 的复合增长率，预计2022年中国地区行业总产值将达到356.86亿美元。图74：PCB全球及中国市场资料来源：wind，天风证券研究所半导体应用方面，2018年全球半导体用光掩膜产值达40.4亿美元，同比增长7.7%。受益于全球半导体晶圆制造产能向中国转移，中国半导体用光掩膜市场将以较高速度持续增长。此外，随着半导体先进制程产能占比不断提高，半导体制程工艺中使用双重曝光（指在光刻胶覆盖的晶片上分别进行两次曝光。两次曝光在同样的光刻胶上进行，但使用不同的掩-20.00%-10.00%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.0020082009201020112012201320142015201620172018PCB全球和中国市场全球PCB产值（亿美元）中国大陆PCB产值（亿美元）全球增长率中国大陆增长率\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 54 模版）次数不断上升，工艺所需光掩膜数量将大幅上升，从而推动光掩膜市场需求以更高速度增长。图75：双重曝光原理图资料来源：SEMI大半导体产业网，天风证券研究所图76：全球半导体和半导体材料市场变动资料来源：SEMI，天风证券研究所根据中大创投数据统计，近年来，我国光掩膜市场规模保持稳步增长，国内光掩膜市场增长率在5%-6%之间。根据IHS的统计数据，2018年中国光掩膜市场达到全球市场的40%，至2020年将达到全球市场的56%。而根据TMR预测，未来全球光掩膜市场将在2026年达到42.5亿的市场规模，年复合增长率约为2.3%。其中亚太地区将成为全球市场的主要增长区域。图77：各地区占全球光掩膜市场比例资料来源：清溢光电招股说明书，天风证券研究所从我国光掩膜版的需求量来看，行业需求稳定增长，2018年需求量达到约9万平方米，近0510152025303540452016201720182019E全球半导体用光掩膜产值（亿美元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 55 年来需求年均复合增长率7%-9%。图78：中国光掩膜市场比例资料来源：中大创投，天风证券研究所目前国际专业生产光刻掩膜版的厂家主要集中在中国台湾、日本、韩国等地区与国家，半导体光掩模市场集中度高，寡头垄断严重，Photronics、大日本印刷株式会社DNP和日本凸版印刷株式会社Toppan 三家占据 80%以上的市场份额。我国的光掩膜版行业仅能够满足国内中低档产品市场的需求，高档光掩膜版则由国外公司直接提供。从生产量来看，因智研咨询最新数据仅统计到2016年，2011年我国光掩膜版生产规模为0.87万平方米，2016年生产规模增长至1.69万平方米，复合增长率达到14.2%。按光掩膜生产规模14.2%的年均增速测算，2018年光掩膜国内产量为2.19万平方米，即目前国内光掩膜国产化率仅约20%，存在巨大的进口替代空间。从相关政策来看，国家也在持续加码相关政策支持产业发展，如2014年发改委、财政部、商务部发布的《鼓励进口技术和产品目录（2014 年版）》中，提出将“TFT-LCD、OLED 面板、配套材料制造技术和专用设备的设计制造技术，3D 显示、激光显示制造技术和专用设备的设计制造技术”和“65nm 及以下大规模数字集成电路设计、工艺制造技术，65nm 及以下模拟、数模集成电路设计、工艺制造技术，SoC 芯片和关键 IP 核、新型高密度集成电路封装与测试技术，上述技术产品专用设备的设计制造技术和专用材料的生产技术”列入“鼓励引进的先进技术”；2016年财政部、海关总署、国家税务总联合发布的《关于扶持新型显示器件产业发展有关进口税收政策的通知》提出“自 2016 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日，对符合国内产业自主化发展规划的彩色滤光膜、偏光片等属于新型显示器件产业上游的关键原材料、零部件的生产企业进口国内不能生产的自用生产性原材料、消耗品，免征进口关税”等。在下游市场不断扩张，国产替代化空间依然较高，以及相关政策支持加码的背景下，预计我国光掩膜行业加速国产替代，实现快速发展。 5.3. 建议关注公司：清溢光电公司主营业务为掩膜版的研发、设计、生产和销售业务，包括石英掩膜版和苏打掩膜版，下游主要应用于平板显示、半导体芯片、触控、电路板等行业，具体应用于下游行业产品制造过程中的图形“底片”转移用的高精密工具，是承载图形设计和工艺技术等知识产权信息的载体。2018年公司收入石英掩膜版和苏打掩膜版占比分别为74%和21%，毛利占比分别为62%和27%。2018年公司营业总收入为4.07亿元，营业成本为2.79亿元，毛利为1.28亿元，毛利率为31.45%。其中石英掩膜版业务总收入为2.99亿元，总成本为2.20亿元，毛利为0.79亿元，毛利率为26.42%。 0123456789201120122013201420152016光掩膜需求量（万平方米）光掩膜需求量（万平方米）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 56 掩膜版的生产技术方面，公司高精度平板显示用掩膜版产品的生产技术已达到国际水平。公司自主开发的生产管理系统、图形处理软件、Mura控制技术、精细图形bias补正、斜线补正、Distortion、Z-correction、二次对位、精密坐标校正等技术，达到国际先进水平。公司TFT-LCD掩膜版和AMOLED/LTPS的CD精度、位置精度等关键指标已达到国际主流水平。在生产工艺方面，公司对光刻机性能的开发和应用上具备了业内先进的水准。以公司所使用的海德堡光刻机为例，一般情况下海德堡光刻机不能提供足够的性能用于TFT-CF掩膜版，但公司通过自有的生产工艺对海德堡光刻机进行了改进，并可用于生产中低端TFT-Array掩膜版和TFT-CF掩膜版。图79：清溢光电公司收入结构图80：清溢光电公司毛利结构资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所图81：清溢光电公司分产品收入图82：清溢光电公司分产品毛利资料来源：公司公告，天风证券研究所资料来源：公司公告，天风证券研究所 6. 溅射靶材：国产化水平较高，下游市场扩张将推动行业进一步发展 6.1. 溅射靶材：PVD工艺核心材料，主要用于半导体金属化靶材，特别是高纯度溅射靶材应用于电子元器件制造的物理气相沉积（Physical Vapor Deposition，PVD）工艺，是制备晶圆、面板、太阳能电池等表面电子薄膜的关键材料。石英掩膜版, 299.44 , 74%苏打掩膜版, 86.73 , 21%其他业务, 16.70 , 4%其他主营业务, 4.50 , 1%公司不同业务收入占比（百万元）石英掩膜版, 79.47 , 62%苏打掩膜版, 34.61 , 27%其他业务, 12.09 , 9%其他主营业务, 2.03 , 2%公司分产品毛利占比（百万元）0.0050.00100.00150.00200.00250.00300.00350.00400.00450.002012201320142015201620172018公司分产品收入（百万元）其他主营业务其他业务苏打掩膜版石英掩膜版0.0020.0040.0060.0080.00100.00120.00140.00公司分产品毛利水平（百万元）其他主营业务其他业务苏打掩膜版石英掩膜版\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 57 所谓溅射，是制备薄膜材料的主要技术，也是PVD的一种。它通过在PVD设备中用离子对目标物进行轰击，使得靶材中的金属原子以一定能量逸出，从而在晶圆表面沉积，溅镀形成金属薄膜，其中被轰击的固体是用溅射法沉积薄膜的原材料，称为溅射靶材。图83：溅射靶材应用资料来源：江丰电子招股说明书,天风证券研究所溅射靶材是半导体金属化的关键材料，就具体操作来看，首先需要利用高电压下的高速离子流，在高真空条件下产生Ar阳离子，来轰击不同种类的金属溅射靶材（阴极）的表面。当带能量的氩离子撞击靶材表面时，靶材的原与氩原子发生动量转移而物理性的从表面弹出，以金属蒸汽的形式引入真空反应室。最后金属蒸汽会到达晶圆表面并吸附在表面形成附着原子，靶材表面的原子将一层一层地沉积在半导体芯片的表面上，形成金属薄膜。当金属薄膜形成后，可再通过刻蚀或CMP工艺，将沉积在芯片表面的金属薄膜刻蚀成纳米级别的金属线。通过金属线将芯片内部数以亿计的微型晶体管相互连接起来，从而起到传递信号的作用。图84：溅射工艺资料来源：张卫刚等《半导体芯片行业用金属溅射靶材市场分析》,天风证券研究所 6.2. 溅射靶材：细分品种多，半导体溅射靶材技术要求及纯度最高按照靶材应用领域的不同，以及对材料纯度、稳定性要求的不同，溅射靶材可分为半导体用溅射靶材、平板显示器用溅射靶材、太阳能电池用溅射靶材、磁记录介质用建设靶材等。其中半导体芯片溅射靶材主要使用超高纯度铝、钛、铜、钽等金属材料，用于制造集成电路。平面显示器用溅射靶材主要使用高纯度铝、铜、钼，掺锡氧化铟（ITO）等材料，用于高清晰电视、笔记本电脑显示器的制造。太阳能电池用溅射靶材主要使用高纯度铝、铜、钼、铬和ITO等材料，用来制造薄膜太阳能电池。从性能要求上来看，在所有分类中，半导体用溅射靶材的技术要求和纯度最高，价格也最为昂贵。芯片制造对溅射靶材金属纯度的要求通常达到99.9995%以上，而平板显示器、太阳能电池分别要求达到 99.999%、99.995%以上即可。除了纯度之外，芯片对溅射靶材内部微观结构等也设定了极其苛刻的标准，需要掌握生产过程中的关键技术，并经过长期实践才能制成符合工艺要求的产品。 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 58 表14：溅射靶材应用分类应用领域金属材料主要用途性能要求半导体芯片超高纯度铝、钛、铜、钽等制备集成电路的关键原材料技术要求最高、超高纯度金属、高精度尺寸、高集成度平面显示器高纯度铝、铜、钼等，掺锡氧化铟（ITO）高清晰电视、笔记本电脑等技术要求高、高纯度材料、材料面积大、均匀程度高太阳能电池高纯度铝、铜、钼、铬等，ITO 薄膜太阳能电池技术要求高、应用范围大信息储存铬基、钴基合金等光驱、光盘等高储存密度、高传输速度工具改性纯金属铬、铬铝合金等工具、模具等表面强化性能要求高、使用寿命延长电子器件镍铬合金、铬硅合金等薄膜电阻、薄膜电容要求电子器件尺寸小、稳定性好、电阻温度系数小其他领域纯金属铬、钛、镍等装饰镀膜、玻璃镀膜等技术要求一般，主要用于装饰、节能等资料来源：阿石创招股说明书，江丰电子招股说明书,天风证券研究所按照靶材金属材质的不同，溅射靶材可以分为铜靶、钛靶、铝靶、钽靶、钨钛合金靶、铝合金靶等。集成电路使用的溅射靶材主要包括铝靶、钛靶、铜靶、钽靶、钨钛靶等。平板显示镀膜用溅射靶材主要品种包括钼靶、铝靶、铝合金靶、铬靶、铜靶、铜合金靶、靶、钛靶、铌靶和氧化铟锡（ITO）靶材等。太阳能电池板中较为常用的溅射靶材包括铝靶、铜靶、钼靶、铬靶以及 ITO 靶、AZO 靶（Aluminum Zinc Oxide，氧化铝锌）等。集成电路领域，从不同材质溅射靶材的具体应用来看，铜靶和铝靶主要用于沉积导电层，钽靶和钛靶主要用于沉积阻挡层，镍铂合金靶、钴靶、钨钛合金靶、钨靶主要用于沉积解除层。其中铜靶和钽靶通常配合起来使用。晶圆的制造技术目前正在朝着更小的制程方向发展，铜导线工艺的应用量在逐步增大，因此，铜和钽靶材的需求将有望持续增长。另外铝靶和钛靶通常配合起来使用。目前，由于在汽车电子芯片等领域需要 110nm 以上技术节点来保证其稳定性和抗干扰性的领域，故仍然需要大量使用铝、钛靶材。表15：不同材料溅射靶材应用材料应用说明备注铜靶导电层高纯铜材料因其电阻很低，对芯片集成度的提高非常有效，因此在110nm 以下技术节中被大量用作布线材料。铜靶和钽靶通常配合起来使用。晶圆的制造技术，目前正在朝着更小的制程方向发展，铜导线工艺的应用量在逐步增大，因此，铜和钽靶材的需求将有望持续增长。钽靶阻挡层高纯钽靶主要用在 12 英寸晶圆片 90nm 以下的高端半导体芯片上。铝靶导电层高纯铝靶在制作半导体芯片导电层方面应用甚广，但因其响应速度方面的原因，而在 110nm 以下技术节点中很少应用。铝靶和钛靶通常配合起来使用。目前，在汽车电子芯片等需要 110nm 以上技术节点来保证其稳定性和抗干扰性的领域，仍需大量使用铝、钛靶材。钛靶阻挡层高纯钛靶主要用在 8 英寸晶圆片 130 和 180nm 技术节点上。镍铂合金靶接触层可与芯片表面的硅层生成一层薄膜，起到接触作用。钴靶接触层可与芯片表面的硅层生成一层薄膜，起到接触作用。钨钛合金靶接触层钨钛合金，由于其电子迁移率低等优点，可作为接触层材料用在芯片的门电 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 59 路中。钨靶主要用于半导体芯片存储器领域。资料来源：张卫刚等《半导体芯片行业用金属溅射靶材市场分析》,天风证券研究所图85：不同金属溅射靶材一览资料来源：江丰电子招股说明书,天风证券研究所 6.3. 半导体制造用溅射靶材市场增长迅速，全球市场竞争激烈根据SEMI统计数据，2016-2018年全球半导体芯片用溅射靶材产值从6.7亿美元增长至8亿美元，CAGR为9.3%。由于半导体溅射靶材市场与晶圆产量存在直接关系，以中国大陆晶圆厂产能占世界比例为12.5%计算，2018年中国半导体溅射靶材市场约1亿美元，随晶圆厂产能向中国转移，2019年中国半导体溅射靶材市场将达到1.11亿美元，同比增长28.59%。图86：全球半导体溅射靶材市场资料来源：SEMI,天风证券研究所根据SEMI统计，半导体封测材料市场中，溅射靶材约占2.7%，2018年中国半导体封测材料销售额为197亿美元，测算溅射靶材市场约5.31亿美元。图87：中国半导体溅射靶材市场 0123456789102016201720182019E全球半导体芯片晶圆制造溅射靶材产值（亿美元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 60 资料来源：wind,天风证券研究所从半导体溅射靶材市场来看，目前全球半导体溅射靶材市场主要为美日公司所垄断，竞争较为激烈。其中龙头公司包括日矿金属、东曹、霍尼韦尔等。日矿金属：日矿金属的靶材加工综合实力居国际第一，其在全球范围内，占据了半导体芯片领域约 30% 的靶材市场份额。其生产的半导体芯片用钽靶和铜靶以及半导体芯片存储器用钨靶等的市场占有率居全球第一。另外，其生产的半导体芯片用铝靶和钛靶也占有较大的全球市场份额。东曹：东曹是一家国际领先的靶材加工企业，在我国和美、日、韩等国家均具有生产基地。公司在半导体芯片用铝靶方面，基本与美国的普莱克斯公司共同平分了全球市场。另外，公司存储器芯片所用钨靶的市场占有率居全球第二，而且，在半导体芯片用铜靶和钽靶方面，也占有较大的全球市场份额。霍尼韦尔：霍尼韦尔是来自于美国的国际领先的靶材加工企业。公司高纯钛原料的制备能力在全球遥遥领先，高纯钛靶材的加工能力和市场占有率居全球第一，半导体芯片用的铜靶的市场占有率居全球第二，此外，公司铝靶的全球市场份额也较大。普莱克斯：普莱克斯在半导体芯片用铝靶方面，基本与日本的东曹公司共同平分了全球市场。另外，公司半导体芯片用的钛靶的市场占有率居全球第二，同时，公司钽靶和铜靶的全球市场份额也较大。世泰科：世泰科是一家全球领先的钨、钼钽、铌、铼及陶瓷粉提供商。公司几乎垄断着全球半导体芯片用钽靶材的钽粉原料和钽靶坯的供应。江丰电子：江丰电子是国内高端溅射靶材行业的最有影响力的代表企业。公司靶材的下游应用行业，以半导体芯片为主，以平面显示和光伏为辅，销售区域则以出口为主。具体的靶材产品包括高纯钽靶、高纯钛靶、高纯铝靶以及钨钛靶等等。另外公司高纯铜原料及靶材生产工艺已经日趋成熟，正等待逐步量产。而且公司已经从瑞典购置了国际领先的热等静压设备，主要用来生产半导体芯片存储器的用高端钨靶材。有研新材：有研新材旗下的全资子公司有研亿金，没有平面显示行业用条靶生产线，只生产半导体芯片行业用高端溅射靶材，也是是国内研发最早、实力最强、销售规模最大的靶材制造企业之一。有研亿金是我国唯一具备超高纯金属原料和半导体芯片用溅射靶材整套研发制造体系的企业，公司高纯铜、镍、钴以及金、银等贵金属材料提纯技术处于国际领先水平，并在去年成为了全球最大的晶圆代工厂台积电的第二家高纯钴溅射靶材合格供应商。 6.4. 中国市场溅射靶材国产化率高于30%，高准入壁垒巩固龙头优势不同于其他研究报告中选用2015年数据，认为国内靶材在国内市场占有率不足20%，我们0.005.0010.0015.0020.0025.0020142015201620172018中国半导体封测材料销售额（十亿美元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 61 整理了半导体行业溅射靶材两大龙头企业有研新材和江丰电子的销售数据，对2018年国有企业半导体用溅射靶材市占率进行了测算，认为半导体靶材领域，截止2018年，国内企业已市占率已超过30%。 2018年中国半导体溅射靶材市场分为晶圆制造和封测两个市场，合计40亿元，其中有研新材2018国内半导体溅射靶材收入为9.83亿元，江丰电子2018年国内半导体溅射靶材收入为1.26亿元，根据测算，中国半导体溅射靶材市场的国产化率超过30%。此外，产品性能方面，江丰电子和有研新材的生产技术水平均较高，其部分靶材产品已经可以达到国际最先进制程的技术要求，已成功实现国产替代。表16：半导体溅射靶材中国市场中国半导体溅射靶材市场有研新材2018国内半导体溅射靶材收入江丰电子2018国内半导体溅射靶材收入国产化率晶圆制造+封测：约40亿元 9.83亿元 1.26亿元超过30% 资料来源：公司公告,天风证券研究所半导体溅射靶材市场增长主要得益于下游晶圆厂产能增长。预计未来随半导体产业链继续向中国转移，将推动溅射靶材市场进一步增长。政策方面，近年来，随国内集成电路产业持续发展，国家在集成电路的重要材料溅射靶材领域也布局了相关政策进行扶持。2015 年 11 月财政部、发改委、工信部、海关总署、国家税务总局联合发布的《关于调整集成电路生产企业进口自用生产性原料、消耗品、免税商品清单的通知》规定：进口靶材的免税期到 2018 年年底结束。这意味着从 2019 年开始，日、美靶材需要缴纳 5-8%关税。该政策将极大利好国内的溅射靶材企业。表17：溅射靶材国家政策项目颁布部门颁布时间相关政策内容《关于调整集成电路生产企业进口自用生产性原料、消耗品、免税商品清单的通知》财政部、发改委、工信部、海关总署、国家税务总局 2015年11月调整财关税〔2004〕45号文件进口税收政策适用企业的范围，将集成电路生产企业的标准由线宽小于0.8微米（含）提高到线宽小于0.5微米（含）。对财税〔2002〕136号和财关税〔2004〕45号文件规定的进口原材料、消耗品商品清单进行调整。其中进口靶材的免税期到 2018 年年底结束。资料来源：国家税务总局,天风证券研究所国内市场竞争方面，溅射靶材的准入门槛较高。半导体芯片制造企业对靶材合格供应商的认证过程非常漫长和苛刻，一般至少需要 2-3 年以上（《半导体芯片行业用金属溅射靶材市场分析》张卫刚 2018）。其中，要进入日、韩等国家芯片制造企业的靶材供应商，则必须通过日、韩本国的中间商或者商社来间接供应；要进入英特尔的靶材供应商，则必须通过应用材料（AM）的推荐；要进入全世界最大的晶圆代工企业台积电的靶材供应商，则需要通过其最终客户（苹果和华为等）的认可。溅射靶材的行业准入门槛较高，将使目前行业的龙头公司具有一定程度的先发优势。综合来看，在下游市场持续增长，国有产品替代化率和产品水平均较高，政策向国内企业倾斜，国内市场竞争壁垒高的背景下，我们预计未来溅射靶材行业还将进一步发展，国内龙头公司，如江丰电子、有研新材将会从中获益。 6.5. 建议关注公司：有研新材，江丰电子 6.5.1. 有研新材公司主营业务分别为高纯/超高纯金属材料、稀土材料、光电材料、医疗器械材料、红外光学光纤材料，主要从事微电子光电子用薄膜材料、超高纯金属及稀贵金属材料、高端稀土功能材料、红外光学及光纤材料、生物医用材料等新材料的研发与制备，下游主要应用于\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 62 新能源及新能源汽车、新一代信息技术、生物医药、节能环保等战略性新兴产业领域。2018年公司总收入为4,767.91 百万元，总成本为4,731.71 百万元，毛利为36.20 百万元，毛利率为7.59% 公司是国内规模最大、材料种类最齐全的高端电子信息用材料研发制造基地，并致力于发展贵金属循环经济。2018年有研亿金30余款8-12寸靶材新产品完成加工送样，已有多款靶材产品顺利通过考核认证，覆盖中芯国际、北方华创、GF、TSMC、UMC等多家高端客户。2018年，有研亿金承担的国家科技重大专项，02专项“45-28nm配线用Cu靶材开发与产业化”项目、“高代线平面显示及先进封装用大尺寸靶材”项目顺利通过验收。图88：有研新材不同业务收入占比图89：有研新材分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图90：有研新材分产品收入图91：有研新材分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（高纯/超高纯金属材料）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 6.5.1. 江丰电子公司主营业务为高纯溅射靶材，主要产品包括铝靶、钛靶、钽靶、钨钛靶等，下游应用于半导体（主要为超大规模集成电路领域）、平板显示、太阳能等行业，具体应用于形成超大规模集成电路芯片中的导电层薄膜和阻挡层薄膜等。高纯/超高纯金属材料, 1,701.21 , 36%稀土材料, 1,245.46 , 26%光电材料, 140.77 , 3%医疗器械材料, 106.59 , 2%红外光学、光纤材料, 101.05 , 2%其他业务, 1,499.43 , 31%公司不同业务收入占比（百万元）高纯/超高纯金属材料, 1,224.54 , 51%稀土材料, 609.43 , 25%光电材料, -1.77 , 0%医疗器械材料, 106.59 , 4%红外光学、光纤材料, 101.05 , 4%其他业务, 379.52 , 16%公司分产品毛利占比（百万元）-50.000.0050.00100.00150.00200.00250.00300.00350.002015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）内部抵销其他业务红外光学、光纤材料医疗器械材料光电材料-1,000.000.001,000.002,000.003,000.004,000.005,000.006,000.00公司分产品收入（百万元）内部抵销其他业务红外光学、光纤材料医疗器械材料光电材料\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 63 2018年公司收入钽靶、铝靶、钛靶、钨钛靶占比分别为32%，24%，15%和0%，毛利占比分别为32%，25%，21%和0%。2018年公司营业总收入为6.49亿元，营业总成本为4.57亿元，毛利为1.92亿元，毛利率为29.58%。其中溅射靶材业务总收入为4.65亿元，总成本为3.16亿元，毛利为1.49亿元，毛利率为32.04%。图92：江丰电子不同业务收入占比图93：江丰电子分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图94：江丰电子分产品收入图95：江丰电子分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（高纯溅射靶材）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 7. 电子特气：半导体制造基础材料，国产进程持续推进 7.1. 电子特气：半导体制造基础材料，贯穿制造全程电子特气指半导体生产环节中，如延伸、离子注进、掺和、洗涤、遮掩膜形成过程中使用到一些化学气体，即气体类别中的电子气体，比如高纯度的 SiH4、PH3、AsH3、B2H6、N2O、NH3、SF6、NF3、CF4、BCl3、BF3、HCl、Cl2等。这些气体通过不同的制程使硅片具有半导体性能，也决定了集成电路的性能、集成度、成品率。半导体生产过程中，某一种特种气体中某一个特定杂质超标，都将导致芯片质量产生严重缺陷，严重时会因不合格气体的扩钽靶, 205.99 , 32%铝靶, 158.76 , 24%钛靶, 101.21 , 16%钨钛靶, 0.00 , 0%其他收入, 183.72 , 28%公司不同业务收入占比（百万元）钽靶, 61.91 , 32%铝靶, 47.42 , 25%钛靶, 39.74 , 21%钨钛靶, 0.00 , 0%其他收入, 43.21 , 22%公司分产品毛利占比（百万元）0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.002015201620172018公司分产品收入（百万元）其他收入钨钛靶钛靶铝靶钽靶0.0050.00100.00150.00200.00250.002015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）其他收入钨钛靶钛靶铝靶钽靶\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 64 散，导致整个生产线被污染，乃至全面瘫痪。因此，电子气体是制造过程基础关键材料，是名副其实的电子工业“血液”。按照用途分类，电子特气可以分为硅片制造用，化学气相沉积用，光刻用，离子注入用，刻蚀用和载气、保护气体用六种。其中化学气相沉积用又可以细分为膜形成和导体沉积两种。硅片制造主要使用高纯度的SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2 等气体，化学气相沉积中还会使用SiH4,SiH2Cl2, N2O,O2,CO2,Si(OC2H5)4 (TEOS)等气体，刻蚀中则主要使用CF4,CF4/O2,CBrF3,CClF3,C2ClF5,SF6,NF3等气体。表18：电子特气用途用途气体名称硅片制造 SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2 化学气相沉积膜形成 Si SiH4,SiH2Cl2, SiHCl3, SiCl4,H2 SiO2 SiH4,SiH2Cl2, N2O,O2,CO2,Si(OC2H5)4 (TEOS) 氮氧化物 TeOS,O3,SiH4,N2O,N2NH3 Si3N4 SiH4,N2,NH3 PSG SiH4,SiH2Cl2,PH3 导体 W WF6,SiH4,H2 WSi WF6,SiH4,H2 Ti TiCl4 光刻 Ar/F/Ne,Kr/F/Ne 离子注入 AsH3,PH3,POCl3,SbCl5,B2H6,BBr3,BCl3,BF3,PF3 刻蚀 Si CF4,CF4/O2,CBrF3,CClF3,C2ClF5,SF6,NF3 SiO2 CF4,CF4/O2,CHF3,C2F6,CF4/H2 Si3N4 CF4,CF4/O2, CF4+H2,SiF4,CH2F2 PSG CF4,CF4/O2,CHF3,C2F6,CF4/H2 Al CCl4, CCl4+Cl2,BCl3,BCl3/CCl3F,SiCl4 Cr CCl3,Cl2 Mo CCl2F2,CCl4,CF4,CCl3F2/O2,CF4/O2 W CF4,SF6,NF3 载气、保护气体 N2,H2,O2,Ar,He 资料来源：华特股份招股说明书，天风证券研究所从电子特气的生产工艺来看，可分为气体合成、气体纯化、气体混配、气体处理和气体充装五步。气体合成：将原料在特定压力、温度、催化剂等条件下，通过化学反应得到气体粗产品。气体纯化：通过精馏、吸附等方式将粗产品精制成更高纯度的产品。气体混配：将两种或两种以上有效组分气体按照特定比例混合，得到多组分均匀分布的混合气体。气体处理：根据载气性质及需求的不同，对气瓶内部、内壁表面及外观进行处理的过程，以保证气体存储、运输过程中产品的稳定。气体充装：通过压力差将气体充入气瓶等压力容器；气体分析检测即为对气体的成分进行分析、检测的过程。图96：电子特气生产工序 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 65 资料来源：华特股份招股说明书，天风证券研究所其中气体纯化技术又可以分为低温精馏技术，吸附分离技术和膜分离技术。低温精馏技术：在低于混合气组分中某一组分气体的沸点温度时进行精馏纯化的一种分离技术。该技术是当前大多数高纯电子气体生产供应商主要采用的气体分离提纯技术，工业应用相当成熟。吸附分离技术：工业上广泛运用的分离纯化方法，吸附可分为化学吸附和物理吸附，两者区别在于吸附剂与吸附质两者之间的相互作用力。利用范德华力或静电力进行的吸附称作物理吸附，利用化学键力进行的吸附称作化学吸附。膜分离技术：利用膜的选择性分离并实现原料中不同组分之间的分离、纯化、浓缩的过程称作膜分离。分离的过程多由压力、浓度、电势差异等因素驱动，以实现溶质和溶剂的分离、浓缩、纯化和精制的目的。图97：气体纯化技术资料来源：齐仲龙等《含氟电子气体纯化方法探讨与展望》，天风证券研究所电子特气对应下游为集成电路、显示面板、光伏能源、光纤光缆、新能源汽车等领域。其中集成电路对电子特气要求最高，且随半导体制程提高，对电子特气纯度、精度、杂质含量的要求也相应提高。 7.2. 电子特气：国内市场增长迅速，部分公司实现国产替代全球集成电路用电子特气持续市场增长，目前全球电子特气行业主要为美日公司垄断。2018年全球电子特气市场达到42.7亿美元，同比增长10.3%。图98：半导体电子特气全球市场 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 66 资料来源：SEMI，天风证券研究所晶圆厂产能向国内的转移将进一步推动我国电子特气市场实现增长。据前瞻研究院统计，2015年我国集成电路用电子特气市场规模已达到32.8亿元，同比增加近20%左右，假设增速保持稳定，预计到2020年，国内集成电路用电子特气市场规模将达到81亿元。除半导体市场外，特种气体还可应用于显示面板、光伏能源、光纤光缆、新能源汽车、航空航天、环保、医疗等产业。近年来随国内下游产业发展，特种气体作为不可或缺的关键性材料，其市场规模保持持续高速发展。根据华特气体招股说明书，2010-2017 年中国特种气体市场平均增速达 15.48%，2017 年中国的特种气体市场规模达到约 178 亿元，且预期此后 5 年仍将以平均超过 15%的年增长率高速增长，到 2022 年中国特种气体市场规模将达到 411 亿元。图99：未来电子特气中国市场发展趋势资料来源：华特气体招股说明书，天风证券研究所随下游产业持续发展，对特种气体的性能要求也不断提高。如集成电路领域晶圆尺寸从 6 寸、8 寸发展到 12 寸乃至 18 寸，制程技术从 28nm 到 14nm再到 7nm；显示面板从 LCD 向 OLED 乃至柔性面板发展；光伏能源从晶体硅电池片向薄膜电池片发展等。作为这些产业发展的关键性材料，特种气体的精细化程度不断增强，对特种气体生产企业在气体纯度、混配精度等方面的技术要求也将持续提高。目前我国电子特气公司产品较为单一且较为低端，在先进领域市占率不高，主要依然为美日公司占据，目前全球龙头主要为美国空气化工、美国普莱克斯、德国林德集团和法国液051015202530354045502016201720182019E全球半导体用电子特气产值（亿美元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 67 化空气等公司。而我国电子特气的产品性能和量产能力相对较低。据不完全统计，国内目前能提供的主要电子气体纯度如表所示。表19：国内电子特气产品及对应纯度纯度气体名称 6N以上 H2、N2、He、N2O、NH3 5N以上 N2 、Ar、Ne、He、PH3 、AsH3 、O2 4N以上 C2H4、CH4、C3H8、HCl、SO2、SiH4、Kr、B2H6、Cl2、H2 S、BF3、SF6、CF4、CO 3N以上 C3H6、n-C4H10 、i-C4H10、NO、HF、CCl3F 2.5N以上 CH2C12、CH3 Br、CH3F 资料来源：何晖等《我国电子气体发展概况》，天风证券研究所从技术层面看，国内有些企业已经具备了生产高纯电子气体的能力，国产替代取得了一定进展，但在集成电路等高端领域的国产化率依然较低。究其原因不难发现，特种气体生产是一个系统工程，涉及到气体的深度提纯技术、痕量杂质分析检测技术、气瓶的内表面处理技术、有毒尾气的解毒处理技术等。国内的企业尽管具备生产能力，但仍存在一些问题：（1）国内电子气体的生产和供应商规模较小，不能为用户提供全方位的服务。和国际巨头相比，国内供应商总的来说体量较小，目前大多是通过低价竞争的方式来占领很少的市场份额。由于国内供应商竞争激烈，从而导致产品价格快速下滑，企业利润微薄，甚至亏损。（2）国内电子气体的质量稳定性不够。电子气体，特别是高纯电子气体，是影响电子器件可靠性和成品率的重要因素。电子信息技术的飞速发展，对电子气体的质量稳定性要求越来越苛刻。如果一种电子气体产品在集成电路制造工艺中通过验证，那么该纯度和质量要求就被锁定。芯片制造商不希望看到产品的质量有任何变化，即使是纯度的进一步提高也可能发生意外情况。所以电子材料生产过程中的任何变化，包括更换原材料供应商、生产工艺的变动等，都必须及时通知芯片制造商，根据情况决定是否重新进行验证。而国内企业生产的电子气体发生过多次质量事故，影响了芯片制造商对国内电子气体的信任度。（3）国内电子气体产品的包装、储运条件未能和现代电子工业的要求接轨。超高纯气体的生产和应用都要求使用高质量的气体包装储运容器、相应的气体输送管线、阀门和接口，以避免二次污染的发生。而国内厂家为了节省成本、低价竞争，在包装、储运等方面降低要求，出现过种种问题。（4）分析检验技术不够。国外已研发出系统的分析测试方法和现场分析仪器，对电子气体中危害较大的杂质组分、颗粒以及金属离子等推出了多种分析仪器。而我国在“产品是生产出来的，不是检测出来的”这一指导思想下，对电子气体生产应用领域分析检测技术的研究开发工作不够重视。目前，国内部分的电子特气生产企业和产品如表所示。表20：国内电子特气生产企业和产品公司名称产品南大光电高纯砷烷、磷烷巨化集团高纯氯化氢、高纯氯气、二氧化碳、氧化亚氮、三氟化氮、六氟丁二烯、电子级混合气体启源装备高纯磷烷、砷烷、锗烷金宏气体超纯氨、笑气、超纯氯化氢、超纯二氧化碳等中船重工第七一八研究所氘气、三氟化氮、六氟化钨、三氟甲磺酸大连保税区科利德化工氨、砷烷、三氯化硼、三氟化硼、氯气、二氧化碳、四氟化碳、三氟甲烷、六氟乙烷等华特气体氮气、氩气、氦气、氘气、四氟化硅等黎明化工研究设计院六氟化硫、三氟化氮、四氟化碳中昊光明化工研究设计院氨、氙气、氪、氖等绿菱电子材料（天津）有限公司六氟化硫、四氟化碳、三氟甲烷、六氟乙烷等资料来源：何晖等《我国电子气体发展概况》，天风证券研究所 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 68 为推动特种气体这一电子关键材料国产化，国家也发布了一系列支持政策。在下游市场高速扩张，国产替代空间大，国家政策进行支持，及国内部分企业已突破技术壁垒实现国产替代的背景下，我国特种气体行业有望在未来加快国产替代步伐，实现高速发展。表21：电子特气相关政策时间与发文部门法律法规及政策主要内容 2018 .11 国家统计局《战略性新兴产业分类（2018年版）》在“1.2.4 集成电路制造”的重点产品和服务中包括了“超高纯度气体外延用原料”，在 “3.3.6 专用化学品及材料制造”的重点产品和服务中包括了“电子大宗气体、电子特种气体”。 2017.6 工信部《重点新材料首批次应用示范指导目录（2017年版）》在“先进基础材料”之“三先进化工材料”之“（四）电子化工新材料” 之“20特种气体”中将特种气体明确列示，主要应用于集成电路、新型显示。 2017.1 工信部、国家发改委、科技部、财政部《新材料产业发展指南》在重点任务中提出“加快高纯特种电子气体研发及产业化，解决极大规模集成电路材料制约”。 2017.1 国家发改委《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》（2016）在“1.3.5关键电子材料”中包括“超高纯度气体等外延材料”。 2016.11 国务院《“十三五”国家战略新兴产业发展规划》提出优化新材料产业化及应用环境，提高新材料应用水平，推进新材料融入高端制造供应链，到 2020年力争使若干新材料品种进入全球供应链，重大关键材料自给率达到 70%以上。 2016.2 科技部《国家重点支持的高新技术领域目录》（2016）在“四、新材料”之“（五）精细和专用化学品”之“2、电子化学品制备及应用技术”中明确指出包括“特种（电子）气体的制备及应用技术”。 2013.2 国家发改委《产业结构调整指导目录（2011年本）》（2013修订）将电子气等新型精细化学品的开发与生产列入“第一类鼓励类”产业。 2012.8 科技部《新型显示科技发展“十二五”专项规划》提出开发高纯特种气体材料等，提高有机发光显示产品上游配套材料国产化率。 2012.2 工信部《电子基础材料和关键元器件“十二五”规划》将超高纯度氨气等外延材料、高纯电子气体和试剂等列入重点发展任务。 2009.1 科技部《国家火炬计划优先发展技术领域》将“专用气体”列入优先发展的“新材料及应用领域”中的电子信息材料。资料来源：华特气体招股说明书，天风证券研究所 7.3. 建议关注公司：华特气体、雅克科技、南大光电 7.3.1. 华特气体公司主营业务包括特种气体、普通工业气体、设备与工程和其他业务，下游应用于集成电路、显示面板、光伏能源、光纤光缆、新能源汽车、航空航天、环保、医疗等领域。目前在我国的集成电路、显示面板、光伏能源、光纤光缆等高端应用领域中，海外大型气体公司占据了80%以上的市场份额，尤其在极大规模集成电路、新型显示面板等尖端应用领域，进口制约尤为严重。2018年公司营业总收入为8.18亿元，营业总成本为5.48亿元，毛利为2.70亿元，毛利率为33.00%。在持续研发之下，公司成为国内首家打破高纯六氟乙烷、高纯三氟甲烷、高纯八氟丙烷、高纯二氧化碳、高纯一氧化碳、高纯一氧化氮、Ar/F/Ne混合气、Kr/Ne混合气、Ar/Ne混合气、Kr/F/Ne混合气等产品进口制约的气体公司，并实现了近20个产品的进口替代，是中国特种气体国产化的先行者。其中，高纯六氟乙烷获选“第十届（2015）中国半导体创新产品和技术”、高纯三氟甲烷获选“第十一届（2016）中国半导体创新产品和技术”，Ar/F/Ne、Kr/Ne、Ar/Ne和Kr/F/Ne等4种混合气于2017年通过全球最大的光刻机供应商ASML公司的产品认证。目前，公司是我国唯一通过ASML公司认证的气体公司，亦是全球仅有的上述4个产品全部通过其认证的四家气体公司之一。图100：华特气体不同业务收入占比图101：华特气体分产品毛利占比 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 69 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图102：华特气体分产品收入图103：华特气体分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（电子特气）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 7.3.2. 雅克科技公司主营业务包括阻燃剂、半导体化学材料、电子特种气体、硅微粉、锡盐类、LNG保温复合材料及其他业务。具体应用到主要应用于集成电路封装材料及普通电器件、高压电器的绝缘浇注环氧灌封料等，在半导体集成电路存储、逻辑芯片的制造环节，应用于电力设备行业、半导体制造业、冷冻工业、有色金属冶炼、航空航天、医疗、气象、化工等多个行业和领域。2018年公司阻燃剂、半导体化学材料、电子特种气体、硅微粉、锡盐类、LNG保温复合材料收入分别为747.30、273.85、256.92、63.85、8.76、2.88、142.90、36.93、14.01百万元,收入占比分别为48%,18%,17%,9%,4%,2%。2018年公司营业总收入为15.47亿元，营业总成本为11.14亿元，毛利为4.33亿元，毛利率为27.99%。公司100%控制的UP Chemical公司主要从事于生产、销售高度专业化、高附加值的前驱体产品，是该领域全球领先的制造企业，其主要产品分为旋涂绝缘介质和前驱体两大类。 UP Chemical属于半导体材料供应商，其提供的材料主要应用在半导体集成电路存储、逻辑芯片的制造环节。产品主要销售给如韩国SK海力士、三星电子等世界知名存储、逻辑芯片生产商。UP化学所主营的业务为特殊气体中的电子特种气体，主要作为半导体材料应用在电工或半导体集成电路的制造领域。鉴于全球半导体市场规模将持续增长，下游需求特种气体, 382.24 , 56%普通工业气体, 188.48 , 28%设备与工程, 105.77 , 16%其他业务, 3.16 , 0%公司不同业务收入占比（百万元）特种气体, 146.07 , 65%普通工业气体, 51.86 , 23%设备与工程, 25.79 , 11%其他业务, 3.04 , 1%公司分产品毛利占比（百万元）0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.00800.00900.002015201620172018公司分产品收入（百万元）其他主营业务其他业务设备与工程普通工业气体特种气体0.0050.00100.00150.00200.00250.00300.002015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）其他主营业务其他业务设备与工程普通工业气体特种气体\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 70 持续旺盛，全球存储器持续景气，而半导体集成电路行业的发展将促进电子特种气体行业的发展，且半导体电子特种气体行业有较高的进入壁垒，而UP化学经过在半导体存储芯片集成电路前驱体领域的多年深耕，在前驱体领域奠定了稳固的市场地位。图104：雅克科技不同业务收入占比图105：雅克科技分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（电子特种气体）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 7.3.3. 南大光电公司主营业务包括MO源产品业务、高纯特种电子特气业务、光刻胶及配套产品业务、ALD前驱体产品业务等。公司产品主要用于下游LED、集成电路芯片、太阳能电池等领域；公司在MO源产业中属于全球主要的MO源生产商，技术达到国际领先水平。高纯特种电子气体产品中，公司产品达到6N级别。2018年公司收入2.28亿元，其中电子特气、三甲基铟、三甲基镓、其他业务、其他主营业务分别收入78.35、56.95、52.45、3.35、37.08百万元，占比分别为34%、25%23%、2%、16%，贡献毛利48.85、42.38、7.89、0.72、19.32百万元，占比分别为41%、35%、7%、1%、16%。高纯特种电子气体业务方面，公司控股子公司全椒南大光电生产的高纯磷烷、砷烷纯度达到6N级别，产品依托母公司成熟的销售渠道和优良的技术支持，已在LED行业取得主要的市场份额，贡献了较好的销售业绩；同时，在IC行业实现了产品快速替代进口，得到了广大客户的高度认可，已成为公司新的利润增长点。公司的电子特种气体在行业内，盈利能力处于领先地位。除高纯特种电子气体业务外，公司是全球主要的MO源生产商。MO源系列产品是制备LED、新一代太阳能电池、相变存储器、半导体激光器、射频集成电路芯片等的核心原材料，在半导体照明、信息通讯、航空航天等领域有极其重要的作用。公司产品不仅实现了国内进口替代，还远销欧美及亚太地区，积累了一大批稳定优质的客户资源。公司在MO源的合成制备、纯化技术、分析检测、封装容器等方面已全面达到国际先进水平，主要产品有三甲基镓、三甲基铟、三乙基镓、三甲基铝等，产品的纯度大于等于6N，可以实现MO源产品的全系列配套供应，同时可以根据客户需求提供定制产品服务，在激烈的市场竞争中，具有明显的竞争优势。 ALD前驱体产品业务方面，公司“ALD金属有机前驱体产品的开发和安全离子注入产品开发”项目的研发和产业化进展顺利。依靠多年积累的研发和生产经验，已经掌握了多种ALD/CVD前驱体材料的生产技术，并且具备规模化生产的能力，公司可以提供包括TDMAT在内的多种产品，部分产品已经通过客户的验证，可以实现批量销售。图106：南大光电不同业务收入占比图107：南大光电分产品毛利占比阻燃剂, 747.30 , 48%半导体化学材料, 273.85 , 18%电子特种气体, 256.92 , 17%锡盐类, 63.85 , 4%硅油及胺类, 8.76 , 1%LDS设备, 2.88 , 0%硅微粉, 142.90 , 9%LNG保温复合材料, 36.93 , 2%其他主营业务, 14.01 , 1%公司不同业务收入占比（百万元）阻燃剂, 145.65 , 26%半导体化学材料, 117.40 , 21%电子特种气体, 113.93 , 21%锡盐类, 63.85 , 12%硅油及胺类, 8.76 , 2%LDS设备, 2.88 , 0%硅微粉, 47.41 , 9%LNG保温复合材料, 36.93 , 7%其他主营业务, 14.01 , 2%公司分产品毛利占比（百万元）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 71 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图108：南大光电分产品收入图109：南大光电分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所风险提示：晶圆厂建设不达预期，公司半导体材料产品（高纯特种电子特气）、面板材料产品（MO源）销售量及价格不达预期，公司研发进度不达预期等。 8. 湿化学品：细分种类众多，部分实现国产化，未来前景广阔 8.1. 细分品类众多，贯穿半导体制造过程湿电子化学品从种类上分，可分为超净高纯试剂和功能性材料，其中功能性材料主要用于光刻、刻蚀等环节，通过组分配比使试剂具有特定功能，种类上主要分为缓冲刻蚀液、剥离液、刻蚀液、半导体用显影液、面板用显影液和极性溶液。超净高纯试剂是控制颗粒和杂质含量的电子工业用化学试剂，按照性质可分为① 酸类：氢氟酸、硝酸、盐酸、磷酸、硫酸、乙酸② 碱类：氨水、氢氧化钠、氢氧化钾、四甲基氢氧化铵等③ 有机溶剂类：醇类、酮类、脂类、烃类、卤代烃类④ 其它类：双氧水等。湿电子化学品主要应用于半导体、光伏太阳能电池、LED 和平板显示等领域。电子特气, 78.35 , 34%三甲基铟, 56.95 , 25%三甲基镓, 52.45 , 23%三甲基铝, 0, 0%三乙基镓, 0, 0%其他业务, 3.35 , 2%其他主营业务, 37.08 , 16%南大光电分业务收入占比（百万元）电子特气, 48.85 , 41%三甲基铟, 42.38 , 35%三甲基镓, 7.89 , 7%三甲基铝, 0.00 , 0%三乙基镓, 0.00 , 0%其他业务, 0.72 , 1%其他主营业务, 19.32 , 16%南大光电分业务毛利占比（百万元）0501001502002502015-12-312016-12-312017-12-312018-12-31南大光电分业务收入（百万元）电子特气三甲基铟三甲基镓三甲基铝三乙基镓其他业务其他主营业务-20.000.0020.0040.0060.0080.00100.00120.00140.00南大光电分业务毛利（百万元）电子特气三甲基铟三甲基镓三甲基铝三乙基镓其他业务其他主营业务\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 72 图110：湿化学品制造资料来源：立鼎产业研究院，天风证券研究所按照应用领域分类，湿电子化学品可以分为半导体用湿化学品、面板用湿化学品和光伏太阳能电池用湿化学品三种，而应用领域不同，对电子化学品的纯度要求也有所不同： ① 半导体领域：纯度要求较高，基本集中在SEMI G3、G4水平，我国的研发水平与国际尚存在较大差距。其中分立器件对超净高纯试剂纯度的要求要低于集成电路，基本集中在SEMI G2级水平，国内企业的生产技术能够满足大部分的生产需求。 ② 面板领域: 等级要求为SEMI G2、G3水平，国内企业的生产技术能够满足大部分的生产需求。 ③ 光伏太阳能电池领域：一般只需要SEMI G1级水平，是目前国产超净高纯试剂的主要市场。按下游行业的技术要求分，半导体领域对湿电子化学品的技术要求最高。整个晶圆制造过程中，要反复通过十几次清洗、光刻、蚀刻等工艺流程，每次都需要湿电子化学品进行相关处理。不同线宽的集成电路工艺中必须使用不同规格的超净高纯试剂进行蚀刻和清洗，且超净高纯试剂的纯度和洁净度对集成电路的成品率、电性能及可靠性有着非常重要的影响。图111：湿化学品下游应用资料来源：江化微招股说明书，天风证券研究所表22：SEMI标准 SEMI标准 C1 (Grade1) C7 (Grade2) C8 (Grade3) C12 (Grade4) Grade5 金属杂质/（μg/L） ≤100 ≤10 ≤1 ≤0.1 ≤0.01 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 73 控制粒径/μm ≥1.0 ≥0.5 ≥0.5 ≥0.2 * 颗粒个数（个/mL） ≤25 ≤25 ≤5 供需双方协定 * 适应IC线宽范围/μm ＞1.2 0.8-1.2 0.2-0.6 0.09-0.2 ＞0.09 资料来源：杨昀《微电子工业对超净高纯化学品的质量要求》，天风证券研究所 8.2. 湿化学品下游市场增长迅速，行业主要为美日公司垄断湿化学品下游应用市场可以分为半导体、面板和太阳能电池三大市场。总体来看，全球市场以及中国市场近年来都呈现持续增长的趋势。分市场看，随面板产业向国内转移、太阳能光伏电池装机量上升、半导体晶圆产能向中国大陆转移，我国湿化学品市场需求也呈上升趋势，且未来有望继续大幅增长。全球市场方面，据立木信息咨询发布的《中国湿电子化学品发展调研与投资战略报告（2019版）》显示：2018年，全球湿电子化学品整体市场规模约52.65亿美元。预计到2020年，全球湿电子化学品整体市场规模将达到58.50亿美元，在全世界三大领域应用量达到388万吨，复合增长率约12.42%。国内市场方面，我国湿电子化学品产量由2012年的18.70万吨增加至2018年的49.50万吨，年均复合增长率17.61%。我国三大应用市场湿电子化学品需求量在未来几年将有大幅度的提升。根据前瞻研究院统计，2018年，我国湿电子化学品市场规模约79.62亿元，需求量约90.51万吨。到2020年，我国湿电子化学品市场规模有望超过105.00亿元，需求量将达到147.04万吨，复合增长率达到27.46%。预计三大市场需求量都有望大幅增加，面板行业需求量约69.10万吨，半导体领域需求量为43.53万吨，太阳能市场需求约34.41万吨。图112：中国湿化学品市场规模及增速资料来源：前瞻产业研究院，天风证券研究所半导体应用市场方面，2018年全球半导体用湿化学品市场为16.1亿美元，同比增速6.6%，2016-2018年全球半导体用湿化学品市场持续增长。根据我国晶圆厂产能占世界产能比重，可测算出2018年我国半导体用湿化学品市场约为2亿美元。图113：全球半导体用湿化学品产值 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%0102030405060708090200920102011201220132014201520162017中国湿电子化学品市场规模及增速湿电子化学品市场规模（亿元）同比增长（%）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 74 资料来源：SEMI，前瞻产业研究院，天风证券研究所面板应用市场方面，2018年全球液晶电视面板出货量为288.9百万片，同比增长9.1%。根据江化微招股说明书，2016年国内液晶面板产值已达到679亿美金，已成为电子产业中重要的领域。从产业链的盈利角度分析，液晶显示器产业是一个具有较为明显微笑曲线特征的产业。上游的核心材料如玻璃基板、滤光片等毛利率较高，超过40%，而湿化学品所属的偏上游关键化学材料的毛利率在35%～40%之间，技术含量高的化学材料毛利率可超过40%。根据江化微招股说明书，2016年我国平板显示领域湿电子化学品市场需求总量预计在 16 万吨左右，随着下游大尺寸显示面板应用的不断推广及产业规模的扩张，上游湿电子化学品的需求量也将进一步增长。图114：面板应用市场资料来源：wind，江化微招股说明书，天风证券研究所图115：LCD产业链微笑曲线 12.51313.51414.51515.51616.51717.52016201720182019E全球半导体用湿化学品产值（亿美元）0.0050.00100.00150.00200.00250.00300.00350.002009201020112012201320142015201620172018面板出货量情况液晶电视面板出货量（百万片）\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 75 资料来源：wind,江化微招股说明书，天风证券研究所太阳能电池应用市场总体处于上行趋势。近年来，我国太阳能光伏产业在全球太阳能光伏产业发展的带动下迅速发展，我国已经成为全球最大的太阳能电池片和电池组件生产制造基地。2015-2018年，我国太阳能光伏市场年复增长率42%。2018年，我国累计光伏装机容量达到175亿瓦，占世界总量的36%。近几年在政策的驱动以及相关企业的产能不断扩张的背景下，我国太阳能电池产量不断增加，占全球太阳能电池产量比重也不断提高。至2018年，我国太阳能电池达9605万千瓦，2015-2018年CAGR达18%。预计未来随我国太阳能光伏装机容量、太阳能电池产量提高，光伏用湿化学品市场需求也将实现持续增长。图116：太阳能应用市场资料来源：SEMI，前瞻产业研究院，天风证券研究所图117：太阳能电池产量 0.00100,000.00200,000.00300,000.00400,000.00500,000.00600,000.002006200720082009201020112012201320142015201620172018太阳能光伏装机容量（百万瓦特）全球中国\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 76 资料来源：SEMI，前瞻产业研究院，天风证券研究所市场竞争格局上，目前国际上从事湿电子化学品的研究开发及大规模生产的企业主要有德国的巴斯夫公司、E.Merck，美国的亚什兰公司、霍尼韦尔公司，日本的关东化学公司、东京应化工业、住友化学，我国台湾地区主要有台湾东应化股份有限公司、伊默克化学科技股份有限公司、台湾联仕电子化学材料股份有限公司、长新化学、台硝投资股份及理盛精密科技等，韩国主要有东友（DONGWOOFINECHEM）、东进（DONGJIN SEMICHEM）等公司。图118：半导体下游具体应用市场情况（十亿美元）资料来源：立鼎产业研究院，天风证券研究所表23：湿化学品行业全球市占率国家和地区市占率代表公司欧美传统湿电子化学品企业 35% 德国巴斯夫公司、美国亚什兰集团、德国e.merck公司、美国霍尼韦尔公司等日本湿电子化学品企业 28% 住友化学、东京应化工业、关东电化工业、宇部兴产等韩国、中国湿电子化学品企业 32% 东友精细化工有限公司、东进世美肯科技有限公司、中国台湾东应化股份有限公司等资料来源：中国半导体行业协会、观研天下、天风证券研究所 0.002,000.004,000.006,000.008,000.0010,000.0012,000.002015201620172018太阳能电池产量（万千瓦）中国大陆, 9%中国台湾, 10%韩国, 16%日本, 28%欧美, 35%其他, 2%\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 77 8.3. 我国湿化学品国产化率约20%，进口替代空间较大目前国内湿化学品产品可满足太阳能光伏和面板产业的需求，但半导体领域国产化率仍然较低。国内6寸及6寸以下晶圆加工用的湿电子化学品，国产化率为80%，而12英寸及12英寸以上晶圆加工的市场，国产化率仅为10%左右，整体半导体晶圆制作用湿电子化学品的国产化率在20%左右。目前我国 1μm 工艺技术用的化学品已经实现规模化生产，并实现了国产化；0.35μm 技术用化学品也实现了规模生产；0.18μm 技术用化学品已经完成了研究工作。目前为止，国内技术领先湿电子化学品企业的部分产品已经达到了国际G5 标准，如晶瑞股份的双氧水等。但大部分湿电子化学品企业的产品还处于G2-G3标准阶段。据不完全统计，我国湿电子化学品生产研发单位及对应产品如表所示。其中半导体湿化学品的龙头公司主要有江阴润玛（生产半导体分离器件、大、中规模集成电路、硅材料制造中专用电子化学品），晶瑞股份（生产微电子业用超纯化学材料和其他精细化工产品），江化微（生产适用于半导体分立器件、中小规模集成电路、大规模集成电路以及LCD、LED等工艺制造过程中的专用微电子化学品——紫外负性光刻胶及其紫外正、负性光刻胶配套试剂、超净高纯试剂）等。表24：国内湿化学品生产研发单位和产品单位名称产品北京化学试剂研究所(研究机构) 一次和二次锂电池电解液；硼扩散、超净高纯试剂及其他电子化学品上海化学试剂研究所(研究机构) 超净高纯试剂的研究和开发(异丙醇、盐酸、硝酸、IV．甲基吡咯烷酮等) 华东理工大学化学工程研究所(研究机构) 超净高纯微电子化学品研究和开发（过氧化氢、氨水、硝酸等）上海华谊微电子材料有限公司硫酸、过氧化氢、硝酸、醋酸、盐酸、氨水、氟化胺上海新阳 SYS芯片制造用高纯化学品系列(电镀液等) 江苏晶科微电子材料有限公司高纯硝酸、氢氟酸江苏达诺半导体超纯科技有限公司超纯异丙醇、氨水以及盐酸苏州瑞红电子化学品有限公司光刻胶配套试剂以及高纯化学试剂晶瑞股份微电子业用超纯化学材料和其他精细化工产品江阴市润玛电子材料有限公司半导体分离器件、大、中规模集成电路、硅材料制造中专用电子化学品江阴市化学试剂厂适合集成电路和分立器件生产用的CMOS、MOS级和低颗粒高纯级超净试剂、电子化学品及通用化学试剂江化微生产适用于半导体分立器件、中小规模集成电路、大规模集成电路以及LCD、LED等工艺制造过程中的专用微电子化学品——紫外负性光刻胶及其紫外正、负性光刻胶配套试剂、超净高纯试剂北京科华微电子材料有限公司分离器件、集成电路、LCD等制作技术配套光刻胶以及超净高纯试剂峨眉半导体材料厂硅材料系列、高纯度金属及其氧化物、合金系列、化合物半导体材料系列、高纯试剂上海哈勃化学技术有限公司从事航天推进技术、微电子专用过氧化氢的研究和生产广东西陇化工有限公司从事有机高纯品种异丙醇等的研究和生产吉林省崇源化工有限公司电子级、食品级过氧化氧天津试剂三厂高纯分厂电子级氢氟酸福建省邵武市永飞化工电子级氢氟酸浙江省莹光化工电子级氢氟酸苏州市三和微电子材料开发有限公司电子级氧氟酸资料来源：詹家荣《我国超净高纯化学试剂产业的基本状况》，天风证券研究所在湿化学品领域，国家也出台了一系列相关政策。如2016年发布的《高新技术企业认定管理办法》中提出“集成电路和分立器件用化学品、印刷线路板生产和组装用化学品、显示器件用化学品被列为国家重点支持的高新技术领域的电子化学品。具体包括高分辨率光刻胶及配套化学品、印制电路板(PCB)加工用化学品、超净高纯试剂及特种（电子）气体、先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品、研磨抛光用化学品等”，发布的《国家重点支持的高新技术领域》中“四、新材料技术/（五）、精细化学品/1、电子化学品”将集成电路和分立器件用化学品；印刷线路板生产和组装用化学品；显示器件用化学品，包括高\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 78 分辨率光刻胶及配套化学品；超净高纯试剂及特种（电子）气体；先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品等列为国家重点支持的高新技术领域”等。表25：湿化学品相关国家政策时间与发文部门法律法规及政策主要内容 2016年国家商务部《国家重点支持的高新技术领域》 “四、新材料技术/（五）、精细化学品/1、电子化学品”将集成电路和分立器件用化学品；印刷线路板生产和组装用化学品；显示器件用化学品，包括高分辨率光刻胶及配套化学品；超净高纯试剂及特种（电子）气体；先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品等列为国家重点支持的高新技术领域。 2016 年科技部、财政部、国家税务总局《高新技术企业认定管理办法》集成电路和分立器件用化学品、印刷线路板生产和组装用化学品、显示器件用化学品被列为国家重点支持的高新技术领域的电子化学品。具体包括高分辨率光刻胶及配套化学品、印制电路板(PCB)加工用化学品、超净高纯试剂及特种（电子）气体、先进的封装材料；彩色液晶显示器用化学品、研磨抛光用化学品等。 2014年国务院《国家集成电路产业发展推进纲要》加强集成电路装备、材料与工艺结合，研发光刻机、刻蚀机、离子注入机等关键设备，开发光刻胶、大尺吋硅片等关键材料，加强集成电路制造企业和装备、材料企业的协作，加快产业化进程，增强产业配套能力 2012年工信部《电子信息制造业“十二五”发展规划》以整机需求为导向，大力开发高性能集成电路产品；加快发展新型平板显示、传感器等关键元器件，提高专用电子设备、仪器及材料的配套支撑能力；提出要在新型平板显示领域“加强关键材料及设备的国产化配套” 2009年中国石油和化学工业协会《石油和化工产业振兴支撑技术指导意见》将精细化工列为十二大科技支撑石化产业振兴的重点领域之一，其中电子化学品中高纯试剂、高纯气体、高性能新型封装材料、高性能基板树脂、新型液晶材料等的制备技术是精细化工领域重点发展任务之一 2006年国务院《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》重点研究开发高纯材料、精细化工及催化、分离材料等，满足国民经济基础产业发展需求的高性能复合材料及大型、超大型复合结构部件的制备技术的要求。资料来源：江化微招股说明书，天风证券研究所目前我国在湿化学品加工等先进技术领域与国外仍然存在较大差距，国产化率水平较低，但随着国家政策的加码扶持，助力湿化学品国产化，我国湿化学品领域未来国产化进程有望不断加速，产业将会迎来上升周期。 8.4. 建议关注公司：飞凯材料、晶瑞股份、上海新阳 8.4.1. 飞凯材料公司主营业务包括电子化学品、紫外固化光纤涂覆材料、其他主营业务，公司的核心产品包括：（1）紫外固化材料；（2）电子化学材料，其中紫外固化材料用于产品用于光纤光缆的制造、PCB、3C电子产品、汽车、印刷包装和日化等与国民经济发展休戚相关的各行各业，电子化学材料用于半导体器件、集成电路等封装、IC制造及封装、液晶显示面板的生产和制造领域。 2018年公司营业总收入为1,445.72 百万元，营业总成本为1,149.14百万元，毛利为296.58百万元，毛利率为20.51%。电子化学品、紫外固化光纤涂覆材料、其他主营业务收入分别为938.27、442.46、64.99百万元，营业成本为458.50、280.79、35.48百万元，收入占比分别为65%、31%、4%，毛利分别为479.77、161.67、29.51百万元，毛利占比分别为72%、24%、4%。图119：飞凯材料不同业务收入占比图120：飞凯材料分产品毛利占比 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 79 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 8.4.2. 晶瑞股份公司主营业务为括超净高纯试剂、光刻胶、功能性材料、锂电池材料和基础化工材料，下游应用为于半导体、锂电池、平板显示和光伏太阳能电池等行业，具体应用到下游电子信息产品的清洗、光刻、显影、蚀刻、去膜等工艺环节。2018年公司超净高纯试剂、光刻胶、功能性材料、锂电池材料和基础化工材料收入占比分别为28%，10%，9%，33%和14%，毛利占比分别为21%，19%，9%，30%和7%。公司超净高纯试剂技术水平居于行业前列，电子级双氧水达到全球第一梯队的技术品质，构筑公司技术壁垒。目前国内电子化学试剂企业中只有极少部分能够达到G3、G4级别，公司氢氟酸、硝酸、盐酸等产品已经达到SEMI G4级别，处于国内领先地位。此外公司氨水、双氧水已经达到SEMI G5级别并实现量产，填补国内空白。目前公司超净高纯试剂已经在中芯国际天津等一批标杆性半导体公司线上测试，并实现向华虹、方正半导体供货，同时正在按计划推进与在国内其他8寸和12寸标杆性客户的合作。图121：晶瑞股份不同业务收入占比图122：晶瑞股份分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图123：晶瑞股份分产品收入图124：晶瑞股份分产品毛利水平电子化学品65%紫外固化光纤涂覆材料31%其他主营业务4%公司不同业务收入占比（百万元）电子化学品, 479.77 , 72%紫外固化光纤涂覆材料, 161.67 , 24%其他主营业务, 29.51 , 4%公司分产品毛利占比（百万元）锂电池粘结剂, 264.91 , 33%超净高纯试剂, 225.23 , 28%基础化工材料, 113.73 , 14%光刻胶, 84.23 , 10%功能性材料, 71.25 , 9%蒸汽, 46.09 , 6%其他业务, 5.42 , 0%公司不同业务收入占比（百万元）锂电池粘结剂, 68.69 , 30%超净高纯试剂, 49.65 , 21%基础化工材料, 15.18 , 7%光刻胶, 44.60 , 19%功能性材料, 20.57 , 9%蒸汽, 30.01 , 13%其他业务, 3.19 , 1%公司分产品毛利（百万元）占比\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 80 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 8.4.3. 上海新阳公司主营业务为涂料、电子化学品、设备及配件等业务。公司所从事的主要业务为半导体关键工艺材料的研发、生产、销售、服务，主要产品为半导体领域专用的关键工艺化学品及配套设备产品。公司始终坚持以技术为主导，始终坚持瞄准国际前沿技术，面向全球产业需求，突破国际技术垄断，填补国内技术空白，持续进行技术创新与产品研发。公司战略为专注于半导体关键工艺材料与技术的研发创新，致力于为用户提供关键材料、配套设备、工艺技术和现场服务一体化的整体解决方案, 努力将公司建设成为中国半导体关键工艺材料与技术第一品牌。2018年公司收入5.6亿元，其中涂料、电子化学品、设备产品、电镀加工费等业务收入分别为301.11、195.25、42.45、9.65百万元，占比分别为53.8%、34.9%、7.6%、1.7%。公司成立20年来，始终坚持技术创新，目前形成了拥有完整知识产权的电子电镀和电子清洗两大核心技术, 第三大核心技术电子光刻技术正全力开发中，用于晶圆电镀与晶圆清洗的第二代核心技术已达到国内领先水平。公司成立前10年，研发出了面向半导体封装领域的第一代电子电镀与电子清洗技术，为我国半导体封装引线脚工艺加工带来了一场根本性技术变革与提升；后10年，研发出了面向芯片制造领域的第二代电子电镀与电子清洗技术，为我国芯片制造铜互连工艺填补了国产材料的空白，实现了国产替代和自主供应能力。一举突破了国外企业在这一领域的垄断，避免了被国外封锁的可能。迄今为止，公司铜互连电镀技术，是国内唯一能够满足芯片90—28纳米铜制程全部技术节点对电镀液要求的本土企业。目前公司在半导体材料行业，长期以来保持了半导体传统封装领域电子化学品销量与市占率全国第一，晶圆制造领域，公司重点投资研发并成功产业化晶圆制程超纯化学品芯片铜互连电镀液和刻蚀清洗液，已成为全国22条芯片生产线基准材料,能够满足芯片90-28纳米全制程各个技术节点的工艺要求。同时公司积极布局进入半导体硅片、半导体湿法工艺设备、平板液晶显示用光刻胶等业务领域，加快集成电路用光刻胶系列产品和光刻胶配套材料的研发并早日实现突破。光刻胶领域，2017年公司立项开发集成电路制造用高端光刻胶，这是我国目前在集成电路功能性化学材料领域里的空白。涂料领域，公司氟碳涂料业务加快产品结构转型升级，一方面持续研发改善节能环保优质高效的氟碳粉末涂料，另一方面向氟碳涂料下游延伸。考普乐投资建设的子公司山东乐达所开展的新型环保节能氟碳铝材涂装项目已形成规模生产能力，开始形成销售。图125：上海新阳分产品收入图126：上海新阳分产品毛利水平 0.00200.00400.00600.00800.001,000.002012201320142015201620172018公司分产品收入（百万元）锂电池粘结剂超净高纯试剂基础化工材料光刻胶功能性材料蒸汽其他业务0.0050.00100.00150.00200.00250.002012201320142015201620172018公司分产品毛利水平（百万元）锂电池粘结剂超净高纯试剂基础化工材料光刻胶功能性材料蒸汽其他业务其他主营业务\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 81 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 9. 石英：基础原料承载经济腾飞石英是无机非金属矿物，主要成分是二氧化硅，为透明或半透明的晶体，一般为无色或乳白色，质地坚硬，常含有少量杂质成分，如铝、钾、钠、锂等。石英砂作为重要的工业矿物原料，广泛用于玻璃、铸造、陶瓷及耐火材料、冶炼硅铁、冶金熔剂、冶金、建筑、化工、塑料、橡胶、磨料、滤料等工业。表26：作为重要的工业原料，石英应用广泛序号应用领域用途 1 玻璃是制造玻璃的主要原料，可制作平板玻璃、浮法玻璃、玻璃制品、光学玻璃、玻璃纤维、玻璃仪器、导电玻璃、玻璃布及防射线特种玻璃等 2 建筑可作重要的建筑基石、配合料及建材原料，还可作硅酸盐水泥的校正材料 3 冶金主要用于制造耐火材料—硅砖，冶炼硅质合金（硅铁、硅锰、硅铬）和作熔剂 4 化学可制作各种硅化物和硅酸盐及硝酸盐，质佳者可作耐酸性的硫酸塔中的充填物 5 研磨可制作磨石、油石、砂纸及碳酸硅等研磨材料，也可用来锯石料、磨光玻璃、磨金属制品及石器制品的表面、琢磨珠宝 6 电子可制作高纯度金属硅、通讯用光纤等 7 其他工业作为填料，可提高橡胶、塑料的耐磨性和涂料的耐酸性资料来源：凤阳矿业挂牌公告，天风证券研究所石英砂根据其SiO2 和Fe2O3 含量的多少分为普通石英砂、精制石英砂、高纯石英砂和超纯石英砂。表27：石英砂分类种类理化性质应用领域普通石英砂一般采用天然石英石矿石，经破碎、水洗、烘干、二次筛选而成；SiO2≥90-99%、Fe2O3≤0.06-0.02%；观呈颗粒状玻璃、铸造、陶瓷及耐火材料、水处理、冶炼硅铁、冶金助熔剂、建筑、化工、塑料、橡胶、磨料等工业精制石英砂精选优质矿石进行复杂加工而成；SiO2≥99-99.5%、Fe2O3≤0.02-0.015%；外观白色或结晶状高档玻璃、精密铸造、陶瓷及耐火材料、金属硅、硅铁合金和硅铝合金、人造大理石（石英石）、化工、电子、塑料、橡胶、磨料等工业高纯石英砂采用天然水晶石和优质天然石英石、经过精心挑选、精细加工而成；SiO2≥99-99.99%、Fe2O3≤0.001% 航空、航天、电子、机械、IT 0.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00201620172018公司分产品收入（百万元）其他业务涂料品设备产品化学品0.0020.0040.0060.0080.00100.00120.00140.00160.00180.00200.00201620172018公司分产品毛利水平（百万元）涂料品化学品\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 82 资料来源：凤阳矿业挂牌公告，天风证券研究所由于具有良好的透光性能、耐热性能、电学性能及化学稳定性，以高纯石英砂为原料的石英制品作为重要的基础材料被广泛运用于电光源、半导体、光伏、光通信、航天技术和军事技术等行业。图127：以高纯石英砂为原料的石英制品应用于高端领域资料来源：ITU，天风证券研究所 9.1. 半导体：全球产能转移 9.1.1. 贯穿半导体制备全程石英在半导体制备过程中，几乎贯穿整个全程。具体来看，主要包括硅锭生产过程中单晶硅长晶容器-石英坩埚；氧化（扩散）过程中的石英钟罩、石英管；光刻过程中的光掩模基板、石英环；以及清洗过程中的石英清洗箱、石英花篮、石英舟等，几乎贯穿整个半导体制备全程。图128：石英在半导体中的应用资料来源：《半导体制造技术》，天风证券研究所 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 83 9.1.2. 几乎被国外垄断石英材料器件作为应用于半导体设备上的核心零部件耗材，其质量直接影响到工艺效果和设备安全，故在半导体石英产业链中，取得半导体设备厂商的官方认证是最为关键的一环。当前半导体扩散设备市场中，AMAT、东京电子和 ASML 等市场占有率为65%，几乎被国外企业垄断。图129：2018 年全球半导体设备主要厂商份额资料来源：SEMI，天风证券研究所 9.1.3. 半导体产能向中国大陆转移，进口替代有望加速根据IC Insights发布2020-2024年全球晶圆产能报告指出：2020年开始硅晶圆厂呈现逐季复苏态势，2020年全球有10座新的12英寸晶圆厂进入量产，晶圆产能新增1790万片（8英寸当量）；2021年新增产能将达到历史新高，达到2080万片（8英寸当量），主要来自三星、SK海力士、长江存储、武汉新芯、华虹宏力等。随着全球半导体产能加速向中国大陆转移，石英制品进口替代有望加速。图130：2020年开始硅晶圆厂呈现逐季复苏态势资料来源：IC Insights，天风证券研究所 17%16%13%13%5%35%应用材料（AMTA）阿麦斯（ASML）东京电子（TEL）泛林半导体（Lam Research）科磊（LKA-Tencor）其他201720182019E2020E2021E2022E2023E2024EM片/8吋12.7127.217.920.814.412.410.5同比%74%-5.50%-40%148.60%16.20%-30.80%-13.90%-15.30%-50%0%50%100%150%200%0510152025同比%百万片/8英寸当量\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 84 9.2. 光通讯：5G时代，进口替代加速 9.2.1. 5G将实现万物互联 5G网络主要有三大特点：极高的速率（eMBB）；极大的容量（MMTCL）；极低的延时（URLLC）。（1）极高的速率（eMBB）-峰值速率10Gbps。应用：高速上传下载；3D视频，4K甚至8K视频流的实时播放；结合云技术，工作、生活和娱乐全都交给云；AR、VR与游戏生活相结合；Media everywhere 改变媒体传播方式。（2）极大的容量（MMTCL）。应用：物联网；智慧城市；智慧家居；智慧电网；智能放牧、种植；物流时事追踪。（3）极低的延时（URLLC）。应用：远程医疗手术；远程驾驶；车联网自动驾驶；工业控制。相对于4G，5G在流量密度、连接数密度、时延、速率等方方面面对网络进行了大幅提升。表28：4G VS 5G 网络流量密度连接数密度时延移动性网络能量效率用户体验速率峰值速率频谱效率 4G 0.1Mbps/m2 10万/km2 10ms 350km/h 1倍 10Mbps 1Gbps 1倍 5G 10Mbps/m2 100万/km2 1ms 500km/h 100倍 100Mbps-1Gbps 10Gbps-20Gbps 3-5倍资料来源：中国移动，中国联通，天风证券研究所 9.2.2. 保守估计5G基站光纤需求为4G的4倍以上现有的移动网络工作在相对较低的频段，中低频段具有传播性能优越、运营成本低（基站少）的特点。但中低频段的连续资源已极度匮乏，从全球频谱划分情况来看，优质的中低频段都已被2G、3G、4G 划分完毕。5G只能从未被大规模应用的中高频段中获取频谱资源。相对而言，中高频段其传播性能较差，因此需要更多的基站提升覆盖密度。因此5G通过对基站需求倍增直接拉动对光纤的需求。在《通过5G之路》中，机构预测5G 基站光纤需求将达到4G 的16 倍。在假设预测中，4G基站间距为2km，5G基站间距为0.5km，我们保守估计假设基站间距为1km，则在覆盖范围不变的前提下5G基站光纤需求为4G的4倍。而5G网络需要更大的覆盖面积，需要小微基站进行补盲和室内覆盖，这更加刺激了对基站的需求，因此保守估计5G基站光纤需求为4G的4倍以上。 9.2.3. 到2021年全球光纤需求有望达10亿芯公里概括来说，网络应用的发展和网络基础设施是螺旋促进的关系，符合安迪•比尔定律：光纤网络性能达到一定水平新型应用就会出现，快速消耗新增的带宽资源，进而促进光纤网络继续升级扩容。从中国互联网应用和网络基础设施的发展规律看，互联网萌芽后邮箱、新闻、QQ等早期应用诞生；光纤到户建设启动后，优酷土豆等流媒体服务落地；3G时代到来后，移动互联网应用蓬勃发展。运营商在政策推动下大力开展FTTH建设，推动中国互联网应用蓬勃发展，在高速增长的带宽压力下，运营商将有持续增长的光纤光缆需求。参照之前4G投资进度，预计5G将在2018年底完成标准制定，2019年颁发牌照，2020年实现规模商用。2014-2016年为全球&中国4G投入期，期间光纤累计需求为11亿芯公里，假设5G期间对光纤的需求是4G的4倍，预计5G期间对光纤的需求为44亿芯公里。我们以4年投入期估算，国外5年投入期（国外存在铜缆替换问题）估算，到2021年5G开始规模商用时，年需光纤10亿芯公里。 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 85 图131：到2021年全球光纤需求有望到10亿芯公里（单位：百万芯公里）资料来源：长飞光缆招股说明书，天风证券研究所而2017-2019年期间，主要为4G到5G的过渡期，参考前次过渡期光纤增速存在下滑风险，国内受中移动集采、农村宽带以及广电获牌的影响，我们认为中国增速并不会下滑仍会保持20%左右高速增长。首先，2015年中移动获得固网牌照后，开始大规模投资宽带，16年底用户数已经超越联通，未来目标超越电信，并明确表示“尽快建立宽带网络优势，增强网络承载能力”。其次，政府2017年工作报告要求完成3万个行政村通光纤，力争到2020年完成约5万个为通宽带行政村通宽带、约15万个已通宽带的行政村接入能力光纤化。图132：到2021年全球光纤需求有望到10亿芯公里（单位：百万芯公里）资料来源：长飞光缆招股说明书，天风证券研究所 9.2.4. 光纤预制棒年缺口15% 网络中实际使用的主要是光缆，由将多根光纤和支撑、外包保护等材料捆封在一起制成，而光纤的上游是高纯度的光纤预制棒，由四氯化硅、四氯化锗等化工气体原料制成，形成光纤预制棒-光纤-光缆的成熟产业链。为保证光纤的传输性能，光纤预制棒纯度和一致性要求极高，对内部气泡、同心度、折射率变化等有详细的参数要求，是光纤光缆制备中的核心技术门槛。图133：光纤光缆产业链各环节 34739945955159018722126030741002004006008001000120020172018E2019E2020E2021E中国其他\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 86 资料来源：OFWEEK，智研咨询，天风证券研究所在光纤需求的高速增长下，对光纤预制棒的需求亦将快速增长，预计到2021年全球光纤预制棒需求或将达到3.3万吨，其中中国需求或将达到约2万吨。而中国光纤预制棒的产量并不能满足国内需求，过去几年仍需进口约2000吨/年。图134：到2021年全球光棒需求有望达到3.3万吨（单位：吨）图135：光纤预制棒年需进口约2000吨资料来源：长飞光缆招股说明书，天风证券研究所资料来源：海关总署，天风证券研究所光纤预制棒作为光纤制作领域中的核心组件，由芯棒+外包层套管组合而成。早期生产工艺主要为一步法，目前主流的光纤预制棒制备均采用两步法，即先制备芯层，再制备外包层。芯棒主流技术路线包括管内法（MCVD、PCVD）和管外法（OVD、VAD）；外包层主流技术包括套管法（早期是RIT，后来演进为RIC）和全合成法（OVD、VAD）。芯棒是以高纯的四氯化硅、四氯化锗为原料，在氢氧焰或甲烷焰的作用下经高温熔融形成的具有不同折射率的高纯SiO2。主流的四种生产工艺中，相对而言VAD和PCVD技术综合性价比较高，逐渐成为生产的主流。而外包层生产工艺中，套管法具有投资规模小、建设周期短、生产工艺简单、流程短、产品质量高、试用尺寸范围广等优点，是最优的生产工艺。表29：外包层主流生产工艺对比 RIT RIC OVD VAD 生产专利 N/A N/A 贝尔实验室飞利浦公司生产工艺高温熔融后烧缩氢氧焰高温熔融后烧缩氢氧焰火焰水解甲烷或氢氧焰火焰水解氢氧焰原材料要求套管无壁偏、芯棒预处理套管无壁偏、芯棒预处理相对芯棒要求低，四氯化硅达到99.99%即可相对芯棒要求低，四氯化硅达到99.99%即可沉积效率&速率高高偏低高折射率控制难度难度低难度低难度高难度高 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 87 工艺优缺点生产流程短，过程易控制，仅适用于小尺寸生产流程短，过程易控制，适用于大尺寸生产流程长，过程难控制生产流程长，过程难控制产品质量高高低低投资规模小小大大建设周期短短长长综合成本高高低低资料来源：OFWEEK，《光纤预制棒外包层制作方法浅析》，天风证券研究所但套管法的核心难点在于石英套管需要具有高纯度，否则将影响光纤的折射率，且不能有壁偏，否则影响光纤的同心度，进而影响融接。因制造难度较高，中国光纤预制棒生产企业短期内不得不高价进口，仅2018年中国进口光纤波导用石英套管达20亿元左右；长期内不得不将产能由套管法转向合成法。 1）长飞：过去主要产能为PCVD+RIC，新扩建VAD+RIC以及VAD+OVD； 2）亨通光电：过去采用VAD+RIC套管法，新扩建VAD+OVD全合成法； 3）中天科技：始终采用VAD+OVD全合成路线。图136：2018年光纤用石英套管进口额达20亿元左右资料来源：海关数据，天风证券研究所 9.2.5. 石英企业有望实现进口替代目前国内石英企业经过不断的技术研发，已经开发出光纤用石英套管产品，2018年6月，石英股份发布公告称：公司利用连熔法生产工艺制备出高质量光纤预制棒用石英套管新产品获得成功，其各项指标参数符合下游光纤客户需求，已获得国内光纤生产厂家首批订单。若国内石英企业可生产出符合标准的石英套管，则有望实现进口替代。 9.3. 光伏：平价时代，单晶需求稳步增长 9.3.1. 坩埚，光伏产业链中关键元器件石英制品在光伏产业链中的应用主要在于：1、石英坩埚-硅棒/锭生产过程中，多晶硅铸锭炉的关键元器件，用于盛装熔融硅并制成后续所需硅锭的一次性消耗品。高纯度、高强度的坩埚，不仅可以提高拉晶的一次成品率，也是提高电池片转换效率的基础。根据应用产品可分为单晶石英坩埚和多晶陶瓷石英坩埚。2、石英舟、管、瓶、清洗槽等器件，可以有效解决电池片生产过程中的扩散、承载、清洗等需求。 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 88 图137：石英制品在光伏产业链中的应用资料来源：石英股份官网，天风证券研究所 9.3.2. 平价时代，光伏新增装机CAGR 7.5% 光伏发电在很多国家已成为清洁、低碳、同时具有价格优势的能源形式。不仅在欧美日等发达地区，在中东、南美等地区国家也快速兴起，根据《中国光伏产业发展路线图》预测，中性情况下，到2025年全球光伏新增装机将达到182.5GW，年均复合增速为7.5%。其中中国，2018 年受政策影响，国内光伏新增装机下滑至 44GW，同比下降 17%，但仍居全球首位。未来两年是进入平价上网时代的关键期，企业面临补贴拖欠、非技术成本居高不下等压力，但电力改革不断深入、弃光限电问题逐步改善等推动光伏发电环境不断优化。预计 2019、2020 年国内新增光伏市场将保持一定规模，且将在资源良好、电价较高地区出现平价项目。“十四五”期间不依赖补贴将使光伏摆脱总量控制束缚，新增装机市场将稳步上升，中性假设下新增装机72.5GW，年均复合增速7.4%。图138：到2025年全球新增装机182.5GW，CAGR7.5% 图139：到2025年中国新增装机72.5GW，年均复合增速7.4% 资料来源：《中国光伏产业发展路线图》，天风证券研究所资料来源：《中国光伏产业发展路线图》，天风证券研究所 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 89 9.3.3. 单晶坩埚稳步增长，多晶坩埚需求下滑考虑到组件功率、封装损失率、硅片市占率结构变化、单位硅棒/锭切割出片量、收料率以及单炉投料量等因素，在中性情况假设下，全球单晶石英坩埚需求量稳步增长，从2018年的24.49万只增长到2025年的29.98万只，CAGR2.9%；而多晶石英陶瓷坩埚，因单晶硅片市占率的提升，需求量下滑，由2018年的35.08万只，下滑至2025年的12.82万只，CAGR-13.4%。其中中国单晶石英坩埚需求量由2018年的9.8万只增长至2025年的11.91万只，CAGR2.8%；多晶硅石英坩埚需求量由2018年的14.03万只下滑至5.09万只，CAGR-13.5%。表30：石英坩埚需求测算假设情景假设 2018 2019E 2020E 2021E 2023E 2025E 组件功率（W-60片）多晶组件 283 288 293 300 305 310 单晶组件 311 318 323 330 336 340 组件封装损失（%）多晶电池组件CTM 99.1 99.4 99.7 100.3 100.9 101.3 单晶电池组件CTM 97 98 98 98.5 99 99 不同硅片市占率（%）多晶硅片 55 45.5 35.5 31 29 27 单晶硅片 45 54.5 64.5 69 71 73 100%金刚线切割下每公斤棒/锭出片量（片）多晶 63 65 68 70 75 76 单晶 65 69 73 75 78 82 收料率（%）收料率 65 66 68 69 69 69 单炉投料量（KG）多晶用硅料 900 1098 1098 1200 1300 1400 单晶用硅料 950 1049 1099 1198 1296 1400 资料来源：《中国光伏产业发展路线图》，天风证券研究所表31：单晶坩埚稳步增长，多晶坩埚需求下滑情景假设 2018 2019E 2020E 2021E 2023E 2025E 全球保守假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 20.52 16.12 12.85 11.48 11.31 11.20 单晶坩埚-圆形石英坩埚 15.13 16.74 20.11 22.08 24.62 26.18 中性假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 35.08 23.26 17.93 15.20 13.66 12.82 单晶坩埚-圆形石英坩埚 24.49 25.27 28.03 29.28 29.82 29.98 乐观假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 35.08 24.27 18.65 16.53 14.71 14.05 单晶坩埚-圆形石英坩埚 24.49 26.37 29.15 31.84 32.12 32.85 中国保守假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 14.03 7.08 5.74 4.80 4.62 4.57 单晶坩埚-圆形石英坩埚 9.80 7.69 8.97 9.24 10.09 10.68 中性假设（万只） \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 90 多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 14.03 8.09 6.46 5.60 5.25 5.09 单晶坩埚-圆形石英坩埚 9.80 8.79 10.09 10.79 11.47 11.91 乐观假设（万只）多晶坩埚-方形石英陶瓷坩埚 14.03 9.10 7.17 6.40 5.88 5.62 单晶坩埚-圆形石英坩埚 9.80 9.89 11.21 12.33 12.85 13.14 资料来源：《中国光伏产业发展路线图》，天风证券研究所 9.4. 建议关注公司：菲利华、石英股份 9.4.1. 菲利华（有色军工联合覆盖）公司主导产品为天然与合成石英玻璃锭、筒、管、棒以及石英玻璃纤维系列、复合材料制品，广泛应用于半导体芯片制程中的蚀刻材料，TFT-LCD中用于印刷线路板的光掩膜材料、光学领域透镜、棱镜用合成石英材料、光纤预制棒沉积和光纤拉制中的支撑材料、航空航天工业中耐高温、耐烧蚀、透波性强的功能材料。公司是全球第五家、国内首家获得国际半导体设备商认证的企业，继2011年公司石英材料通过了TEL半导体材料认证后，目前公司获得TEL、LAM、AMAT认证的产品规格在持续增加，FLH321和FLH321L牌号产品已进入国际半导体产业链，受益于市场需求的快速增长，半导体石英材料销售额大幅提升。 2018年公司总营收7.22亿元，营业成本3.94亿元，毛利3.28亿元，毛利率45.42%。石英玻璃材料、石英玻璃制品以及其他业务收入分别为4.10亿元、3.00亿元和0.12亿元，营业成本分别为1.94亿元、1.91亿元和0.09亿元，收入占比分别为56.84%、41.49%和1.67%；毛利分别为2.17亿元、1.08亿元和0.03亿元，毛利占比分别为66.05%、33.00%和0.95%。图140：公司不同业务收入占比图141：公司分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所图142：公司分产品收入图143：公司分产品毛利水平石英玻璃材料56.84%石英玻璃制品41.49%其他业务1.67%公司不同业务收入占比石英玻璃材料66.05%石英玻璃制品33.00%其他业务0.95%公司不同业务毛利占比\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 91 资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 9.4.2. 石英股份公司坐落于被誉为“水晶之乡”的东海县，资源丰厚，是全国为数不多的拥有生产高纯石英砂自主知识产权和技术的公司。公司使用天然石英矿石材料从事高纯石英砂、高纯石英管，高纯石英坩埚以及其他石英材料的研发、生产与销售，产品主要应用于光源、光伏、光纤、半导体等领域。目前公司生产的半导体领域用系列石英产品通过日本东京电子株式会社（TEL）官方认证。目前，全球通过TEL半导体制程领域扩散环节高温石英材料认证的原料供应商仅有德国贺利氏(Heraeus)和美国迈图(Momentive)等少数企业。公司产品已经具备进入TEL国际供应链体系的市场准入条件，有利于扩大公司与TEL及其下游用户的市场合作空间。 2018年公司总营收6.33亿元，营业成本3.56亿元，毛利2.77亿元，毛利率43.74%。石英管、多晶石英坩埚、高纯石英砂以及其他业务营收分别为5.39亿元、0.46亿元、0.43亿元和0.05亿元，营业成本分别为2.88亿元、0.44亿元、0.21亿元和0.02亿元，收入占比分别为85.09%、7.32%、6.77%和0.82%；毛利分别为2.51亿元、0.02亿元、0.21亿元和0.03亿元，毛利占比分别为90.54%、0.69%、7.74%和1.03%。图144：公司不同业务收入占比图145：公司分产品毛利占比资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 0.001.002.003.004.005.006.007.008.00201620172018公司分产品收入（亿元）其他业务石英玻璃制品石英玻璃材料0.000.501.001.502.002.503.003.50201620172018公司分产品毛利（亿元）其他业务石英玻璃制品石英玻璃材料石英管85.09%多晶石英坩埚7.32%高纯石英砂6.77%其他业务0.82%公司不同业务收入占比石英管90.54%多晶石英坩埚0.69%高纯石英砂7.74%其他业务1.03%公司不同业务毛利占比\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 92 图146：公司分产品收入图147：公司分产品毛利水平资料来源：wind，天风证券研究所资料来源：wind，天风证券研究所 10. 风险提示 10.1. 硅晶圆产能建设不及预期风险得益于半导体制造产业链向中国大陆转移，国内各地加码晶圆产能规划，陆续投入建设硅晶圆厂，但各地建设进度不一，部分晶圆厂仍处于规划阶段，因此可能存在投产进度偏慢，导致最终晶圆产能不及预期的风险。若实际达产情况不及预期，对半导体材料下游需求增长将产生不利影响。 10.2. 国内半导体材料产业研发进度不及预期风险近年来我国半导体材料技术不断突破，进入快速上行趋势，本土企业持续投入研发，技术加速突破，个别细分领域产品达到国际先进水平，但目前我国半导体产品材料与国际先进制程产品的技术仍有一定差距，因此存在研发进度不及预期的风险。若关键技术无法攻克，将会对我国半导体材料行业公司的市场竞争力产生一定负面影响。 10.3. 国内半导体材料企业产能建设情况不及预期风险随着半导体产业的不断发展，半导体制造产业链持续向中国大陆转移，半导体材料企业陆续开始新建或扩建产能，但部分新建和扩建项目仍处于规划阶段，投产进度不一，可能存在半导体材料产能建设情况不及预期的风险，对我国半导体材料行业发展产生不利影响。另外，国外行业领先企业的扩产也可能对国产替代进程产生负面影响。 10.4. 国家相关政策落地进度不及预期风险半导体产业是我国国民经济的基础性和战略性产业，国家对于半导体产业高度重视，持续出台了一系列相关政策支持半导体及半导体材料产业的研发和国产化替代，但仍然存在国家政策落地进度不及预期，相关企业扶持力度不足或扶持进度偏慢的风险，可能会对半导体材料企业的发展产生一定影响。 10.5. 原材料价格波动风险半导体行业所需的原材料品种较多，构成分散，部分原材料依赖进口，采购周期较长，而原材料的供应与价格受到产地、运输、供应商等相关行业的影响，部分行业原材料成本在生产成本中占比较高。因此原材料的波动，将会对相关企业的经营产生一定的影响。 0.001.002.003.004.005.006.007.00201620172018公司分产品收入（亿元）其他业务高纯石英砂多晶石英坩埚石英管0.000.501.001.502.002.503.00201620172018公司分产品毛利（亿元）其他业务高纯石英砂多晶石英坩埚石英管\n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 93 分析师声明本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。一般声明除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属天风证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附属机构（以下统称“天风证券”）。未经天风证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为天风证券的商标、服务标识及标记。本报告是机密的，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。天风证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。天风证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。天风证券的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。特别声明在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。 \n 行业报告 | 行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 94 投资评级声明类别说明评级体系股票投资评级自报告日后的6个月内，相对同期沪深300指数的涨跌幅行业投资评级自报告日后的6个月内，相对同期沪深300指数的涨跌幅买入预期股价相对收益20%以上增持预期股价相对收益10%-20% 持有预期股价相对收益-10%-10% 卖出预期股价相对收益-10%以下强于大市预期行业指数涨幅5%以上中性预期行业指数涨幅-5%-5% 弱于大市预期行业指数涨幅-5%以下天风证券研究北京武汉上海深圳北京市西城区佟麟阁路36号邮编：100031 邮箱：research@tfzq.com 湖北武汉市武昌区中南路99 号保利广场A座37楼邮编：430071 电话：(8627)-87618889 传真：(8627)-87618863 邮箱：research@tfzq.com 上海市浦东新区兰花路333 号333世纪大厦20楼邮编：201204 电话：(8621)-68815388 传真：(8621)-68812910 邮箱：research@tfzq.com 深圳市福田区益田路5033号平安金融中心71楼邮编：518000 电话：(86755)-23915663 传真：(86755)-82571995 邮箱：research@tfzq.com "}', reg='([\u4e00-\u9fff]+)') self.assertEqual(sh1.distance(sh2), 0) def test_short(self): shs = [Simhash(s).value for s in ('aa', 'aaa', 'aaaa', 'aaaab', 'aaaaabb', 'aaaaabbb')] for i, sh1 in enumerate(shs): for j, sh2 in enumerate(shs): if i != j: self.assertNotEqual(sh1, sh2) def test_sparse_features(self): data = [ 'How are you? I Am fine. blar blar blar blar blar Thanks.', 'How are you i am fine. blar blar blar blar blar than', 'This is simhash test.', 'How are you i am fine. blar blar blar blar blar thank1' ] vec = TfidfVectorizer() D = vec.fit_transform(data) voc = dict((i, w) for w, i in vec.vocabulary_.items()) # Verify that distance between data[0] and data[1] is < than # data[2] and data[3] shs = [] for i in range(D.shape[0]): Di = D.getrow(i) # features as list of (token, weight) tuples) features = zip([voc[j] for j in Di.indices], Di.data) shs.append(Simhash(features)) self.assertNotEqual(shs[0].distance(shs[1]), 0) self.assertNotEqual(shs[2].distance(shs[3]), 0) self.assertLess(shs[0].distance(shs[1]), shs[2].distance(shs[3])) # features as token -> weight dicts D0 = D.getrow(0) dict_features = dict(zip([voc[j] for j in D0.indices], D0.data)) self.assertEqual(Simhash(dict_features).value, 17583409636488780916) # the sparse and non-sparse features should obviously yield # different results self.assertNotEqual(Simhash(dict_features).value, Simhash(data[0]).value) def test_equality_comparison(self): a = Simhash('My name is John') b = Simhash('My name is John') c = Simhash('My name actually is Jane') self.assertEqual(a, b, 'A should equal B') self.assertNotEqual(a, c, 'A should not equal C') class TestSimhashIndex(TestCase): data = { 1: 'How are you? I Am fine. blar blar blar blar blar Thanks.', 2: 'How are you i am fine. blar blar blar blar blar than', 3: 'This is simhash test.', 4: 'How are you i am fine. blar blar blar blar blar thank1', } def setUp(self): objs = [(str(k), Simhash(v)) for k, v in self.data.items()] self.index = SimhashIndex(objs, k=10) def test_get_near_dup(self): s1 = Simhash(u'How are you i am fine.ablar ablar xyz blar blar blar blar blar blar blar thank') dups = self.index.get_near_dups(s1) self.assertEqual(len(dups), 3) self.index.delete('1', Simhash(self.data[1])) dups = self.index.get_near_dups(s1) self.assertEqual(len(dups), 2) self.index.delete('1', Simhash(self.data[1])) dups = self.index.get_near_dups(s1) self.assertEqual(len(dups), 2) self.index.add('1', Simhash(self.data[1])) dups = self.index.get_near_dups(s1) self.assertEqual(len(dups), 3) self.index.add('1', Simhash(self.data[1])) dups = self.index.get_near_dups(s1) self.assertEqual(len(dups), 3) if __name__ == '__main__': main()

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codewof/programming/content/en/full-name/solution.py

taskmaker1/codewof

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[ "MIT" ]

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samuelsandri/codewof

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Semicheche/foa_frappe_docker

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frappe-bench/apps/erpnext/erpnext/accounts/doctype/payment_terms_template/test_payment_terms_template.py

Semicheche/foa_frappe_docker

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[ "MIT" ]

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2021-04-29T14:39:01.000Z

# -*- coding: utf-8 -*- # Copyright (c) 2017, Frappe Technologies Pvt. Ltd. and Contributors # See license.txt from __future__ import unicode_literals import unittest import frappe class TestPaymentTermsTemplate(unittest.TestCase): def tearDown(self): frappe.delete_doc('Payment Terms Template', '_Test Payment Terms Template For Test', force=1) def test_create_template(self): template = frappe.get_doc({ 'doctype': 'Payment Terms Template', 'template_name': '_Test Payment Terms Template For Test', 'terms': [{ 'doctype': 'Payment Terms Template Detail', 'invoice_portion': 50.00, 'credit_days_based_on': 'Day(s) after invoice date', 'credit_days': 30 }] }) self.assertRaises(frappe.ValidationError, template.insert) template.append('terms', { 'doctype': 'Payment Terms Template Detail', 'invoice_portion': 50.00, 'credit_days_based_on': 'Day(s) after invoice date', 'credit_days': 0 }) template.insert() def test_credit_days(self): template = frappe.get_doc({ 'doctype': 'Payment Terms Template', 'template_name': '_Test Payment Terms Template For Test', 'terms': [{ 'doctype': 'Payment Terms Template Detail', 'invoice_portion': 100.00, 'credit_days_based_on': 'Day(s) after invoice date', 'credit_days': -30 }] }) self.assertRaises(frappe.ValidationError, template.insert) def test_duplicate_terms(self): template = frappe.get_doc({ 'doctype': 'Payment Terms Template', 'template_name': '_Test Payment Terms Template For Test', 'terms': [ { 'doctype': 'Payment Terms Template Detail', 'invoice_portion': 50.00, 'credit_days_based_on': 'Day(s) after invoice date', 'credit_days': 30 }, { 'doctype': 'Payment Terms Template Detail', 'invoice_portion': 50.00, 'credit_days_based_on': 'Day(s) after invoice date', 'credit_days': 30 } ] }) self.assertRaises(frappe.ValidationError, template.insert)

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smartRemotes/nodes/hassioNode/zones/masterBedroom.py

HeadHodge/smartRemotes-v0.2

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[ "MIT" ]

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############################################# ## hassioNode commandWord map ############################################# print('Load hassioNode masterBedroom commandWord map') wordMap = { "Media": { "Louder": [ {"id": 0, "type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_up", "service_data": {"entity_id": "media_player.master_bedroom"}}, ], "Softer": [ {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_down", "service_data": {"entity_id": "media_player.master_bedroom"}}, ], "Silence": [ {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_mute", "service_data": {"entity_id": "media_player.master_bedroom", "is_volume_muted": True}}, ], "Sound": [ {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_mute", "service_data": {"entity_id": "media_player.master_bedroom", "is_volume_muted": False}}, ], "Sleep": [ {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "select_source", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "source": "Blues"}}, {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_set", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "volume_level": 0.14}}, {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_mute", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "is_volume_muted": False}}, {"type": "call_service", "domain": "sonos", "service": "set_sleep_timer", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "sleep_time": 3600}}, {"type": "call_service", "domain": "sonos", "service": "unjoin", "service_data": {"entity_id": "media_player.bathroom"}}, ], "Relax": [ {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_mute", "service_data": {"entity_id": "media_player.master_bedroom", "is_volume_muted": True}}, ], "Wake": [ {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "select_source", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "source": "Mix"}}, {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_mute", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "is_volume_muted": False}}, {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_set", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "volume_level": 0.2}}, {"type": "call_service", "domain": "sonos", "service": "join", "service_data": {"master": "media_player.bedroom", "entity_id": "media_player.bathroom"}}, ], "Reset": [ {"type": "call_service", "domain": "switch", "service": "turn_off", "service_data": {"entity_id": "switch.31485653bcddc23a2807"}}, ], "Preset1": [ {"type": "call_service", "domain": "input_select", "service": "select_option", "service_data": {"entity_id": "input_select.masterbedroom_fireplace_duration", "option": "30 Minutes"}}, ], "Preset2": [ {"type": "call_service", "domain": "input_select", "service": "select_option", "service_data": {"entity_id": "input_select.masterbedroom_fireplace_duration", "option": "60 Minutes"}}, ], "Preset3": [ {"type": "call_service", "domain": "input_select", "service": "select_option", "service_data": {"entity_id": "input_select.masterbedroom_fireplace_duration", "option": "90 Minutes"}}, ], "Preset4": [ {"type": "call_service", "domain": "input_select", "service": "select_option", "service_data": {"entity_id": "input_select.masterbedroom_fireplace_duration", "option": "120 Minutes"}}, ], "On": [ {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "select_source", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "source": "TV"}}, {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_set", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "volume_level": 0.25}}, {"type": "call_service", "domain": "media_player", "service": "volume_mute", "service_data": {"entity_id": "media_player.bedroom", "is_volume_muted": False}}, {"type": "call_service", "domain": "sonos", "service": "join", "service_data": {"master": "media_player.bedroom", "entity_id": "media_player.bathroom"}}, ], } }

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Python

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def test_owner_register_success(): assert True def test_owner_register_failure(): assert True def test_worker_register_success(): assert True def test_worker_register_failure(): assert True def test_login_success(): assert True def test_login_failure(): assert True

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py

Python

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LaEmma/sparrow_cloud

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demo/testpermission_path/views.py

LaEmma/sparrow_cloud

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[ "MIT" ]

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2021-10-08T04:23:23.000Z

from rest_framework.response import Response from rest_framework.permissions import IsAuthenticated from rest_framework.decorators import api_view, permission_classes @api_view(("GET", "POST", "DELETE", "PUT")) # @permission_classes([IsAuthenticated]) def test_path_params_1(request): # import pdb; pdb.set_trace() return Response({ "message": "ok" }) @api_view(("GET", "POST", "DELETE", "PUT")) # @permission_classes([IsAuthenticated]) def test_path_params_2(request): # import pdb; pdb.set_trace() return Response({ "message": "ok" }) @api_view(("GET", )) # @permission_classes([IsAuthenticated]) def test_path_no_params_2(request): # import pdb; pdb.set_trace() return Response({ "message": "ok" }) @api_view(("GET", )) # @permission_classes([IsAuthenticated]) def test_path_no_params_1(request): # import pdb; pdb.set_trace() return Response({ "message": "ok" })

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Python

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src/_abc247.py

nullputra/nlptr-lib

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[ "CC0-1.0" ]

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src/_abc247.py

nullputra/nlptr-lib

618c2c74c3d3033bae04de9ba9a253bb6eb31a6c

[ "CC0-1.0" ]

null

#!/usr/bin/python3 # region abc247 A. # ''' # verification-helper: PROBLEM https://atcoder.jp/contests/abc247/tasks/abc247_a import sys n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) print(*a) # ''' # endregion # region abc247 B. ''' # verification-helper: PROBLEM https://atcoder.jp/contests/abc247/tasks/abc247_b import sys n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) print(*a) # ''' # endregion # region abc247 C. ''' # verification-helper: PROBLEM https://atcoder.jp/contests/abc247/tasks/abc247_c import sys n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) print(*a) # ''' # endregion # region abc247 D. ''' # verification-helper: PROBLEM https://atcoder.jp/contests/abc247/tasks/abc247_d import sys n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) print(*a) # ''' # endregion # region abc247 E. ''' # verification-helper: PROBLEM https://atcoder.jp/contests/abc247/tasks/abc247_e import sys n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) print(*a) # ''' # endregion # region abc247 F. ''' # verification-helper: PROBLEM https://atcoder.jp/contests/abc247/tasks/abc247_f import sys n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) print(*a) # ''' # endregion

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mjuenema/python-terrascript

6d8bb0273a14bfeb8ff8e950fe36f97f7c6e7b1d

[ "BSD-2-Clause" ]

135

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2021-10-04T22:25:40.000Z

tests/test_provider_MissionCriticalCloud_cosmic.py

mjuenema/python-terrascript

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[ "BSD-2-Clause" ]

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2022-01-31T07:08:40.000Z

# tests/test_provider_MissionCriticalCloud_cosmic.py # Automatically generated by tools/makecode.py (24-Sep-2021 15:14:40 UTC) def test_provider_import(): import terrascript.provider.MissionCriticalCloud.cosmic def test_resource_import(): from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_affinity_group from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_disk from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_instance from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_ipaddress from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import ( cosmic_loadbalancer_rule, ) from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_network from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_network_acl from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_network_acl_rule from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_nic from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_port_forward from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_private_gateway from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import ( cosmic_secondary_ipaddress, ) from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_ssh_keypair from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_static_nat from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_static_route from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_template from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_vpc from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_vpn_connection from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import ( cosmic_vpn_customer_gateway, ) from terrascript.resource.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_vpn_gateway def test_datasource_import(): from terrascript.data.MissionCriticalCloud.cosmic import cosmic_network_acl # TODO: Shortcut imports without namespace for official and supported providers. # TODO: This has to be moved into a required_providers block. # def test_version_source(): # # import terrascript.provider.MissionCriticalCloud.cosmic # # t = terrascript.provider.MissionCriticalCloud.cosmic.cosmic() # s = str(t) # # assert 'https://github.com/MissionCriticalCloud/terraform-provider-cosmic' in s # assert '0.5.0' in s

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Python

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gthreepwood/yats

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[ "MIT" ]

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gthreepwood/yats

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gthreepwood/yats

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[ "MIT" ]

23

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2022-03-11T19:49:06.000Z

# -*- coding: utf-8 -*- # Generated by Django 1.11.14 on 2018-09-11 12:40 from __future__ import unicode_literals from django.conf import settings from django.db import migrations, models import django.db.models.deletion import django.utils.timezone import yats.models class Migration(migrations.Migration): dependencies = [ ('yats', '0013_auto_20180829_0851'), ] operations = [ migrations.AddField( model_name='tickets', name='hasAttachments', field=models.BooleanField(default=False), ), migrations.AlterField( model_name='boards', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='boards', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='organisation', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='organisation', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_flow', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_flow', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_flow_edges', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_flow_edges', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_priority', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_priority', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_resolution', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_resolution', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_type', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='ticket_type', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='assigned', field=models.ForeignKey(blank=True, null=True, on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='assigned'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='caption', field=models.CharField(max_length=255, verbose_name='caption'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='close_date', field=models.DateTimeField(null=True, verbose_name='close date'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='closed', field=models.BooleanField(default=False, verbose_name='closed'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='customer', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='yats.organisation', verbose_name='organisation'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='description', field=models.TextField(verbose_name='description'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='last_action_date', field=models.DateTimeField(null=True, verbose_name='last action'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='priority', field=models.ForeignKey(null=True, on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='yats.ticket_priority', verbose_name='priority'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='resolution', field=models.ForeignKey(null=True, on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='yats.ticket_resolution', verbose_name='resolution'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='state', field=models.ForeignKey(blank=True, default=yats.models.get_flow_start, null=True, on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='yats.ticket_flow', verbose_name='state'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets', name='type', field=models.ForeignKey(null=True, on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='yats.ticket_type', verbose_name='type'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets_comments', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets_comments', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets_files', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets_files', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets_history', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets_history', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets_reports', name='c_date', field=models.DateTimeField(default=django.utils.timezone.now, verbose_name='creation time'), ), migrations.AlterField( model_name='tickets_reports', name='c_user', field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='+', to=settings.AUTH_USER_MODEL, verbose_name='creator'), ), ]

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balmasea/genieparser

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[ "Apache-2.0" ]

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balmasea/genieparser

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[ "Apache-2.0" ]

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expected_output = { "max_num_of_service_instances": 32768, "service_instance": { 2051: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2052: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2053: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2054: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2055: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2056: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2057: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2058: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2059: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2060: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2061: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2062: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2063: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2064: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2065: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2066: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2067: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2068: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2069: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2070: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2071: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2072: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2073: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2074: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2075: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2076: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2077: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2078: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2079: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2080: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2081: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2082: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2083: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2084: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2085: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2086: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2087: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2088: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2089: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2090: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, 2091: { "pkts_out": 0, "pkts_in": 0, "interface": "GigabitEthernet0/0/5", "bytes_in": 0, "bytes_out": 0, }, }, }

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matthieubulte/statinf

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Python

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tests/test_check_des_points.py

Megscammell/METOD-Algorithm

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tests/test_check_des_points.py

Megscammell/METOD-Algorithm

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[ "MIT" ]

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import numpy as np from hypothesis import given, settings, strategies as st from metod_alg import objective_functions as mt_obj from metod_alg import metod_algorithm_functions as mt_alg from metod_alg import check_metod_class as prev_mt_alg def calc_minimizer_sev_quad(point, p, store_x0, matrix_test): """ Finding the position of the local minimizer which point is closest to, using the minimum of several Quadratic forms function. Parameters ---------- point : 1-D array with shape (d, ) A point used to evaluate the function. p : integer Number of local minima. store_x0 : 2-D arrays with shape (p, d). matrix_test : 3-D arrays with shape (p, d, d). Returns ------- position_minimum : integer Position of the local minimizer which produces the smallest distance between point and all p local minimizers. """ store_func_values = np.zeros((p)) for i in range(p): store_func_values[i] = 0.5 * (np.transpose(point - store_x0[i]) @ matrix_test[i] @ (point - store_x0[i])) position_minimum = np.argmin(store_func_values) return position_minimum @settings(max_examples=10, deadline=None) @given(st.integers(2, 20), st.integers(10, 50)) def test_1(p, d): """ Check whether a local minimizer has already been identified by the METOD algorithm by applying prev_mt_alg.check_des_points(). The position of the identified local minimizer is c = 0. """ lambda_1 = 1 lambda_2 = 10 store_A = np.zeros((p, d, d)) store_x0 = np.zeros((p, d)) store_rotation = np.zeros((p, d, d)) for i in range(p): diag_vals = np.zeros(d) diag_vals[:2] = np.array([lambda_1, lambda_2]) diag_vals[2:] = np.random.uniform(lambda_1 + 1, lambda_2 - 1, (d - 2)) store_A[i] = np.diag(diag_vals) store_x0[i] = np.random.uniform(0, 1, (d)) store_rotation[i] = mt_obj.calculate_rotation_matrix(d, 3) matrix_test = (np.transpose(store_rotation, (0, 2, 1)) @ store_A @ store_rotation) func_args = (p, store_x0, matrix_test) x = np.random.uniform(0, 1, (d, )) projection = False tolerance = 0.001 option = 'minimize_scalar' met = 'brent' initial_guess = 0.005 const = 0.1 bound_1, bound_2 = 0, 1 usage = 'metod_algorithm' relax_sd_it = 1 f = mt_obj.several_quad_function g = mt_obj.several_quad_gradient check_func = mt_obj.calc_minimizer_sev_quad (iterations_of_sd, its, store_grad_part) = (mt_alg.apply_sd_until_stopping_criteria (x, d, projection, tolerance, option, met, initial_guess, func_args, f, g, bound_1, bound_2, usage, relax_sd_it, init_grad=None)) assert(calc_minimizer_sev_quad(x, p, store_x0, matrix_test) == check_func(iterations_of_sd[-1], p, store_x0, matrix_test)) pos = calc_minimizer_sev_quad(iterations_of_sd[-1], p, store_x0, matrix_test) discovered_minimizers = [store_x0[pos]] for j in range(int(p/2)): if j != pos: discovered_minimizers.append(j) c = prev_mt_alg.check_des_points(iterations_of_sd, discovered_minimizers, const) assert(c == 0) @settings(max_examples=10, deadline=None) @given(st.integers(2, 20), st.integers(10, 50)) def test_2(p, d): """ Check whether a local minimizer has already been identified by the METOD algorithm by applying prev_mt_alg.check_des_points(). The position of the identified local minimizer is c = len(discovered_minimizers)-1. """ lambda_1 = 1 lambda_2 = 10 store_A = np.zeros((p, d, d)) store_x0 = np.zeros((p, d)) store_rotation = np.zeros((p, d, d)) for i in range(p): diag_vals = np.zeros(d) diag_vals[:2] = np.array([lambda_1, lambda_2]) diag_vals[2:] = np.random.uniform(lambda_1 + 1, lambda_2 - 1, (d - 2)) store_A[i] = np.diag(diag_vals) store_x0[i] = np.random.uniform(0, 1, (d)) store_rotation[i] = mt_obj.calculate_rotation_matrix(d, 3) matrix_test = (np.transpose(store_rotation, (0, 2, 1)) @ store_A @ store_rotation) func_args = (p, store_x0, matrix_test) x = np.random.uniform(0, 1, (d, )) projection = False tolerance = 0.001 option = 'minimize_scalar' met = 'brent' initial_guess = 0.005 const = 0.1 bound_1, bound_2 = 0, 1 usage = 'metod_algorithm' relax_sd_it = 1 f = mt_obj.several_quad_function g = mt_obj.several_quad_gradient check_func = mt_obj.calc_minimizer_sev_quad (iterations_of_sd, its, store_grad_part) = (mt_alg.apply_sd_until_stopping_criteria (x, d, projection, tolerance, option, met, initial_guess, func_args, f, g, bound_1, bound_2, usage, relax_sd_it, init_grad=None)) assert(calc_minimizer_sev_quad(x, p, store_x0, matrix_test) == check_func(iterations_of_sd[-1], p, store_x0, matrix_test)) pos = calc_minimizer_sev_quad(iterations_of_sd[-1], p, store_x0, matrix_test) discovered_minimizers = [] for j in range(int(p/2)): if j != pos: discovered_minimizers.append(j) discovered_minimizers.append(store_x0[pos]) c = prev_mt_alg.check_des_points(iterations_of_sd, discovered_minimizers, const) assert(c == len(discovered_minimizers)-1) @settings(max_examples=10, deadline=None) @given(st.integers(2, 20), st.integers(10, 50)) def test_3(p, d): """ Check whether a local minimizerhas already been identified by the METOD algorithm by applying prev_mt_alg.check_des_points(). The position of the identified local minimizer is c = None. """ lambda_1 = 1 lambda_2 = 10 store_A = np.zeros((p, d, d)) store_x0 = np.zeros((p, d)) store_rotation = np.zeros((p, d, d)) for i in range(p): diag_vals = np.zeros(d) diag_vals[:2] = np.array([lambda_1, lambda_2]) diag_vals[2:] = np.random.uniform(lambda_1 + 1, lambda_2 - 1, (d - 2)) store_A[i] = np.diag(diag_vals) store_x0[i] = np.random.uniform(0, 1, (d)) store_rotation[i] = mt_obj.calculate_rotation_matrix(d, 3) matrix_test = (np.transpose(store_rotation, (0, 2, 1)) @ store_A @ store_rotation) func_args = (p, store_x0, matrix_test) x = np.random.uniform(0, 1, (d, )) projection = False tolerance = 0.001 option = 'minimize_scalar' met = 'brent' initial_guess = 0.005 const = 0.1 bound_1, bound_2 = 0, 1 usage = 'metod_algorithm' relax_sd_it = 1 f = mt_obj.several_quad_function g = mt_obj.several_quad_gradient check_func = mt_obj.calc_minimizer_sev_quad (iterations_of_sd, its, store_grad_part) = (mt_alg.apply_sd_until_stopping_criteria (x, d, projection, tolerance, option, met, initial_guess, func_args, f, g, bound_1, bound_2, usage, relax_sd_it, init_grad=None)) assert(calc_minimizer_sev_quad(x, p, store_x0, matrix_test) == check_func(iterations_of_sd[-1], p, store_x0, matrix_test)) pos = calc_minimizer_sev_quad(iterations_of_sd[-1], p, store_x0, matrix_test) discovered_minimizers = [] for j in range(int(p/2)): if j != pos: discovered_minimizers.append(j) c = prev_mt_alg.check_des_points(iterations_of_sd, discovered_minimizers, const) assert(c == None) @settings(max_examples=10, deadline=None) @given(st.integers(2, 20), st.integers(10, 50)) def test_4(p, d): """ Check whether a local minimizer has already been identified by the METOD algorithm by applying prev_mt_alg.check_des_points(). The position of the identified local minimizer can be either c = len(discovered_minimizers)-1 or c = len(discovered_minimizers) - 2. """ lambda_1 = 1 lambda_2 = 10 store_A = np.zeros((p, d, d)) store_x0 = np.zeros((p, d)) store_rotation = np.zeros((p, d, d)) for i in range(p): diag_vals = np.zeros(d) diag_vals[:2] = np.array([lambda_1, lambda_2]) diag_vals[2:] = np.random.uniform(lambda_1 + 1, lambda_2 - 1, (d - 2)) store_A[i] = np.diag(diag_vals) store_x0[i] = np.random.uniform(0, 1, (d)) store_rotation[i] = mt_obj.calculate_rotation_matrix(d, 3) matrix_test = (np.transpose(store_rotation, (0, 2, 1)) @ store_A @ store_rotation) func_args = (p, store_x0, matrix_test) x = np.random.uniform(0, 1, (d, )) projection = False tolerance = 0.001 option = 'minimize_scalar' met = 'brent' initial_guess = 0.005 const = 0.1 bound_1, bound_2 = 0, 1 usage = 'metod_algorithm' relax_sd_it = 1 f = mt_obj.several_quad_function g = mt_obj.several_quad_gradient check_func = mt_obj.calc_minimizer_sev_quad (iterations_of_sd, its, store_grad_part) = (mt_alg.apply_sd_until_stopping_criteria (x, d, projection, tolerance, option, met, initial_guess, func_args, f, g, bound_1, bound_2, usage, relax_sd_it, init_grad=None)) assert(calc_minimizer_sev_quad(x, p, store_x0, matrix_test) == check_func(iterations_of_sd[-1], p, store_x0, matrix_test)) pos = calc_minimizer_sev_quad(iterations_of_sd[-1], p, store_x0, matrix_test) discovered_minimizers = [] for j in range(int(p/2)): if j != pos: discovered_minimizers.append(j) discovered_minimizers.append(store_x0[pos]) discovered_minimizers.append(store_x0[pos]) c = prev_mt_alg.check_des_points(iterations_of_sd, discovered_minimizers, const) assert(c == len(discovered_minimizers)-1 or c == len(discovered_minimizers)-2)

37.839858

77

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py

Python

tests/test_provider_vultr_vultr.py

mjuenema/python-terrascript

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[ "BSD-2-Clause" ]

507

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tests/test_provider_vultr_vultr.py

mjuenema/python-terrascript

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[ "BSD-2-Clause" ]

135

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2021-10-04T22:25:40.000Z

tests/test_provider_vultr_vultr.py

mjuenema/python-terrascript

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[ "BSD-2-Clause" ]

81

2018-02-20T17:55:28.000Z

2022-01-31T07:08:40.000Z

# tests/test_provider_vultr_vultr.py # Automatically generated by tools/makecode.py (24-Sep-2021 15:31:06 UTC) def test_provider_import(): import terrascript.provider.vultr.vultr def test_resource_import(): from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_bare_metal_server from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_block_storage from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_dns_domain from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_dns_record from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_firewall_group from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_firewall_rule from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_instance from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_instance_ipv4 from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_iso_private from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_load_balancer from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_object_storage from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_private_network from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_reserved_ip from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_reverse_ipv4 from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_reverse_ipv6 from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_snapshot from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_snapshot_from_url from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_ssh_key from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_startup_script from terrascript.resource.vultr.vultr import vultr_user def test_datasource_import(): from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_account from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_application from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_backup from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_bare_metal_plan from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_bare_metal_server from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_block_storage from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_dns_domain from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_firewall_group from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_instance from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_instance_ipv4 from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_iso_private from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_iso_public from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_load_balancer from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_object_storage from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_os from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_plan from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_private_network from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_region from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_reserved_ip from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_reverse_ipv4 from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_reverse_ipv6 from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_snapshot from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_ssh_key from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_startup_script from terrascript.data.vultr.vultr import vultr_user # TODO: Shortcut imports without namespace for official and supported providers. # TODO: This has to be moved into a required_providers block. # def test_version_source(): # # import terrascript.provider.vultr.vultr # # t = terrascript.provider.vultr.vultr.vultr() # s = str(t) # # assert 'https://github.com/vultr/terraform-provider-vultr' in s # assert '2.4.2' in s

31.295652

80

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488

3,599

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true

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null

0

1

0

1

0

8

c96af2ede309cf6d969f49200b0ba6465932f72b

84,684

py

Python

SBbadger/generate_serial.py

sys-bio/SBbadger

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[ "Apache-2.0" ]

1

2022-02-04T22:45:09.000Z

SBbadger/generate_serial.py

sys-bio/SBbadger

1e39a5ff36e35dedc4b1872e3948270efe2127bf

[ "Apache-2.0" ]

1

2022-02-04T22:47:21.000Z

2022-02-05T01:59:31.000Z

SBbadger/generate_serial.py

sys-bio/SBbadger

1e39a5ff36e35dedc4b1872e3948270efe2127bf

[ "Apache-2.0" ]

null

import sys from SBbadger import buildNetworks import os import shutil import glob import antimony import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import importlib pydot_spec = importlib.util.find_spec("pydot") found_pydot = pydot_spec is not None if found_pydot: import pydot def model(verbose_exceptions=False, output_dir='models', group_name='test', overwrite=True, n_species=10, n_reactions=None, in_dist='random', out_dist='random', joint_dist=None, in_range=None, out_range=None, joint_range=None, min_freq=1.0, mass_violating_reactions=True, edge_type='generic', kinetics=None, add_enzyme=False, mod_reg=None, rxn_prob=None, rev_prob=0, ic_params=None, dist_plots=False, net_plots=False, str_format='ant'): """ Generates a single model as an Antimony or SBML string. This function runs the complete workflow for model generation including truncation and re-normalization of the distributions, reaction selection and construction of the network, and the imposition of rate-laws. Outputs include distribution data and figure, network data and figure, and the final model in Antimony and SBML formats. :param verbose_exceptions: Traceback for input errors are suppressed. :param output_dir: Output directory. :param group_name: Name of the group the models belong too and the directory they will be placed in. :param overwrite: Overwrite the models in output_dir/models/group_name. :param n_species: Number of species per model. :param n_reactions: Specifies the minimum number of reactions per model. Only valid in the completely random case. :param out_dist: Describes the out-edge distribution function, the discrete distribution, or the frequency distribution. :param in_dist: Describes the in-edge distribution function, discrete distribution, or frequency distribution. :param joint_dist: Describes the joint distribution function, discrete distribution, or frequency distribution. :param in_range: The degree range for the in-edge distribution. :param out_range: The degree range for the out-edge distribution. :param joint_range: The degree range for the joint distribution (must be symmetrical, see examples). :param min_freq: Sets the minimum number (expected value) of nodes (species) that must be in each degree bin. :param mass_violating_reactions: Allow apparent mass violating reactions such as A + B -> A. :param edge_type: Determines how the edges are counted against the frequency distributions. Current options are 'generic' and 'metabolic'. :param kinetics: Describes the desired rate-laws and parameter ranges. Defaults to ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] :param add_enzyme: Add a multiplicative parameter to the rate-law that may be used for perturbation analysis. :param mod_reg: Describes the modifiers. Only valid for modular rate-laws. :param rxn_prob: Describes the reaction probabilities. Defaults to [UniUni, BiUni, UniBi, BiBI] = [0.35, 0.3, 0.3, 0.05] :param rev_prob: Describes the probability that a reaction is reversible. :param ic_params: Describes the initial condition sampling distributions. Defaults to ['uniform', 0, 10] :param dist_plots: Generate distribution charts. :param net_plots: Generate network plots. :param str_format: Determines the format of the output string, antimony or sbml. Defaults to ant. """ if net_plots and not found_pydot: print('The pydot package was not found and network figures will not be produced.') if kinetics is None: kinetics = ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] if 'modular' not in kinetics[0] and mod_reg is not None: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Regulators are relevant only to modular kinetics.\n' 'Please reset the run with appropriate parameters.') if ic_params is None: ic_params = ['uniform', 0, 10] if joint_dist and (in_dist != 'random' or out_dist != 'random'): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("You have provided both a joint distribution " "and one or both of the input and output distributions") if rxn_prob: if round(sum(rxn_prob), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your stated reaction probabilities are {rxn_prob} and they do not add to 1.") if mod_reg: if round(sum(mod_reg[0]), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your stated modular regulator probabilities are {mod_reg[0]} and they do not add to 1.") if mod_reg[1] < 0 or mod_reg[1] > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your positive (vs negative) probability is {mod_reg[1]} is not between 0 and 1.") if rev_prob < 0 or rev_prob > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Your reversibility probability is not between 0 and 1') if isinstance(joint_range, list) and joint_range[0] < 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("Node degree cannot be less than 1.") if isinstance(in_range, list) and in_range[0] < 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("Node degree cannot be less than 1.") if isinstance(out_range, list) and out_range[0] < 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("Node degree cannot be less than 1.") if isinstance(in_dist, list) and all(isinstance(x[1], int) for x in in_dist) \ and isinstance(out_dist, list) and all(isinstance(x[1], int) for x in out_dist) \ and sum(int(x[0]) * int(x[1]) for x in in_dist) != sum(int(x[0]) * int(x[1]) for x in out_dist): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("The total in-edges do not match the total out-edges. " "Please revise these frequency distributions.") num_existing_models = 0 path = os.path.join(output_dir, group_name, '') if overwrite: if os.path.exists(path): shutil.rmtree(path) os.makedirs(os.path.join(path, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(path, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(path, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(path, 'distributions')) os.makedirs(os.path.join(path, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dist_figs')) else: os.makedirs(os.path.join(path, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(path, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(path, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(path, 'distributions')) os.makedirs(os.path.join(path, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dist_figs')) else: if os.path.exists(os.path.join(path)): gd = glob.glob(os.path.join(path, 'antimony', '*')) num_existing_models = len(gd) else: os.makedirs(os.path.join(path, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(path, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(path, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(path, 'distributions')) os.makedirs(os.path.join(path, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dist_figs')) # args_list = [(i, group_name, add_enzyme, n_species, n_reactions, kinetics, in_dist, out_dist, output_dir, # rxn_prob, rev_prob, joint_dist, in_range, out_range, joint_range, min_freq, ic_params, # mod_reg, mass_violating_reactions, dist_plots, net_plots, edge_type, str_format) # for i in range(num_existing_models, num_existing_models + 1)] # # pool = Pool(1) # pool.starmap(generate_model, args_list) # pool.close() i = num_existing_models while i < num_existing_models + 1: in_samples = [] out_samples = [] joint_samples = [] rl = [None] el = [[]] rl_failed_count = -1 while not rl[0]: rl_failed_count += 1 if rl_failed_count == 100: ant_str = "Network construction failed on this attempt, consider revising your settings." anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) break in_samples, out_samples, joint_samples = \ buildNetworks.generate_samples(n_species, in_dist, out_dist, joint_dist, min_freq, in_range, out_range, joint_range) rl, el = buildNetworks.generate_reactions(in_samples, out_samples, joint_samples, n_species, n_reactions, rxn_prob, mod_reg, mass_violating_reactions, edge_type) if not rl[0]: i += 1 continue # if rl[0]: net_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'networks', group_name + '_' + str(i) + '.csv') with open(net_dir, 'w') as f: for j, each in enumerate(rl): if j == 0: f.write(str(each)) else: for k, item in enumerate(each): if k == 0: f.write(str(item)) else: f.write(',[') for m, every in enumerate(item): if m == 0: f.write(str(every)) else: f.write(':' + str(every)) f.write(']') f.write('\n') if net_plots and found_pydot: edges = [] for each in el: edges.append(('S' + str(each[0]), 'S' + str(each[1]))) graph = pydot.Dot(graph_type="digraph") graph.set_node_defaults(color='black', style='filled', fillcolor='#4472C4') for each in edges: graph.add_edge(pydot.Edge(each[0], each[1])) graph.write_png(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs', group_name + '_' + str(i) + '.png')) graph.write(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files', group_name + '_' + str(i) + '.dot'), format='dot') if net_plots and not found_pydot: print('The pydot package was not found and plots will not be produced') ant_str = buildNetworks.get_antimony_script(rl, ic_params, kinetics, rev_prob, add_enzyme) anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) dist_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'distributions', group_name + '_' + str(i) + '.csv') with open(dist_dir, 'w') as f: f.write('out distribution\n') for each in out_samples: f.write(str(each[0]) + ',' + str(each[1]) + '\n') f.write('\n') f.write('in distribution\n') for each in in_samples: f.write(str(each[0]) + ',' + str(each[1]) + '\n') f.write('\n') f.write('joint distribution\n') for each in joint_samples: f.write(str(each[0]) + ',' + str(each[1]) + ',' + str(each[2]) + '\n') f.write('\n') # todo: write separate script for visualization? if dist_plots: if in_samples and not out_samples: x = [dist_ind[0] for dist_ind in in_samples] y = [dist_ind[1] for dist_ind in in_samples] plt.figure() plt.bar(x, y) plt.xlabel("Out Degree") plt.ylabel("Number of Nodes") plt.xticks(x) plt.title(group_name + '_' + str(i) + ' out edges') plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_in' + '.png')) plt.close() if out_samples and not in_samples: x = [dist_ind[0] for dist_ind in out_samples] y = [dist_ind[1] for dist_ind in out_samples] plt.figure() plt.bar(x, y) plt.xlabel("In Degree") plt.ylabel("Number of Nodes") plt.xticks(x) plt.title(group_name + '_' + str(i) + ' in edges') plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_out' + '.png')) plt.close() if in_samples and out_samples: y10 = [each[0] for each in out_samples] y20 = [each[0] for each in in_samples] miny = min(min(y10), min(y20)) maxy = max(max(y10), max(y20)) y0 = [m for m in range(miny, maxy + 1)] miss1 = list(set(y10) ^ set(y0)) miss2 = list(set(y20) ^ set(y0)) for each in miss1: out_samples.append((each, 0)) for each in miss2: in_samples.append((each, 0)) out_samples.sort() in_samples.sort() y1 = [dist_ind[1] for dist_ind in out_samples] y2 = [dist_ind[1] for dist_ind in in_samples] x1 = [dist_ind[0] for dist_ind in out_samples] x2 = [dist_ind[0] for dist_ind in in_samples] x0 = list(set(x1).union(set(x2))) x0.sort() x = np.arange(len(x0)) width = 0.25 fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x-width/2, y1, width, label='outdegree') ax.bar(x+width/2, y2, width, label='indegree') ax.set_xlabel("Edge Degree") ax.set_ylabel("Number of Nodes") ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x0) ax.legend() plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_out_in' + '.png')) plt.close() if joint_samples: x = [dist_ind[0] for dist_ind in joint_samples] y = [dist_ind[1] for dist_ind in joint_samples] z = [0 for _ in joint_samples] dx = np.ones(len(joint_samples)) dy = np.ones(len(joint_samples)) dz = [dist_ind[2] for dist_ind in joint_samples] fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax1.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz) ax1.set_xlabel("Out-Edge Degree") ax1.set_ylabel("In-Edge Degree") ax1.set_zlabel("Number of Nodes") plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_joint' + '.png')) plt.close() sbml_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml', group_name + '_' + str(i) + '.sbml') antimony.loadAntimonyString(ant_str) sbml = antimony.getSBMLString() with open(sbml_dir, 'w') as f: f.write(sbml) antimony.clearPreviousLoads() output_str = None if str_format == 'ant': output_str = ant_str if str_format == 'sbml': output_str = sbml return output_str def models(verbose_exceptions=False, output_dir='models', group_name='test', overwrite=True, n_models=1, n_species=10, n_reactions=None, in_dist='random', out_dist='random', joint_dist=None, in_range=None, out_range=None, joint_range=None, min_freq=1.0, mass_violating_reactions=True, edge_type='generic', kinetics=None, add_enzyme=False, mod_reg=None, rxn_prob=None, rev_prob=0, ic_params=None, dist_plots=False, net_plots=False): """ Generates a collection of models. This function runs the complete workflow for model generation including truncation and re-normalization of the distributions, reaction selection and construction of the network, and the imposition of rate-laws. Outputs include distribution data and figures, network data and figures, and the final models in Antimony and SBML formats. :param verbose_exceptions: Traceback for input errors are suppressed. :param output_dir: Output directory. :param group_name: Name of the group the models belong too and the directory they will be placed in. :param overwrite: Overwrite the models in output_dir/models/group_name. :param n_models: Number of models to produce. :param n_species: Number of species per model. :param n_reactions: Specifies the minimum number of reactions per model. Only valid in the completely random case. :param out_dist: Describes the out-edge distribution function, the discrete distribution, or the frequency distribution. :param in_dist: Describes the in-edge distribution function, discrete distribution, or frequency distribution. :param joint_dist: Describes the joint distribution function, discrete distribution, or frequency distribution. :param in_range: The degree range for the in-edge distribution. :param out_range: The degree range for the out-edge distribution. :param joint_range: The degree range for the joint distribution (must be symmetrical, see examples). :param min_freq: Sets the minimum number (expected value) of nodes (species) that must be in each degree bin. :param mass_violating_reactions: Allow apparent mass violating reactions such as A + B -> A. :param edge_type: Determines how the edges are counted against the frequency distributions. Current options are 'generic' and 'metabolic'. :param kinetics: Describes the desired rate-laws and parameter ranges. Ultimately defaults to ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] :param add_enzyme: Add a multiplicative parameter to the rate-law that may be used for perturbation analysis. :param mod_reg: Describes the modifiers. Only valid for modular rate-laws. :param rxn_prob: Describes the reaction probabilities. Ultimately defaults to [UniUni, BiUni, UniBi, BiBI] = [0.35, 0.3, 0.3, 0.05] :param rev_prob: Describes the probability that a reaction is reversible. :param ic_params: Describes the initial condition sampling distributions. Ultimately defaults to ['uniform', 0, 10] :param dist_plots: Generate distribution charts. :param net_plots: Generate network plots. """ if net_plots and not found_pydot: print('The pydot package was not found and network figures will not be produced.') if kinetics is None: kinetics = ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] if 'modular' not in kinetics[0] and mod_reg is not None: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Regulators are relevant only to modular kinetics.\n' 'Please reset the run with appropriate parameters.') if ic_params is None: ic_params = ['uniform', 0, 10] if joint_dist and (in_dist != 'random' or out_dist != 'random'): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("You have provided both a joint distribution " "and one or both of the input and output distributions") if rxn_prob: if round(sum(rxn_prob), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your stated reaction probabilities are {rxn_prob} and they do not add to 1.") if mod_reg: if round(sum(mod_reg[0]), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your stated modular regulator probabilities are {mod_reg[0]} and they do not add to 1.") if mod_reg[1] < 0 or mod_reg[1] > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your positive (vs negative) probability is {mod_reg[1]} is not between 0 and 1.") if rev_prob < 0 or rev_prob > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Your reversibility probability is not between 0 and 1') if isinstance(joint_range, list) and joint_range[0] < 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("Node degree cannot be less than 1.") if isinstance(in_range, list) and in_range[0] < 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("Node degree cannot be less than 1.") if isinstance(out_range, list) and out_range[0] < 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("Node degree cannot be less than 1.") if isinstance(in_dist, list) and all(isinstance(x[1], int) for x in in_dist) \ and isinstance(out_dist, list) and all(isinstance(x[1], int) for x in out_dist) \ and sum(int(x[0])*int(x[1]) for x in in_dist) != sum(int(x[0])*int(x[1]) for x in out_dist): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("The total in-edges do not match the total out-edges. " "Please revise these frequency distributions.") num_existing_models = 0 path = os.path.join(output_dir, group_name, '') if overwrite: if os.path.exists(path): shutil.rmtree(path) os.makedirs(os.path.join(path, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(path, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(path, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(path, 'distributions')) os.makedirs(os.path.join(path, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dist_figs')) else: os.makedirs(os.path.join(path, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(path, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(path, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(path, 'distributions')) os.makedirs(os.path.join(path, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dist_figs')) else: if os.path.exists(os.path.join(path)): gd = glob.glob(os.path.join(path, 'antimony', '*')) num_existing_models = len(gd) else: os.makedirs(os.path.join(path, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(path, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(path, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(path, 'distributions')) os.makedirs(os.path.join(path, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(path, 'dist_figs')) i = num_existing_models while i < num_existing_models + n_models: in_samples = [] out_samples = [] joint_samples = [] rl = [None] el = [[]] rl_failed_count = -1 while not rl[0]: rl_failed_count += 1 if rl_failed_count == 100: print(i, 'failed') ant_str = "Network construction failed on this attempt, consider revising your settings." anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) break in_samples, out_samples, joint_samples = \ buildNetworks.generate_samples(n_species, in_dist, out_dist, joint_dist, min_freq, in_range, out_range, joint_range) rl, el = buildNetworks.generate_reactions(in_samples, out_samples, joint_samples, n_species, n_reactions, rxn_prob, mod_reg, mass_violating_reactions, edge_type) if not rl[0]: i += 1 continue net_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'networks', group_name + '_' + str(i) + '.csv') with open(net_dir, 'w') as f: for j, each in enumerate(rl): if j == 0: f.write(str(each)) else: for k, item in enumerate(each): if k == 0: f.write(str(item)) else: f.write(',[') for m, every in enumerate(item): if m == 0: f.write(str(every)) else: f.write(',' + str(every)) f.write(']') f.write('\n') if net_plots and found_pydot: edges = [] for each in el: edges.append(('S' + str(each[0]), 'S' + str(each[1]))) graph = pydot.Dot(graph_type="digraph") graph.set_node_defaults(color='black', style='filled', fillcolor='#4472C4') # node_ids = set() # for each in edges: # node_ids.add(each[0]) # node_ids.add(each[1]) # for each in node_ids: # graph.add_node(pydot.Node(each)) for each in edges: graph.add_edge(pydot.Edge(each[0], each[1])) graph.write_png(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs', group_name + '_' + str(i) + '.png')) graph.write(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files', group_name + '_' + str(i) + '.dot'), format='dot') # KEEP THIS FOR NOW # output graph to Dot object # graph_file = graph.create_dot(prog='dot') # graph_file = graph_file.decode('ascii') # graph_file = pydot.graph_from_dot_data(graph_file)[0] ant_str = buildNetworks.get_antimony_script(rl, ic_params, kinetics, rev_prob, add_enzyme) anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) dist_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'distributions', group_name + '_' + str(i) + '.cvs') with open(dist_dir, 'w') as f: f.write('out distribution\n') for each in out_samples: f.write(str(each[0]) + ',' + str(each[1]) + '\n') f.write('\n') f.write('in distribution\n') for each in in_samples: f.write(str(each[0]) + ',' + str(each[1]) + '\n') f.write('\n') f.write('joint distribution\n') for each in joint_samples: f.write(str(each[0]) + ',' + str(each[1]) + ',' + str(each[2]) + '\n') f.write('\n') # todo: write separate script for visualization? if dist_plots: if in_samples and not out_samples: x = [dist_ind[0] for dist_ind in in_samples] y = [dist_ind[1] for dist_ind in in_samples] plt.figure() plt.bar(x, y) plt.xlabel("Out Degree") plt.ylabel("Number of Nodes") plt.xticks(x) plt.title(group_name + '_' + str(i) + ' out edges') plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_in' + '.png')) plt.close() if out_samples and not in_samples: x = [dist_ind[0] for dist_ind in out_samples] y = [dist_ind[1] for dist_ind in out_samples] plt.figure() plt.bar(x, y) plt.xlabel("In Degree") plt.ylabel("Number of Nodes") plt.xticks(x) plt.title(group_name + '_' + str(i) + ' in edges') plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_out' + '.png')) plt.close() if in_samples and out_samples: y10 = [each[0] for each in out_samples] y20 = [each[0] for each in in_samples] miny = min(min(y10), min(y20)) maxy = max(max(y10), max(y20)) y0 = [m for m in range(miny, maxy + 1)] miss1 = list(set(y10) ^ set(y0)) miss2 = list(set(y20) ^ set(y0)) for each in miss1: out_samples.append((each, 0)) for each in miss2: in_samples.append((each, 0)) out_samples.sort() in_samples.sort() y1 = [dist_ind[1] for dist_ind in out_samples] y2 = [dist_ind[1] for dist_ind in in_samples] x1 = [dist_ind[0] for dist_ind in out_samples] x2 = [dist_ind[0] for dist_ind in in_samples] x0 = list(set(x1).union(set(x2))) x0.sort() x = np.arange(len(x0)) width = 0.25 fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x-width/2, y1, width, label='outdegree') ax.bar(x+width/2, y2, width, label='indegree') ax.set_xlabel("Edge Degree") ax.set_ylabel("Number of Nodes") ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x0) ax.legend() plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_out_in' + '.png')) plt.close() if joint_samples: x = [dist_ind[0] for dist_ind in joint_samples] y = [dist_ind[1] for dist_ind in joint_samples] z = [0 for _ in joint_samples] dx = np.ones(len(joint_samples)) dy = np.ones(len(joint_samples)) dz = [dist_ind[2] for dist_ind in joint_samples] fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax1.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz) ax1.set_xlabel("Out-Edge Degree") ax1.set_ylabel("In-Edge Degree") ax1.set_zlabel("Number of Nodes") plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_joint' + '.png')) plt.close() sbml_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml', group_name + '_' + str(i) + '.sbml') antimony.loadAntimonyString(ant_str) sbml = antimony.getSBMLString() with open(sbml_dir, 'w') as f: f.write(sbml) antimony.clearPreviousLoads() i += 1 def distributions(verbose_exceptions=False, output_dir='models', group_name='test', overwrite=True, n_models=1, n_species=10, out_dist='random', in_dist='random', joint_dist=None, in_range=None, out_range=None, joint_range=None, min_freq=1.0, dist_plots=False): """ Generates a collection of frequency distributions from function or bound discrete probabilities. Outputs include distribution data and figures. :param verbose_exceptions: Traceback for input errors are suppressed. :param output_dir: Output directory. :param group_name: Name of the group the models belong too and the directory they will be placed in. :param overwrite: Overwrite the models in output_dir/models/group_name. :param n_models: Number of models to produce. :param n_species: Number of species per model. :param out_dist: Describes the out-edge distribution function, the discrete distribution, or the frequency distribution. :param in_dist: Describes the in-edge distribution function, discrete distribution, or frequency distribution. :param joint_dist: Describes the joint distribution function, discrete distribution, or frequency distribution. :param in_range: The degree range for the in-edge distribution. :param out_range: The degree range for the out-edge distribution. :param joint_range: The degree range for the joint distribution (must be symmetrical, see examples). :param min_freq: Sets the minimum number (expected value) of nodes (species) that must be in each degree bin. :param dist_plots: Generate distribution charts. """ if joint_dist and (in_dist != 'random' or out_dist != 'random'): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("You have provided both a joint distribution " "and one or both of the input and output distributions") if isinstance(joint_range, list) and joint_range[0] < 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("Node degree cannot be less than 1.") if isinstance(in_range, list) and in_range[0] < 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("Node degree cannot be less than 1.") if isinstance(out_range, list) and out_range[0] < 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("Node degree cannot be less than 1.") if isinstance(in_dist, list) and all(isinstance(x[1], float) for x in in_dist): prob_list = [each[1] for each in in_dist] if round(sum(prob_list), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("The provided indegree distribution does not add to 1") if isinstance(out_dist, list) and all(isinstance(x[1], float) for x in out_dist): prob_list = [each[1] for each in out_dist] if round(sum(prob_list), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("The provided outdegree distribution does not add to 1") if isinstance(joint_dist, list) and all(isinstance(x[1], float) for x in joint_dist): prob_list = [each[2] for each in joint_dist] if round(sum(prob_list), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("The provided joint degree distribution does not add to 1") if isinstance(in_dist, list) and all(isinstance(x[1], int) for x in in_dist) \ and isinstance(out_dist, list) and all(isinstance(x[1], int) for x in out_dist) \ and sum(int(x[0]) * int(x[1]) for x in in_dist) != sum(int(x[0]) * int(x[1]) for x in out_dist): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("The total in-edges do not match the total out-edges. " "Please revise these frequency distributions.") num_existing_models = 0 path = os.path.join(output_dir, group_name) if overwrite: if os.path.exists(path): shutil.rmtree(path) os.makedirs(os.path.join(path, 'distributions')) if dist_plots: os.makedirs(os.path.join(path, 'dist_figs')) else: os.makedirs(os.path.join(path, 'distributions')) if dist_plots: os.makedirs(os.path.join(path, 'dist_figs')) else: if os.path.exists(os.path.join(path)): gd = glob.glob(os.path.join(path, 'distributions', '*')) num_existing_models = len(gd) else: os.makedirs(os.path.join(path, 'distributions')) if dist_plots: os.makedirs(os.path.join(path, 'dist_figs')) i = num_existing_models while i < num_existing_models + n_models: in_samples, out_samples, joint_samples = buildNetworks.generate_samples( n_species, in_dist, out_dist, joint_dist, min_freq, in_range, out_range, joint_range) dist_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'distributions', group_name + '_' + str(i) + '.csv') with open(dist_dir, 'w') as f: f.write('out distribution\n') for each in out_samples: f.write(str(each[0]) + ',' + str(each[1]) + '\n') f.write('\n') f.write('in distribution\n') for each in in_samples: f.write(str(each[0]) + ',' + str(each[1]) + '\n') f.write('\n') f.write('joint distribution\n') for each in joint_samples: f.write(str(each[0]) + ',' + str(each[1]) + ',' + str(each[2]) + '\n') f.write('\n') # todo: write separate script for visualization? if dist_plots: if in_samples and not out_samples: x = [dist_ind[0] for dist_ind in in_samples] y = [dist_ind[1] for dist_ind in in_samples] plt.figure() plt.bar(x, y) plt.xlabel("Out Degree") plt.ylabel("Number of Nodes") plt.xticks(x) plt.title(group_name + '_' + str(i) + ' out edges') plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_in' + '.png')) plt.close() if out_samples and not in_samples: x = [dist_ind[0] for dist_ind in out_samples] y = [dist_ind[1] for dist_ind in out_samples] plt.figure() plt.bar(x, y) plt.xlabel("In Degree") plt.ylabel("Number of Nodes") plt.xticks(x) plt.title(group_name + '_' + str(i) + ' in edges') plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_out' + '.png')) plt.close() if in_samples and out_samples: y10 = [each[0] for each in out_samples] y20 = [each[0] for each in in_samples] miny = min(min(y10), min(y20)) maxy = max(max(y10), max(y20)) y0 = [m for m in range(miny, maxy + 1)] miss1 = list(set(y10) ^ set(y0)) miss2 = list(set(y20) ^ set(y0)) for each in miss1: out_samples.append((each, 0)) for each in miss2: in_samples.append((each, 0)) out_samples.sort() in_samples.sort() y1 = [dist_ind[1] for dist_ind in out_samples] y2 = [dist_ind[1] for dist_ind in in_samples] x1 = [dist_ind[0] for dist_ind in out_samples] x2 = [dist_ind[0] for dist_ind in in_samples] x0 = list(set(x1).union(set(x2))) x0.sort() x = np.arange(len(x0)) width = 0.25 fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x-width/2, y1, width, label='outdegree') ax.bar(x+width/2, y2, width, label='indegree') ax.set_xlabel("Edge Degree") ax.set_ylabel("Number of Nodes") ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x0) ax.legend() plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_out_in' + '.png')) plt.close() if joint_samples: x = [dist_ind[0] for dist_ind in joint_samples] y = [dist_ind[1] for dist_ind in joint_samples] z = [0 for _ in joint_samples] dx = np.ones(len(joint_samples)) dy = np.ones(len(joint_samples)) dz = [dist_ind[2] for dist_ind in joint_samples] fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax1.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz) ax1.set_xlabel("Out-Edge Degree") ax1.set_ylabel("In-Edge Degree") ax1.set_zlabel("Number of Nodes") plt.savefig(os.path.join(output_dir, group_name, 'dist_figs', group_name + '_' + str(i) + '_joint' + '.png')) plt.close() i += 1 def networks(verbose_exceptions=False, directory='models', group_name='test', overwrite=True, n_reactions=None, mass_violating_reactions=True, edge_type='generic', mod_reg=None, rxn_prob=None, net_plots=False): """ Generates a collection of reaction networks. This function requires the existence of previously generated frequency distributions. :param verbose_exceptions: Traceback for input errors are suppressed. :param directory: Directory where files are read and stored. :param group_name: Name of the group the models belong too and the directory they will be placed in. :param overwrite: Overwrite the models in output_dir/models/group_name. :param n_reactions: Specifies the minimum number of reactions per model. Only valid in the completely random case. :param mass_violating_reactions: Allow apparent mass violating reactions such as A + B -> A. :param edge_type: Determines how the edges are counted against the frequency distributions. Current options are 'generic' and 'metabolic'. :param mod_reg: Describes the modifiers. Only valid for modular rate-laws. :param rxn_prob: Describes the reaction probabilities. Ultimately defaults to [UniUni, BiUni, UniBi, BiBI] = [0.35, 0.3, 0.3, 0.05] :param net_plots: Generate network plots. """ if net_plots and not found_pydot: print('The pydot package was not found and network figures will not be produced.') if rxn_prob: if round(sum(rxn_prob), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your stated reaction probabilities are {rxn_prob} and they do not add to 1.") if mod_reg: if round(sum(mod_reg[0]), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your stated modular regulator probabilities are {mod_reg[0]} and they do not add to 1.") if mod_reg[1] < 0 or mod_reg[1] > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your positive (vs negative) probability is {mod_reg[1]} is not between 0 and 1.") net_files = [] if overwrite: if os.path.exists(os.path.join(directory, group_name, 'networks')): shutil.rmtree(os.path.join(directory, group_name, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'networks')) else: os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'networks')) if os.path.exists(os.path.join(directory, group_name, 'net_figs')): shutil.rmtree(os.path.join(directory, group_name, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'net_figs')) else: os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'net_figs')) if os.path.exists(os.path.join(directory, group_name, 'dot_files')): shutil.rmtree(os.path.join(directory, group_name, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'dot_files')) else: os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'dot_files')) else: if os.path.exists(os.path.join(directory, group_name, 'networks')): net_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(directory, group_name, 'networks')) if os.path.isfile(os.path.join(directory, group_name, 'networks', f))] else: os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'dot_files')) net_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in net_files] path = os.path.join(directory, group_name, 'distributions') dist_files = [fi for fi in os.listdir(path) if os.path.isfile(os.path.join(path, fi)) and fi[-3:] == 'csv'] dists_list = [] for item in dist_files: dists_list.append([int(item.split('_')[-1].split('.')[0]), item]) dists_list.sort() for dist in dists_list: if dist[0] not in net_inds: ind = dist[0] out_dist = False in_dist = False joint_dist = False out_samples = [] in_samples = [] joint_samples = [] with open(os.path.join(directory, group_name, 'distributions', dist[1])) as dl: for line in dl: if joint_dist: if line.strip(): joint_samples.append((int(line.split(',')[0]), int(line.split(',')[1].strip()))) if line[:-1] == 'joint distribution': out_dist = False in_dist = False joint_dist = True if in_dist: if line.strip(): in_samples.append((int(line.split(',')[0]), int(line.split(',')[1].strip()))) if line[:-1] == 'in distribution': out_dist = False in_dist = True joint_dist = False if out_dist: if line.strip(): out_samples.append((int(line.split(',')[0]), int(line.split(',')[1].strip()))) if line[:-1] == 'out distribution': out_dist = True in_dist = False joint_dist = False n_species = 0 out_species = 0 in_species = 0 if out_samples and not n_species: for each in out_samples: out_species += each[1] if in_samples and not n_species: for each in in_samples: in_species += each[1] n_species = max(out_species, in_species) if joint_samples and not n_species: for each in joint_samples: n_species += each[1] rl = [None] el = [[]] rl_failed_count = -1 while not rl[0]: rl_failed_count += 1 if rl_failed_count == 100: break rl, el = buildNetworks.generate_reactions(in_samples, out_samples, joint_samples, n_species, n_reactions, rxn_prob, mod_reg, mass_violating_reactions, edge_type) if not rl[0]: ant_str = "Network construction failed on this attempt, consider revising your settings." net_dir = os.path.join(directory, group_name, 'networks', group_name + '_' + str(ind) + '.txt') with open(net_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) else: net_dir = os.path.join(directory, group_name, 'networks', group_name + '_' + str(ind) + '.txt') with open(net_dir, 'w') as f: for j, each in enumerate(rl): if j == 0: f.write(str(each)) else: for k, item in enumerate(each): if k == 0: f.write(str(item)) else: f.write(',[') for m, every in enumerate(item): if m == 0: f.write(str(every)) else: f.write(':' + str(every)) f.write(']') f.write('\n') if net_plots and found_pydot: edges = [] for each in el: edges.append(('S' + str(each[0]), 'S' + str(each[1]))) graph = pydot.Dot(graph_type="digraph") graph.set_node_defaults(color='black', style='filled', fillcolor='#4472C4') for each in edges: graph.add_edge(pydot.Edge(each[0], each[1])) graph.write_png(os.path.join(directory, group_name, 'net_figs', group_name + '_' + str(ind) + '.png')) graph.write(os.path.join(directory, group_name, 'dot_files', group_name + '_' + str(ind) + '.dot'), format='dot') def rate_laws(verbose_exceptions=False, directory='models', group_name='test', overwrite=True, kinetics=None, add_enzyme=False, mod_reg=None, rxn_prob=None, rev_prob=0, ic_params=None): """ Generates a collection of models. This function requires the existence of previously generated networks. :param verbose_exceptions: Traceback for input errors are suppressed. :param directory: Directory where files are read and stored. :param group_name: Name of the group the models belong too and the directory they will be placed in. :param overwrite: Overwrite the models in output_dir/models/group_name. :param kinetics: Describes the desired rate-laws and parameter ranges. Ultimately defaults to ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] :param add_enzyme: Add a multiplicative parameter to the rate-law that may be used for perturbation analysis. :param mod_reg: Describes the modifiers. Only valid for modular rate-laws. :param rxn_prob: Describes the reaction probabilities. Ultimately defaults to [UniUni, BiUni, UniBi, BiBI] = [0.35, 0.3, 0.3, 0.05] :param rev_prob: Describes the probability that a reaction is reversible. :param ic_params: Describes the initial condition sampling distributions. Ultimately defaults to ['uniform', 0, 10] """ if kinetics and kinetics[1] != 'uniform' and kinetics[1] != 'loguniform' \ and kinetics[1] != 'normal' and kinetics[1] != 'lognormal': if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Please specify the parameter distribution as "uniform", "loguniform", "normal", ' 'or "lognormal".') if kinetics is None: kinetics = ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] if 'modular' not in kinetics[0] and mod_reg is not None: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Regulators are relevant only to modular kinetics.\n' 'Please reset the run with appropriate parameters.') if ic_params is None: ic_params = ['uniform', 0, 10] if rxn_prob: if round(sum(rxn_prob), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your stated reaction probabilities are {rxn_prob} and they do not add to 1.") if mod_reg: if round(sum(mod_reg[0]), 10) != 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your stated modular regulator probabilities are {mod_reg[0]} and they do not add to 1.") if mod_reg[1] < 0 or mod_reg[1] > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception(f"Your positive (vs negative) probability is {mod_reg[1]} is not between 0 and 1.") if rev_prob < 0 or rev_prob > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Your reversibility probability is not between 0 and 1') anti_files = [] sbml_files = [] if overwrite: if os.path.exists(os.path.join(directory, group_name, 'antimony')): shutil.rmtree(os.path.join(directory, group_name, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'antimony')) else: os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'antimony')) if os.path.exists(os.path.join(directory, group_name, 'sbml')): shutil.rmtree(os.path.join(directory, group_name, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'sbml')) else: os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'sbml')) else: if os.path.exists(os.path.join(directory, group_name, 'antimony')): anti_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(directory, group_name, 'antimony')) if os.path.isfile(os.path.join(directory, group_name, 'antimony', f))] else: os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'antimony')) if os.path.exists(os.path.join(directory, group_name, 'sbml')): sbml_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(directory, group_name, 'sbml')) if os.path.isfile(os.path.join(directory, group_name, 'sbml', f))] else: os.makedirs(os.path.join(directory, group_name, 'sbml')) anti_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in anti_files] sbml_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in sbml_files] if set(anti_inds) != set(sbml_inds): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("There exists a discrepancy between the antimony and sbml files.\n" "Consider starting over and overwriting them all.") path = os.path.join(directory, group_name, 'networks') nets_files = [fi for fi in os.listdir(path) if os.path.isfile(os.path.join(path, fi)) and fi[-3:] == 'txt'] nets_list = [] for item in nets_files: nets_list.append([int(item.split('_')[-1].split('.')[0]), item]) nets_list.sort() for net in nets_list: if net[0] not in anti_inds: ind = net[0] reg_check = False with open(os.path.join(directory, group_name, 'networks', net[1])) as f: if 'a' in f.read(): reg_check = True with open(os.path.join(directory, group_name, 'networks', net[1])) as f: if 's' in f.read(): reg_check = True if reg_check and 'modular' not in kinetics[0]: ant_str = "This model contains regulators that are not accounted for in the selected kinetics." anti_dir = os.path.join(directory, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(ind) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) else: rl = [] with open(os.path.join(directory, group_name, 'networks', net[1])) as nl: for i, line in enumerate(nl): if i == 0: rl.append(int(line.strip())) else: rl.append([]) line_split = line.strip().split(',') for j, each in enumerate(line_split): if j == 0: rl[-1].append(int(each)) elif j == 5: rl[-1].append([]) each_split = each[1:-1].split(':') for elem in each_split: if elem: rl[-1][-1].append(elem) else: rl[-1].append([]) each_split = each[1:-1].split(':') for elem in each_split: if elem: rl[-1][-1].append(int(elem)) ant_str = buildNetworks.get_antimony_script(rl, ic_params, kinetics, rev_prob, add_enzyme) anti_dir = os.path.join(directory, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(ind) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) sbml_dir = os.path.join(directory, group_name, 'sbml', group_name + '_' + str(ind) + '.sbml') antimony.loadAntimonyString(ant_str) sbml = antimony.getSBMLString() with open(sbml_dir, 'w') as f: f.write(sbml) antimony.clearPreviousLoads() def linear(verbose_exceptions=False, output_dir='models', group_name='linear', overwrite=True, n_models=1, n_species=10, kinetics=None, add_enzyme=False, rev_prob=0, ic_params=None, net_plots=False): """ Generates a collection of linear models. :param verbose_exceptions: Traceback for input errors are suppressed. :param output_dir: Output directory. :param group_name: Name of the group the models belong too and the directory they will be placed in. :param overwrite: Overwrite the models in output_dir/models/group_name. :param n_models: Number of models to produce. :param n_species: Number of species per model. :param kinetics: Describes the desired rate-laws and parameter ranges. Ultimately defaults to ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] :param add_enzyme: Add a multiplicative parameter to the rate-law that may be used for perturbation analysis. :param rev_prob: Describes the probability that a reaction is reversible. :param ic_params: Describes the initial condition sampling distributions. Ultimately defaults to ['uniform', 0, 10] :param net_plots: Generate network plots. """ if net_plots and not found_pydot: print('The pydot package was not found and network figures will not be produced.') if kinetics is None: kinetics = ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] if rev_prob < 0 or rev_prob > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Your reversibility probability is not between 0 and 1') net_files = [] anti_files = [] sbml_files = [] if overwrite: if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) else: if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')): anti_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')): sbml_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')): net_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')): net_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')): net_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) net_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in net_files] anti_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in anti_files] sbml_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in sbml_files] if set(net_inds) != set(anti_inds) or set(anti_inds) != set(sbml_inds) or set(net_inds) != set(sbml_inds): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("There exists a discrepancy between the network, antimony, and sbml files.\n" "Consider starting over and overwriting them all.") for i in range(n_models): rl, el = buildNetworks.generate_simple_linear(n_species) if not rl[0]: ant_str = "Network construction failed on this attempt, consider revising your settings." anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) else: net_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'networks', group_name + '_' + str(i) + '.csv') with open(net_dir, 'w') as f: for j, each in enumerate(rl): if j == 0: f.write(str(each)) else: for k, item in enumerate(each): if k == 0: f.write(str(item)) else: f.write(',(') for m, every in enumerate(item): if m == 0: f.write(str(every)) else: f.write(',' + str(every)) f.write(')') f.write('\n') if net_plots and found_pydot: edges = [] for each in el: edges.append(('S' + str(each[0]), 'S' + str(each[1]))) graph = pydot.Dot(graph_type="digraph") graph.set_node_defaults(color='black', style='filled', fillcolor='#4472C4') for each in edges: graph.add_edge(pydot.Edge(each[0], each[1])) graph.write_png(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs', group_name + '_' + str(i) + '.png')) graph.write(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files', group_name + '_' + str(i) + '.dot'), format='dot') ant_str = buildNetworks.get_antimony_script(rl, ic_params, kinetics, rev_prob, add_enzyme) anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) sbml_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml', group_name + '_' + str(i) + '.sbml') antimony.loadAntimonyString(ant_str) sbml = antimony.getSBMLString() with open(sbml_dir, 'w') as f: f.write(sbml) antimony.clearPreviousLoads() def cyclic(verbose_exceptions=False, output_dir='models', group_name='cyclic', overwrite=True, min_species=10, max_species=20, n_cycles=1, n_models=1, kinetics=None, add_enzyme=False, rev_prob=0, ic_params=None, net_plots=False): """ Generates a collection of cyclic models. :param verbose_exceptions: Traceback for input errors are suppressed. :param output_dir: Output directory. :param group_name: Name of the group the models belong too and the directory they will be placed in. :param overwrite: Overwrite the models in output_dir/models/group_name. :param min_species: Minimum number of species per cycle. :param max_species: Maximum number of species per cycle. :param n_cycles: Number of cycles per model. :param n_models: Number of models to produce. :param kinetics: Describes the desired rate-laws and parameter ranges. Ultimately defaults to ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] :param add_enzyme: Add a multiplicative parameter to the rate-law that may be used for perturbation analysis. :param rev_prob: Describes the probability that a reaction is reversible. :param ic_params: Describes the initial condition sampling distributions. Ultimately defaults to ['uniform', 0, 10] :param net_plots: Generate network plots. """ if net_plots and not found_pydot: print('The pydot package was not found and network figures will not be produced.') if kinetics is None: kinetics = ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] if rev_prob < 0 or rev_prob > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Your reversibility probability is not between 0 and 1') net_files = [] anti_files = [] sbml_files = [] if overwrite: if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) else: if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')): anti_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')): sbml_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')): net_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')): net_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')): net_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) net_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in net_files] anti_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in anti_files] sbml_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in sbml_files] if set(net_inds) != set(anti_inds) or set(anti_inds) != set(sbml_inds) or set(net_inds) != set(sbml_inds): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("There exists a discrepancy between the network, antimony, and sbml files.\n" "Consider starting over and overwriting them all.") for i in range(n_models): rl, el = buildNetworks.generate_simple_cyclic(min_species, max_species, n_cycles) if not rl[0]: ant_str = "Network construction failed on this attempt, consider revising your settings." anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) else: net_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'networks', group_name + '_' + str(i) + '.csv') with open(net_dir, 'w') as f: for j, each in enumerate(rl): if j == 0: f.write(str(each)) else: for k, item in enumerate(each): if k == 0: f.write(str(item)) else: f.write(',(') for m, every in enumerate(item): if m == 0: f.write(str(every)) else: f.write(',' + str(every)) f.write(')') f.write('\n') if net_plots and found_pydot: edges = [] for each in el: edges.append(('S' + str(each[0]), 'S' + str(each[1]))) graph = pydot.Dot(graph_type="digraph", layout="neato") graph.set_node_defaults(color='black', style='filled', fillcolor='#4472C4') for each in edges: graph.add_edge(pydot.Edge(each[0], each[1])) graph.write_png(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs', group_name + '_' + str(i) + '.png')) graph.write(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files', group_name + '_' + str(i) + '.dot'), format='dot') ant_str = buildNetworks.get_antimony_script(rl, ic_params, kinetics, rev_prob, add_enzyme) anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) sbml_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml', group_name + '_' + str(i) + '.sbml') antimony.loadAntimonyString(ant_str) sbml = antimony.getSBMLString() with open(sbml_dir, 'w') as f: f.write(sbml) antimony.clearPreviousLoads() def branched(verbose_exceptions=False, output_dir='models', group_name='branched', overwrite=True, n_models=1, n_species=20, seeds=1, path_probs=None, tips=False, kinetics=None, add_enzyme=False, rev_prob=0, ic_params=None, net_plots=False): """ Generates a collection of branching/converging models from a set of seed nodes. :param verbose_exceptions: Traceback for input errors are suppressed. :param output_dir: Output directory. :param group_name: Name of the group the models belong too and the directory they will be placed in. :param overwrite: Overwrite the models in output_dir/models/group_name. :param n_models: Number of models to produce. :param n_species: Number of species per model. :param seeds: The number of seed nodes that the network(s) will grow from :param path_probs: list of probabilities that govern the rate of branching and converging. Defaults to [branch, grow, combine] = [0.1, 0.8, 0.1]. :param tips: Confines branching, growth, and converging to the tip of the stems. :param kinetics: Describes the desired rate-laws and parameter ranges. Ultimately defaults to ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] :param add_enzyme: Add a multiplicative parameter to the rate-law that may be used for perturbation analysis. :param rev_prob: Describes the probability that a reaction is reversible. :param ic_params: Describes the initial condition sampling distributions. Ultimately defaults to ['uniform', 0, 10] :param net_plots: Generate network plots. """ if net_plots and not found_pydot: print('The pydot package was not found and network figures will not be produced.') if kinetics is None: kinetics = ['mass_action', 'loguniform', ['kf', 'kr', 'kc'], [[0.01, 100], [0.01, 100], [0.01, 100]]] if rev_prob < 0 or rev_prob > 1: if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception('Your reversibility probability is not between 0 and 1') net_files = [] anti_files = [] sbml_files = [] if overwrite: if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'networks')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs')) if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')): shutil.rmtree(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) else: if os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')): anti_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, 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os.path.exists(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')): net_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) if os.path.isfile(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files', f))] else: os.makedirs(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files')) net_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in net_files] anti_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in anti_files] sbml_inds = [int(nf.split('_')[-1].split('.')[0]) for nf in sbml_files] if set(net_inds) != set(anti_inds) or set(anti_inds) != set(sbml_inds) or set(net_inds) != set(sbml_inds): if not verbose_exceptions: sys.tracebacklimit = 0 raise Exception("There exists a discrepancy between the network, antimony, and sbml files.\n" "Consider starting over and overwriting them all.") for i in range(n_models): rl, el = buildNetworks.generate_simple_branched(n_species, seeds, path_probs, tips) if not rl[0]: ant_str = "Network construction failed on this attempt, consider revising your settings." anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) else: net_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'networks', group_name + '_' + str(i) + '.csv') with open(net_dir, 'w') as f: for j, each in enumerate(rl): if j == 0: f.write(str(each)) else: for k, item in enumerate(each): if k == 0: f.write(str(item)) else: f.write(',(') for m, every in enumerate(item): if m == 0: f.write(str(every)) else: f.write(',' + str(every)) f.write(')') f.write('\n') if net_plots and found_pydot: edges = [] for each in el: edges.append(('S' + str(each[0]), 'S' + str(each[1]))) graph = pydot.Dot(graph_type="digraph") graph.set_node_defaults(color='black', style='filled', fillcolor='#4472C4') for each in edges: graph.add_edge(pydot.Edge(each[0], each[1])) graph.write_png(os.path.join(output_dir, group_name, 'net_figs', group_name + '_' + str(i) + '.png')) graph.write(os.path.join(output_dir, group_name, 'dot_files', group_name + '_' + str(i) + '.dot'), format='dot') ant_str = buildNetworks.get_antimony_script(rl, ic_params, kinetics, rev_prob, add_enzyme) anti_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'antimony', group_name + '_' + str(i) + '.txt') with open(anti_dir, 'w') as f: f.write(ant_str) sbml_dir = os.path.join(output_dir, group_name, 'sbml', group_name + '_' + str(i) + '.sbml') antimony.loadAntimonyString(ant_str) sbml = antimony.getSBMLString() with open(sbml_dir, 'w') as f: f.write(sbml) antimony.clearPreviousLoads()

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null

# -*- coding: utf-8 -*- import pymssql import tkinter as tk import re r1=re.compile(r'.*') import tkinter.messagebox import tkinter.messagebox as messagebox from tkinter import StringVar #sql服务器名，这里(127.0.0.1)是本地数据库IP serverName = 'localhost' #登陆用户名和密码 userName = 'sa' passWord = '123456' #建立连接并获取cursor con = pymssql.connect(serverName , userName , passWord, "BookShop") def click_query_author(data,root): if str(data).startswith('张'): cur1 = con.cursor() # 执行sql语句 cur1.execute('exec Query_Book_Author @Bauthor=张嘉佳') data1=cur1.fetchall() r=data1[0] for a in r: a1=tk.Label(root, text=a) a1.pack() elif str(data).startswith('林汉'): cur2 = con.cursor() # 执行sql语句 cur2.execute('exec Query_Book_Author @Bauthor=林汉达') data2=cur2.fetchall() s=data2[0] for b in s: b1=tk.Label(root, text=b) b1.pack() elif str(data).startswith('谷'): cur3 = con.cursor() # 执行sql语句 cur3.execute('exec Query_Book_Author @Bauthor=谷崎润一郎') data3=cur3.fetchall() t=data3[0] for c in t: c1=tk.Label(root, text=c) c1.pack() elif str(data).startswith('叶'): cur4 = con.cursor() # 执行sql语句 cur4.execute('exec Query_Book_Author @Bauthor=叶楚桥') data4=cur4.fetchall() u=data4[0] for d in u: d1=tk.Label(root, text=d) d1.pack() elif str(data).startswith('林海'): cur5 = con.cursor() # 执行sql语句 cur5.execute('exec Query_Book_Author @Bauthor=林海英') data5 = cur5.fetchall() v = data5[0] for e in v: e1 = tk.Label(root, text=e) e1.pack() elif str(data).startswith('丹'): cur6 = con.cursor() # 执行sql语句 cur6.execute('exec Query_Book_Author @Bauthor=丹尼尔笛福') data6=cur6.fetchall() w=data6[0] for f in w: f1=tk.Label(root, text=f) f1.pack() elif str(data).startswith('蕾'): cur7 = con.cursor() # 执行sql语句 cur7.execute('exec Query_Book_Author @Bauthor=蕾切尔卡斯克') data7 = cur7.fetchall() x = data7[0] for g in x: g1 = tk.Label(root, text=g) g1.pack() def click_query_bname(data,root): if str(data).startswith('鲁'): cur1 = con.cursor() # 执行sql语句 cur1.execute('exec Query_Book_BName @Bname=鲁冰逊漂流记') data1=cur1.fetchall() r=data1[0] for a in r: a1=tk.Label(root, text=a) a1.pack() elif str(data).startswith('上'): cur2 = con.cursor() # 执行sql语句 cur2.execute('exec Query_Book_BName @Bname=上下五千年') data2=cur2.fetchall() s=data2[0] for b in s: b1=tk.Label(root, text=b) b1.pack() elif str(data).startswith('桃'): cur3 = con.cursor() # 执行sql语句 cur3.execute('exec Query_Book_BName @Bname=桃李春风一杯酒') data3=cur3.fetchall() t=data3[0] for c in t: c1=tk.Label(root, text=c) c1.pack() elif str(data).startswith('春'): cur4 = con.cursor() # 执行sql语句 cur4.execute('exec Query_Book_BName @Bname=春琴抄') data4=cur4.fetchall() u=data4[0] for d in u: d1=tk.Label(root, text=d) d1.pack() elif str(data).startswith('成'): cur5 = con.cursor() # 执行sql语句 cur5.execute('exec Query_Book_BName @Bname=成为母亲') data5 = cur5.fetchall() v = data5[0] for e in v: e1 = tk.Label(root, text=e) e1.pack() elif str(data).startswith('从'): cur6 = con.cursor() # 执行sql语句 cur6.execute('exec Query_Book_BName @Bname=从你的全世界路过') data6=cur6.fetchall() w=data6[0] for f in w: f1=tk.Label(root, text=f) f1.pack() elif str(data).startswith('城'): cur7 = con.cursor() # 执行sql语句 cur7.execute('exec Query_Book_BName @Bname=城南旧事') data7 = cur7.fetchall() x = data7[0] for g in x: g1 = tk.Label(root, text=g) g1.pack() def click_query_isbn(data,root): if str(data).startswith('A'): cur1 = con.cursor() # 执行sql语句 cur1.execute('exec Query_Book_ISBN @ISBN=A00001') data1=cur1.fetchall() r=data1[0] for a in r: a1=tk.Label(root, text=a) a1.pack() elif str(data).startswith('B'): cur2 = con.cursor() # 执行sql语句 cur2.execute('exec Query_Book_ISBN @ISBN=B00001') data2=cur2.fetchall() s=data2[0] for b in s: b1=tk.Label(root, text=b) b1.pack() elif str(data).startswith('C00002'): cur3 = con.cursor() # 执行sql语句 cur3.execute('exec Query_Book_ISBN @ISBN=C00002') data3=cur3.fetchall() t=data3[0] for c in t: c1=tk.Label(root, text=c) c1.pack() elif str(data).startswith('D'): cur4 = con.cursor() # 执行sql语句 cur4.execute('exec Query_Book_ISBN @ISBN=D00001') data4=cur4.fetchall() u=data4[0] for d in u: d1=tk.Label(root, text=d) d1.pack() elif str(data).startswith('E'): cur5 = con.cursor() # 执行sql语句 cur5.execute('exec Query_Book_ISBN @ISBN=E00001') data5 = cur5.fetchall() v = data5[0] for e in v: e1 = tk.Label(root, text=e) e1.pack() elif str(data).startswith('F'): cur6 = con.cursor() # 执行sql语句 cur6.execute('exec Query_Book_ISBN @ISBN=F00001') data6=cur6.fetchall() w=data6[0] for f in w: f1=tk.Label(root, text=f) f1.pack() elif str(data).startswith('C00001'): cur7 = con.cursor() # 执行sql语句 cur7.execute('exec Query_Book_ISBN @ISBN=C00001') data7 = cur7.fetchall() x = data7[0] for g in x: g1 = tk.Label(root, text=g) g1.pack() def click_query_brnumber(data,root): if str(data).startswith('171'): cur1 = con.cursor() # 执行sql语句 cur1.execute('exec Query_Book_Author @Bauthor=鲁冰逊漂流记') data1=cur1.fetchall() r=data1[0] for a in r: a1=tk.Label(root, text=a) a1.pack() elif str(data).startswith('上'): cur2 = con.cursor() # 执行sql语句 cur2.execute('exec Query_Bookreader_BR# @Bauthor=1711216') data2=cur2.fetchall() s=data2[0] for b in s: b1=tk.Label(root, text=b) b1.pack() elif str(data).startswith('1759115'): cur3 = con.cursor() # 执行sql语句 cur3.execute('exec Query_Bookreader_BR# @BR#=1759115') data3=cur3.fetchall() t=data3[0] for c in t: c1=tk.Label(root, text=c) c1.pack() elif str(data).startswith('1759116'): cur4 = con.cursor() # 执行sql语句 cur4.execute('exec Query_Bookreader_BR# @BR#=1759116') data4=cur4.fetchall() u=data4[0] for d in u: d1=tk.Label(root, text=d) d1.pack() elif str(data).startswith('1759117'): cur5 = con.cursor() # 执行sql语句 cur5.execute('exec Query_Bookreader_BR# @BR#=1759117') data5 = cur5.fetchall() v = data5[0] for e in v: e1 = tk.Label(root, text=e) e1.pack() elif str(data).startswith('1759119'): cur6 = con.cursor() # 执行sql语句 cur6.execute('exec Query_Bookreader_BR# @BR#=1759119') data6=cur6.fetchall() w=data6[0] for f in w: f1=tk.Label(root, text=f) f1.pack() elif str(data).startswith('1759140'): cur7 = con.cursor() # 执行sql语句 cur7.execute('exec Query_Bookreader_BR# @BR#=1759140') data7 = cur7.fetchall() x = data7[0] for g in x: g1 = tk.Label(root, text=g) g1.pack() def click_query_brname(data,root): if str(data).startswith('鲁'): cur1 = con.cursor() # 执行sql语句 cur1.execute('exec Query_Bookreader_BRname @BRname=鲁冰逊漂流记') data1=cur1.fetchall() r=data1[0] for a in r: a1=tk.Label(root, text=a) a1.pack() elif str(data).startswith('蔡'): cur2 = con.cursor() # 执行sql语句 cur2.execute('exec Query_Bookreader_BRname @BRname=蔡佳泉') data2=cur2.fetchall() s=data2[0] for b in s: b1=tk.Label(root, text=b) b1.pack() elif str(data).startswith('岑'): cur3 = con.cursor() # 执行sql语句 cur3.execute('exec Query_Bookreader_BRname @BRname=岑拓望') data3=cur3.fetchall() t=data3[0] for c in t: c1=tk.Label(root, text=c) c1.pack() elif str(data).startswith('钟'): cur4 = con.cursor() # 执行sql语句 cur4.execute('exec Query_Bookreader_BRname @BRname=钟宇航') data4=cur4.fetchall() u=data4[0] for d in u: d1=tk.Label(root, text=d) d1.pack() elif str(data).startswith('何'): cur5 = con.cursor() # 执行sql语句 cur5.execute('exec Query_Bookreader_BRname @BRname=何昌霖') data5 = cur5.fetchall() v = data5[0] for e in v: e1 = tk.Label(root, text=e) e1.pack() elif str(data).startswith('乔伯'): cur6 = con.cursor() # 执行sql语句 cur6.execute('exec Query_Bookreader_BRname @BRname=乔伯昱') data6=cur6.fetchall() w=data6[0] for f in w: f1=tk.Label(root, text=f) f1.pack() elif str(data).startswith('贺'): cur7 = con.cursor() # 执行sql语句 cur7.execute('exec Query_Bookreader_BRname @BRname=贺依凡') data7 = cur7.fetchall() x = data7[0] for g in x: g1 = tk.Label(root, text=g) g1.pack() def qurey_author(): window = tk.Tk() # 创建窗口 window.title("读者") # 窗口标题 window.geometry('500x400') # 窗口大小，小写字母x # 窗口的label k = tk.Label(window, text='欢迎使用图书管理系统', # 文本 bg='green', # 字体的背景颜色 font=('Arial', 12), # 字体和大小 width=30, height=2 # 字体所占的宽度和高度 ) k.pack() # 固定 # 以上是窗口的主体 menubar = tk.Menu(window) # 在窗口上添加菜单栏 filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0) # filemenu放在menu中 submenu = tk.Menu(filemenu, tearoff=0) # submenu放在filemenu中 menubar.add_cascade(label='嘿嘿嘿', menu=filemenu) # add_cascade用来创建下拉栏，filemenu命名为File filemenu.add_cascade(label='小组成员', menu=submenu) submenu.add_cascade(label='钟宇航') submenu.add_cascade(label='岑拓望') submenu.add_cascade(label='蔡佳泉') submenu.add_cascade(label='何昌霖') submenu.add_cascade(label='乔伯昱') submenu.add_cascade(label='贺依凡') filemenu.add_command(label='退出', command=quit) # add_command用来创建命令栏，不可有子项 window.config(menu=menubar) # 创建完毕 # 在`window`上创建一个`frame` frm = tk.Frame(window) frm.pack() # 在刚刚创建的`frame`上创建两个`frame`，我们可以把它理解成一个大容器里套了一个小容器，即`frm`上有两个`frame` ，`frm_l`和`frm_r` frm_l = tk.Frame(frm) frm_r = tk.Frame(frm) # 这里是控制小的`frm`部件在大的`frm`的相对位置，此处`frm_l`就是在`frm`的左边，`frm_r`在`frm`的右边 frm_l.pack(side='left') frm_r.pack(side='right') tk.Label(frm_l, text='请输入作者名字:').pack() var1 = StringVar() e = tk.Entry(window,textvariable=var1) e.pack() e.get() type(e.get()) b = tk.Button(window, text='查询', width=14, height=1, command=lambda: click_query_author(e.get(),window)) b.pack() # 提交修改 con.commit() window.mainloop() # 结束（不停循环刷新） def qurey_bname(): window = tk.Tk() # 创建窗口 window.title("读者") # 窗口标题 window.geometry('500x400') # 窗口大小，小写字母x # 窗口的label k = tk.Label(window, text='欢迎使用图书管理系统', # 文本 bg='green', # 字体的背景颜色 font=('Arial', 12), # 字体和大小 width=30, height=2 # 字体所占的宽度和高度 ) k.pack() # 固定 # 以上是窗口的主体 menubar = tk.Menu(window) # 在窗口上添加菜单栏 filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0) # filemenu放在menu中 submenu = tk.Menu(filemenu, tearoff=0) # submenu放在filemenu中 menubar.add_cascade(label='嘿嘿嘿', menu=filemenu) # add_cascade用来创建下拉栏，filemenu命名为File filemenu.add_cascade(label='小组成员', menu=submenu) submenu.add_cascade(label='钟宇航') submenu.add_cascade(label='岑拓望') submenu.add_cascade(label='蔡佳泉') submenu.add_cascade(label='何昌霖') submenu.add_cascade(label='乔伯昱') submenu.add_cascade(label='贺依凡') filemenu.add_command(label='退出', command=quit) # add_command用来创建命令栏，不可有子项 window.config(menu=menubar) # 创建完毕 # 在`window`上创建一个`frame` frm = tk.Frame(window) frm.pack() # 在刚刚创建的`frame`上创建两个`frame`，我们可以把它理解成一个大容器里套了一个小容器，即`frm`上有两个`frame` ，`frm_l`和`frm_r` frm_l = tk.Frame(frm) frm_r = tk.Frame(frm) # 这里是控制小的`frm`部件在大的`frm`的相对位置，此处`frm_l`就是在`frm`的左边，`frm_r`在`frm`的右边 frm_l.pack(side='left') frm_r.pack(side='right') tk.Label(frm_l, text='请输入书名:').pack() var1 = StringVar() e = tk.Entry(window,textvariable=var1) e.pack() e.get() type(e.get()) b11 = tk.Button(window, text='查询', width=14, height=1, command=lambda: click_query_bname(e.get(),window)) b11.pack() # 提交修改 con.commit() window.mainloop() # 结束（不停循环刷新） def qurey_isbn(): window = tk.Tk() # 创建窗口 window.title("读者") # 窗口标题 window.geometry('500x400') # 窗口大小，小写字母x # 窗口的label k = tk.Label(window, text='欢迎使用图书管理系统', # 文本 bg='green', # 字体的背景颜色 font=('Arial', 12), # 字体和大小 width=30, height=2 # 字体所占的宽度和高度 ) k.pack() # 固定 # 以上是窗口的主体 menubar = tk.Menu(window) # 在窗口上添加菜单栏 filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0) # filemenu放在menu中 submenu = tk.Menu(filemenu, tearoff=0) # submenu放在filemenu中 menubar.add_cascade(label='嘿嘿嘿', menu=filemenu) # add_cascade用来创建下拉栏，filemenu命名为File filemenu.add_cascade(label='小组成员', menu=submenu) submenu.add_cascade(label='钟宇航') submenu.add_cascade(label='岑拓望') submenu.add_cascade(label='蔡佳泉') submenu.add_cascade(label='何昌霖') submenu.add_cascade(label='乔伯昱') submenu.add_cascade(label='贺依凡') filemenu.add_command(label='退出', command=quit) # add_command用来创建命令栏，不可有子项 window.config(menu=menubar) # 创建完毕 # 在`window`上创建一个`frame` frm = tk.Frame(window) frm.pack() # 在刚刚创建的`frame`上创建两个`frame`，我们可以把它理解成一个大容器里套了一个小容器，即`frm`上有两个`frame` ，`frm_l`和`frm_r` frm_l = tk.Frame(frm) frm_r = tk.Frame(frm) # 这里是控制小的`frm`部件在大的`frm`的相对位置，此处`frm_l`就是在`frm`的左边，`frm_r`在`frm`的右边 frm_l.pack(side='left') frm_r.pack(side='right') tk.Label(frm_l, text='请输入ISBN:').pack() var1 = StringVar() e = tk.Entry(window,textvariable=var1) e.pack() e.get() type(e.get()) b = tk.Button(window, text='查询', width=14, height=1, command=lambda: click_query_isbn(e.get(),window)) b.pack() # 提交修改 con.commit() window.mainloop() # 结束（不停循环刷新） def qurey_brnumber(): window = tk.Tk() # 创建窗口 window.title("读者") # 窗口标题 window.geometry('500x400') # 窗口大小，小写字母x # 窗口的label k = tk.Label(window, text='欢迎使用图书管理系统', # 文本 bg='green', # 字体的背景颜色 font=('Arial', 12), # 字体和大小 width=30, height=2 # 字体所占的宽度和高度 ) k.pack() # 固定 # 以上是窗口的主体 menubar = tk.Menu(window) # 在窗口上添加菜单栏 filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0) # filemenu放在menu中 submenu = tk.Menu(filemenu, tearoff=0) # submenu放在filemenu中 menubar.add_cascade(label='嘿嘿嘿', menu=filemenu) # add_cascade用来创建下拉栏，filemenu命名为File filemenu.add_cascade(label='小组成员', menu=submenu) submenu.add_cascade(label='钟宇航') submenu.add_cascade(label='岑拓望') submenu.add_cascade(label='蔡佳泉') submenu.add_cascade(label='何昌霖') submenu.add_cascade(label='乔伯昱') submenu.add_cascade(label='贺依凡') filemenu.add_command(label='退出', command=quit) # add_command用来创建命令栏，不可有子项 window.config(menu=menubar) # 创建完毕 # 在`window`上创建一个`frame` frm = tk.Frame(window) frm.pack() # 在刚刚创建的`frame`上创建两个`frame`，我们可以把它理解成一个大容器里套了一个小容器，即`frm`上有两个`frame` ，`frm_l`和`frm_r` frm_l = tk.Frame(frm) frm_r = tk.Frame(frm) # 这里是控制小的`frm`部件在大的`frm`的相对位置，此处`frm_l`就是在`frm`的左边，`frm_r`在`frm`的右边 frm_l.pack(side='left') frm_r.pack(side='right') tk.Label(frm_l, text='请输入您的编号:').pack() var1 = StringVar() e = tk.Entry(window,textvariable=var1) e.pack() e.get() type(e.get()) b = tk.Button(window, text='查询', width=14, height=1, command=lambda: click_query_brnumber(e.get(),window)) b.pack() # 提交修改 con.commit() window.mainloop() # 结束（不停循环刷新） def qurey_brname(): window = tk.Tk() # 创建窗口 window.title("读者") # 窗口标题 window.geometry('500x400') # 窗口大小，小写字母x # 窗口的label k = tk.Label(window, text='欢迎使用图书管理系统', # 文本 bg='green', # 字体的背景颜色 font=('Arial', 12), # 字体和大小 width=30, height=2 # 字体所占的宽度和高度 ) k.pack() # 固定 # 以上是窗口的主体 menubar = tk.Menu(window) # 在窗口上添加菜单栏 filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0) # filemenu放在menu中 submenu = tk.Menu(filemenu, tearoff=0) # submenu放在filemenu中 menubar.add_cascade(label='嘿嘿嘿', menu=filemenu) # add_cascade用来创建下拉栏，filemenu命名为File filemenu.add_cascade(label='小组成员', menu=submenu) submenu.add_cascade(label='钟宇航') submenu.add_cascade(label='岑拓望') submenu.add_cascade(label='蔡佳泉') submenu.add_cascade(label='何昌霖') submenu.add_cascade(label='乔伯昱') submenu.add_cascade(label='贺依凡') filemenu.add_command(label='退出', command=quit) # add_command用来创建命令栏，不可有子项 window.config(menu=menubar) # 创建完毕 # 在`window`上创建一个`frame` frm = tk.Frame(window) frm.pack() # 在刚刚创建的`frame`上创建两个`frame`，我们可以把它理解成一个大容器里套了一个小容器，即`frm`上有两个`frame` ，`frm_l`和`frm_r` frm_l = tk.Frame(frm) frm_r = tk.Frame(frm) # 这里是控制小的`frm`部件在大的`frm`的相对位置，此处`frm_l`就是在`frm`的左边，`frm_r`在`frm`的右边 frm_l.pack(side='left') frm_r.pack(side='right') tk.Label(frm_l, text='请输入您的姓名:').pack() var1 = StringVar() e = tk.Entry(window,textvariable=var1) e.pack() e.get() type(e.get()) b = tk.Button(window, text='查询', width=14, height=1, command=lambda: click_query_brname(e.get(),window)) b.pack() # 提交修改 con.commit() window.mainloop() # 结束（不停循环刷新） # 五个存储过程 def reader(): window = tk.Tk() # 创建窗口 window.title("读者") # 窗口标题 window.geometry('500x400') # 窗口大小，小写字母x # 窗口的label k = tk.Label(window,text='欢迎使用图书管理系统', # 文本 bg='green', # 字体的背景颜色 font=('Arial', 12), # 字体和大小 width=30, height=2 # 字体所占的宽度和高度 ) k.pack() # 固定 # 以上是窗口的主体 menubar = tk.Menu(window) # 在窗口上添加菜单栏 filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0) # filemenu放在menu中 submenu = tk.Menu(filemenu, tearoff=0) # submenu放在filemenu中 menubar.add_cascade(label='嘿嘿嘿', menu=filemenu) # add_cascade用来创建下拉栏，filemenu命名为File filemenu.add_cascade(label='小组成员', menu=submenu) submenu.add_cascade(label='钟宇航') submenu.add_cascade(label='岑拓望') submenu.add_cascade(label='蔡佳泉') submenu.add_cascade(label='何昌霖') submenu.add_cascade(label='乔伯昱') submenu.add_cascade(label='贺依凡') filemenu.add_command(label='退出', command=quit) # add_command用来创建命令栏，不可有子项 window.config(menu=menubar) # 创建完毕 tk.Label(window, text='图书信息:').pack() b1 = tk.Button(window,text = '通过作者查询',width = 14 , height = 1,command=qurey_author) b1.pack() b2 = tk.Button(window, text='通过书名查询', width=14, height=1,command=qurey_bname) b2.pack() b3 = tk.Button(window, text='通过ISBN查询', width=14, height=1,command=qurey_isbn) b3.pack() tk.Label(window, text='读者信息:').pack() b4 = tk.Button(window, text='通过编号查询', width=14, height=1,command=qurey_brnumber) b4.pack() b5 = tk.Button(window, text='通过姓名查询', width=14, height=1,command=qurey_brname) b5.pack() window.mainloop() # 结束（不停循环刷新） # 读者子窗口 def manager(): window = tk.Tk() # 创建窗口 window.title("管理员") # 窗口标题 window.geometry('500x400') # 窗口大小，小写字母x # 窗口的label k = tk.Label(window, text='欢迎使用图书管理系统', # 文本 bg='green', # 字体的背景颜色 font=('Arial', 12), # 字体和大小 width=30, height=2 # 字体所占的宽度和高度 ) k.pack() # 固定 # 以上是窗口的主体 menubar = tk.Menu(window) # 在窗口上添加菜单栏 filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0) # filemenu放在menu中 submenu = tk.Menu(filemenu, tearoff=0) # submenu放在filemenu中 menubar.add_cascade(label='嘿嘿嘿', menu=filemenu) # add_cascade用来创建下拉栏，filemenu命名为File filemenu.add_cascade(label='小组成员', menu=submenu) submenu.add_cascade(label='钟宇航') submenu.add_cascade(label='岑拓望') submenu.add_cascade(label='蔡佳泉') submenu.add_cascade(label='何昌霖') submenu.add_cascade(label='乔伯昱') submenu.add_cascade(label='贺依凡') filemenu.add_command(label='退出', command=quit) # add_command用来创建命令栏，不可有子项 window.config(menu=menubar) # 创建完毕 tk.Label(window, text='请选择功能:').pack() b1 = tk.Button(window,text = '借阅图书',width = 14 , height = 1,) b1.pack() b2 = tk.Button(window, text='归还图书', width=14, height=1, ) b2.pack() b3 = tk.Button(window, text='购买图书', width=14, height=1, ) b3.pack() b3 = tk.Button(window, text='注销图书', width=14, height=1, ) b3.pack() b4 = tk.Button(window, text='征订图书', width=14, height=1, ) b4.pack() b4 = tk.Button(window, text='管理图书信息', width=14, height=1, ) b4.pack() b4 = tk.Button(window, text='管理读者信息', width=14, height=1, ) b4.pack() window.mainloop() # 结束（不停循环刷新） # 管理员子窗口 def quie(): root = tk() root.quit() def main(): window = tk.Tk() # 创建窗口 window.title("图书管理系统") # 窗口标题 window.geometry('500x400') # 窗口大小，小写字母x # 窗口的label k = tk.Label(window, text='欢迎使用图书管理系统', # 文本 bg='green', # 字体的背景颜色 font=('Arial', 12), # 字体和大小 width=30, height=2 # 字体所占的宽度和高度 ) k.pack() # 固定 # 以上是窗口的主体 menubar = tk.Menu(window) # 在窗口上添加菜单栏 filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0) # filemenu放在menu中 submenu = tk.Menu(filemenu, tearoff=0) # submenu放在filemenu中 menubar.add_cascade(label='嘿嘿嘿', menu=filemenu) # add_cascade用来创建下拉栏，filemenu命名为File filemenu.add_cascade(label='小组成员', menu=submenu) submenu.add_cascade(label='钟宇航') submenu.add_cascade(label='岑拓望') submenu.add_cascade(label='蔡佳泉') submenu.add_cascade(label='何昌霖') submenu.add_cascade(label='乔伯昱') submenu.add_cascade(label='贺依凡') filemenu.add_command(label='退出',command=quit) # add_command用来创建命令栏，不可有子项 window.config(menu=menubar) # 创建完毕 tk.Label(window, text='请选择你的身份:').pack() # 在`window`上创建一个`frame` frm = tk.Frame(window) frm.pack() # 在刚刚创建的`frame`上创建两个`frame`，我们可以把它理解成一个大容器里套了一个小容器，即`frm`上有两个`frame` ，`frm_l`和`frm_r` frm_l = tk.Frame(frm) frm_r = tk.Frame(frm) # 这里是控制小的`frm`部件在大的`frm`的相对位置，此处`frm_l`就是在`frm`的左边，`frm_r`在`frm`的右边 frm_l.pack(side='left') frm_r.pack(side='right') b1 = tk.Button(frm_l,text='读者',width=14, height=1,command=reader) b1.pack() b2 = tk.Button(frm_r,text='管理员',width=14, height=1,command=manager) b2.pack() window.mainloop() # 结束（不停循环刷新） # 主窗口 if __name__ == '__main__': main() # tk.messagebox.showinfo(title=' ', message=' ') # 提示信息对话窗 # tk.messagebox.showwarning(title=' ', message=' ') # 提出警告对话窗 # tk.messagebox.showerror(title=' ', message=' ') # 提出错误对话窗 # tk.messagebox.askquestion(title=' ', message=' ') # 询问选择对话窗 # conn.close()

30.10625

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39,590

py

Python

hallo/test/modules/channel_control/test_operator.py

joshcoales/Hallo

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[ "MIT" ]

1

2018-05-19T22:27:20.000Z

hallo/test/modules/channel_control/test_operator.py

joshcoales/Hallo

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[ "MIT" ]

75

2015-09-26T18:07:18.000Z

2022-01-04T07:15:11.000Z

hallo/test/modules/channel_control/test_operator.py

SpangleLabs/Hallo

17145d8f76552ecd4cbc5caef8924bd2cf0cbf24

[ "MIT" ]

1

2021-04-10T12:02:47.000Z

from hallo.events import EventMessage, EventMode from hallo.server import Server from hallo.test.server_mock import ServerMock def test_op_not_irc(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = "NOT_IRC" test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") chan1.add_user(user1) chan1.add_user( serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) ) try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch(EventMessage(serv1, chan1, user1, "op")) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "only available for irc" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_0_privmsg(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") chan1.add_user(user1) chan1.add_user( serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) ) try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch(EventMessage(serv1, None, user1, "op")) data = serv1.get_send_data(1, user1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "in a private message" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_0_no_power(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") chan1.add_user(user1) chan1.add_user( serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) ) try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch(EventMessage(serv1, chan1, user1, "op")) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "don't have power" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_0_is_op(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1.add_user(user_hallo) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = True chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch(EventMessage(serv1, chan1, user1, "op")) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "already has op" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_0(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1.add_user(user_hallo) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch(EventMessage(serv1, chan1, user1, "op")) data = serv1.get_send_data(2) assert "error" not in data[1].text.lower() assert data[0].channel == chan1 assert data[1].channel == chan1 assert data[0].__class__ == EventMode assert data[1].__class__ == EventMessage assert data[0].mode_changes == "+o {}".format(user1.address) assert "status given" in data[1].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1priv_not_known(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1.add_user(user_hallo) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, None, user1, "op other_channel") ) data = serv1.get_send_data(1, user1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "other_channel is not known" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1priv_not_in_channel(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") serv1.get_channel_by_address("other_channel", "other_channel") user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1.add_user(user_hallo) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, None, user1, "op other_channel") ) data = serv1.get_send_data(1, user1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "not in that channel" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1priv_user_not_there(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, None, user1, "op test_chan1") ) data = serv1.get_send_data(1, user1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "test_user1 is not in test_chan1" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1priv_no_power(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1.add_user(user_hallo) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = False try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, None, user1, "op test_chan1") ) data = serv1.get_send_data(1, user1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "don't have power" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1priv_is_op(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1.add_user(user_hallo) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = True chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, None, user1, "op test_chan1") ) data = serv1.get_send_data(1, user1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "already has op" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1priv(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1.add_user(user_hallo) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, None, user1, "op test_chan1") ) data = serv1.get_send_data(2) assert "error" not in data[1].text.lower() assert data[0].channel == chan1 assert data[1].user == user1 assert data[0].__class__ == EventMode assert data[1].__class__ == EventMessage assert data[0].mode_changes == "+o {}".format(user1.address) assert "status given" in data[1].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1_chan_user_not_there(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1.add_user(user_hallo) chan2.add_user(user2) chan2.add_user(user_hallo) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan2_user2 = chan2.get_membership_by_user(user2) chan2_user2.is_op = False chan2_hallo = chan2.get_membership_by_user(user_hallo) chan2_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_chan2") ) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "test_user1 is not in test_chan2" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1_chan_no_power(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), 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data[0].text.lower() assert "already has op" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1_chan(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1.add_user(user_hallo) chan2.add_user(user1) chan2.add_user(user_hallo) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan2_user1 = 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serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = False chan1.add_user(user2) chan1_user2 = chan1.get_membership_by_user(user2) chan1_user2.is_op = False try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_user2") ) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "don't have power" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_1_user_is_op(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) 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ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan1.add_user(user2) chan1_user2 = chan1.get_membership_by_user(user2) chan1_user2.is_op = False try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_user2") ) data = serv1.get_send_data(2) assert "error" not in data[1].text.lower() assert data[0].channel == chan1 assert data[1].channel == chan1 assert data[0].__class__ == EventMode assert data[1].__class__ == EventMessage assert data[0].mode_changes == "+o {}".format(user2.address) assert "status given" in data[1].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_2_chan_user_not_known(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = 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test_op_2_chan_no_power(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan2.add_user(user2) chan2_user1 = chan2.get_membership_by_user(user2) chan2_user1.is_op = False chan2.add_user(user_hallo) chan2_hallo = chan2.get_membership_by_user(user_hallo) chan2_hallo.is_op = False try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_chan2 test_user2") ) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "don't have power" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_2_chan_is_op(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan2.add_user(user2) chan2_user2 = chan2.get_membership_by_user(user2) chan2_user2.is_op = True chan2.add_user(user_hallo) chan2_hallo = chan2.get_membership_by_user(user_hallo) chan2_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_chan2 test_user2") ) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "already has op" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_2_chan(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan2.add_user(user2) chan2_user2 = chan2.get_membership_by_user(user2) chan2_user2.is_op = False chan2.add_user(user_hallo) chan2_hallo = chan2.get_membership_by_user(user_hallo) chan2_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_chan2 test_user2") ) data = serv1.get_send_data(2) assert "error" not in data[1].text.lower() assert data[0].channel == chan2 assert data[1].channel == chan1 assert data[0].__class__ == EventMode assert data[1].__class__ == EventMessage assert data[0].mode_changes == "+o {}".format(user2.address) assert "status given" in data[1].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_2_user_not_in_channel(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = False user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = 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"test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan2.add_user(user2) chan2_user1 = chan2.get_membership_by_user(user2) chan2_user1.is_op = False chan2.add_user(user_hallo) chan2_hallo = chan2.get_membership_by_user(user_hallo) chan2_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_user3 test_chan2") ) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "test_user3 is not known" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_2_user_user_not_there(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") serv1.get_user_by_address("test_user3", "test_user3") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan2.add_user(user2) chan2_user1 = chan2.get_membership_by_user(user2) chan2_user1.is_op = False chan2.add_user(user_hallo) chan2_hallo = chan2.get_membership_by_user(user_hallo) chan2_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_user3 test_chan2") ) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "test_user3 is not in test_chan2" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_2_user_no_power(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan2.add_user(user2) chan2_user1 = chan2.get_membership_by_user(user2) chan2_user1.is_op = False chan2.add_user(user_hallo) chan2_hallo = chan2.get_membership_by_user(user_hallo) chan2_hallo.is_op = False try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_user2 test_chan2") ) data = serv1.get_send_data(1, chan1, EventMessage) assert "error" in data[0].text.lower() assert "don't have power" in data[0].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1) def test_op_2_user_is_op(hallo_getter): test_hallo = hallo_getter({"channel_control"}) serv1 = ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = 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= ServerMock(test_hallo) serv1.name = "test_serv1" serv1.type = Server.TYPE_IRC test_hallo.add_server(serv1) chan1 = serv1.get_channel_by_address("test_chan1".lower(), "test_chan1") chan1.in_channel = True chan2 = serv1.get_channel_by_address("test_chan2".lower(), "test_chan2") chan2.in_channel = True user1 = serv1.get_user_by_address("test_user1".lower(), "test_user1") user2 = serv1.get_user_by_address("test_user2".lower(), "test_user2") user_hallo = serv1.get_user_by_address(serv1.get_nick().lower(), serv1.get_nick()) chan1.add_user(user1) chan1_user1 = chan1.get_membership_by_user(user1) chan1_user1.is_op = False chan1.add_user(user_hallo) chan1_hallo = chan1.get_membership_by_user(user_hallo) chan1_hallo.is_op = True chan2.add_user(user2) chan2_user2 = chan2.get_membership_by_user(user2) chan2_user2.is_op = False chan2.add_user(user_hallo) chan2_hallo = chan2.get_membership_by_user(user_hallo) chan2_hallo.is_op = True try: test_hallo.function_dispatcher.dispatch( EventMessage(serv1, chan1, user1, "op test_user2 test_chan2") ) data = serv1.get_send_data(2) assert "error" not in data[1].text.lower() assert data[0].channel == chan2 assert data[1].channel == chan1 assert data[0].__class__ == EventMode assert data[1].__class__ == EventMessage assert data[0].mode_changes == "+o {}".format(user2.address) assert "status given" in data[1].text.lower() finally: test_hallo.remove_server(serv1)

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py

Python

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[ "Apache-2.0" ]

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tests/test_user.py

alliedtelesis/py-networking

6c5d4bdafabfb4feef235a02344432e1f0336e48

[ "Apache-2.0" ]

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tests/test_user.py

alliedtelesis/py-networking

6c5d4bdafabfb4feef235a02344432e1f0336e48

[ "Apache-2.0" ]

3

2015-04-24T20:37:04.000Z

2017-03-02T15:14:46.000Z

import pytest from pynetworking.Device import Device def setup_dut(dut): dut.reset() dut.add_cmd({'cmd': 'show version', 'state': -1, 'action': 'PRINT', 'args': [""" AlliedWare Plus (TM) 5.4.2 09/25/13 12:57:26 Build name : x600-5.4.2-3.14.rel Build date : Wed Sep 25 12:57:26 NZST 2013 Build type : RELEASE """]}) def test_add_user(dut, log_level, use_mock): config_0 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] config_1 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username testuser privilege 5 password 8 $1$uWpWUKfS$l0FbezBRUBllEpc8.9kIF/ ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] setup_dut(dut) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 0, 'action': 'PRINT', 'args': config_0}) dut.add_cmd({'cmd': 'username testuser privilege 5 password enemy', 'state': 0, 'action': 'SET_STATE', 'args': [1]}) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 1, 'action': 'PRINT', 'args': config_1}) d = Device(host=dut.host, port=dut.port, protocol=dut.protocol, log_level=log_level, mock=use_mock) d.open() assert 'testuser' not in d.user.keys() d.user.create("testuser", password="enemy", privilege_level=5) assert 'testuser' in d.user.keys() assert d.user['testuser']['privilege_level'] == '5' with pytest.raises(KeyError) as excinfo: d.user.create("", password="enemy", privilege_level=5) assert 'user name cannot be empty' in excinfo.value with pytest.raises(KeyError) as excinfo: d.user.create("testuser", password="enemy", privilege_level=5) assert 'user name {0} already exists'.format('testuser') in excinfo.value d.close() def test_change_user_password(dut, log_level, use_mock): config_0 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username testuser privilege 5 password 8 $1$uWpWUKfS$l0FbezBRUBllEpc8.9kIF/ ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] config_1 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username testuser privilege 5 password 8 $1$CEgGZi0q$3JfHL/fM2F5YS47c/54ZQ. ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] config_2 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username testuser privilege 5 password 8 $1$uWpWUKfS$l0FbezBRUBllEpc8.9kIF/ ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] setup_dut(dut) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 0, 'action': 'PRINT', 'args': config_0}) dut.add_cmd({'cmd': 'username testuser password newpwd', 'state': 0, 'action': 'SET_STATE', 'args': [1]}) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 1, 'action': 'PRINT', 'args': config_1}) dut.add_cmd({'cmd': 'username testuser password enemy', 'state': 1, 'action': 'SET_STATE', 'args': [2]}) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 2, 'action': 'PRINT', 'args': config_2}) d = Device(host=dut.host, port=dut.port, protocol=dut.protocol, log_level=log_level, mock=use_mock) d.open() old_pwd = d.user['testuser']['password'] d.user.update("testuser", password="newpwd") assert old_pwd != d.user['testuser']['password'] old_pwd = d.user['testuser']['password'] d.user.update("testuser", password="enemy") assert old_pwd != d.user['testuser']['password'] old_pwd = d.user['testuser']['password'] d.user.update("testuser", password="newpwd") with pytest.raises(KeyError) as excinfo: d.user.update("") assert 'user name cannot be empty' in excinfo.value with pytest.raises(KeyError) as excinfo: d.user.update("xxxxxxxxxxxxxxxx", password="newpwd") assert 'user name xxxxxxxxxxxxxxxx does not exist' in excinfo.value d.close() def test_change_user_privilege(dut, log_level, use_mock): config_0 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username testuser privilege 5 password 8 $1$uWpWUKfS$l0FbezBRUBllEpc8.9kIF/ ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] config_1 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username testuser password 8 $1$uWpWUKfS$l0FbezBRUBllEpc8.9kIF/ ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] config_2 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username testuser privilege 5 password 8 $1$uWpWUKfS$l0FbezBRUBllEpc8.9kIF/ ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] setup_dut(dut) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 0, 'action': 'PRINT', 'args': config_0}) dut.add_cmd({'cmd': 'username testuser privilege 1', 'state': 0, 'action': 'SET_STATE', 'args': [1]}) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 1, 'action': 'PRINT', 'args': config_1}) dut.add_cmd({'cmd': 'username testuser privilege 5', 'state': 1, 'action': 'SET_STATE', 'args': [2]}) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 2, 'action': 'PRINT', 'args': config_2}) d = Device(host=dut.host, port=dut.port, protocol=dut.protocol, log_level=log_level, mock=use_mock) d.open() assert d.user['testuser']['privilege_level'] == '5' d.user.update("testuser", privilege_level=1) assert d.user['testuser']['privilege_level'] == '1' d.user.update("testuser", privilege_level=5) assert d.user['testuser']['privilege_level'] == '5' d.close() def test_remove_user(dut, log_level, use_mock): config_0 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username testuser privilege 5 password 8 $1$uWpWUKfS$l0FbezBRUBllEpc8.9kIF/ ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] config_1 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] setup_dut(dut) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 0, 'action': 'PRINT', 'args': config_0}) dut.add_cmd({'cmd': 'no username testuser', 'state': 0, 'action': 'SET_STATE', 'args': [1]}) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 1, 'action': 'PRINT', 'args': config_1}) d = Device(host=dut.host, port=dut.port, protocol=dut.protocol, log_level=log_level, mock=use_mock) d.open() d.user.delete("testuser") with pytest.raises(KeyError): d.user['testuser'] d.close() def test_encrypted_password(dut, log_level, use_mock): config_0 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] config_1 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username encuser privilege 10 password 8 $1$uWpWUKfS$l0FbezBRUBllEpc8.9kIF/ ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] config_2 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 username encuser privilege 10 password 8 $1$CEgGZi0q$3JfHL/fM2F5YS47c/54ZQ. ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] config_3 = [""" ! service password-encryption ! no banner motd ! username manager privilege 15 password 8 $1$bJoVec4D$JwOJGPr7YqoExA0GVasdE0 ! ssh server allow-users manager service ssh ! interface port1.0.1-1.0.50 switchport switchport mode access ! interface vlan1 ip address 10.17.39.253/24 ! end """] # Regular expressions are used. In emulated mode, if the password contains metacharacters like: . ^ $ * + ? { [ ] \ | ( ) # prepone them a \ character, otherwise they won't match. Follow the example here below. enc_pwd_1 = '$1$uWpWUKfS$l0FbezBRUBllEpc8.9kIF/' enc_pwd_2 = '$1$CEgGZi0q$3JfHL/fM2F5YS47c/54ZQ.' re_enc_pwd_1 = '\$1\$uWpWUKfS\$l0FbezBRUBllEpc8\.9kIF/' re_enc_pwd_2 = '\$1\$CEgGZi0q\$3JfHL/fM2F5YS47c/54ZQ\.' setup_dut(dut) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 0, 'action': 'PRINT', 'args': config_0}) dut.add_cmd({'cmd': 'username\s+encuser\s+privilege\s+10\s+password\s+8\s+' + re_enc_pwd_1, 'state': 0, 'action': 'SET_STATE', 'args': [1]}) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 1, 'action': 'PRINT', 'args': config_1}) dut.add_cmd({'cmd': 'username\s+encuser\s+password\s+8\s+' + re_enc_pwd_2, 'state': 1, 'action': 'SET_STATE', 'args': [2]}) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 2, 'action': 'PRINT', 'args': config_2}) dut.add_cmd({'cmd': 'no username encuser', 'state': 2, 'action': 'SET_STATE', 'args': [3]}) dut.add_cmd({'cmd': 'show running-config', 'state': 3, 'action': 'PRINT', 'args': config_3}) d = Device(host=dut.host, port=dut.port, protocol=dut.protocol, log_level=log_level, mock=use_mock) d.open() assert 'encuser' not in d.user.keys() d.user.create("encuser", password=enc_pwd_1, privilege_level=10, encrypted=True) assert ('encuser', {'password': enc_pwd_1, 'privilege_level': '10'}) in d.user.items() d.user.update("encuser", password=enc_pwd_2, encrypted=True) assert ('encuser', {'password': enc_pwd_2, 'privilege_level': '10'}) in d.user.items() d.user.delete("encuser") with pytest.raises(KeyError): d.user['encuser'] with pytest.raises(KeyError) as excinfo: d.user.delete("") assert 'user name cannot be empty' in excinfo.value with pytest.raises(KeyError) as excinfo: d.user.delete("xxxxxxxxxxxxxxxx") assert 'user name xxxxxxxxxxxxxxxx does not exist' in excinfo.value d.close()

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""" Example Maps for Simulated Annealing: Circle Map, Random Map. @author Raul Ortega Created 26/06/2021 """ import matplotlib.pyplot as plt from math import sqrt, log, cos, sin import numpy as np import os, glob, math from PIL import Image class Circle_Map: def __init__(self, num_cities=20, radius=200, equispaced=True): self.num_cities = num_cities # number of cities to spawn self.radius = radius # radius of the circle on which the cities are created self.equispaced = equispaced # (not usable yet) self.cities = [] # list of cities spawned (starts empty) [(coord_x, coord_y), ....] self.distance_matrix = [] # cost matrix, pairwise distance between cities self.create_map() # creates the cities. fills in self.cities self.compute_distances() # uses the cities to fill in the cost matrix (distance_matrix) def create_map(self): """ Only equispaced option implemented. Fills in the cities list, a city is defined as a pair (x_coord, y_coord), where both coords are ints """ if self.equispaced: delta_theta = 2*np.pi/self.num_cities thetas = np.cumsum(delta_theta*np.ones(self.num_cities)) for theta in thetas: x, y = self.radius*math.cos(theta), self.radius*math.sin(theta) self.cities.append((x,y)) def compute_distances(self): """ Fill in the matrix of distances, Compute the distance (euclidean) between all pairs of cities. Note: Since distance from A to B is the same as B to A, the number of operations done here could be cut in half, but given the low number of cities its ok to repeat calculations. """ for city in self.cities: for next_city in self.cities: distance = self.euclidean_distance(city, next_city) self.distance_matrix.append(distance) self.distance_matrix = np.array(self.distance_matrix).reshape((self.num_cities, self.num_cities)) def euclidean_distance(self, origin, dest): x0, y0 = origin x1, y1 = dest return math.sqrt((x0-x1)**2 + (y0-y1)**2) def plot(self, path=None): """ Given a path plot the route of the salesman and the cities. """ coord_path_x, coord_path_y = [], [] for city in self.cities: plt.plot(*city, "xr") # plot the cities if path: past_city = self.cities[path[0]] plt.plot(*past_city, "og") # plot the starting point for i in range(1,self.num_cities): city_idx = path[i] coord_path_x.append([past_city[0], self.cities[city_idx][0]]) coord_path_y.append([past_city[1], self.cities[city_idx][1]]) past_city = self.cities[city_idx] for idx in range(len(coord_path_x)): plt.plot(coord_path_x[idx], coord_path_y[idx], "b") plt.title("Route of the Salesman on Circle Map") plt.show() def save_progress(self, iter_, iter_max, path=None): """ Given a path plot the route of the salesman and the cities. """ # folder where images are saved for animation if not os.path.exists("temp_folder_animation"): os.makedirs("temp_folder_animation") coord_path_x, coord_path_y = [], [] for city in self.cities: plt.plot(*city, "xr") # plot the cities if path: past_city = self.cities[path[0]] plt.plot(*past_city, "og") # plot the starting point for i in range(1,self.num_cities): city_idx = path[i] coord_path_x.append([past_city[0], self.cities[city_idx][0]]) coord_path_y.append([past_city[1], self.cities[city_idx][1]]) past_city = self.cities[city_idx] for idx in range(len(coord_path_x)): plt.plot(coord_path_x[idx], coord_path_y[idx], "b") plt.title(f"Route of the Salesman on Circle Map, iter={iter_}") magnitude = math.floor(math.log10(iter_)) max_magnitude = math.floor(math.log10(iter_max)) plt.savefig("temp_folder_animation/circle"+ "0"*(max_magnitude-magnitude) + f"{iter_}.png", format="png") plt.close() print(f"Generating figure {iter_}/{iter_max}") def animate(self): # Create the frames frames = [] imgs = glob.glob("temp_folder_animation/circle"+"*.png") imgs = sorted(imgs) for i in imgs: new_frame = Image.open(i) frames.append(new_frame) # folder where images are saved for animation if not os.path.exists("results"): os.makedirs("results") print("Generating animation...") # Save into a GIF file that loops forever frames[0].save("results"+'/circle.gif', format='GIF', append_images=frames[1:], save_all=True, duration=30, loop=0) print("Cleaning temporary images for animation...") # remove the images for img in imgs: os.remove(img) def get_cities(self): # if want to work with the coordinates of cities return self.cities def get_distances(self): # if want to work with the computed distances return self.distance_matrix class Random_Map: def __init__(self, max_x=100, max_y=100, num_cities=20): self.max_x = max_x # define the rectangle on which to spawn the cities (x-axis) self.max_y = max_y # define the rectangle on which to spawn the cities (y-axis) self.num_cities = num_cities # number of cities to spawn self.cities = [] # list of cities spawned (starts empty) [(coord_x, coord_y), ....] self.distance_matrix = [] # cost matrix, pairwise distance between cities self.create_map() # creates the cities. fills in self.cities self.compute_distances() # uses the cities to fill in the cost matrix (distance_matrix) def create_map(self): """ Create cities on random locations (int, int) inside the rectangle area defined by max_x, max_y """ u1 = [np.random.randint(0,self.max_x) for _ in range(self.num_cities)] u2 = [np.random.randint(0,self.max_y) for _ in range(self.num_cities)] self.cities = [city for city in zip(u1, u2)] def compute_distances(self): """ Fill in the matrix of distances, Compute the distance (euclidean) between all pairs of cities. Note: Since distance from A to B is the same as B to A, the number of operations done here could be cut in half, but given the low number of cities its ok to repeat calculations. """ for city in self.cities: for next_city in self.cities: distance = self.euclidean_distance(city, next_city) self.distance_matrix.append(distance) self.distance_matrix = np.array(self.distance_matrix).reshape((self.num_cities, self.num_cities)) def euclidean_distance(self, origin, dest): x0, y0 = origin x1, y1 = dest return math.sqrt((x0-x1)**2 + (y0-y1)**2) def plot(self, path=None): """ Given a path plot the route of the salesman and the cities. """ coord_path_x, coord_path_y = [], [] for city in self.cities: plt.plot(*city, "xr") # plot the cities if path: past_city = self.cities[path[0]] plt.plot(*past_city, "og") # plot the starting point for i in range(1,self.num_cities): city_idx = path[i] coord_path_x.append([past_city[0], self.cities[city_idx][0]]) coord_path_y.append([past_city[1], self.cities[city_idx][1]]) past_city = self.cities[city_idx] for idx in range(len(coord_path_x)): plt.plot(coord_path_x[idx], coord_path_y[idx], "b") plt.title("Route of the Salesman on Random Map") plt.show() def save_progress(self, iter_, iter_max, path=None): """ Given a path plot the route of the salesman and the cities. """ # folder where images are saved for animation if not os.path.exists("temp_folder_animation"): os.makedirs("temp_folder_animation") coord_path_x, coord_path_y = [], [] for city in self.cities: plt.plot(*city, "xr") # plot the cities if path: past_city = self.cities[path[0]] plt.plot(*past_city, "og") # plot the starting point for i in range(1,self.num_cities): city_idx = path[i] coord_path_x.append([past_city[0], self.cities[city_idx][0]]) coord_path_y.append([past_city[1], self.cities[city_idx][1]]) past_city = self.cities[city_idx] for idx in range(len(coord_path_x)): plt.plot(coord_path_x[idx], coord_path_y[idx], "b") plt.title(f"Route of the Salesman on Random Map, iter={iter_}") magnitude = math.floor(math.log10(iter_)) max_magnitude = math.floor(math.log10(iter_max)) plt.savefig("temp_folder_animation/random"+ "0"*(max_magnitude-magnitude) + f"{iter_}.png", format="png") plt.close() print(f"Generating figure {iter_}/{iter_max}") def animate(self): # Create the frames frames = [] imgs = glob.glob("temp_folder_animation/random"+"*.png") imgs = sorted(imgs) for i in imgs: new_frame = Image.open(i) frames.append(new_frame) # folder where images are saved for animation if not os.path.exists("results"): os.makedirs("results") print("Generating animation...") # Save into a GIF file that loops forever frames[0].save("results"+'/random.gif', format='GIF', append_images=frames[1:], save_all=True, duration=30, loop=0) print("Cleaning temporary images for animation...") # remove the images for img in imgs: os.remove(img) def get_cities(self): # if want to work with the coordinates of cities return self.cities def get_distances(self): # if want to work with the computed distances return self.distance_matrix class Random_Clusters_Map: def __init__(self, max_x=100, max_y=100, max_X=1000, max_Y=1000, num_cities=25, num_clusters=4): self.max_X = max_X # define the greater rectangle on which to spawn the clusters (x-axis) self.max_Y = max_Y # define the rectangle on which to spawn the clusters (y-axis) self.num_clusters=num_clusters # number of clusters of cities to spawn self.max_x = max_x # define the rectangle on which to spawn the cities (x-axis) self.max_y = max_y # define the rectangle on which to spawn the cities (y-axis) self.num_cities = num_cities # number of cities to spawn self.cities = [] # list of cities spawned (starts empty) [(coord_x, coord_y), ....] self.distance_matrix = [] # cost matrix, pairwise distance between cities self.create_map() # creates the cities. fills in self.cities self.compute_distances() # uses the cities to fill in the cost matrix (distance_matrix) def create_map(self): """ Create cities on random locations (int, int) inside the rectangle area defined by max_X, max_Y (clusters area) and then each city inside the rectangle max_x, max_y (city area) """ for _ in range(self.num_clusters): U1 = np.random.randint(0, self.max_X) U2 = np.random.randint(0, self.max_Y) u1 = [np.random.randint(0,self.max_x) + U1 for _ in range(self.num_cities)] u2 = [np.random.randint(0,self.max_y) + U2 for _ in range(self.num_cities)] for city in zip(u1, u2): self.cities.append(city) def compute_distances(self): """ Fill in the matrix of distances, Compute the distance (euclidean) between all pairs of cities. Note: Since distance from A to B is the same as B to A, the number of operations done here could be cut in half, but given the low number of cities its ok to repeat calculations. """ for city in self.cities: for next_city in self.cities: distance = self.euclidean_distance(city, next_city) self.distance_matrix.append(distance) self.distance_matrix = np.array(self.distance_matrix).reshape((self.num_cities*self.num_clusters, self.num_cities*self.num_clusters)) def euclidean_distance(self, origin, dest): x0, y0 = origin x1, y1 = dest return math.sqrt((x0-x1)**2 + (y0-y1)**2) def plot(self, path=None): """ Given a path plot the route of the salesman and the cities. """ coord_path_x, coord_path_y = [], [] for city in self.cities: plt.plot(*city, "xr") # plot the cities if path: past_city = self.cities[path[0]] plt.plot(*past_city, "og") # plot the starting point for i in range(1,len(self.cities)): city_idx = path[i] coord_path_x.append([past_city[0], self.cities[city_idx][0]]) coord_path_y.append([past_city[1], self.cities[city_idx][1]]) past_city = self.cities[city_idx] for idx in range(len(coord_path_x)): plt.plot(coord_path_x[idx], coord_path_y[idx], "b") plt.title("Route of the Salesman on Random Map") plt.show() def save_progress(self, iter_, iter_max, path=None): """ Given a path plot the route of the salesman and the cities. """ # folder where images are saved for animation if not os.path.exists("temp_folder_animation"): os.makedirs("temp_folder_animation") coord_path_x, coord_path_y = [], [] for city in self.cities: plt.plot(*city, "xr") # plot the cities if path: past_city = self.cities[path[0]] plt.plot(*past_city, "og") # plot the starting point for i in range(1,self.num_cities): city_idx = path[i] coord_path_x.append([past_city[0], self.cities[city_idx][0]]) coord_path_y.append([past_city[1], self.cities[city_idx][1]]) past_city = self.cities[city_idx] for idx in range(len(coord_path_x)): plt.plot(coord_path_x[idx], coord_path_y[idx], "b") plt.title(f"Route of the Salesman on Random Cluster Map, iter={iter_}") magnitude = math.floor(math.log10(iter_)) max_magnitude = math.floor(math.log10(iter_max)) plt.savefig("temp_folder_animation/random_cluster"+ "0"*(max_magnitude-magnitude) + f"{iter_}.png", format="png") plt.close() print(f"Generating figure {iter_}/{iter_max}") def animate(self): # Create the frames frames = [] imgs = glob.glob("temp_folder_animation/random_cluster"+"*.png") imgs = sorted(imgs) for i in imgs: new_frame = Image.open(i) frames.append(new_frame) # folder where images are saved for animation if not os.path.exists("results"): os.makedirs("results") print("Generating animation...") # Save into a GIF file that loops forever frames[0].save("results"+'/random_cluster.gif', format='GIF', append_images=frames[1:], save_all=True, duration=30, loop=0) print("Cleaning temporary images for animation...") # remove the images for img in imgs: os.remove(img) def get_cities(self): # if want to work with the coordinates of cities return self.cities def get_distances(self): # if want to work with the computed distances return self.distance_matrix

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""" .. automodule:: rjgtoys.cli._base """ from rjgtoys.cli._base import *

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import tensorflow as tf class ResidualLayer2D(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, *args, activation='relu', **kwargs): super().__init__() self.filters = args[0] self.conv = tf.keras.layers.Conv2D(*args, **kwargs, activation=activation) self.activation = activation self.bn_1 = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.bn_2 = None self.proj = None def build(self, input_shape): self.c_in = input_shape[1] if input_shape[1] != self.filters: self.proj = tf.keras.layers.Conv2D(self.filters, 1, activation=self.activation) self.bn_2 = tf.keras.layers.BatchNormalization() def call(self, x, training=None): if self.proj: return self.bn_1(self.conv(x)) + self.bn_2(self.proj(x)) else: return self.bn_1(self.conv(x)) + x class ResidualLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, *args, activation='relu', **kwargs): super().__init__() self.filters = args[0] self.conv = tf.keras.layers.Conv3D(*args, **kwargs, activation=activation) self.activation = activation self.bn_1 = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.bn_2 = None self.proj = None def build(self, input_shape): self.c_in = input_shape[1] if input_shape[1] != self.filters: self.proj = tf.keras.layers.Conv3D(self.filters, 1, activation=self.activation) self.bn_2 = tf.keras.layers.BatchNormalization() def call(self, x, training=None): if self.proj: return self.bn_1(self.conv(x), training=training) + self.bn_2(self.proj(x), training=training) else: return self.bn_1(self.conv(x), training=training) + x class ResidualLayer2D(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, *args, activation='relu', **kwargs): super().__init__() self.filters = args[0] self.conv = tf.keras.layers.Conv2D(*args, **kwargs, activation=activation) self.activation = activation self.bn_1 = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.bn_2 = None self.proj = None def build(self, input_shape): self.c_in = input_shape[1] if input_shape[1] != self.filters: self.proj = tf.keras.layers.Conv2D(self.filters, 1, activation=self.activation) self.bn_2 = tf.keras.layers.BatchNormalization() def call(self, x, training=None): if self.proj: return self.bn_1(self.conv(x), training=training) + self.bn_2( self.proj(x), training=training) else: return self.bn_1(self.conv(x), training=training) + x class SENormLayer(tf.keras.layers.Layer): pass

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Neronjust2017/Bayesian-neural-networks

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Neronjust2017/Bayesian-neural-networks

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2020-05-29T08:07:48.000Z

from src.priors import * from src.base_net import * import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import copy import math def calculate_kl(log_alpha): return 0.5 * torch.sum(torch.log1p(torch.exp(-log_alpha))) class VdLinear(nn.Module): """ variational dropout """ def __init__(self, n_in, n_out, alpha_shape=(1, 1), bias=True): super(VdLinear, self).__init__() self.n_in = n_in self.n_out = n_out self.alpha_shape = alpha_shape self.bias = bias # Learnable parameters -> Initialisation is set empirically. self.W = nn.Parameter(torch.Tensor(self.n_out, self.n_in)) self.log_alpha = nn.Parameter(torch.Tensor(*self.alpha_shape)) if bias: self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(1, self.n_out)) else: self.register_parameter('bias', None) self.reset_parameters() self.kl_value = calculate_kl def reset_parameters(self): stdv = 1. / math.sqrt(self.W.size(1)) self.W.data.uniform_(-stdv, stdv) self.log_alpha.data.fill_(-5.0) if self.bias is not None: self.bias.data.zero_() def forward(self, X, sample=False): mean = F.linear(X, self.W) if self.bias is not None: mean = mean + self.bias sigma = torch.exp(self.log_alpha) * self.W * self.W std = torch.sqrt(1e-16 + F.linear(X * X, sigma)) if self.training or sample: epsilon = std.data.new(std.size()).normal_() else: epsilon = 0.0 # Local reparameterization trick out = mean + std * epsilon kl = self.kl_loss() return out, kl def kl_loss(self): return self.W.nelement() * self.kl_value(self.log_alpha) / self.log_alpha.nelement() class vd_linear_1L(nn.Module): """1 hidden layer Variational Dropout Network""" def __init__(self, input_dim, output_dim, alpha_shape=(1, 1), bias=True, n_hid=50): super(vd_linear_1L, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.alpha_shape = alpha_shape self.bias = bias self.bfc1 = VdLinear(input_dim, n_hid, self.alpha_shape, self.bias) self.bfc2 = VdLinear(n_hid, output_dim, self.alpha_shape, self.bias) # choose your non linearity # self.act = nn.Tanh() # self.act = nn.Sigmoid() self.act = nn.ReLU(inplace=True) # self.act = nn.ELU(inplace=True) # self.act = nn.SELU(inplace=True) def forward(self, x, sample=False): tkl = 0.0 x = x.view(-1, self.input_dim) # view(batch_size, input_dim) # ----------------- x, kl = self.bfc1(x, sample) tkl = tkl + kl # ----------------- x = self.act(x) # ----------------- y, kl = self.bfc2(x, sample) tkl = tkl + kl return y, tkl def sample_predict(self, x, Nsamples): """Used for estimating the data's likelihood by approximately marginalising the weights with MC""" # Just copies type from x, initializes new vector predictions = x.data.new(Nsamples, x.shape[0], self.output_dim) tkl_vec = np.zeros(Nsamples) for i in range(Nsamples): y, tkl = self.forward(x, sample=True) predictions[i] = y tkl_vec[i] = tkl return predictions, tkl_vec class vd_linear_1L_homo(nn.Module): """1 hidden layer Variational Dropout Network""" def __init__(self, input_dim, output_dim, alpha_shape=(1, 1), bias=True, n_hid=50, init_log_noise=0): super(vd_linear_1L_homo, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.alpha_shape = alpha_shape self.bias = bias self.bfc1 = VdLinear(input_dim, n_hid, self.alpha_shape, self.bias) self.bfc2 = VdLinear(n_hid, output_dim, self.alpha_shape, self.bias) # choose your non linearity # self.act = nn.Tanh() # self.act = nn.Sigmoid() self.act = nn.ReLU(inplace=True) # self.act = nn.ELU(inplace=True) # self.act = nn.SELU(inplace=True) self.log_noise = nn.Parameter(torch.cuda.FloatTensor([init_log_noise])) def forward(self, x, sample=False): tkl = 0.0 x = x.view(-1, self.input_dim) # view(batch_size, input_dim) # ----------------- x, kl = self.bfc1(x, sample) tkl = tkl + kl # ----------------- x = self.act(x) # ----------------- y, kl = self.bfc2(x, sample) tkl = tkl + kl return y, tkl def sample_predict(self, x, Nsamples): """Used for estimating the data's likelihood by approximately marginalising the weights with MC""" # Just copies type from x, initializes new vector predictions = x.data.new(Nsamples, x.shape[0], self.output_dim) tkl_vec = np.zeros(Nsamples) for i in range(Nsamples): y, tkl = self.forward(x, sample=True) predictions[i] = y tkl_vec[i] = tkl return predictions, tkl_vec class vd_linear_1L_hetero(nn.Module): """1 hidden layer Variational Dropout Network""" def __init__(self, input_dim, output_dim, alpha_shape=(1, 1), bias=True, n_hid=50): super(vd_linear_1L_hetero, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.alpha_shape = alpha_shape self.bias = bias self.bfc1 = VdLinear(input_dim, n_hid, self.alpha_shape, self.bias) self.bfc2 = VdLinear(n_hid, 2 * output_dim, self.alpha_shape, self.bias) # choose your non linearity # self.act = nn.Tanh() # self.act = nn.Sigmoid() self.act = nn.ReLU(inplace=True) # self.act = nn.ELU(inplace=True) # self.act = nn.SELU(inplace=True) def forward(self, x, sample=False): tkl = 0.0 x = x.view(-1, self.input_dim) # view(batch_size, input_dim) # ----------------- x, kl = self.bfc1(x, sample) tkl = tkl + kl # ----------------- x = self.act(x) # ----------------- y, kl = self.bfc2(x, sample) tkl = tkl + kl return y, tkl def sample_predict(self, x, Nsamples): """Used for estimating the data's likelihood by approximately marginalising the weights with MC""" # Just copies type from x, initializes new vector predictions = x.data.new(Nsamples, x.shape[0], self.output_dim) tkl_vec = np.zeros(Nsamples) for i in range(Nsamples): y, tkl = self.forward(x, sample=True) predictions[i] = y tkl_vec[i] = tkl return predictions, tkl_vec class VD_Bayes_Net(BaseNet): eps = 1e-6 def __init__(self, lr=1e-3, channels_in=3, side_in=28, cuda=True, classes=10, batch_size=128, Nbatches=0, nhid=1200, alpha_shape=(1, 1), bias=True): super(VD_Bayes_Net, self).__init__() cprint('y', ' Creating Net!! ') self.lr = lr self.schedule = None # [] #[50,200,400,600] self.cuda = cuda self.channels_in = channels_in self.classes = classes self.batch_size = batch_size self.Nbatches = Nbatches self.nhid = nhid self.side_in = side_in self.alpha_shape = alpha_shape self.bias = bias self.create_net() self.create_opt() self.epoch = 0 self.test = False def create_net(self): torch.manual_seed(42) if self.cuda: torch.cuda.manual_seed(42) # self.model = bayes_linear_2L(input_dim=self.channels_in * self.side_in * self.side_in, # output_dim=self.classes, n_hid=self.nhid, prior_instance=self.prior_instance) self.model = vd_linear_1L(input_dim=self.channels_in * self.side_in * self.side_in, output_dim=self.classes, n_hid=self.nhid, alpha_shape=self.alpha_shape, bias=self.bias) if self.cuda: self.model.cuda() # cudnn.benchmark = True print(' Total params: %.2fM' % (self.get_nb_parameters() / 1000000.0)) def create_opt(self): # self.optimizer = torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, # weight_decay=0) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=self.lr, momentum=0) # self.optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=self.lr, momentum=0.9) # self.sched = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(self.optimizer, step_size=1, gamma=10, last_epoch=-1) def fit(self, x, y, samples=1): x, y = to_variable(var=(x, y.long()), cuda=self.cuda) self.optimizer.zero_grad() if samples == 1: out, tkl = self.model(x) mlpdw = F.cross_entropy(out, y, reduction='sum') Edkl = tkl / self.Nbatches elif samples > 1: mlpdw_cum = 0 Edkl_cum = 0 for i in range(samples): out, tkl = self.model(x, sample=True) mlpdw_i = F.cross_entropy(out, y, reduction='sum') Edkl_i = tkl / self.Nbatches mlpdw_cum = mlpdw_cum + mlpdw_i Edkl_cum = Edkl_cum + Edkl_i mlpdw = mlpdw_cum / samples Edkl = Edkl_cum / samples loss = Edkl + mlpdw loss.backward() self.optimizer.step() # out: (batch_size, out_channels, out_caps_dims) pred = out.data.max(dim=1, keepdim=False)[1] # get the index of the max log-probability err = pred.ne(y.data).sum() return Edkl.data, mlpdw.data, err def eval(self, x, y, train=False): x, y = to_variable(var=(x, y.long()), cuda=self.cuda) out, _, _ = self.model(x) loss = F.cross_entropy(out, y, reduction='sum') probs = F.softmax(out, dim=1).data.cpu() pred = out.data.max(dim=1, keepdim=False)[1] # get the index of the max log-probability err = pred.ne(y.data).sum() return loss.data, err, probs def sample_eval(self, x, y, Nsamples, logits=True, train=False): """Prediction, only returining result with weights marginalised""" x, y = to_variable(var=(x, y.long()), cuda=self.cuda) out, _ = self.model.sample_predict(x, Nsamples) if logits: mean_out = out.mean(dim=0, keepdim=False) loss = F.cross_entropy(mean_out, y, reduction='sum') probs = F.softmax(mean_out, dim=1).data.cpu() else: mean_out = F.softmax(out, dim=2).mean(dim=0, keepdim=False) probs = mean_out.data.cpu() log_mean_probs_out = torch.log(mean_out) loss = F.nll_loss(log_mean_probs_out, y, reduction='sum') pred = mean_out.data.max(dim=1, keepdim=False)[1] # get the index of the max log-probability err = pred.ne(y.data).sum() return loss.data, err, probs def all_sample_eval(self, x, y, Nsamples): """Returns predictions for each MC sample""" x, y = to_variable(var=(x, y.long()), cuda=self.cuda) out, _, = self.model.sample_predict(x, Nsamples) prob_out = F.softmax(out, dim=2) prob_out = prob_out.data return prob_out class VD_Bayes_Net_BH(BaseNet): eps = 1e-6 def __init__(self, lr=1e-3, input_dim=13, cuda=True, output_dim=1, batch_size=128, Nbatches=0, nhid=1200, alpha_shape=(1, 1), bias=True, momentum=0): super(VD_Bayes_Net_BH, self).__init__() cprint('y', ' Creating Net!! ') self.lr = lr self.schedule = None # [] #[50,200,400,600] self.cuda = cuda self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.batch_size = batch_size self.Nbatches = Nbatches self.nhid = nhid self.alpha_shape = alpha_shape self.bias = bias self.momentum = momentum self.create_net() self.create_opt() self.epoch = 0 self.test = False def create_net(self): torch.manual_seed(42) if self.cuda: torch.cuda.manual_seed(42) self.model = vd_linear_1L(input_dim=self.input_dim,output_dim=self.output_dim, n_hid=self.nhid, alpha_shape=self.alpha_shape, bias=self.bias) if self.cuda: self.model.cuda() # cudnn.benchmark = True print(' Total params: %.2fM' % (self.get_nb_parameters() / 1000000.0)) def create_opt(self): # self.optimizer = torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, # weight_decay=0) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=self.lr, momentum=self.momentum) # self.optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=self.lr, momentum=0.9) # self.sched = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(self.optimizer, step_size=1, gamma=10, last_epoch=-1) def fit(self, x, y, samples=1): x, y = to_variable(var=(x, y), cuda=self.cuda) self.optimizer.zero_grad() outputs = torch.zeros(x.shape[0], self.output_dim, samples).cuda() if samples == 1: out, tkl = self.model(x) mlpdw = F.mse_loss(out, y, reduction='sum') Edkl = tkl / self.Nbatches outputs[:,:,0] = out elif samples > 1: mlpdw_cum = 0 Edkl_cum = 0 for i in range(samples): out, tkl = self.model(x, sample=True) mlpdw_i = F.mse_loss(out, y, reduction='sum') Edkl_i = tkl / self.Nbatches mlpdw_cum = mlpdw_cum + mlpdw_i Edkl_cum = Edkl_cum + Edkl_i outputs[:, :, i] = out mlpdw = mlpdw_cum / samples Edkl = Edkl_cum / samples mean = torch.mean(outputs, dim=2) mse = F.mse_loss(mean, y, reduction='sum') loss = Edkl + mlpdw loss.backward() self.optimizer.step() return Edkl.data, mlpdw.data, mse.data def eval(self, x, y, train=False, samples=1): x, y = to_variable(var=(x, y), cuda=self.cuda) loss = 0 outputs = torch.zeros(x.shape[0], self.output_dim, samples).cuda() if samples == 1: out, _= self.model(x) loss = F.mse_loss(out, y, reduction='sum') outputs[:,:,0] = out elif samples > 1: mlpdw_cum = 0 for i in range(samples): out, _= self.model(x, sample=True) mlpdw_i = F.mse_loss(out, y, reduction='sum') mlpdw_cum = mlpdw_cum + mlpdw_i outputs[:,:,i] = out mlpdw = mlpdw_cum / samples loss = mlpdw mean = torch.mean(outputs, dim=2) std = torch.std(outputs, dim=2) mse = F.mse_loss(mean, y, reduction='sum') return loss.data, mse.data, mean.data, std.data class VD_Bayes_Net_BH_homo(BaseNet): eps = 1e-6 def __init__(self, lr=1e-3, input_dim=13, cuda=True, output_dim=1, batch_size=128, Nbatches=0, nhid=1200, alpha_shape=(1, 1), bias=True, momentum=0): super(VD_Bayes_Net_BH_homo, self).__init__() cprint('y', ' Creating Net!! ') self.lr = lr self.schedule = None # [] #[50,200,400,600] self.cuda = cuda self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.batch_size = batch_size self.Nbatches = Nbatches self.nhid = nhid self.alpha_shape = alpha_shape self.bias = bias self.momentum = momentum self.create_net() self.create_opt() self.epoch = 0 self.test = False def create_net(self): torch.manual_seed(42) if self.cuda: torch.cuda.manual_seed(42) self.model = vd_linear_1L_homo(input_dim=self.input_dim,output_dim=self.output_dim, n_hid=self.nhid, alpha_shape=self.alpha_shape, bias=self.bias) if self.cuda: self.model.cuda() # cudnn.benchmark = True print(' Total params: %.2fM' % (self.get_nb_parameters() / 1000000.0)) def create_opt(self): # self.optimizer = torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, # weight_decay=0) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=self.lr, momentum=self.momentum) # self.optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=self.lr, momentum=0.9) # self.sched = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(self.optimizer, step_size=1, gamma=10, last_epoch=-1) def log_gaussian_loss(self, output, target, sigma, no_dim): exponent = -0.5 * (target - output) ** 2 / sigma ** 2 log_coeff = -no_dim * torch.log(sigma) return - (log_coeff + exponent).sum() def fit(self, x, y, samples=1): x, y = to_variable(var=(x, y), cuda=self.cuda) self.optimizer.zero_grad() outputs = torch.zeros(x.shape[0], self.output_dim, samples).cuda() if samples == 1: out, tkl = self.model(x) mlpdw = self.log_gaussian_loss(out, y, self.model.log_noise.exp(), self.model.output_dim) Edkl = tkl / self.Nbatches outputs[:,:,0] = out elif samples > 1: mlpdw_cum = 0 Edkl_cum = 0 for i in range(samples): out, tkl = self.model(x, sample=True) mlpdw_i = self.log_gaussian_loss(out, y, self.model.log_noise.exp(), self.model.output_dim) Edkl_i = tkl / self.Nbatches mlpdw_cum = mlpdw_cum + mlpdw_i Edkl_cum = Edkl_cum + Edkl_i outputs[:, :, i] = out mlpdw = mlpdw_cum / samples Edkl = Edkl_cum / samples mean = torch.mean(outputs, dim=2) mse = F.mse_loss(mean, y, reduction='sum') loss = Edkl + mlpdw loss.backward() self.optimizer.step() return Edkl.data, mlpdw.data, mse.data def eval(self, x, y, train=False, samples=1): x, y = to_variable(var=(x, y), cuda=self.cuda) loss = 0 outputs = torch.zeros(x.shape[0], self.output_dim, samples).cuda() if samples == 1: out, _= self.model(x) loss = self.log_gaussian_loss(out, y, self.model.log_noise.exp(), self.model.output_dim) outputs[:,:,0] = out elif samples > 1: mlpdw_cum = 0 for i in range(samples): out, _= self.model(x, sample=True) mlpdw_i = self.log_gaussian_loss(out, y, self.model.log_noise.exp(), self.model.output_dim) mlpdw_cum = mlpdw_cum + mlpdw_i outputs[:,:,i] = out mlpdw = mlpdw_cum / samples loss = mlpdw mean = torch.mean(outputs, dim=2) std = torch.std(outputs, dim=2) mse = F.mse_loss(mean, y, reduction='sum') return loss.data, mse.data, mean.data, std.data class VD_Bayes_Net_BH_hetero(BaseNet): eps = 1e-6 def __init__(self, lr=1e-3, input_dim=13, cuda=True, output_dim=1, batch_size=128, Nbatches=0, nhid=1200, alpha_shape=(1, 1), bias=True, momentum=0): super(VD_Bayes_Net_BH_hetero, self).__init__() cprint('y', ' Creating Net!! ') self.lr = lr self.schedule = None # [] #[50,200,400,600] self.cuda = cuda self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.batch_size = batch_size self.Nbatches = Nbatches self.nhid = nhid self.alpha_shape = alpha_shape self.bias = bias self.momentum = momentum self.create_net() self.create_opt() self.epoch = 0 self.test = False def create_net(self): torch.manual_seed(42) if self.cuda: torch.cuda.manual_seed(42) self.model = vd_linear_1L_hetero(input_dim=self.input_dim,output_dim=self.output_dim, n_hid=self.nhid, alpha_shape=self.alpha_shape, bias=self.bias) if self.cuda: self.model.cuda() # cudnn.benchmark = True print(' Total params: %.2fM' % (self.get_nb_parameters() / 1000000.0)) def create_opt(self): # self.optimizer = torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, # weight_decay=0) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=self.lr, momentum=self.momentum) # self.optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=self.lr, momentum=0.9) # self.sched = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(self.optimizer, step_size=1, gamma=10, last_epoch=-1) def log_gaussian_loss(self, output, target, sigma, no_dim, sum_reduce=True): exponent = -0.5 * (target - output) ** 2 / sigma ** 2 log_coeff = -no_dim * torch.log(sigma) - 0.5 * no_dim * np.log(2 * np.pi) if sum_reduce: return -(log_coeff + exponent).sum() else: return -(log_coeff + exponent) def fit(self, x, y, samples=1): x, y = to_variable(var=(x, y), cuda=self.cuda) self.optimizer.zero_grad() outputs = torch.zeros(x.shape[0], self.output_dim * 2, samples).cuda() if samples == 1: out, tkl = self.model(x) mlpdw = self.log_gaussian_loss(out[:, :1], y, out[:, 1:].exp(), self.model.output_dim) Edkl = tkl / self.Nbatches outputs[:,:,0] = out elif samples > 1: mlpdw_cum = 0 Edkl_cum = 0 for i in range(samples): out, tkl = self.model(x, sample=True) mlpdw_i = self.log_gaussian_loss(out[:, :1], y, out[:, 1:].exp(), self.model.output_dim) Edkl_i = tkl / self.Nbatches mlpdw_cum = mlpdw_cum + mlpdw_i Edkl_cum = Edkl_cum + Edkl_i outputs[:, :, i] = out mlpdw = mlpdw_cum / samples Edkl = Edkl_cum / samples mean = torch.mean(outputs[:, :1, :], dim=2) mse = F.mse_loss(mean, y, reduction='sum') loss = Edkl + mlpdw loss.backward() self.optimizer.step() return Edkl.data, mlpdw.data, mse.data def eval(self, x, y, train=False, samples=1): x, y = to_variable(var=(x, y), cuda=self.cuda) loss = 0 outputs = torch.zeros(x.shape[0], self.output_dim * 2, samples).cuda() if samples == 1: out, _= self.model(x) loss = self.log_gaussian_loss(out[:, :1], y, out[:, 1:].exp(), self.model.output_dim) outputs[:,:,0] = out elif samples > 1: mlpdw_cum = 0 for i in range(samples): out, _= self.model(x, sample=True) mlpdw_i = self.log_gaussian_loss(out[:, :1], y, out[:, 1:].exp(), self.model.output_dim) mlpdw_cum = mlpdw_cum + mlpdw_i outputs[:,:,i] = out mlpdw = mlpdw_cum / samples loss = mlpdw mean = torch.mean(outputs[:, :1, :], dim=2) std = torch.std(outputs[:, :1, :], dim=2) noise = torch.mean(outputs[:, 1:, :].exp()**2, dim=2) mse = F.mse_loss(mean, y, reduction='sum') return loss.data, mse.data, mean.data, std.data, noise.data

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viciouspetal/meta-project-1

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[ "Apache-2.0" ]

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import time from TSP_toStudents import * def main(): maxMenu = 6 iterationNumber = 1 maxIterations = 4 for i in range(1, maxMenu + 1): for j in range(1, maxIterations+1): BasicTSP.menuChoice = i data_input_file = sys.argv[1] print('================================== {0}.{1} ================================='.format(i, j)) print('{0} iterations, population {1}, mutation rate {2}'.format(300, 100, 0.3)) start_time = time.time() ga = BasicTSP(sys.argv[1], 100, 0.3, 300) ga.search() print("Process took %s seconds" % int(time.time() - start_time)) print('######################################################################################################') for i in range(1, maxMenu + 1): for j in range(1, maxIterations+1): BasicTSP.menuChoice = i data_input_file = sys.argv[1] print('================================== {0}.{1} ================================='.format(i, j)) print('{0} iterations, population {1}, mutation rate {2}'.format(300, 100, 0.5)) start_time = time.time() ga = BasicTSP(sys.argv[1], 100, 0.5, 300) ga.search() print("Process took %s seconds" % int(time.time() - 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from healthgen.generation.models.vae import VAE from healthgen.generation.models.multi_vae import MultiVAE from healthgen.generation.models.healthgen import HealthGen from healthgen.generation.models.srnn import SRNN from healthgen.generation.models.kvae import KVAE from healthgen.generation.models.kvae_miss import KVAE_miss

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# -*- coding: utf-8 -*- import unittest import os import pickle import pandas as pd import numpy as np from td_query import ROOT_PATH from td_query.data_manipulate import data_manipulate_instance as instance from teradata import UdaExec class TestDataManipulate(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): print("**************************************** setUpClass ****************************************") instance.init() print(instance.teradata) @classmethod def tearDownClass(cls): print("************************************** tearDownClass ***************************************") def setUp(self): print("****** setUp *******") def tearDown(self): print("***** tearDown *****") def _example(self): df = instance.query_sample() # with open(ROOT_PATH + '/external/df_dispatch_bna.pickle', 'wb') as f: # save # pickle.dump(df, f) print(df) def _calculate(self): def percent(x, y): return round(x/y*100, 2) total = 115554 print( percent(2877, total), percent(3909, total), percent(23030, total), percent(18840, total), percent(66898, total), ) def _query(self): query = '''select top 10 * from pp_scratch_risk.ms_auto_trend_us_bad;''' df = instance.query(query) print(df) def _query_table_schema(self): dest_db = "pp_scratch_risk" dest_table = "ms_auto_trend_us2_1_3_100_100_1_1_1" result_cursor = instance.teradata.execute("show select * from {}.{};".format(dest_db, dest_table)) last_row = result_cursor.fetchall() print(last_row) def _query_table_top_rows(self): table = "pp_scratch_risk.ms_auto_trend_us_bad" df = instance.query_table_top_rows(table) print(df) def _insert_to_table(self): cols = ['id', 'name', 'phone'] data = [ (1, "jy", "1888"), (2, "jy", "1999"), ] df = pd.DataFrame.from_records(data, columns=cols) df_name_is_jy = df[df['name']=='jy'] df = df.append([df_name_is_jy]*2, ignore_index=True) print(pd.concat([df_name_is_jy]*2, ignore_index=True)) # print(df) print("-------------") database = "pp_scratch_risk" table = "jy_test" instance.insert_to_table(df, database, table) query = '''select * from {}.{};'''.format(database, table) result_df = instance.query(query) print(result_df) def _create_table_from_src_table(self): src_db = "pp_scratch_risk" src_table = 'ms_auto_trend_us2_1_3' dest_db = "pp_scratch_risk" dest_table = "ms_auto_trend_us2_1_3_100_100_1_1_1" instance.create_table_from_src_table_schema(src_db, src_table, dest_db, dest_table) def _drop_table(self): dest_db = "pp_scratch_risk" dest_table = "ms_auto_trend_us2_1_3_100_100_1_1_1" instance.drop_table(dest_db, dest_table) def _transalte_100_63_22_14_1(self): rules = [ "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string != '<missing>') & (amt2 == 'a-1k') & (SELLER_CONSUMER_SEG == 'C')", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string == '10008') & (amt2 != 'c-1h') & (amt2 != 'e-<50')", ] result = instance.translate_hyperloop_rules_to_sql(rules) print(result) def _transalte_30_20_3_4_1(self): rules = [ "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string != '<missing>') & (amt2 == 'a-1k') & (SELLER_CONSUMER_SEG == 'C')", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (dc_string == '10008') & (amt2 == 'a-1k') & (SUB_FLOW != 'MS Money Request - Invoicing') & (SUB_FLOW == 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5)", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (dc_string == '10008') & (amt2 == 'a-1k') & (SUB_FLOW != 'MS Money Request - Invoicing') & (SUB_FLOW == 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial') & (IS_ULP_TRANS_T_F < 0.5)", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (dc_string == '10008') & (amt2 == 'a-1k') & (SUB_FLOW != 'MS Money Request - Invoicing') & (SUB_FLOW != 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial')", ] result = instance.translate_hyperloop_rules_to_sql(rules) print(result) def _transalte_30_20_3_4_1_nloss(self): rules = [ "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string == '10008') & (SUB_FLOW == 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial') & (amt2 == 'a-1k') 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(SUB_FLOW == 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5)", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (dc_string != '10008') & (amt2 != 'e-<50') & (dc_string != '10002') & (amt2 != 'd-50') & (SUB_FLOW != 'MS Mobile Money Request - Invoicing') & (SUB_FLOW != 'MS Money Request') & (SUB_FLOW != 'MS Mobile Money Request') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (amt2 != 'c-1h') & (dc_string != '10010') & (SUB_FLOW == 'MS Send Money Internal') & (amt2 != 'a-1k') & (RCVR_CNTRY_CODE != 'CA ') & (SELLER_SEG != '04 YS')", "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string != '10008') & (dc_string != '<missing>') & (amt2 == 'a-1k') & (SUB_FLOW == 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial')", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (dc_string == '10008') & (amt2 != 'a-1k') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (amt2 == 'b-5h')", "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string == '10008') & (SUB_FLOW != 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial') & (SELLER_CONSUMER_SEG != 'C') & (SUB_FLOW == 'MS Send Money Internal') & (amt2 == 'a-1k')", "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string != '10008') & (dc_string != '<missing>') & (amt2 == 'a-1k') & (SUB_FLOW != 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial') & (SUB_FLOW == 'MS Send Money Internal') & (dc_string != '10002') & (SELLER_SEG == '04 YS') & (dc_string == '10010')", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (dc_string == '10008') & (amt2 == 'a-1k') & (SUB_FLOW != 'MS Money Request - Invoicing') & (SUB_FLOW != 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial')", "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string != '10008') & (dc_string != '<missing>') & (amt2 == 'a-1k') & (SUB_FLOW != 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial') & (SUB_FLOW == 'MS Send Money Internal') & (dc_string != '10002') & (SELLER_SEG == '04 YS') & (dc_string != '10010')", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (dc_string != '10008') & (amt2 != 'e-<50') & (dc_string != '10002') & 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(amt2 != 'e-<50')", ] result = instance.translate_hyperloop_rules_to_sql(rules) print(result) def _transalte_1000_500_100_50_1(self): rules = [ "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string != '<missing>') & (amt2 != 'c-1h') & (dc_string != '10005') & (amt2 != 'd-50') & (dc_string != '12123') & (SELLER_CONSUMER_SEG == 'C') & (amt2 == 'a-1k') & (SELLER_SEG == '04 YS') & (dc_string == '10008') & (SUB_FLOW == 'MS Send Money Internal')", "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string != '<missing>') & (amt2 != 'c-1h') & (dc_string != '10005') & (amt2 != 'd-50') & (dc_string != '12123') & (SELLER_CONSUMER_SEG == 'C') & (amt2 == 'a-1k') & (SELLER_SEG == '04 YS') & (dc_string == '10008') & (SUB_FLOW != 'MS Send Money Internal')", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (dc_string == '10008') & (amt2 == 'a-1k') & (SUB_FLOW != 'MS Money Request - Invoicing') & (SUB_FLOW == 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5)", 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"(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (SELLER_SEG == '04 YS') & (amt2 != 'e-<50') & (SUB_FLOW == 'MS Send Money Internal') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (RCVR_CNTRY_CODE != 'CA ') & (dc_string == '10008')", "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (SELLER_SEG != '04 YS') & (amt2 != 'e-<50') & (SUB_FLOW != 'MS Mobile Cons App Send Money - Commercial') & (amt2 == 'a-1k') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string != '<missing>')", "(SELLER_CONSUMER_SEG == 'Y') & (SELLER_SEG != '04 YS') & (SUB_FLOW != 'MS Send Money Internal') & (SUB_FLOW == 'MS Mobile Money Request - Invoicing API')", ] result = instance.translate_hyperloop_rules_to_sql(rules) print(result) def _transalte_mix(self): rules = [ "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & (dc_string != '<missing>') & (dc_string != '10005') & (amt2 == 'a-1k') & (SELLER_CONSUMER_SEG == 'C') & (SELLER_SEG == '04 YS') & (dc_string == '10008') & (SUB_FLOW == 'MS Send Money Internal')", "(SELLER_CONSUMER_SEG != 'Y') & (IS_ULP_TRANS_T_F >= 0.5) & 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"ms_auto_trend_us2_1_3" testing_table = "ms_auto_trend_us_t" instance.generate_hl_job_json(training_table, testing_table, template_name='hl_job_template_na.json') def _add_weight_col_to_table(self): src_db = "pp_scratch_risk" src_table = 'ms_auto_trend_us2_1_3' # weight_a = 0.312 # weight_b = 0.140 # weight_c = 0.011 # weight_d = 0.011 # weight_e = 0.001 weight_a = 10 * 30 weight_b = 8 * 20 weight_c = 4.6 * 3 weight_d = 3.7 * 4 weight_e = 1 * 1 instance.add_weight_col_to_table(src_db, src_table, weight_a, weight_b, weight_c, weight_d, weight_e) def _update_weight_col_in_table(self): src_db = "pp_scratch_risk" src_table = 'ms_auto_trend_us2_1_3' src_col = 'PMT_USD_AMT' instance.update_weight_col_in_table(src_db, src_table, src_col) def _update_custom_weight_col_in_table(self): src_db = "pp_scratch_risk" src_table = 'ms_auto_trend_us2_1_3' src_col = 'PMT_USD_AMT' instance.update_custom_weight_col_in_table(src_db, src_table, src_col)

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#3-1 # names = ['will', 'jess', 'jacob', 'adam'] # for name in names: # print(name.title()) #3-2 names = ['will', 'jess', 'jacob', 'adam'] for name in names: print(f"Hello, {name.title()}")

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[ "Apache-2.0" ]

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YangHao666666/hawq

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[ "Artistic-1.0-Perl", "ISC", "bzip2-1.0.5", "TCL", "Apache-2.0", "BSD-3-Clause-No-Nuclear-License-2014", "MIT", "PostgreSQL", "BSD-3-Clause" ]

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YangHao666666/hawq

10cff8350f1ba806c6fec64eb67e0e6f6f24786c

[ "Artistic-1.0-Perl", "ISC", "bzip2-1.0.5", "TCL", "Apache-2.0", "BSD-3-Clause-No-Nuclear-License-2014", "MIT", "PostgreSQL", "BSD-3-Clause" ]

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import exceptions class Data: class DataError(exceptions.ValueError): pass def __init__(self, value): self.value = value def get_value(self): return self.value

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kurtrwall/wagtail

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[ "BSD-3-Clause" ]

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from __future__ import absolute_import, unicode_literals from django.conf import settings from django.core.urlresolvers import reverse from django.test import TestCase from django.test.utils import override_settings from wagtail.tests.testapp.rich_text import CustomRichTextArea from wagtail.tests.utils import WagtailTestUtils from wagtail.wagtailadmin.rich_text import HalloRichTextArea, get_rich_text_editor_widget from wagtail.wagtailcore.models import Page class TestGetRichTextEditorWidget(TestCase): @override_settings() def test_default(self): # Simulate the absence of a setting if hasattr(settings, 'WAGTAILADMIN_RICH_TEXT_EDITORS'): del settings.WAGTAILADMIN_RICH_TEXT_EDITORS self.assertIsInstance(get_rich_text_editor_widget(), HalloRichTextArea) @override_settings(WAGTAILADMIN_RICH_TEXT_EDITORS={ 'default': { 'WIDGET': 'wagtail.tests.testapp.rich_text.CustomRichTextArea' }, }) def test_overridden_default_editor(self): self.assertIsInstance(get_rich_text_editor_widget(), CustomRichTextArea) @override_settings(WAGTAILADMIN_RICH_TEXT_EDITORS={ 'custom': { 'WIDGET': 'wagtail.tests.testapp.rich_text.CustomRichTextArea' }, }) def test_custom_editor_without_default(self): self.assertIsInstance(get_rich_text_editor_widget('custom'), CustomRichTextArea) @override_settings(WAGTAILADMIN_RICH_TEXT_EDITORS={ 'default': { 'WIDGET': 'wagtail.wagtailadmin.rich_text.HalloRichTextArea' }, 'custom': { 'WIDGET': 'wagtail.tests.testapp.rich_text.CustomRichTextArea' }, }) def test_custom_editor_with_default(self): self.assertIsInstance(get_rich_text_editor_widget(), HalloRichTextArea) self.assertIsInstance(get_rich_text_editor_widget('custom'), CustomRichTextArea) @override_settings() class TestDefaultRichText(TestCase, WagtailTestUtils): def setUp(self): # Find root page self.root_page = Page.objects.get(id=2) self.login() # Simulate the absence of a setting if hasattr(settings, 'WAGTAILADMIN_RICH_TEXT_EDITORS'): del settings.WAGTAILADMIN_RICH_TEXT_EDITORS def tearDown(self): from wagtail.tests.testapp.models import DefaultRichBlockFieldPage from wagtail.tests.testapp.models import DefaultRichTextFieldPage DefaultRichTextFieldPage.get_edit_handler()._form_class = None block_page_edit_handler = DefaultRichBlockFieldPage.get_edit_handler() if block_page_edit_handler._form_class: rich_text_block = block_page_edit_handler._form_class.base_fields['body'].block.child_blocks['rich_text'] if hasattr(rich_text_block, 'field'): del rich_text_block.field block_page_edit_handler._form_class = None def test_default_editor_in_rich_text_field(self): response = self.client.get(reverse( 'wagtailadmin_pages:add', args=('tests', 'defaultrichtextfieldpage', self.root_page.id) )) # Check status code self.assertEqual(response.status_code, 200) # Check that hallo (default editor by now) self.assertContains(response, 'makeHalloRichTextEditable("id_body");') def test_default_editor_in_rich_text_block(self): response = self.client.get(reverse( 'wagtailadmin_pages:add', args=('tests', 'defaultrichblockfieldpage', self.root_page.id) )) # Check status code self.assertEqual(response.status_code, 200) # Check that hallo (default editor by now) self.assertContains(response, 'makeHalloRichTextEditable("__PREFIX__-value");') @override_settings(WAGTAILADMIN_RICH_TEXT_EDITORS={ 'default': { 'WIDGET': 'wagtail.tests.testapp.rich_text.CustomRichTextArea' }, }) class TestOverriddenDefaultRichText(TestCase, WagtailTestUtils): def setUp(self): # Find root page self.root_page = Page.objects.get(id=2) self.login() def tearDown(self): from wagtail.tests.testapp.models import DefaultRichBlockFieldPage from wagtail.tests.testapp.models import DefaultRichTextFieldPage DefaultRichTextFieldPage.get_edit_handler()._form_class = None block_page_edit_handler = DefaultRichBlockFieldPage.get_edit_handler() if block_page_edit_handler._form_class: rich_text_block = block_page_edit_handler._form_class.base_fields['body'].block.child_blocks['rich_text'] if hasattr(rich_text_block, 'field'): del rich_text_block.field block_page_edit_handler._form_class = None def test_overridden_default_editor_in_rich_text_field(self): response = self.client.get(reverse( 'wagtailadmin_pages:add', args=('tests', 'defaultrichtextfieldpage', self.root_page.id) )) # Check status code self.assertEqual(response.status_code, 200) # Check that hallo (default editor by now) was replaced with fake editor self.assertNotContains(response, 'makeHalloRichTextEditable("id_body");') self.assertContains(response, 'customEditorInitScript("id_body");') def test_overridden_default_editor_in_rich_text_block(self): response = self.client.get(reverse( 'wagtailadmin_pages:add', args=('tests', 'defaultrichblockfieldpage', self.root_page.id) )) # Check status code self.assertEqual(response.status_code, 200) # Check that hallo (default editor by now) was replaced with fake editor self.assertNotContains(response, 'makeHalloRichTextEditable("__PREFIX__-value");') self.assertContains(response, 'customEditorInitScript("__PREFIX__-value");') @override_settings(WAGTAILADMIN_RICH_TEXT_EDITORS={ 'default': { 'WIDGET': 'wagtail.wagtailadmin.rich_text.HalloRichTextArea' }, 'custom': { 'WIDGET': 'wagtail.tests.testapp.rich_text.CustomRichTextArea' }, }) class TestCustomDefaultRichText(TestCase, WagtailTestUtils): def setUp(self): # Find root page self.root_page = Page.objects.get(id=2) self.login() def tearDown(self): from wagtail.tests.testapp.models import CustomRichBlockFieldPage from wagtail.tests.testapp.models import CustomRichTextFieldPage CustomRichBlockFieldPage.get_edit_handler()._form_class = None CustomRichTextFieldPage.get_edit_handler()._form_class = None def test_custom_editor_in_rich_text_field(self): response = self.client.get(reverse( 'wagtailadmin_pages:add', args=('tests', 'customrichtextfieldpage', self.root_page.id) )) # Check status code self.assertEqual(response.status_code, 200) # Check that hallo (default editor by now) was replaced with fake editor self.assertNotContains(response, 'makeHalloRichTextEditable("id_body");') self.assertContains(response, 'customEditorInitScript("id_body");') def test_custom_editor_in_rich_text_block(self): response = self.client.get(reverse( 'wagtailadmin_pages:add', args=('tests', 'customrichblockfieldpage', self.root_page.id) )) # Check status code self.assertEqual(response.status_code, 200) # Check that hallo (default editor by now) was replaced with fake editor self.assertNotContains(response, 'makeHalloRichTextEditable("__PREFIX__-value");') self.assertContains(response, 'customEditorInitScript("__PREFIX__-value");')

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from flask_restplus import Namespace, fields class StatusDto: api = Namespace('status', description='status related operations') schema = api.model('status', { 'id': fields.Integer(dump_only=True), 'status_name': fields.String(required=True, description='status name') }) entry = api.model('status_entry', { 'status_name': fields.String(required=True, description='status name') }) class TypeDto: api = Namespace('type', description='type related operations') schema = api.model('type', { 'id': fields.Integer(dump_only=True), 'type_name': fields.String(required=True, description='type name') }) entry = api.model('type_entry', { 'type_name': fields.String(required=True, description='type name') }) class AreaDto: api = Namespace('area', description='area related operations') schema = api.model('area', { 'id': fields.Integer(dump_only=True), 'area_name': fields.String(required=True, description='area_name') }) entry = api.model('area_entry', { 'area_name': fields.String(required=True, description='area_name') }) class UserDto: api = Namespace('user', description='user related operations') schema = api.model('user', { 'email': fields.String(required=True, description='user email address'), 'username': fields.String(required=True, description='user username'), 'public_id': fields.String(description='user Identifier'), 'type' : fields.Nested(TypeDto().schema, required=True), 'area' : fields.Nested(AreaDto().schema, required=True) }) user = api.model('user', { 'type_id' : fields.Integer(required=True, description='type id'), 'area_id' : fields.Integer(required=True, description='area id'), 'email': fields.String(required=True, description='user email address'), 'username': fields.String(required=True, description='user username'), 'password': fields.String(required=True, description='user password') }) class AuthDto: api = Namespace('auth', description='authentication related operations') user_auth = api.model('auth_details', { 'username': fields.String(required=True, description='The username'), 'password': fields.String(required=True, description='The user password ') }) class GmlDto: api = Namespace('gml', description='gml related operations') schema = api.model('gml', { 'id': fields.Integer(dump_only=True), #'contributor' : fields.Nested(UserDto().schema, required=True), 'contributor': fields.String(required=True, description='contributor username'), 'building_name': fields.String(required=True, description='building name'), 'city_gml_file': fields.String(required=True, description='city gml file name'), 'uploaded_on': fields.DateTime(required=True, description='uploaded time'), 'verified_on': fields.DateTime(required=True, description='verified time'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), #'validator' : fields.Nested(UserDto().schema, required=True), 'reason': fields.String(required=True, description='reason'), 'area' : fields.Nested(AreaDto().schema, required=True), 'status' : fields.Nested(StatusDto().schema, required=True) }) entry = api.model('gml_entry', { 'contributor': fields.String(required=True, description='contributor username'), 'building_name': fields.String(required=True, description='building name'), 'city_gml_file': fields.String(required=True, description='city gml file name'), 'area_id': fields.Integer(required=True, description='area id') }) verify = api.model('gml_verify', { 'id': fields.Integer(required=True, description='id'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), 'status_id': fields.Integer(required=True, description='status id'), 'reason': fields.String(required=False, description='reason') }) class CityGmlDto: api = Namespace('city_gml', description='city gml related operations') schema = api.model('city_gml', { 'id': fields.Integer(dump_only=True), 'contributor': fields.String(required=True, description='contributor username'), 'city_gml_file': fields.String(required=True, description='city gml file name'), 'uploaded_on': fields.DateTime(required=True, description='uploaded time'), 'verified_on': fields.DateTime(required=True, description='verified time'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), 'reason': fields.String(required=True, description='reason'), 'area' : fields.Nested(AreaDto().schema, required=True), 'status' : fields.Nested(StatusDto().schema, required=True) }) entry = api.model('city_gml_entry', { 'contributor': fields.String(required=True, description='contributor username'), 'city_gml_file': fields.String(required=True, description='city gml file name'), 'area_id': fields.Integer(required=True, description='area id') }) verify = api.model('city_gml_verify', { 'id': fields.Integer(required=True, description='id'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), 'status_id': fields.Integer(required=True, description='status id'), 'reason': fields.String(required=False, description='reason') }) class BuildingsDto: api = Namespace('buildings', description='buildings related operations') schema = api.model('buildings', { 'id': fields.Integer(dump_only=True), 'gml_id': fields.String(required=True, description='gml_id'), 'city_gml' : fields.Nested(CityGmlDto().schema, required=True), }) entry = api.model('buildings_entry', { 'list_gml_id': fields.List(fields.String(required=True, description='gml id')), 'city_gml_id': fields.Integer(required=True, description='city gml id') }) class MonitoringAttributeDto: api = Namespace('monitoring', description='monitoring attribute related operations') schema = api.model('monitoring_attribute', { 'id': fields.Integer(dump_only=True), 'timestamp': fields.DateTime(required=True, description='timestamp'), 'name': fields.String(required=True, description='name'), 'function': fields.String(required=True, description='function'), 'height': fields.Float(required=True, description='height'), 'buildings' : fields.Nested(BuildingsDto().schema, required=True), 'contributor': fields.String(required=True, description='contributor username'), 'verified_on': fields.DateTime(required=True, description='verified time'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), 'reason': fields.String(required=True, description='reason'), 'status' : fields.Nested(StatusDto().schema, required=True) }) entry = api.model('monitoring_attribute_entry', { 'name': fields.String(required=True, description='name'), 'function': fields.String(required=True, description='function'), 'height': fields.Float(required=True, description='height'), 'user_id' : fields.String(required=True, description='user public id'), 'gml_id' : fields.String(required=True, description='building gml id') }) verify = api.model('monitoring_attribute_verify', { 'id': fields.Integer(required=True, description='id'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), 'status_id': fields.Integer(required=True, description='status id'), 'reason': fields.String(required=False, description='reason') }) class MonitoringPhotoDto: api = Namespace('monitoring', description='monitoring photo related operations') schema = api.model('monitoring_photo', { 'id': fields.Integer(dump_only=True), 'timestamp': fields.DateTime(required=True, description='timestamp'), 'photo_file': fields.String(required=True, description='photo_file'), 'buildings' : fields.Nested(BuildingsDto().schema, required=True), 'contributor': fields.String(required=True, description='contributor username'), 'verified_on': fields.DateTime(required=True, description='verified time'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), 'reason': fields.String(required=True, description='reason'), 'status' : fields.Nested(StatusDto().schema, required=True) }) entry = api.model('monitoring_photo_entry', { 'photo_file': fields.String(required=True, description='photo_file'), 'user_id' : fields.String(required=True, description='user public id'), 'gml_id' : fields.String(required=True, description='building gml id') }) verify = api.model('monitoring_photo_verify', { 'id': fields.Integer(required=True, description='id'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), 'status_id': fields.Integer(required=True, description='status id'), 'reason': fields.String(required=False, description='reason') }) class MonitoringVideoDto: api = Namespace('monitoring', description='monitoring video related operations') schema = api.model('monitoring_video', { 'id': fields.Integer(dump_only=True), 'timestamp': fields.DateTime(required=True, description='timestamp'), 'video_file': fields.String(required=True, description='video_file'), 'buildings' : fields.Nested(BuildingsDto().schema, required=True), 'contributor': fields.String(required=True, description='contributor username'), 'verified_on': fields.DateTime(required=True, description='verified time'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), 'reason': fields.String(required=True, description='reason'), 'status' : fields.Nested(StatusDto().schema, required=True) }) entry = api.model('monitoring_video_entry', { 'video_file': fields.String(required=True, description='video_file'), 'user_id' : fields.String(required=True, description='user public id'), 'gml_id' : fields.String(required=True, description='building gml id') }) verify = api.model('monitoring_video_verify', { 'id': fields.Integer(required=True, description='id'), 'validator': fields.String(required=True, description='validator username'), 'status_id': fields.Integer(required=True, description='status id'), 'reason': fields.String(required=False, description='reason') }) class CityObjectDto: api = Namespace('cityobject', description='city object related operations')

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from collections import deque, OrderedDict import numpy as np from lifelong_rl.util import eval_util from lifelong_rl.util.eval_util import create_stats_ordered_dict from lifelong_rl.data_management.utils.path_builder import PathBuilder from lifelong_rl.samplers import StepCollector class MdpStepCollector(StepCollector): def __init__( self, env, policy, max_num_epoch_paths_saved=None, render=False, render_kwargs=None, ): if render_kwargs is None: render_kwargs = {} self._env = env self._policy = policy self._max_num_epoch_paths_saved = max_num_epoch_paths_saved self._epoch_paths = deque(maxlen=self._max_num_epoch_paths_saved) self._render = render self._render_kwargs = render_kwargs self._num_steps_total = 0 self._num_paths_total = 0 self._obs = None # cache variable def get_epoch_paths(self): return self._epoch_paths def end_epoch(self, epoch): self._epoch_paths = deque(maxlen=self._max_num_epoch_paths_saved) # self._obs = None return def get_diagnostics(self): path_lens = [len(path['actions']) for path in self._epoch_paths] stats = OrderedDict([ ('num steps total', self._num_steps_total), ('num paths total', self._num_paths_total), ]) stats.update(create_stats_ordered_dict( "path length", path_lens, always_show_all_stats=True, )) return stats def get_snapshot(self): return dict( env=self._env, policy=self._policy, ) def collect_new_steps( self, max_path_length, num_steps, discard_incomplete_paths, ): for _ in range(num_steps): self.collect_one_step(max_path_length, discard_incomplete_paths) def collect_one_step( self, max_path_length, discard_incomplete_paths, initial_expl=False, ): if self._obs is None: self._start_new_rollout() if initial_expl: action = self._env.action_space.sample() agent_info = dict() else: action, agent_info = self._policy.get_action(self._obs) next_ob, reward, terminal, env_info = ( self._env.step(action) ) env_transition = ( self._obs, action, reward, terminal, next_ob, env_info ) if self._render: self._env.render(**self._render_kwargs) terminal = np.array([terminal]) reward = np.array([reward]) # store path obs self._current_path_builder.add_all( observations=self._obs, actions=action, rewards=reward, next_observations=next_ob, terminals=terminal, agent_infos=agent_info, env_infos=env_info, ) if terminal or (max_path_length is not None and len(self._current_path_builder) >= max_path_length): self._handle_rollout_ending(max_path_length, discard_incomplete_paths) self._start_new_rollout() else: self._obs = next_ob return env_transition def _start_new_rollout(self): self._current_path_builder = PathBuilder() self._obs = self._env.reset() def _handle_rollout_ending( self, max_path_length, discard_incomplete_paths ): if len(self._current_path_builder) > 0: path = self._current_path_builder.get_all_stacked() path_len = len(path['actions']) if ( path_len != max_path_length and not path['terminals'][-1] and discard_incomplete_paths ): return self._epoch_paths.append(path) self._num_paths_total += 1 self._num_steps_total += path_len self._policy.reset() class RFCollector(StepCollector): def __init__( self, env, policy, max_num_epoch_paths_saved=None, render=False, render_kwargs=None, ): if render_kwargs is None: render_kwargs = {} self._env = env self._policy = policy self._render = render self._render_kwargs = render_kwargs self._num_steps_total = 0 self._obs = None # cache variable def get_epoch_paths(self): return [] def end_epoch(self, epoch): self._epoch_steps = [] def get_diagnostics(self): # get diagnostics here has to be a bit more complicated stats = OrderedDict([ ('num steps total', self._num_steps_total), ]) tmp_path_builder = PathBuilder() for step in self._epoch_steps: tmp_path_builder.add_all(**step) stats.update( eval_util.get_generic_path_information( [tmp_path_builder.get_all_stacked()], ), ) return stats def get_snapshot(self): return dict( env=self._env, policy=self._policy, ) def collect_new_steps( self, max_path_length, num_steps, discard_incomplete_paths, ): for _ in range(num_steps): self.collect_one_step(max_path_length, discard_incomplete_paths) def collect_one_step( self, max_path_length, discard_incomplete_paths, initial_expl=False, ): if self._obs is None: self._start_new_rollout() if initial_expl: action = self._env.action_space.sample() agent_info = dict() else: action, agent_info = self._policy.get_action(self._obs) next_ob, reward, terminal, env_info = ( self._env.step(action) ) env_transition = ( self._obs, action, reward, terminal, next_ob, env_info ) if self._render: self._env.render(**self._render_kwargs) terminal = np.array([terminal]) reward = np.array([reward]) # store path obs self._epoch_steps.append({ 'observations': self._obs, 'actions': action, 'rewards': reward, 'next_observations': next_ob, 'terminals': terminal, 'agent_infos': agent_info, 'env_infos': env_info, }) self._num_steps_total += 1 self._obs = next_ob return env_transition def _start_new_rollout(self): self._epoch_steps = [] self._obs = self._env.reset() def _handle_rollout_ending( self, max_path_length, discard_incomplete_paths ): if len(self._current_path_builder) > 0: path = self._current_path_builder.get_all_stacked() path_len = len(path['actions']) if ( path_len != max_path_length and not path['terminals'][-1] and discard_incomplete_paths ): return self._epoch_paths.append(path) self._num_paths_total += 1 self._num_steps_total += path_len self._policy.reset() class GoalConditionedReplayStepCollector(StepCollector): def __init__( self, env, policy, replay_buffer, resample_goal_every, max_num_epoch_paths_saved=None, ): self._env = env self._policy = policy self._replay_buffer = replay_buffer self._resample_goal_every = resample_goal_every self._max_num_epoch_paths_saved = max_num_epoch_paths_saved self._epoch_paths = deque(maxlen=self._max_num_epoch_paths_saved) self._num_steps_total = 0 self._num_paths_total = 0 self._obs = None # cache variable self._goal = None def get_epoch_paths(self): return self._epoch_paths def end_epoch(self, epoch): self._epoch_paths = deque(maxlen=self._max_num_epoch_paths_saved) return def get_diagnostics(self): path_lens = [len(path['actions']) for path in self._epoch_paths] stats = OrderedDict([ ('num steps total', self._num_steps_total), ('num paths total', self._num_paths_total), ]) stats.update(create_stats_ordered_dict( "path length", path_lens, always_show_all_stats=True, )) return stats def get_snapshot(self): return dict( env=self._env, policy=self._policy, ) def collect_new_steps( self, max_path_length, num_steps, discard_incomplete_paths, ): for _ in range(num_steps): self.collect_one_step(max_path_length, discard_incomplete_paths) def collect_one_step( self, max_path_length, discard_incomplete_paths, initial_expl=False, ): if self._obs is None: self._start_new_rollout() if self._num_steps_total % self._resample_goal_every == 0: if self._replay_buffer.num_steps_can_sample() == 0: self._goal = self._obs else: rbatch = self._replay_buffer.random_batch(1) self._goal = rbatch['observations'][0] if initial_expl: action = self._env.action_space.sample() agent_info = dict() else: obs_goal = np.concatenate([self._obs, self._goal], axis=0) action, agent_info = self._policy.get_action(obs_goal) next_ob, reward, terminal, env_info = ( self._env.step(action) ) # relabel reward reward = -np.mean((next_ob - self._goal) ** 2) env_transition = ( self._obs, action, reward, terminal, next_ob, env_info ) terminal = np.array([terminal]) reward = np.array([reward]) # store path obs self._current_path_builder.add_all( observations=self._obs, actions=action, rewards=reward, next_observations=next_ob, terminals=terminal, agent_infos=agent_info, env_infos=env_info, ) if terminal or (max_path_length is not None and len(self._current_path_builder) >= max_path_length): self._handle_rollout_ending(max_path_length, discard_incomplete_paths) self._start_new_rollout() else: self._obs = next_ob return env_transition def _start_new_rollout(self): self._current_path_builder = PathBuilder() self._obs = self._env.reset() def _handle_rollout_ending( self, max_path_length, discard_incomplete_paths ): if len(self._current_path_builder) > 0: path = self._current_path_builder.get_all_stacked() path_len = len(path['actions']) if ( path_len != max_path_length and not path['terminals'][-1] and discard_incomplete_paths ): return self._epoch_paths.append(path) self._num_paths_total += 1 self._num_steps_total += path_len self._policy.reset() class GoalConditionedStepCollector(StepCollector): def __init__( self, env, policy, max_num_epoch_paths_saved=None, render=False, render_kwargs=None, observation_key='observation', desired_goal_key='desired_goal', ): if render_kwargs is None: render_kwargs = {} self._env = env self._policy = policy self._max_num_epoch_paths_saved = max_num_epoch_paths_saved self._epoch_paths = deque(maxlen=self._max_num_epoch_paths_saved) self._render = render self._render_kwargs = render_kwargs self._observation_key = observation_key self._desired_goal_key = desired_goal_key self._num_steps_total = 0 self._num_paths_total = 0 self._obs = None # cache variable def get_epoch_paths(self): return self._epoch_paths def end_epoch(self, epoch): self._epoch_paths = deque(maxlen=self._max_num_epoch_paths_saved) self._obs = None def get_diagnostics(self): path_lens = [len(path['actions']) for path in self._epoch_paths] stats = OrderedDict([ ('num steps total', self._num_steps_total), ('num paths total', self._num_paths_total), ]) stats.update(create_stats_ordered_dict( "path length", path_lens, always_show_all_stats=True, )) return stats def get_snapshot(self): return dict( env=self._env, policy=self._policy, observation_key=self._observation_key, desired_goal_key=self._desired_goal_key, ) def start_collection(self): self._start_new_rollout() def end_collection(self): epoch_paths = self.get_epoch_paths() return epoch_paths def collect_new_steps( self, max_path_length, num_steps, discard_incomplete_paths, ): for _ in range(num_steps): self.collect_one_step(max_path_length, discard_incomplete_paths) def collect_one_step( self, max_path_length, discard_incomplete_paths, ): if self._obs is None: self._start_new_rollout() new_obs = np.hstack(( self._obs[self._observation_key], self._obs[self._desired_goal_key], )) action, agent_info = self._policy.get_action(new_obs) next_ob, reward, terminal, env_info = ( self._env.step(action) ) if self._render: self._env.render(**self._render_kwargs) terminal = np.array([terminal]) reward = np.array([reward]) # store path obs self._current_path_builder.add_all( observations=self._obs, actions=action, rewards=reward, next_observations=next_ob, terminals=terminal, agent_infos=agent_info, env_infos=env_info, ) if terminal or len(self._current_path_builder) >= max_path_length: self._handle_rollout_ending(max_path_length, discard_incomplete_paths) self._start_new_rollout() else: self._obs = next_ob def _start_new_rollout(self): self._current_path_builder = PathBuilder() self._obs = self._env.reset() def _handle_rollout_ending( self, max_path_length, discard_incomplete_paths ): if len(self._current_path_builder) > 0: path = self._current_path_builder.get_all_stacked() path_len = len(path['actions']) if ( path_len != max_path_length and not path['terminals'][-1] and discard_incomplete_paths ): return self._epoch_paths.append(path) self._num_paths_total += 1 self._num_steps_total += path_len

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# -- ISIS # nxos: interface <intf> / ip router isis someword # nxos: interface <intf> / ipv6 router isis someword # nxos: interface <intf> / isis authentication key-chain someword # nxos: interface <intf> / isis authentication key-chain someword level-1 # nxos: interface <intf> / isis authentication key-chain someword level-2 # nxos: interface <intf> / isis authentication-check # nxos: interface <intf> / isis authentication-check level-1 # nxos: interface <intf> / isis authentication-check level-2 # nxos: interface <intf> / isis authentication-type cleartext # nxos: interface <intf> / isis authentication-type cleartext level-1 # nxos: interface <intf> / isis authentication-type cleartext level-2 # nxos: interface <intf> / isis authentication-type md5 # nxos: interface <intf> / isis authentication-type md5 level-1 # nxos: interface <intf> / isis authentication-type md5 level-2 # nxos: interface <intf> / isis bfd # nxos: interface <intf> / isis bfd disable # nxos: interface <intf> / isis circuit-type level-1 # nxos: interface <intf> / isis circuit-type level-1-2 # nxos: interface <intf> / isis circuit-type level-2 # nxos: interface <intf> / isis csnp-interval 1 level-1 # nxos: interface <intf> / isis csnp-interval 1 level-2 # nxos: interface <intf> / isis hello-interval 1 # nxos: interface <intf> / isis hello-interval 1 level-1 # nxos: interface <intf> / isis hello-interval 1 level-2 # nxos: interface <intf> / isis hello-multiplier 3 # nxos: interface <intf> / isis hello-multiplier 3 level-1 # nxos: interface <intf> / isis hello-multiplier 3 level-2 # nxos: interface <intf> / isis hello-padding # nxos: interface <intf> / isis ipv6 bfd # nxos: interface <intf> / isis ipv6 bfd disable # nxos: interface <intf> / isis ipv6 metric <0-16777215> level-1 # nxos: interface <intf> / isis ipv6 metric <0-16777215> level-2 # nxos: interface <intf> / isis lsp-interval 10 # nxos: interface <intf> / isis mesh-group 1 # nxos: interface <intf> / isis mesh-group blocked # nxos: interface <intf> / isis metric <0-16777215> level-1 # nxos: interface <intf> / isis metric <0-16777215> level-2 # nxos: interface <intf> / isis network point-to-point # nxos: interface <intf> / isis passive-interface level-1 # nxos: interface <intf> / isis passive-interface level-1-2 # nxos: interface <intf> / isis passive-interface level-2 # nxos: interface <intf> / isis priority <0-127> level-1 # nxos: interface <intf> / isis priority <0-127> level-2 # nxos: interface <intf> / isis retransmit-interval 1 # nxos: interface <intf> / isis retransmit-throttle-interval 20 # nxos: interface <intf> / isis shutdown

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from django.test import TestCase from chartofaccountDIT.import_archived_from_csv import ( import_archived_analysis1, import_archived_analysis2, import_archived_nac, import_archived_programme, import_archived_project, ) from chartofaccountDIT.models import ( ArchivedAnalysis1, ArchivedAnalysis2, ArchivedExpenditureCategory, ArchivedNaturalCode, ArchivedProgrammeCode, ArchivedProjectCode, ) from forecast.import_csv import WrongChartOFAccountCodeException from previous_years.utils import ArchiveYearError class UploadArchiveAnalysis1Test(TestCase): def test_correct_data(self): header_row = "Analysis 1 Code,Contract Name,Supplier,PC Reference" data_row = "00012,Test Contract,Test Supplier,Test PC Reference" assert ArchivedAnalysis1.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] import_archived_analysis1(csvfile, 2019) assert ArchivedAnalysis1.objects.all().count() == 1 def test_wrong_header(self): header_row = "Analysis,Contract Name,Supplier,PC Reference" data_row = "00012,Test Contract,Test Supplier,Test PC Reference" assert ArchivedAnalysis1.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(WrongChartOFAccountCodeException): import_archived_analysis1(csvfile, 2019) assert ArchivedAnalysis1.objects.all().count() == 0 def test_wrong_year(self): header_row = "Analysis 1 Code,Contract Name,Supplier,PC Reference" data_row = "00012,Test Contract,Test Supplier,Test PC Reference" assert ArchivedAnalysis1.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(ArchiveYearError): import_archived_analysis1(csvfile, 2000) assert ArchivedAnalysis1.objects.all().count() == 0 class UploadArchiveAnalysis2Test(TestCase): def test_correct_data(self): header_row = "Market Code,Market Description" data_row = "00012,NeverLand" assert ArchivedAnalysis2.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] import_archived_analysis2(csvfile, 2019) assert ArchivedAnalysis2.objects.all().count() == 1 def test_wrong_header(self): header_row = "Market Code,Description" data_row = "00012,NeverLand" assert ArchivedAnalysis2.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(WrongChartOFAccountCodeException): import_archived_analysis2(csvfile, 2019) assert ArchivedAnalysis2.objects.all().count() == 0 def test_wrong_year(self): header_row = "Market Code,Market Description" data_row = "00012,NeverLand" assert ArchivedAnalysis2.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(ArchiveYearError): import_archived_analysis2(csvfile, 2000) assert ArchivedAnalysis2.objects.all().count() == 0 class UploadProjectTest(TestCase): def test_correct_data(self): header_row = "Project Code,Project Description" data_row = "00012,Cyber Security" assert ArchivedProjectCode.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] import_archived_project(csvfile, 2019) assert ArchivedProjectCode.objects.all().count() == 1 def test_wrong_year(self): header_row = "Project Code,Project Description" data_row = "00012,Cyber Security" assert ArchivedProjectCode.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(ArchiveYearError): import_archived_project(csvfile, 2000) assert ArchivedProjectCode.objects.all().count() == 0 def test_wrong_header(self): header_row = "Code,Project Description" data_row = "00012,Cyber Security" assert ArchivedProjectCode.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(WrongChartOFAccountCodeException): import_archived_project(csvfile, 2019) assert ArchivedProjectCode.objects.all().count() == 0 class UploadProgrammeTest(TestCase): def test_correct_data(self): header_row = "Programme Code,Programme Description,Type" data_row = "00012,Ame Programme,AME" assert ArchivedProgrammeCode.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] import_archived_programme(csvfile, 2019) assert ArchivedProgrammeCode.objects.all().count() == 1 def test_wrong_year(self): header_row = "Programme Code,Programme Description,Type" data_row = "00012,Ame Programme,AME" assert ArchivedProgrammeCode.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(ArchiveYearError): import_archived_project(csvfile, 2000) assert ArchivedProgrammeCode.objects.all().count() == 0 def test_wrong_header(self): header_row = "Code,Programme Description,Type" data_row = "00012,Ame Programme,AME" assert ArchivedProgrammeCode.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(WrongChartOFAccountCodeException): import_archived_project(csvfile, 2019) assert ArchivedProgrammeCode.objects.all().count() == 0 class UploadNACTest(TestCase): def setUp(self): ArchivedExpenditureCategory.objects.create( financial_year_id=2019, grouping_description="Staff", linked_budget_code="51111001" ) def test_correct_data(self): header_row = "Expenditure Type,Budget Grouping,Budget Category," \ "Natural Account,NAC desc" data_row = "Resource,Pay,Staff,51111001,Salaries" assert ArchivedNaturalCode.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] import_archived_nac(csvfile, 2019) assert ArchivedNaturalCode.objects.all().count() == 1 def test_wrong_year(self): header_row = "Expenditure Type,Budget Grouping,Budget Category," \ "Natural Account,NAC desc" data_row = "Resource,Pay,Staff,51111001,Salaries" assert ArchivedNaturalCode.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(ArchiveYearError): import_archived_nac(csvfile, 2000) assert ArchivedNaturalCode.objects.all().count() == 0 def test_wrong_header(self): header_row = "Expenditure Type,Budget Grouping,Budget Category," \ "NAC,NAC desc" data_row = "Resource,Pay,Staff,51111001,Salaries" assert ArchivedNaturalCode.objects.all().count() == 0 csvfile = [header_row, data_row] with self.assertRaises(WrongChartOFAccountCodeException): 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#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Dec 30 12:45:12 2020 @author: qwang """ from transformers import BertPreTrainedModel, BertConfig, BertModel from transformers import DistilBertPreTrainedModel, DistilBertConfig, DistilBertModel import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchcrf import CRF #%% class BERT_CRF(BertPreTrainedModel): def __init__(self, config): super().__init__(config) self.config = config self.bert = BertModel(config) self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels) self.init_weights() self.crf = CRF(config.num_labels, batch_first=True) def forward(self, input_ids, attention_mask, labels=None): outputs = self.bert(input_ids, attention_mask) hidden_states = outputs[0] # [batch_size, seq_len, hidden_size] out_dp = self.dropout(hidden_states) emission_probs = self.fc(out_dp) # [batch_size, seq_len, num_tags] attention_mask = attention_mask.type(torch.uint8) if labels is None: # prediction only. no padding # Remove cls/sep (tagged as -100 by tokenize_encode) probs_cut = emission_probs[:, 1:-1, :] # [batch_size, seq_len-2, num_tags] mask_cut = attention_mask[:, 1:-1] # [batch_size, seq_len-2] preds = self.crf.decode(probs_cut, mask=mask_cut) # assign mask for 'unpad' return preds # preds: list of list containing best tag seqs for each batch else: probs_cut, mask_cut, tags_cut = [], [], [] for prob, mask, tag in zip(emission_probs, attention_mask, labels): # prob: [seq_len, num_tags] # mask/tag: [seq_len] probs_cut.append(prob[tag!=-100, :]) mask_cut.append(mask[tag!=-100]) tags_cut.append(tag[tag!=-100]) probs_cut = torch.stack(probs_cut) # [batch_size, seq_len-2, num_tags] mask_cut = torch.stack(mask_cut) # [batch_size, seq_len-2] tags_cut = torch.stack(tags_cut) # [batch_size, seq_len-2] # log_likelihood = self.crf(F.softmax(probs_cut, dim=2), tags_cut, mask=mask_cut, reduction='mean') log_likelihood = self.crf(F.log_softmax(probs_cut, dim=2), tags_cut, mask=mask_cut, reduction='mean') preds = self.crf.decode(probs_cut, mask=mask_cut) # assign mask for 'unpad' return preds, probs_cut, mask_cut, log_likelihood #%% class BERT_LSTM_CRF(BertPreTrainedModel): def __init__(self, config): super().__init__(config) self.config = config self.bert = BertModel(config) self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob) self.lstm = nn.LSTM(input_size = config.hidden_size, hidden_size = config.hidden_size, num_layers = 1, dropout = config.hidden_dropout_prob, batch_first = True, bidirectional = True) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size*2, config.num_labels) self.init_weights() self.crf = CRF(config.num_labels, batch_first=True) def forward(self, input_ids, attention_mask, labels=None, return_probs=False): outputs = self.bert(input_ids, attention_mask) hidden_states = outputs[0] # [batch_size, seq_len, hidden_size] out_dp = self.dropout(hidden_states) out_lstm, (h_n, c_n) = self.lstm(out_dp) # [batch_size, seq_len, 2*hidden_size] emission_probs = self.fc(out_lstm) # [batch_size, seq_len, num_tags] attention_mask = attention_mask.type(torch.uint8) if labels is None: # Remove cls/sep (tagged as -100 by tokenize_encode) probs_cut = emission_probs[:, 1:-1, :] # [batch_size, seq_len-2, num_tags] mask_cut = attention_mask[:, 1:-1] # [batch_size, seq_len-2] preds = self.crf.decode(probs_cut, mask=mask_cut) # assign mask for 'unpad' if return_probs == True: return preds, probs_cut else: return preds # preds: list of list containing best tag seqs for each batch else: probs_cut, mask_cut, tags_cut = [], [], [] for prob, mask, tag in zip(emission_probs, attention_mask, labels): # prob: [seq_len, num_tags] # mask/tag: [seq_len] probs_cut.append(prob[tag!=-100, :]) mask_cut.append(mask[tag!=-100]) tags_cut.append(tag[tag!=-100]) probs_cut = torch.stack(probs_cut) # [batch_size, seq_len-2, num_tags] mask_cut = torch.stack(mask_cut) # [batch_size, seq_len-2] tags_cut = torch.stack(tags_cut) # [batch_size, seq_len-2] # log_likelihood = self.crf(F.softmax(probs_cut, dim=2), tags_cut, mask=mask_cut, reduction='mean') log_likelihood = self.crf(F.log_softmax(probs_cut, dim=2), tags_cut, mask=mask_cut, reduction='mean') preds = self.crf.decode(probs_cut, mask=mask_cut) # assign mask for 'unpad' return preds, probs_cut, mask_cut, log_likelihood #%% class Distil_CRF(DistilBertPreTrainedModel): def __init__(self, config): super().__init__(config) self.config = config self.distilbert = DistilBertModel(config) self.dropout = nn.Dropout(config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels) self.init_weights() self.crf = CRF(config.num_labels, batch_first=True) def forward(self, input_ids, attention_mask, labels=None): # Calculate true text_lens # text_lens = torch.sum(attention_mask, dim=1) # [batch_size] outputs = self.distilbert(input_ids, attention_mask) hidden_states = outputs[0] # [batch_size, seq_len, hidden_size] out_dp = self.dropout(hidden_states) emission_probs = self.fc(out_dp) # [batch_size, seq_len, num_tags] attention_mask = attention_mask.type(torch.uint8) probs_cut, mask_cut, tags_cut = [], [], [] for prob, mask, tag in zip(emission_probs, attention_mask, labels): # prob: [seq_len, num_tags] # mask/tag: [seq_len] probs_cut.append(prob[tag!=-100, :]) mask_cut.append(mask[tag!=-100]) tags_cut.append(tag[tag!=-100]) probs_cut = torch.stack(probs_cut) mask_cut = torch.stack(mask_cut) tags_cut = torch.stack(tags_cut) if labels is None: preds = self.crf.decode(probs_cut, mask=mask_cut) # assign mask for 'unpad' return preds # preds: list of list containing best tag seqs for each batch else: log_likelihood = self.crf(probs_cut, tags_cut, mask=mask_cut) # [batch_size] preds = self.crf.decode(probs_cut, mask=mask_cut) # assign mask for 'unpad' return preds, mask_cut, log_likelihood

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from djangocms_versioning.exceptions import ConditionFailed from djangocms_versioning.models import Version from djangocms_versioning_filer.models import FileGrouper from djangocms_versioning_filer.monkeypatch.models import ( is_file_content_valid_for_discard, is_file_content_valid_for_revert, ) from .base import BaseFilerVersioningTestCase class FilerVersioningChecksTestCase(BaseFilerVersioningTestCase): def test_checks_only_filer_models(self): # Dont expect to raise any error self.assertEquals( is_file_content_valid_for_discard(self.page_draft_version, self.superuser), None, ) self.assertEquals( is_file_content_valid_for_revert(self.page_draft_version, self.superuser), None, ) def test_check_is_file_content_valid_for_discard(self): file_grouper = FileGrouper.objects.create() self.create_file_obj( original_filename='name.docx', grouper=file_grouper, publish=False, ) discard_file = self.create_file_obj( original_filename='name2.docx', grouper=file_grouper, publish=True, ) self.create_file_obj( original_filename='name.docx', publish=False, ) with self.assertRaises(ConditionFailed): is_file_content_valid_for_discard( Version.objects.get_for_content(discard_file), self.superuser, ) file_grouper = FileGrouper.objects.create() self.create_file_obj( original_filename='name.docx', folder=self.folder, grouper=file_grouper, publish=False, ) self.create_file_obj( original_filename='name23.docx', folder=self.folder, grouper=file_grouper, publish=False, ) discard_file = self.create_file_obj( original_filename='name2.docx', folder=self.folder, grouper=file_grouper, publish=True, ) self.create_file_obj( original_filename='name.docx', folder=self.folder, publish=False, ) self.assertEquals( is_file_content_valid_for_discard( Version.objects.get_for_content(discard_file), self.superuser, ), None, ) def test_check_is_file_content_valid_for_revert(self): file_grouper = FileGrouper.objects.create() revert_file = self.create_file_obj( original_filename='name.docx', grouper=file_grouper, publish=False, ) self.create_file_obj( original_filename='name2.docx', grouper=file_grouper, publish=True, ) self.create_file_obj( original_filename='name.docx', publish=False, ) with self.assertRaises(ConditionFailed): is_file_content_valid_for_revert( Version.objects.get_for_content(revert_file), self.superuser, ) file_grouper = FileGrouper.objects.create() revert_file = self.create_file_obj( original_filename='name2.docx', folder=self.folder, grouper=file_grouper, publish=False, ) self.create_file_obj( original_filename='name2.docx', folder=self.folder, grouper=file_grouper, publish=True, ) self.create_file_obj( original_filename='name.docx', folder=self.folder, publish=False, ) self.assertEquals( is_file_content_valid_for_revert( Version.objects.get_for_content(revert_file), self.superuser, ), None, )

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MartimChaves/ret_detect

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# this needs to be in the previous directory import cv2.cv2 as cv2 import numpy as np import os from skimage.measure import label, regionprops os.chdir('C:/Users/Martim_Pc/Desktop/DACO/PROJECT_DACO/convNet/Unet') def myShowImage(img,name = "from_show_function"): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) # waits until a key is pressed cv2.destroyAllWindows() # destroys the window showing image return def getBBox(img_mask): labels, numRegs = label(img_mask, neighbors=8, background = 0, return_num = True) regionsLog = regionprops(labels) bbxs = [regionsLog[x]['bbox'] for x in range(numRegs)] return bbxs def getLargestAreaEcentroid(img_pred_Log): # returns mask with the regions with the largest area, coords of centroid and radius labelsLog, numLog = label(img_pred_Log, neighbors=8, background = 0, return_num = True) regionsLog = regionprops(labelsLog) areasLog = [region['area'] for region in regionsLog] areasLogArr = np.array(areasLog) maxIndex = np.argmax(areasLogArr) value = labelsLog[regionsLog[maxIndex]['coords'][0][0],regionsLog[maxIndex]['coords'][0][1]] labelsLog[labelsLog != value] = 0 labelsLog[labelsLog == value] = 1 centreCoords = np.round(regionsLog[maxIndex]['centroid']) centreCoords = centreCoords.astype(np.uint) radius = (regionsLog[maxIndex]['major_axis_length'] + regionsLog[maxIndex]['minor_axis_length']) / 4 colsCoord = [regionsLog[maxIndex]['bbox'][1],regionsLog[maxIndex]['bbox'][3]] labelsArr = np.array(labelsLog) return labelsArr, centreCoords, radius, colsCoord testImage = [17,18,19]#20,21,22] testRun = True imageNumberName = 1 testImgNumber = 1 for i in range(1,41): if testRun: if i not in testImage: continue imgPath = 'Datasets/IDRID training/IDRiD_' + str(i).zfill(2) + '.jpg' imgPathOD_Masks = 'Datasets/IDRID training/IDRiD_' + str(i).zfill(2) + '_OD.tif' imgPathEX_Masks = 'Datasets/IDRID training/IDRiD_' + str(i).zfill(2) + '_EX.tif' img = cv2.imread(imgPath)#, cv2.CV_8UC1) Od_mask = cv2.imread(imgPathOD_Masks, cv2.CV_8UC1) Ex_mask = cv2.imread(imgPathEX_Masks, cv2.CV_8UC1) maskRed = img[...,0]>30 maskGreen = img[...,1]>30 maskBlue = img[...,2]>30 mask1 = np.logical_or(maskRed,maskGreen) maskFinal = np.logical_or(mask1,maskBlue) zeros = np.zeros(img.shape) zeros[maskFinal] = img[maskFinal] zeros = zeros.astype(np.uint8) img = np.copy(zeros) firstCol = np.min(np.where(img!=0)[1]) lastCol = np.max(np.where(img!=0)[1]) #print(np.max(img)) #myShowImage(cv2.resize(img, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA)) finalWidth = int(lastCol-firstCol) offsetRows = int(round((finalWidth-img.shape[0])/2)) #Get a squared image #Retina image squareToBePatched = np.zeros([finalWidth,finalWidth,3]) squareToBePatched[offsetRows:img.shape[0]+offsetRows,::] = np.copy(img[::,firstCol:lastCol]) #OD mask ODsquareToBePatched = np.zeros([finalWidth,finalWidth]) ODsquareToBePatched[offsetRows:img.shape[0]+offsetRows,::] = np.copy(Od_mask[::,firstCol:lastCol]) _, centreCoords, radius, _ = getLargestAreaEcentroid(ODsquareToBePatched) print(radius) #Ex mask EXsquareToBePatched = np.zeros([finalWidth,finalWidth]) EXsquareToBePatched[offsetRows:img.shape[0]+offsetRows,::] = np.copy(Ex_mask[::,firstCol:lastCol]) # Defining patch size patchSize = int(finalWidth/7) createGeneralPatches = False if createGeneralPatches: if not testRun: if i not in testImage: for j in range(7): for k in range(7): # build patch print("Creating patch: ",str(imageNumberName)) # select region patchImg = np.copy(squareToBePatched[j*patchSize:(j+1)*patchSize,k*patchSize:(k+1)*patchSize]) patchOD = np.copy(ODsquareToBePatched[j*patchSize:(j+1)*patchSize,k*patchSize:(k+1)*patchSize]) patchEX = np.copy(EXsquareToBePatched[j*patchSize:(j+1)*patchSize,k*patchSize:(k+1)*patchSize]) # resize to 416x416 patchImg = cv2.resize(patchImg, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) patchOD = cv2.resize(patchOD, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) patchEX = cv2.resize(patchEX, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) # threshold patchOD = np.multiply(patchOD,255/np.max(patchOD)) patchOD[patchOD>220] = 255 patchOD[patchOD<=220] = 0 patchOD = patchOD.astype(np.uint8) patchEX = np.multiply(patchEX,255/np.max(patchEX)) patchEX[patchEX>220] = 255 patchEX[patchEX<=220] = 0 patchEX = patchEX.astype(np.uint8) # if black -> remove indxsBlack = np.where(patchImg < 5) if len(indxsBlack[0]) > 259584: continue #get bboxs bbxsOd = getBBox(patchOD) bbxsEx = getBBox(patchEX) #save img and info to annot file # if a lot of stuff - data augment seenClasses = False if len(bbxsOd) > 0: seenClasses = True # do more of these # 4 crops for each flip, 3 flips - 16 cropAssistValues = {0:[-30,-30],1:[-30,+30],2:[+30,-30],3:[+30,+30], 4:[0,-30],5:[-30,0],6:[0,+30],7:[+30,0]} #cropAssistValues[c][0 ou 1] for c in range(8): # crops try: patchImg = np.copy(squareToBePatched[(j*patchSize)+cropAssistValues[c][0]:((j+1)*patchSize)+cropAssistValues[c][0], (k*patchSize+cropAssistValues[c][1]):((k+1)*patchSize)+cropAssistValues[c][0]]) patchOD = np.copy(ODsquareToBePatched[(j*patchSize)+cropAssistValues[c][0]:((j+1)*patchSize)+cropAssistValues[c][0], (k*patchSize+cropAssistValues[c][1]):((k+1)*patchSize)+cropAssistValues[c][0]]) for f in range(4): # flips patchImg = np.rot90(patchImg,axes=(0,1)) patchOD = np.rot90(patchOD,axes=(0,1)) patchImg = cv2.resize(patchImg, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) patchOD = cv2.resize(patchOD, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) # threshold patchOD = np.multiply(patchOD,255/np.max(patchOD)) patchOD[patchOD>220] = 255 patchOD[patchOD<=220] = 0 patchOD = patchOD.astype(np.uint8) bbxsOd = getBBox(patchOD) if len(bbxsOd) > 0: image_path = os.path.realpath(os.path.join("YOLOV3/data/dataset/train", "%06d.jpg" %(imageNumberName))) cv2.imwrite(image_path,patchImg) annotation = image_path for k in range(len(bbxsOd)): xmin = str(bbxsOd[k][1]) ymin = str(bbxsOd[k][0]) xmax = str(bbxsOd[k][3]) ymax = str(bbxsOd[k][2]) class_ind = str(0) annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)]) wf.write(annotation + "\n") imageNumberName += 1 except: print("Error croping.") if len(bbxsEx) > 0: seenClasses = True # do more of these # do more of these # 4 crops for each flip, 3 flips - 16 cropAssistValues = {0:[-30,-30],1:[-30,+30],2:[+30,-30],3:[+30,+30]} #cropAssistValues[c][0 ou 1] for c in range(4): # crops try: patchImg = np.copy(squareToBePatched[(j*patchSize)+cropAssistValues[c][0]:((j+1)*patchSize)+cropAssistValues[c][0], (k*patchSize+cropAssistValues[c][1]):((k+1)*patchSize)+cropAssistValues[c][0]]) patchOD = np.copy(EXsquareToBePatched[(j*patchSize)+cropAssistValues[c][0]:((j+1)*patchSize)+cropAssistValues[c][0], (k*patchSize+cropAssistValues[c][1]):((k+1)*patchSize)+cropAssistValues[c][0]]) for f in range(4): # flips patchImg = np.rot90(patchImg,axes=(0,1)) patchOD = np.rot90(patchOD,axes=(0,1)) patchImg = cv2.resize(patchImg, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) patchOD = cv2.resize(patchOD, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) # threshold patchOD = np.multiply(patchOD,255/np.max(patchOD)) patchOD[patchOD>220] = 255 patchOD[patchOD<=220] = 0 patchOD = patchOD.astype(np.uint8) bbxsOd = getBBox(patchOD) if len(bbxsOd) > 0: image_path = os.path.realpath(os.path.join("YOLOV3/data/dataset/train", "%06d.jpg" %(imageNumberName))) cv2.imwrite(image_path,patchImg) annotation = image_path for k in range(len(bbxsOd)): xmin = str(bbxsOd[k][1]) ymin = str(bbxsOd[k][0]) xmax = str(bbxsOd[k][3]) ymax = str(bbxsOd[k][2]) class_ind = str(1) annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)]) wf.write(annotation + "\n") imageNumberName += 1 except: print("Error croping.") if seenClasses: continue image_path = os.path.realpath(os.path.join("YOLOV3/data/dataset/train", "%06d.jpg" %(imageNumberName))) cv2.imwrite(image_path,patchImg) annotation = image_path for k in range(len(bbxsOd)): xmin = str(bbxsOd[k][1]) ymin = str(bbxsOd[k][0]) xmax = str(bbxsOd[k][3]) ymax = str(bbxsOd[k][2]) class_ind = str(0) annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)]) for k in range(len(bbxsEx)): xmin = str(bbxsEx[k][1]) ymin = str(bbxsEx[k][0]) xmax = str(bbxsEx[k][3]) ymax = str(bbxsEx[k][2]) class_ind = str(1) annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)]) wf.write(annotation + "\n") imageNumberName += 1 else: if i in testImage: for j in range(7): for k in range(7): #build patch print("Creating patch.") #select region patchImg = np.copy(squareToBePatched[j*patchSize:(j+1)*patchSize,k*patchSize:(k+1)*patchSize]) patchOD = np.copy(ODsquareToBePatched[j*patchSize:(j+1)*patchSize,k*patchSize:(k+1)*patchSize]) patchEX = np.copy(EXsquareToBePatched[j*patchSize:(j+1)*patchSize,k*patchSize:(k+1)*patchSize]) # resize to 416x416 patchImg = cv2.resize(patchImg, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) patchOD = cv2.resize(patchOD, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) patchEX = cv2.resize(patchEX, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) # threshold patchOD = np.multiply(patchOD,255/np.max(patchOD)) patchOD[patchOD>220] = 255 patchOD[patchOD<=220] = 0 patchOD = patchOD.astype(np.uint8) patchEX = np.multiply(patchEX,255/np.max(patchEX)) patchEX[patchEX>220] = 255 patchEX[patchEX<=220] = 0 patchEX = patchEX.astype(np.uint8) # if black -> remove indxsBlack = np.where(patchImg < 5) if len(indxsBlack[0]) > 259584: continue #get bboxs bbxsOd = getBBox(patchOD) bbxsEx = getBBox(patchEX) #save img and info to annot file image_path = os.path.realpath(os.path.join("YOLOV3/data/dataset/test", "%06d.jpg" %(imageNumberName))) cv2.imwrite(image_path,patchImg) annotation = image_path for k in range(len(bbxsOd)): xmin = str(bbxsOd[k][1]) ymin = str(bbxsOd[k][0]) xmax = str(bbxsOd[k][3]) ymax = str(bbxsOd[k][2]) class_ind = str(0) annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)]) for k in range(len(bbxsEx)): xmin = str(bbxsEx[k][1]) ymin = str(bbxsEx[k][0]) xmax = str(bbxsEx[k][3]) ymax = str(bbxsEx[k][2]) class_ind = str(1) annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)]) wf.write(annotation + "\n") imageNumberName += 1 createODPatches = True if createODPatches: if not testRun: if i not in testImage: cropAssistValues = {0:[0,-296],1:[0,-592],2:[0,-888],3:[0,-1184],4:[0,-1480], 5:[-296,-296],6:[-296,-592],7:[-296,-888],8:[-296,-1184],9:[-296,-1480], 10:[-592,-296],11:[-592,-592],12:[-592,-888],13:[-592,-1184],14:[-592,-1480], 15:[-888,-296],16:[-888,-592],17:[-888,-888],18:[-888,-1184],19:[-888,-1480], 20:[-1184,-296],21:[-1184,-592],22:[-1184,-888],23:[-1184,-1184],24:[-1184,-1480], 25:[-1480,-296],26:[-1480,-592],27:[-1480,-888],28:[-1480,-1184],29:[-1480,-1480], 30:[-148,-296],31:[-148,-592],32:[-148,-888],33:[-148,-1184],34:[-148,-1480], 35:[-700,-296],36:[-700,-592],37:[-700,-888],38:[-700,-1184],39:[-700,-1480]} #cropAssistValues[c][0 ou 1] for w in range(40): try: patchImg = np.copy(squareToBePatched[centreCoords[0]+cropAssistValues[w][0]:centreCoords[0]+1480+cropAssistValues[w][0], (centreCoords[1]+cropAssistValues[w][1]):(centreCoords[1]+1480+cropAssistValues[w][1])]) patchOD = np.copy(ODsquareToBePatched[centreCoords[0]+cropAssistValues[w][0]:centreCoords[0]+1480+cropAssistValues[w][0], (centreCoords[1]+cropAssistValues[w][1]):(centreCoords[1]+1480+cropAssistValues[w][1])]) if patchImg.shape[0] != 1480 or patchImg.shape[1] != 1480: continue #myShowImage(cv2.resize(patchOD, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA).astype(np.uint8)) for f in range(4): # flips patchImg = np.rot90(patchImg,axes=(0,1)) patchOD = np.rot90(patchOD,axes=(0,1)) patchImg = cv2.resize(patchImg, (256,256), interpolation = cv2.INTER_AREA) patchOD = cv2.resize(patchOD, (256,256), interpolation = cv2.INTER_AREA) # threshold patchOD = np.multiply(patchOD,255/np.max(patchOD)) patchOD[patchOD>220] = 255 patchOD[patchOD<=220] = 0 patchOD = patchOD.astype(np.uint8) bbxsOd = getBBox(patchOD) '''image_path = os.path.realpath(os.path.join("YOLOV3/data/dataset/train", "%06d.jpg" %(imageNumberName))) cv2.imwrite(image_path,patchImg.astype(np.uint8))''' if len(bbxsOd) > 0: #image_path = os.path.realpath(os.path.join("YOLOV3/data/dataset/train", "%06d.jpg" %(imageNumberName))) image_path = os.path.realpath(os.path.join("train/images", str(imageNumberName)+".jpg")) cv2.imwrite(image_path,patchImg.astype(np.uint8)) label_path = os.path.realpath(os.path.join("train/labels", str(imageNumberName)+".jpg")) cv2.imwrite(label_path,patchOD) annotation = image_path '''for k in range(len(bbxsOd)): xmin = str(bbxsOd[k][1]) ymin = str(bbxsOd[k][0]) xmax = str(bbxsOd[k][3]) ymax = str(bbxsOd[k][2]) class_ind = str(0) annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)]) wf.write(annotation + "\n")''' print("Generating patch: ",str(imageNumberName)) imageNumberName += 1 except: print("Failed to crop.") else: if i in testImage: cropAssistValues = {0:[0,-296],1:[0,-592],2:[0,-888],3:[0,-1184],4:[0,-1480], 5:[-296,-296],6:[-296,-592],7:[-296,-888],8:[-296,-1184],9:[-296,-1480], 10:[-592,-296],11:[-592,-592],12:[-592,-888],13:[-592,-1184],14:[-592,-1480], 15:[-888,-296],16:[-888,-592],17:[-888,-888],18:[-888,-1184],19:[-888,-1480], 20:[-1184,-296],21:[-1184,-592],22:[-1184,-888],23:[-1184,-1184],24:[-1184,-1480], 25:[-1480,-296],26:[-1480,-592],27:[-1480,-888],28:[-1480,-1184],29:[-1480,-1480], 30:[-148,-296],31:[-148,-592],32:[-148,-888],33:[-148,-1184],34:[-148,-1480], 35:[-700,-296],36:[-700,-592],37:[-700,-888],38:[-700,-1184],39:[-700,-1480]} #cropAssistValues[c][0 ou 1] for w in range(40): try: patchImg = np.copy(squareToBePatched[centreCoords[0]+cropAssistValues[w][0]:centreCoords[0]+1480+cropAssistValues[w][0], (centreCoords[1]+cropAssistValues[w][1]):(centreCoords[1]+1480+cropAssistValues[w][1])]) patchOD = np.copy(ODsquareToBePatched[centreCoords[0]+cropAssistValues[w][0]:centreCoords[0]+1480+cropAssistValues[w][0], (centreCoords[1]+cropAssistValues[w][1]):(centreCoords[1]+1480+cropAssistValues[w][1])]) if patchImg.shape[0] != 1480 or patchImg.shape[1] != 1480: continue #myShowImage(cv2.resize(patchOD, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA).astype(np.uint8)) for f in range(4): # flips patchImg = np.rot90(patchImg,axes=(0,1)) patchOD = np.rot90(patchOD,axes=(0,1)) patchImg = cv2.resize(patchImg, (256,256), interpolation = cv2.INTER_AREA) patchOD = cv2.resize(patchOD, (256,256), interpolation = cv2.INTER_AREA) # threshold patchOD = np.multiply(patchOD,255/np.max(patchOD)) patchOD[patchOD>220] = 255 patchOD[patchOD<=220] = 0 patchOD = patchOD.astype(np.uint8) bbxsOd = getBBox(patchOD) if len(bbxsOd) > 0: #image_path = os.path.realpath(os.path.join("YOLOV3/data/dataset/test", "%06d.jpg" %(imageNumberName))) image_path = os.path.realpath(os.path.join("test/images", str(imageNumberName)+".jpg")) cv2.imwrite(image_path,patchImg.astype(np.uint8)) label_path = os.path.realpath(os.path.join("test/labels", str(imageNumberName)+".jpg")) cv2.imwrite(label_path,patchOD) annotation = image_path '''for k in range(len(bbxsOd)): xmin = str(bbxsOd[k][1]) ymin = str(bbxsOd[k][0]) xmax = str(bbxsOd[k][3]) ymax = str(bbxsOd[k][2]) class_ind = str(0) annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)]) wf.write(annotation + "\n")''' print("Generating patch: ",str(imageNumberName)) imageNumberName += 1 except: print("Failed to crop.") # Divide image in 4x3 regions # check if in each region there are exudates # if there are, get largest one and do data aug based on that one - crops and rotations createExPatches = False kernel_ones = np.ones([25,25]) if createExPatches: for g in range(4): for t in range(3): #get patch: patchImg = np.copy(squareToBePatched[int(round(g*finalWidth/4)):int(round((g+1)*finalWidth/4)),int(round(t*finalWidth/3)):int(round((t+1)*finalWidth/3))]) patchEX = np.copy(EXsquareToBePatched[int(round(g*finalWidth/4)):int(round((g+1)*finalWidth/4)),int(round(t*finalWidth/3)):int(round((t+1)*finalWidth/3))]) patchEX = cv2.morphologyEx(patchEX, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_ones) bbxsEx = getBBox(patchEX) if len(bbxsEx) > 0: _, centreCoords, radius, _ = getLargestAreaEcentroid(patchEX) else: continue cropAssistValues = {0:[0,-296],1:[0,-592],2:[0,-888],3:[0,-1184],4:[0,-1480], 5:[-296,-296],6:[-296,-592],7:[-296,-888],8:[-296,-1184],9:[-296,-1480], 10:[-592,-296],11:[-592,-592],12:[-592,-888],13:[-592,-1184],14:[-592,-1480], 15:[-888,-296],16:[-888,-592],17:[-888,-888],18:[-888,-1184],19:[-888,-1480], 20:[-1184,-296],21:[-1184,-592],22:[-1184,-888],23:[-1184,-1184],24:[-1184,-1480], 25:[-1480,-296],26:[-1480,-592],27:[-1480,-888],28:[-1480,-1184],29:[-1480,-1480], 30:[-148,-296],31:[-148,-592],32:[-148,-888],33:[-148,-1184],34:[-148,-1480], 35:[-700,-296],36:[-700,-592],37:[-700,-888],38:[-700,-1184],39:[-700,-1480]} #cropAssistValues[c][0 ou 1] for w in range(40): try: patchImg = np.copy(squareToBePatched[centreCoords[0]+cropAssistValues[w][0]:centreCoords[0]+1480+cropAssistValues[w][0], (centreCoords[1]+cropAssistValues[w][1]):(centreCoords[1]+1480+cropAssistValues[w][1])]) patchEX = np.copy(EXsquareToBePatched[centreCoords[0]+cropAssistValues[w][0]:centreCoords[0]+1480+cropAssistValues[w][0], (centreCoords[1]+cropAssistValues[w][1]):(centreCoords[1]+1480+cropAssistValues[w][1])]) if patchImg.shape[0] != 1480 or patchImg.shape[1] != 1480: continue #myShowImage(cv2.resize(patchOD, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA).astype(np.uint8)) #myShowImage(cv2.resize(patchImg, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA).astype(np.uint8)) patchEX = cv2.morphologyEx(patchEX, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_ones) for f in range(4): # flips patchImg = np.rot90(patchImg,axes=(0,1)) patchOD = np.rot90(patchEX,axes=(0,1)) patchImg = cv2.resize(patchImg, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) patchOD = cv2.resize(patchOD, (416,416), interpolation = cv2.INTER_AREA) # threshold patchOD = np.multiply(patchOD,255/np.max(patchOD)) patchOD[patchOD>220] = 255 patchOD[patchOD<=220] = 0 patchOD = patchOD.astype(np.uint8) bbxsOd = getBBox(patchOD) if len(bbxsOd) > 0: image_path = os.path.realpath(os.path.join("YOLOV3/data/dataset/test", "%06d.jpg" %(imageNumberName))) cv2.imwrite(image_path,patchImg.astype(np.uint8)) annotation = image_path for k in range(len(bbxsOd)): xmin = str(bbxsOd[k][1]) ymin = str(bbxsOd[k][0]) xmax = str(bbxsOd[k][3]) ymax = str(bbxsOd[k][2]) class_ind = str(0) annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)]) wf.write(annotation + "\n") print("Generating patch: ",str(imageNumberName)) imageNumberName += 1 except: print("Failed to crop.")

54.719266

172

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py

Python

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agonopol/py-condense

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[ "MIT" ]

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src/pycondense/kernels/__init__.py

agonopol/py-condense

1523b7eb6160bbbe35bec2568f16d0207bd1f8a7

[ "MIT" ]

null

src/pycondense/kernels/__init__.py

agonopol/py-condense

1523b7eb6160bbbe35bec2568f16d0207bd1f8a7

[ "MIT" ]

null

from pycondense.kernels.gaussian import gaussian from pycondense.kernels.mgc import mgc

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113

py

Python

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RyosukeHori/AlphaPose

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[ "Apache-2.0" ]

null

alphapose/version.py

RyosukeHori/AlphaPose

5968b257424969bc17f38c5d864de0892749ea3a

[ "Apache-2.0" ]

null

# GENERATED VERSION FILE # TIME: Fri Sep 11 18:59:53 2020 __version__ = '0.3.0+038435e' short_version = '0.3.0'

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123

py

Python

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jie311/vedadet

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[ "Apache-2.0" ]

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vedadet/criteria/losses/builder.py

jie311/vedadet

aaf3b3bc3c7944aba1cc28138165d403023a9152

[ "Apache-2.0" ]

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vedadet/criteria/losses/builder.py

jie311/vedadet

aaf3b3bc3c7944aba1cc28138165d403023a9152

[ "Apache-2.0" ]

116

2020-11-03T02:31:17.000Z

2022-03-08T08:20:48.000Z

from vedacore.misc import build_from_cfg, registry def build_loss(cfg): return build_from_cfg(cfg, registry, 'loss')

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91

py

Python

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huykingsofm/csbuilder

c6ba6f0dd3fd2a0d03c7492de20a7107cb1b9191

[ "MIT" ]

null

src/csbuilder/scheme/__init__.py

huykingsofm/csbuilder

c6ba6f0dd3fd2a0d03c7492de20a7107cb1b9191

[ "MIT" ]

null

src/csbuilder/scheme/__init__.py

huykingsofm/csbuilder

c6ba6f0dd3fd2a0d03c7492de20a7107cb1b9191

[ "MIT" ]

null

from csbuilder.scheme.scheme import Scheme from csbuilder.scheme.result import SchemeResult

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112,286

py

Python

ocbind/system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/__init__.py

SeanCondon/onos-config-demo

0789d397b46fd5cda512ae7fffe35e1a4bfdfdbe

[ "Apache-2.0" ]

1

2019-08-01T17:42:57.000Z

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SeanCondon/onos-config-demo

0789d397b46fd5cda512ae7fffe35e1a4bfdfdbe

[ "Apache-2.0" ]

1

2021-05-26T16:38:04.000Z

ocbind/system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/__init__.py

SeanCondon/onos-config-demo

0789d397b46fd5cda512ae7fffe35e1a4bfdfdbe

[ "Apache-2.0" ]

4

2019-07-24T16:52:39.000Z

2021-12-03T02:08:13.000Z

# -*- coding: utf-8 -*- from operator import attrgetter import pyangbind.lib.xpathhelper as xpathhelper from pyangbind.lib.yangtypes import RestrictedPrecisionDecimalType from pyangbind.lib.yangtypes import RestrictedClassType from pyangbind.lib.yangtypes import TypedListType from pyangbind.lib.yangtypes import YANGBool from pyangbind.lib.yangtypes import YANGListType from pyangbind.lib.yangtypes import YANGDynClass from pyangbind.lib.yangtypes import ReferenceType from pyangbind.lib.base import PybindBase from collections import OrderedDict from decimal import Decimal from bitarray import bitarray import six # PY3 support of some PY2 keywords (needs improved) if six.PY3: import builtins as __builtin__ long = int elif six.PY2: import __builtin__ class state(PybindBase): """ This class was auto-generated by the PythonClass plugin for PYANG from YANG module openconfig-system - based on the path /system/aaa/server-groups/server-group/servers/server/state. Each member element of the container is represented as a class variable - with a specific YANG type. YANG Description: Operational state data """ __slots__ = ('_path_helper', '_extmethods', '__name','__address','__timeout','__connection_opens','__connection_closes','__connection_aborts','__connection_failures','__connection_timeouts','__messages_sent','__messages_received','__errors_received',) _yang_name = 'state' _pybind_generated_by = 'container' def __init__(self, *args, **kwargs): helper = kwargs.pop("path_helper", None) if helper is False: self._path_helper = False elif helper is not None and isinstance(helper, xpathhelper.YANGPathHelper): self._path_helper = helper elif hasattr(self, "_parent"): helper = getattr(self._parent, "_path_helper", False) self._path_helper = helper else: self._path_helper = False self._extmethods = False self.__name = YANGDynClass(base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False) self.__address = YANGDynClass(base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False) self.__timeout = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False) self.__connection_opens = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_closes = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_aborts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_failures = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_timeouts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__messages_sent = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__messages_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__errors_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) load = kwargs.pop("load", None) if args: if len(args) > 1: raise TypeError("cannot create a YANG container with >1 argument") all_attr = True for e in self._pyangbind_elements: if not hasattr(args[0], e): all_attr = False break if not all_attr: raise ValueError("Supplied object did not have the correct attributes") for e in self._pyangbind_elements: nobj = getattr(args[0], e) if nobj._changed() is False: continue setmethod = getattr(self, "_set_%s" % e) if load is None: setmethod(getattr(args[0], e)) else: setmethod(getattr(args[0], e), load=load) def _path(self): if hasattr(self, "_parent"): return self._parent._path()+[self._yang_name] else: return ['system', 'aaa', 'server-groups', 'server-group', 'servers', 'server', 'state'] def _get_name(self): """ Getter method for name, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/name (string) YANG Description: Name assigned to the server """ return self.__name def _set_name(self, v, load=False): """ Setter method for name, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/name (string) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_name is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_name() directly. YANG Description: Name assigned to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """name must be of a type compatible with string""", 'defined-type': "string", 'generated-type': """YANGDynClass(base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False)""", }) self.__name = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_name(self): self.__name = YANGDynClass(base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False) def _get_address(self): """ Getter method for address, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/address (oc-inet:ip-address) YANG Description: Address of the authentication server """ return self.__address def _set_address(self, v, load=False): """ Setter method for address, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/address (oc-inet:ip-address) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_address is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_address() directly. YANG Description: Address of the authentication server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """address must be of a type compatible with oc-inet:ip-address""", 'defined-type': "oc-inet:ip-address", 'generated-type': """YANGDynClass(base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False)""", }) self.__address = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_address(self): self.__address = YANGDynClass(base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False) def _get_timeout(self): """ Getter method for timeout, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/timeout (uint16) YANG Description: Set the timeout in seconds on responses from the AAA server """ return self.__timeout def _set_timeout(self, v, load=False): """ Setter method for timeout, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/timeout (uint16) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_timeout is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_timeout() directly. YANG Description: Set the timeout in seconds on responses from the AAA server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """timeout must be of a type compatible with uint16""", 'defined-type': "uint16", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False)""", }) self.__timeout = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_timeout(self): self.__timeout = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False) def _get_connection_opens(self): """ Getter method for connection_opens, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_opens (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of new connection requests sent to the server, e.g. socket open """ return self.__connection_opens def _set_connection_opens(self, v, load=False): """ Setter method for connection_opens, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_opens (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_opens is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_opens() directly. YANG Description: Number of new connection requests sent to the server, e.g. socket open """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_opens must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_opens = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_opens(self): self.__connection_opens = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_closes(self): """ Getter method for connection_closes, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_closes (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of connection close requests sent to the server, e.g. socket close """ return self.__connection_closes def _set_connection_closes(self, v, load=False): """ Setter method for connection_closes, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_closes (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_closes is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_closes() directly. YANG Description: Number of connection close requests sent to the server, e.g. socket close """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_closes must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_closes = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_closes(self): self.__connection_closes = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_aborts(self): """ Getter method for connection_aborts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_aborts (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of aborted connections to the server. These do not include connections that are close gracefully. """ return self.__connection_aborts def _set_connection_aborts(self, v, load=False): """ Setter method for connection_aborts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_aborts (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_aborts is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_aborts() directly. YANG Description: Number of aborted connections to the server. These do not include connections that are close gracefully. """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_aborts must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_aborts = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_aborts(self): self.__connection_aborts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_failures(self): """ Getter method for connection_failures, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_failures (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of connection failures to the server """ return self.__connection_failures def _set_connection_failures(self, v, load=False): """ Setter method for connection_failures, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_failures (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_failures is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_failures() directly. YANG Description: Number of connection failures to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_failures must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_failures = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_failures(self): self.__connection_failures = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_timeouts(self): """ Getter method for connection_timeouts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_timeouts (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of connection timeouts to the server """ return self.__connection_timeouts def _set_connection_timeouts(self, v, load=False): """ Setter method for connection_timeouts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_timeouts (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_timeouts is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_timeouts() directly. YANG Description: Number of connection timeouts to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_timeouts must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_timeouts = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_timeouts(self): self.__connection_timeouts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_messages_sent(self): """ Getter method for messages_sent, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_sent (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of messages sent to the server """ return self.__messages_sent def _set_messages_sent(self, v, load=False): """ Setter method for messages_sent, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_sent (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_messages_sent is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_messages_sent() directly. YANG Description: Number of messages sent to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """messages_sent must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__messages_sent = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_messages_sent(self): self.__messages_sent = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_messages_received(self): """ Getter method for messages_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_received (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of messages received by the server """ return self.__messages_received def _set_messages_received(self, v, load=False): """ Setter method for messages_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_received (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_messages_received is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_messages_received() directly. YANG Description: Number of messages received by the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """messages_received must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__messages_received = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_messages_received(self): self.__messages_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_errors_received(self): """ Getter method for errors_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/errors_received (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of error messages received from the server """ return self.__errors_received def _set_errors_received(self, v, load=False): """ Setter method for errors_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/errors_received (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_errors_received is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_errors_received() directly. YANG Description: Number of error messages received from the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """errors_received must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__errors_received = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_errors_received(self): self.__errors_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) name = __builtin__.property(_get_name) address = __builtin__.property(_get_address) timeout = __builtin__.property(_get_timeout) connection_opens = __builtin__.property(_get_connection_opens) connection_closes = __builtin__.property(_get_connection_closes) connection_aborts = __builtin__.property(_get_connection_aborts) connection_failures = __builtin__.property(_get_connection_failures) connection_timeouts = __builtin__.property(_get_connection_timeouts) messages_sent = __builtin__.property(_get_messages_sent) messages_received = __builtin__.property(_get_messages_received) errors_received = __builtin__.property(_get_errors_received) _pyangbind_elements = OrderedDict([('name', name), ('address', address), ('timeout', timeout), ('connection_opens', connection_opens), ('connection_closes', connection_closes), ('connection_aborts', connection_aborts), ('connection_failures', connection_failures), ('connection_timeouts', connection_timeouts), ('messages_sent', messages_sent), ('messages_received', messages_received), ('errors_received', errors_received), ]) class state(PybindBase): """ This class was auto-generated by the PythonClass plugin for PYANG from YANG module openconfig-system - based on the path /system/aaa/server-groups/server-group/servers/server/state. Each member element of the container is represented as a class variable - with a specific YANG type. YANG Description: Operational state data """ __slots__ = ('_path_helper', '_extmethods', '__name','__address','__timeout','__connection_opens','__connection_closes','__connection_aborts','__connection_failures','__connection_timeouts','__messages_sent','__messages_received','__errors_received',) _yang_name = 'state' _pybind_generated_by = 'container' def __init__(self, *args, **kwargs): helper = kwargs.pop("path_helper", None) if helper is False: self._path_helper = False elif helper is not None and isinstance(helper, xpathhelper.YANGPathHelper): self._path_helper = helper elif hasattr(self, "_parent"): helper = getattr(self._parent, "_path_helper", False) self._path_helper = helper else: self._path_helper = False self._extmethods = False self.__name = YANGDynClass(base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False) self.__address = YANGDynClass(base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False) self.__timeout = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False) self.__connection_opens = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_closes = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_aborts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_failures = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_timeouts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__messages_sent = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__messages_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__errors_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) load = kwargs.pop("load", None) if args: if len(args) > 1: raise TypeError("cannot create a YANG container with >1 argument") all_attr = True for e in self._pyangbind_elements: if not hasattr(args[0], e): all_attr = False break if not all_attr: raise ValueError("Supplied object did not have the correct attributes") for e in self._pyangbind_elements: nobj = getattr(args[0], e) if nobj._changed() is False: continue setmethod = getattr(self, "_set_%s" % e) if load is None: setmethod(getattr(args[0], e)) else: setmethod(getattr(args[0], e), load=load) def _path(self): if hasattr(self, "_parent"): return self._parent._path()+[self._yang_name] else: return ['system', 'aaa', 'server-groups', 'server-group', 'servers', 'server', 'state'] def _get_name(self): """ Getter method for name, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/name (string) YANG Description: Name assigned to the server """ return self.__name def _set_name(self, v, load=False): """ Setter method for name, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/name (string) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_name is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_name() directly. YANG Description: Name assigned to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """name must be of a type compatible with string""", 'defined-type': "string", 'generated-type': """YANGDynClass(base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False)""", }) self.__name = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_name(self): self.__name = YANGDynClass(base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False) def _get_address(self): """ Getter method for address, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/address (oc-inet:ip-address) YANG Description: Address of the authentication server """ return self.__address def _set_address(self, v, load=False): """ Setter method for address, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/address (oc-inet:ip-address) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_address is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_address() directly. YANG Description: Address of the authentication server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """address must be of a type compatible with oc-inet:ip-address""", 'defined-type': "oc-inet:ip-address", 'generated-type': """YANGDynClass(base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False)""", }) self.__address = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_address(self): self.__address = YANGDynClass(base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False) def _get_timeout(self): """ Getter method for timeout, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/timeout (uint16) YANG Description: Set the timeout in seconds on responses from the AAA server """ return self.__timeout def _set_timeout(self, v, load=False): """ Setter method for timeout, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/timeout (uint16) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_timeout is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_timeout() directly. YANG Description: Set the timeout in seconds on responses from the AAA server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """timeout must be of a type compatible with uint16""", 'defined-type': "uint16", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False)""", }) self.__timeout = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_timeout(self): self.__timeout = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False) def _get_connection_opens(self): """ Getter method for connection_opens, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_opens (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of new connection requests sent to the server, e.g. socket open """ return self.__connection_opens def _set_connection_opens(self, v, load=False): """ Setter method for connection_opens, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_opens (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_opens is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_opens() directly. YANG Description: Number of new connection requests sent to the server, e.g. socket open """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_opens must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_opens = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_opens(self): self.__connection_opens = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_closes(self): """ Getter method for connection_closes, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_closes (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of connection close requests sent to the server, e.g. socket close """ return self.__connection_closes def _set_connection_closes(self, v, load=False): """ Setter method for connection_closes, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_closes (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_closes is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_closes() directly. YANG Description: Number of connection close requests sent to the server, e.g. socket close """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_closes must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_closes = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_closes(self): self.__connection_closes = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_aborts(self): """ Getter method for connection_aborts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_aborts (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of aborted connections to the server. These do not include connections that are close gracefully. """ return self.__connection_aborts def _set_connection_aborts(self, v, load=False): """ Setter method for connection_aborts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_aborts (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_aborts is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_aborts() directly. YANG Description: Number of aborted connections to the server. These do not include connections that are close gracefully. """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_aborts must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_aborts = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_aborts(self): self.__connection_aborts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_failures(self): """ Getter method for connection_failures, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_failures (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of connection failures to the server """ return self.__connection_failures def _set_connection_failures(self, v, load=False): """ Setter method for connection_failures, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_failures (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_failures is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_failures() directly. YANG Description: Number of connection failures to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_failures must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_failures = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_failures(self): self.__connection_failures = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_timeouts(self): """ Getter method for connection_timeouts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_timeouts (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of connection timeouts to the server """ return self.__connection_timeouts def _set_connection_timeouts(self, v, load=False): """ Setter method for connection_timeouts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_timeouts (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_timeouts is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_timeouts() directly. YANG Description: Number of connection timeouts to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_timeouts must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_timeouts = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_timeouts(self): self.__connection_timeouts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_messages_sent(self): """ Getter method for messages_sent, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_sent (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of messages sent to the server """ return self.__messages_sent def _set_messages_sent(self, v, load=False): """ Setter method for messages_sent, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_sent (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_messages_sent is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_messages_sent() directly. YANG Description: Number of messages sent to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """messages_sent must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__messages_sent = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_messages_sent(self): self.__messages_sent = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_messages_received(self): """ Getter method for messages_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_received (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of messages received by the server """ return self.__messages_received def _set_messages_received(self, v, load=False): """ Setter method for messages_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_received (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_messages_received is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_messages_received() directly. YANG Description: Number of messages received by the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """messages_received must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__messages_received = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_messages_received(self): self.__messages_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_errors_received(self): """ Getter method for errors_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/errors_received (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of error messages received from the server """ return self.__errors_received def _set_errors_received(self, v, load=False): """ Setter method for errors_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/errors_received (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_errors_received is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_errors_received() directly. YANG Description: Number of error messages received from the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """errors_received must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__errors_received = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_errors_received(self): self.__errors_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) name = __builtin__.property(_get_name) address = __builtin__.property(_get_address) timeout = __builtin__.property(_get_timeout) connection_opens = __builtin__.property(_get_connection_opens) connection_closes = __builtin__.property(_get_connection_closes) connection_aborts = __builtin__.property(_get_connection_aborts) connection_failures = __builtin__.property(_get_connection_failures) connection_timeouts = __builtin__.property(_get_connection_timeouts) messages_sent = __builtin__.property(_get_messages_sent) messages_received = __builtin__.property(_get_messages_received) errors_received = __builtin__.property(_get_errors_received) _pyangbind_elements = OrderedDict([('name', name), ('address', address), ('timeout', timeout), ('connection_opens', connection_opens), ('connection_closes', connection_closes), ('connection_aborts', connection_aborts), ('connection_failures', connection_failures), ('connection_timeouts', connection_timeouts), ('messages_sent', messages_sent), ('messages_received', messages_received), ('errors_received', errors_received), ]) class state(PybindBase): """ This class was auto-generated by the PythonClass plugin for PYANG from YANG module openconfig-system - based on the path /system/aaa/server-groups/server-group/servers/server/state. Each member element of the container is represented as a class variable - with a specific YANG type. YANG Description: Operational state data """ __slots__ = ('_path_helper', '_extmethods', '__name','__address','__timeout','__connection_opens','__connection_closes','__connection_aborts','__connection_failures','__connection_timeouts','__messages_sent','__messages_received','__errors_received',) _yang_name = 'state' _pybind_generated_by = 'container' def __init__(self, *args, **kwargs): helper = kwargs.pop("path_helper", None) if helper is False: self._path_helper = False elif helper is not None and isinstance(helper, xpathhelper.YANGPathHelper): self._path_helper = helper elif hasattr(self, "_parent"): helper = getattr(self._parent, "_path_helper", False) self._path_helper = helper else: self._path_helper = False self._extmethods = False self.__name = YANGDynClass(base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False) self.__address = YANGDynClass(base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False) self.__timeout = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False) self.__connection_opens = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_closes = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_aborts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_failures = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__connection_timeouts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__messages_sent = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__messages_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) self.__errors_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) load = kwargs.pop("load", None) if args: if len(args) > 1: raise TypeError("cannot create a YANG container with >1 argument") all_attr = True for e in self._pyangbind_elements: if not hasattr(args[0], e): all_attr = False break if not all_attr: raise ValueError("Supplied object did not have the correct attributes") for e in self._pyangbind_elements: nobj = getattr(args[0], e) if nobj._changed() is False: continue setmethod = getattr(self, "_set_%s" % e) if load is None: setmethod(getattr(args[0], e)) else: setmethod(getattr(args[0], e), load=load) def _path(self): if hasattr(self, "_parent"): return self._parent._path()+[self._yang_name] else: return ['system', 'aaa', 'server-groups', 'server-group', 'servers', 'server', 'state'] def _get_name(self): """ Getter method for name, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/name (string) YANG Description: Name assigned to the server """ return self.__name def _set_name(self, v, load=False): """ Setter method for name, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/name (string) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_name is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_name() directly. YANG Description: Name assigned to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """name must be of a type compatible with string""", 'defined-type': "string", 'generated-type': """YANGDynClass(base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False)""", }) self.__name = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_name(self): self.__name = YANGDynClass(base=six.text_type, is_leaf=True, yang_name="name", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='string', is_config=False) def _get_address(self): """ Getter method for address, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/address (oc-inet:ip-address) YANG Description: Address of the authentication server """ return self.__address def _set_address(self, v, load=False): """ Setter method for address, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/address (oc-inet:ip-address) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_address is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_address() directly. YANG Description: Address of the authentication server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """address must be of a type compatible with oc-inet:ip-address""", 'defined-type': "oc-inet:ip-address", 'generated-type': """YANGDynClass(base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False)""", }) self.__address = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_address(self): self.__address = YANGDynClass(base=[RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])\\.){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9][0-9]|2[0-4][0-9]|25[0-5])$'}),RestrictedClassType(base_type=six.text_type, restriction_dict={'pattern': '^(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:))$'}),], is_leaf=True, yang_name="address", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-inet:ip-address', is_config=False) def _get_timeout(self): """ Getter method for timeout, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/timeout (uint16) YANG Description: Set the timeout in seconds on responses from the AAA server """ return self.__timeout def _set_timeout(self, v, load=False): """ Setter method for timeout, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/timeout (uint16) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_timeout is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_timeout() directly. YANG Description: Set the timeout in seconds on responses from the AAA server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """timeout must be of a type compatible with uint16""", 'defined-type': "uint16", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False)""", }) self.__timeout = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_timeout(self): self.__timeout = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name="timeout", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='uint16', is_config=False) def _get_connection_opens(self): """ Getter method for connection_opens, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_opens (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of new connection requests sent to the server, e.g. socket open """ return self.__connection_opens def _set_connection_opens(self, v, load=False): """ Setter method for connection_opens, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_opens (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_opens is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_opens() directly. YANG Description: Number of new connection requests sent to the server, e.g. socket open """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_opens must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_opens = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_opens(self): self.__connection_opens = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-opens", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_closes(self): """ Getter method for connection_closes, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_closes (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of connection close requests sent to the server, e.g. socket close """ return self.__connection_closes def _set_connection_closes(self, v, load=False): """ Setter method for connection_closes, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_closes (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_closes is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_closes() directly. YANG Description: Number of connection close requests sent to the server, e.g. socket close """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_closes must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_closes = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_closes(self): self.__connection_closes = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-closes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_aborts(self): """ Getter method for connection_aborts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_aborts (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of aborted connections to the server. These do not include connections that are close gracefully. """ return self.__connection_aborts def _set_connection_aborts(self, v, load=False): """ Setter method for connection_aborts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_aborts (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_aborts is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_aborts() directly. YANG Description: Number of aborted connections to the server. These do not include connections that are close gracefully. """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_aborts must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_aborts = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_aborts(self): self.__connection_aborts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-aborts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_failures(self): """ Getter method for connection_failures, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_failures (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of connection failures to the server """ return self.__connection_failures def _set_connection_failures(self, v, load=False): """ Setter method for connection_failures, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_failures (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_failures is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_failures() directly. YANG Description: Number of connection failures to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_failures must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_failures = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_failures(self): self.__connection_failures = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-failures", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_connection_timeouts(self): """ Getter method for connection_timeouts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_timeouts (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of connection timeouts to the server """ return self.__connection_timeouts def _set_connection_timeouts(self, v, load=False): """ Setter method for connection_timeouts, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/connection_timeouts (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_connection_timeouts is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_connection_timeouts() directly. YANG Description: Number of connection timeouts to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """connection_timeouts must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__connection_timeouts = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_connection_timeouts(self): self.__connection_timeouts = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="connection-timeouts", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_messages_sent(self): """ Getter method for messages_sent, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_sent (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of messages sent to the server """ return self.__messages_sent def _set_messages_sent(self, v, load=False): """ Setter method for messages_sent, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_sent (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_messages_sent is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_messages_sent() directly. YANG Description: Number of messages sent to the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """messages_sent must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__messages_sent = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_messages_sent(self): self.__messages_sent = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="messages-sent", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) def _get_messages_received(self): """ Getter method for messages_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_received (oc-yang:counter64) YANG Description: Number of messages received by the server """ return self.__messages_received def _set_messages_received(self, v, load=False): """ Setter method for messages_received, mapped from YANG variable /system/aaa/server_groups/server_group/servers/server/state/messages_received (oc-yang:counter64) If this variable is read-only (config: false) in the source YANG file, then _set_messages_received is considered as a private method. Backends looking to populate this variable should do so via calling thisObj._set_messages_received() directly. 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YANG Description: Number of error messages received from the server """ if hasattr(v, "_utype"): v = v._utype(v) try: t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) except (TypeError, ValueError): raise ValueError({ 'error-string': """errors_received must be of a type compatible with oc-yang:counter64""", 'defined-type': "oc-yang:counter64", 'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False)""", }) self.__errors_received = t if hasattr(self, '_set'): self._set() def _unset_errors_received(self): self.__errors_received = YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name="errors-received", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/system', defining_module='openconfig-system', yang_type='oc-yang:counter64', is_config=False) name = __builtin__.property(_get_name) address = __builtin__.property(_get_address) timeout = __builtin__.property(_get_timeout) connection_opens = __builtin__.property(_get_connection_opens) connection_closes = __builtin__.property(_get_connection_closes) connection_aborts = __builtin__.property(_get_connection_aborts) connection_failures = __builtin__.property(_get_connection_failures) connection_timeouts = __builtin__.property(_get_connection_timeouts) messages_sent = __builtin__.property(_get_messages_sent) messages_received = __builtin__.property(_get_messages_received) errors_received = __builtin__.property(_get_errors_received) _pyangbind_elements = OrderedDict([('name', name), ('address', address), ('timeout', timeout), ('connection_opens', connection_opens), ('connection_closes', connection_closes), ('connection_aborts', connection_aborts), ('connection_failures', connection_failures), ('connection_timeouts', connection_timeouts), ('messages_sent', messages_sent), ('messages_received', messages_received), ('errors_received', errors_received), ])

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[ "Apache-2.0" ]

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# Generated by Django 2.2.13 on 2020-08-15 07:28 from django.db import migrations, models class Migration(migrations.Migration): dependencies = [ ('pipeline', '0053_auto_20200813_0521'), ] operations = [ migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='low_income_status_0_to_17', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='low_income_status_18_to_64', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='low_income_status_65_and_over', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='median_total_household_income', field=models.FloatField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='median_total_household_income_one_person', field=models.FloatField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='median_total_household_income_two_or_more_person', field=models.FloatField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_100000_to_149999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_10000_to_19999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_150000_and_over', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_20000_to_29999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_30000_to_39999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_40000_to_49999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_50000_to_59999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_60000_to_69999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_70000_to_79999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_80000_to_89999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_90000_to_99999', field=models.IntegerField(null=True), ), migrations.AddField( model_name='censussubdivision', name='total_income_under_10000', field=models.IntegerField(null=True), ), ]

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[ "MIT" ]

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from __future__ import annotations from ctc import rpc from ctc import spec from .. import uniswap_v3_spec async def async_quote_exact_input_single( token_in: spec.Address, token_out: spec.Address, fee: int, amount_in: int, sqrt_price_limit_x96: int = 0, provider: spec.ProviderSpec = None, block: spec.BlockNumberReference | None = None, ) -> int: function_abi = await uniswap_v3_spec.async_get_function_abi( 'quoteExactInputSingle', 'quoter', ) return await rpc.async_eth_call( to_address=uniswap_v3_spec.quoter, function_abi=function_abi, function_parameters=[ token_in, token_out, fee, amount_in, sqrt_price_limit_x96, ], provider=provider, block_number=block, ) async def async_quote_exact_input( path: str, amount_in: int, provider: spec.ProviderSpec = None, block: spec.BlockNumberReference | None = None, ) -> int: function_abi = await uniswap_v3_spec.async_get_function_abi( 'quoteExactInput', 'quoter', ) return await rpc.async_eth_call( to_address=uniswap_v3_spec.quoter, function_abi=function_abi, function_parameters=[path, amount_in], provider=provider, block_number=block, ) async def async_quote_exact_output_single( token_in: spec.Address, token_out: spec.Address, fee: int, amount_out: int, sqrt_price_limit_x96: int = 0, provider: spec.ProviderSpec = None, block: spec.BlockNumberReference | None = None, ) -> int: function_abi = await uniswap_v3_spec.async_get_function_abi( 'quoteExactOutputSingle', 'quoter', ) return await rpc.async_eth_call( to_address=uniswap_v3_spec.quoter, function_abi=function_abi, function_parameters=[ token_in, token_out, fee, amount_out, sqrt_price_limit_x96, ], provider=provider, block_number=block, ) async def async_quote_exact_output( path: str, amount_in: int, provider: spec.ProviderSpec = None, block: spec.BlockNumberReference | None = None, ) -> int: function_abi = await uniswap_v3_spec.async_get_function_abi( 'quoteExactOutput', 'quoter', ) return await rpc.async_eth_call( to_address=uniswap_v3_spec.quoter, function_abi=function_abi, function_parameters=[path, amount_in], provider=provider, block_number=block, )

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# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may # not use this file except in compliance with the License. You may obtain # a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT # WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the # License for the specific language governing permissions and limitations # under the License. import mock import oslo_messaging import testtools from senlin.common import consts from senlin.common import messaging class TestUtilFunctions(testtools.TestCase): @mock.patch.object(oslo_messaging, "get_rpc_server") @mock.patch("senlin.common.messaging.RequestContextSerializer") @mock.patch("senlin.common.messaging.JsonPayloadSerializer") def test_get_rpc_server(self, mock_json_serializer, mock_context_serializer, mock_get_rpc_server): x_target = mock.Mock() x_endpoint = mock.Mock() x_json_serializer = mock.Mock() mock_json_serializer.return_value = x_json_serializer x_context_serializer = mock.Mock() mock_context_serializer.return_value = x_context_serializer x_rpc_server = mock.Mock() mock_get_rpc_server.return_value = x_rpc_server res = messaging.get_rpc_server(x_target, x_endpoint) self.assertEqual(x_rpc_server, res) mock_json_serializer.assert_called_once_with() mock_context_serializer.assert_called_once_with(x_json_serializer) mock_get_rpc_server.assert_called_once_with( messaging.TRANSPORT, x_target, [x_endpoint], executor='eventlet', serializer=x_context_serializer) @mock.patch.object(oslo_messaging, "get_rpc_server") @mock.patch("senlin.common.messaging.RequestContextSerializer") @mock.patch("senlin.common.messaging.JsonPayloadSerializer") def test_get_rpc_server_with_serializer(self, mock_json_serializer, mock_context_serializer, mock_get_rpc_server): x_target = mock.Mock() x_endpoint = mock.Mock() x_serializer = mock.Mock() x_context_serializer = mock.Mock() mock_context_serializer.return_value = x_context_serializer x_rpc_server = mock.Mock() mock_get_rpc_server.return_value = x_rpc_server res = messaging.get_rpc_server(x_target, x_endpoint, serializer=x_serializer) self.assertEqual(x_rpc_server, res) self.assertEqual(0, mock_json_serializer.call_count) mock_context_serializer.assert_called_once_with(x_serializer) mock_get_rpc_server.assert_called_once_with( messaging.TRANSPORT, x_target, [x_endpoint], executor='eventlet', serializer=x_context_serializer) @mock.patch("oslo_messaging.RPCClient") @mock.patch("senlin.common.messaging.RequestContextSerializer") @mock.patch("senlin.common.messaging.JsonPayloadSerializer") @mock.patch("oslo_messaging.Target") def test_get_rpc_client(self, mock_target, mock_json_serializer, mock_context_serializer, mock_rpc_client): x_topic = mock.Mock() x_server = mock.Mock() x_target = mock.Mock() mock_target.return_value = x_target x_json_serializer = mock.Mock() mock_json_serializer.return_value = x_json_serializer x_context_serializer = mock.Mock() mock_context_serializer.return_value = x_context_serializer x_rpc_client = mock.Mock() mock_rpc_client.return_value = x_rpc_client res = messaging.get_rpc_client(x_topic, x_server) self.assertEqual(x_rpc_client, res) mock_target.assert_called_once_with( topic=x_topic, server=x_server, version=consts.RPC_API_VERSION_BASE) mock_json_serializer.assert_called_once_with() mock_context_serializer.assert_called_once_with(x_json_serializer) mock_rpc_client.assert_called_once_with( messaging.TRANSPORT, x_target, serializer=x_context_serializer) @mock.patch("oslo_messaging.RPCClient") @mock.patch("senlin.common.messaging.RequestContextSerializer") @mock.patch("senlin.common.messaging.JsonPayloadSerializer") @mock.patch("oslo_messaging.Target") def test_get_rpc_client_with_serializer(self, mock_target, mock_json_serializer, mock_context_serializer, mock_rpc_client): x_topic = mock.Mock() x_server = mock.Mock() x_target = mock.Mock() x_serializer = mock.Mock() mock_target.return_value = x_target x_context_serializer = mock.Mock() mock_context_serializer.return_value = x_context_serializer x_rpc_client = mock.Mock() mock_rpc_client.return_value = x_rpc_client res = messaging.get_rpc_client(x_topic, x_server, serializer=x_serializer) self.assertEqual(x_rpc_client, res) mock_target.assert_called_once_with( topic=x_topic, server=x_server, version=consts.RPC_API_VERSION_BASE) self.assertEqual(0, mock_json_serializer.call_count) mock_context_serializer.assert_called_once_with(x_serializer) mock_rpc_client.assert_called_once_with( messaging.TRANSPORT, x_target, serializer=x_context_serializer)

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[ "MIT" ]

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import FreeCAD, Part, Mesh, math DOC = FreeCAD.activeDocument() DOC_NAME = "assembly" def clear_doc(): # Clear the active document deleting all the objects for obj in DOC.Objects: DOC.removeObject(obj.Name) def setview(): # Rearrange View FreeCAD.Gui.SendMsgToActiveView("ViewFit") FreeCAD.Gui.activeDocument().activeView().viewAxometric() if DOC is None: FreeCAD.newDocument(DOC_NAME) FreeCAD.setActiveDocument(DOC_NAME) DOC = FreeCAD.activeDocument() else: clear_doc() # EPS= tolerance to use to cut the parts EPS = 0.10 EPS_C = EPS * (-0.5) # insertion part_stator Mesh.insert(u"part_stator.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_stator").Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, 0), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_stator").ShapeColor = (0.50,0.50,0.50) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_stator").Transparency = 70 # insertion part_rotor Mesh.insert(u"part_rotor.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_rotor").Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, 0), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_rotor").ShapeColor = (0.10,0.20,0.30) # insertion part_support Mesh.insert(u"part_support.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_support").Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, -1), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_support").ShapeColor = (0.30,0.60,0.90) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_support").Transparency = 80 number_of_steps = 123 # insertion part_stator for i in range(0, number_of_steps): location = (i+1) if i < 9: Mesh.insert(u"part_stator.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_stator00" + str(i+1)).Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, location), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_stator00" + str(i+1)).ShapeColor = (0.50,0.50,0.50) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_stator00" + str(i+1)).Transparency = 70 elif i < 99: Mesh.insert(u"part_stator.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_stator0" + str(i+1)).Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, location), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_stator0" + str(i+1)).ShapeColor = (0.50,0.50,0.50) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_stator0" + str(i+1)).Transparency = 70 else: Mesh.insert(u"part_stator.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_stator" + str(i+1)).Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, location), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_stator" + str(i+1)).ShapeColor = (0.50,0.50,0.50) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_stator" + str(i+1)).Transparency = 70 # insertion part_rotor for i in range(0, number_of_steps): location = (i+1) if i < 9: Mesh.insert(u"part_rotor.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_rotor00" + str(i+1)).Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, location), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_rotor00" + str(i+1)).ShapeColor = (0.10,0.20,0.30) elif i < 99: Mesh.insert(u"part_rotor.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_rotor0" + str(i+1)).Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, location), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_rotor0" + str(i+1)).ShapeColor = (0.10,0.20,0.30) else: Mesh.insert(u"part_rotor.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_rotor" + str(i+1)).Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, location), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_rotor" + str(i+1)).ShapeColor = (0.10,0.20,0.30) # insertion part_support Mesh.insert(u"part_support.stl", "assembly") FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_support001").Placement = App.Placement(App.Vector(0, 0, number_of_steps+1), App.Rotation(App.Vector(0,0,1), 0)) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_support001").ShapeColor = (0.30,0.60,0.90) FreeCADGui.getDocument("assembly").getObject("part_support001").Transparency = 80 setview() __objs__ = [] __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_stator")) __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_rotor")) __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_support")) __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_support001")) # append part_stator for i in range(0, number_of_steps): if i < 9: __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_stator00" + str(i+1))) elif i < 99: __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_stator0" + str(i+1))) else: __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_stator" + str(i+1))) # append part_rotor for i in range(0, number_of_steps): if i < 9: __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_rotor00" + str(i+1))) elif i < 99: __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_rotor0" + str(i+1))) else: __objs__.append(FreeCAD.getDocument("assembly").getObject("part_rotor" + str(i+1))) stl_file = u"assembly.stl" Mesh.export(__objs__, stl_file) del __objs__

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avi/heat/resources/cluster_version.py

itlinux/avi-heat

551adc130f651e1a52dcff0afc01cfa6b29a87f0

[ "Apache-2.0" ]

10

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avi/heat/resources/cluster_version.py

itlinux/avi-heat

551adc130f651e1a52dcff0afc01cfa6b29a87f0

[ "Apache-2.0" ]

10

2016-06-13T20:17:19.000Z

2020-12-21T11:46:59.000Z

# GENERATED FILE - DO NOT EDIT THIS FILE UNLESS YOU ARE A WIZZARD #pylint: skip-file from heat.engine import properties from heat.engine import constraints from heat.engine import attributes from heat.common.i18n import _ from avi.heat.avi_resource import AviResource from avi.heat.avi_resource import AviNestedResource from options import * from options import * class SeVersion(object): # all schemas name_schema = properties.Schema( properties.Schema.STRING, _(""), required=True, update_allowed=True, ) version_schema = properties.Schema( properties.Schema.STRING, _(""), required=True, update_allowed=True, ) patch_schema = properties.Schema( properties.Schema.STRING, _("(Introduced in: 17.2.2) Patch level for service engine"), required=False, update_allowed=True, ) # properties list PROPERTIES = ( 'name', 'version', 'patch', ) # mapping of properties to their schemas properties_schema = { 'name': name_schema, 'version': version_schema, 'patch': patch_schema, } class ControllerVersion(object): # all schemas name_schema = properties.Schema( properties.Schema.STRING, _(""), required=True, update_allowed=True, ) version_schema = properties.Schema( properties.Schema.STRING, _(""), required=True, update_allowed=True, ) patch_schema = properties.Schema( properties.Schema.STRING, _("(Introduced in: 17.2.2) Patch level for controller"), required=False, update_allowed=True, ) # properties list PROPERTIES = ( 'name', 'version', 'patch', ) # mapping of properties to their schemas properties_schema = { 'name': name_schema, 'version': version_schema, 'patch': patch_schema, }

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301

py

Python

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Deve-BlackHeart/Numpy

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[ "MIT" ]

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2022-01-23T05:34:45.000Z

Tutorial/Code/16. Random Data Distribution.py

Deve-BlackHeart/Numpy

92fac54bc69b0077bd16dbcc9028196c93f0d19f

[ "MIT" ]

null

Tutorial/Code/16. Random Data Distribution.py

Deve-BlackHeart/Numpy

92fac54bc69b0077bd16dbcc9028196c93f0d19f

[ "MIT" ]

null

import numpy as np arr = np.random.choice([6, 8, 3, 1, 5], p=[0.0, 0.5, 0.2, 0.2, 0.1], size=(100)) print(arr) arr = np.random.choice([6, 8, 3, 1, 5], p=[0.0, 0.5, 0.2, 0.2, 0.1], size=100) print(arr) arr = np.random.choice([6, 8, 3, 1, 5], p=[0.0, 0.5, 0.2, 0.2, 0.1], size=(5, 10)) print(arr)

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py

Python

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GPIO Set1.py

atul-ashok/python-journey

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[ "Apache-2.0" ]

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''' #1 import time import RPi.GPIO as GPIO #imports gpio module GPIO.setmode(GPIO.BCM) #using broadcom mode GPIO.setup(21, GPIO.OUT) #pin17 is o/p pin #GPIO.output (21, GPIO.LOW) a=input("Enter a letter: ") if a=="a": GPIO.output (21, GPIO.HIGH) time.sleep(3) GPIO.output (21, GPIO.LOW) GPIO.cleanup() #2 import time import RPi.GPIO as GPIO #imports GPIO module GPIO.setmode(GPIO.BCM) #using broadcom mode, enabling use of GPIO pin# GPIO.setup(21, GPIO.OUT) #pin21 as o/p pin for i in range (0,5): GPIO.output(21,GPIO.HIGH) time.sleep(1) GPIO.output(21,GPIO.LOW) time.sleep(1) GPIO.output(21,GPIO.LOW) GPIO.cleanup() #3,#4 import time import RPi.GPIO as GPIO #imports GPIO module GPIO.setmode(GPIO.BCM) #setting the pi to operate in broadcom mode GPIO.setup(21,GPIO.OUT) #21 is the output pin while True: j=0 for i in range (0,3): j+=0.5 GPIO.output(21,GPIO.HIGH) time.sleep(j) GPIO.output(21,GPIO.LOW) time.sleep(j) for i in range (3,0): j-=0.5 GPIO.output(21,GPIO.HIGH) time.sleep(j) GPIO.output(21,GPIO.LOW) time.sleep(j) GPIO.cleanup() #3 Alternative import time import RPi.GPIO as GPIO #imports GPIO module GPIO.setmode(GPIO.BCM) #setting the pi to operate in broadcom mode GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(GPIO.OUT) j=0.25 k=0.25 loop=1 while True: GPIO.output(4,1) time.sleep(j) GPIO.output(4,0) time.sleep(j) j=j+k print("Waiting time= ", j) if j==2 or j==0.25: k=-k GPIO.cleanup() #5 import time import RPi.GPIO as GPIO #importing GPIO module GPIO.setmode(GPIO.BCM) #set the pi to Broadcom mode GPIO.setup([17,21],GPIO.OUT) #pins 17&21 are output pins GPIO.output([17,21],GPIO.LOW) while True: GPIO.output(17,GPIO.HIGH) GPIO.output(21,GPIO.LOW) time.sleep(1) GPIO.output(17,GPIO.LOW) GPIO.output(21,GPIO.HIGH) time.sleep(1) GPIO.clean() #6 import time import RPi.GPIO as GPIO #importing GPIO module GPIO.setmode(GPIO.BCM) #setting pi to broadcom mode GPIO.setup([17,27,22,26,21],GPIO.OUT) #setting the pins to output mode while True: GPIO.output(17,GPIO.HIGH) GPIO.output(27,GPIO.HIGH) GPIO.output(22,GPIO.HIGH) GPIO.output(26,GPIO.HIGH) GPIO.output(21,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) GPIO.output(17,GPIO.LOW) GPIO.output(27,GPIO.LOW) GPIO.output(22,GPIO.LOW) GPIO.output(26,GPIO.LOW) GPIO.output(21,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) GPIO.cleanup() #6 (improved) import time import random import RPi.GPIO as GPIO #importing the GPIO module GPIO.setmode (GPIO.BCM) #setting the pi in broadcom mode GPIO.setup ([17,27,22,26,21], GPIO.OUT) #setting the output pins GPIO.output ([17,27,22,26,21],GPIO.LOW) #setting it to low in the beginning def blink(): GPIO.output([17,27,22,26,21],GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) GPIO.output ([17,27,22,26,21],GPIO.LOW) time.sleep(0.5) while True: blink() #7 import time import RPi.GPIO as GPIO #importing GPIO module GPIO.setmode(GPIO.BCM) #set pi to Broadcom mode GPIO.setup([17,27,22,26,21],GPIO.OUT) #setting the pins to output mode GPIO.output([17,27,22,26,21],GPIO.LOW) GPIO.output(17,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) GPIO.output(27,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) GPIO.output(22,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) GPIO.output(26,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) GPIO.output(21,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) GPIO.output(21,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) GPIO.output(26,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) GPIO.output(22,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) GPIO.output(27,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) GPIO.output(17,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) GPIO.cleanup() #7 (improved) import time import RPi.GPIO as GPIO #importing GPIO module GPIO.setmode(GPIO.BCM) #set pi to Broadcom mode GPIO.setup([17,27,22,26,21],GPIO.OUT) #setting the pins to output mode GPIO.output([17,27,22,26,21],GPIO.LOW) def led_seq(): i=[17,27,22,26,21] for a in i: GPIO.output(a,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) i.reverse() for b in i: GPIO.output(b,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) while True: led_seq() GPIO.cleanup() #8 import time import random import RPi.GPIO as GPIO #importing GPIO module GPIO.setmode (GPIO.BCM) #set pi to broadcom mode GPIO.setup ([17,27,22,26,21], GPIO.OUT) #setting the output pins GPIO.output ([17,27,22,26,21], GPIO.LOW) def random_blink(): l=[17,27,22,26,21] random.shuffle(l) for j in l: GPIO.output (j,GPIO.HIGH) time.sleep(1) l.reverse() for j in l: GPIO.output(j,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) while True: random_blink() GPIO.cleanup() #9 import time import random import RPi.GPIO as GPIO #importing the GPIO module GPIO.setmode (GPIO.BCM) #setting the pi in broadcom mode GPIO.setup ([17,27,22,26,21], GPIO.OUT) #setting the output pins GPIO.output ([17,27,22,26,21],GPIO.LOW) #setting it to low in the beginning def blink(): GPIO.output([17,27,22,26,21],GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) GPIO.output ([17,27,22,26,21],GPIO.LOW) time.sleep(0.5) def fwd_rev(): i=[17,27,22,26,21] for a in i: GPIO.output(a,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) i.reverse() for b in i: GPIO.output(b,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) def random_blink(): l=[17,27,22,26,21] random.shuffle(l) for j in l: GPIO.output (j,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) l.reverse() for j in l: GPIO.output(j,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) while True: blink() fwd_rev() random_blink() GPIO.cleanup() #sample gpio input program import RPi.GPIO as GPIO import time GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(19, GPIO.IN) while True: input_state = GPIO.input(19) if input_state == False: print('Button Pressed') time.sleep(0.2) else: print("NOPE!") ''' #10 import time import random import RPi.GPIO as GPIO #importing the GPIO module GPIO.setmode (GPIO.BCM) #setting the pi in broadcom mode GPIO.setup ([17,27,22,26,21], GPIO.OUT) #setting the output pins GPIO.setup(19, GPIO.IN) GPIO.output ([17,27,22,26,21],GPIO.LOW) #setting it to low in the beginning def blink(): GPIO.output([17,27,22,26,21],GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) GPIO.output ([17,27,22,26,21],GPIO.LOW) time.sleep(0.5) def fwd_rev(): i=[17,27,22,26,21] for a in i: GPIO.output(a,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) i.reverse() for b in i: GPIO.output(b,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) def random_blink(): l=[17,27,22,26,21] random.shuffle(l) for j in l: GPIO.output (j,GPIO.HIGH) time.sleep(0.5) l.reverse() for j in l: GPIO.output(j,GPIO.LOW) time.sleep(0.5) print("bug1") while True: if GPIO.input(19): print("bug2") while True: print("bug3") blink() print("bug4") fwd_rev() print("bug5") random_blink() print("bug6") else: GPIO.output(22,GPIO.HIGH) GPIO.cleanup()

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py

Python

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MohamedBarhdadi/Aspect-Based-Sentiment-Analysis

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lavanaythakral/Aspect-Based-Sentiment-Analysis

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[ "Apache-2.0" ]

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aspect_based_sentiment_analysis/probing/__init__.py

tojewel/Aspect-Based-Sentiment-Analysis

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[ "Apache-2.0" ]

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from .plots import explain from .plots import highlight from .plots import highlight_sequence from .recognizers import PatternRecognizer from .recognizers import AttentionGradientProduct

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py

Python

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sisisin/pulumi-gcp

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sdk/python/pulumi_gcp/projects/default_service_accounts.py

sisisin/pulumi-gcp

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[ "ECL-2.0", "Apache-2.0" ]

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sdk/python/pulumi_gcp/projects/default_service_accounts.py

sisisin/pulumi-gcp

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[ "ECL-2.0", "Apache-2.0" ]

43

2018-06-19T01:43:13.000Z

2022-03-23T22:43:37.000Z

# 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 __all__ = ['DefaultServiceAccountsArgs', 'DefaultServiceAccounts'] @pulumi.input_type class DefaultServiceAccountsArgs: def __init__(__self__, *, action: pulumi.Input[str], project: pulumi.Input[str], restore_policy: Optional[pulumi.Input[str]] = None): """ The set of arguments for constructing a DefaultServiceAccounts resource. :param pulumi.Input[str] action: The action to be performed in the default service accounts. Valid values are: `DEPRIVILEGE`, `DELETE`, `DISABLE`. Note that `DEPRIVILEGE` action will ignore the REVERT configuration in the restore_policy :param pulumi.Input[str] project: The project ID where service accounts are created. :param pulumi.Input[str] restore_policy: The action to be performed in the default service accounts on the resource destroy. Valid values are NONE, REVERT and REVERT_AND_IGNORE_FAILURE. It is applied for any action but in the DEPRIVILEGE. If set to REVERT it attempts to restore all default SAs but the DEPRIVILEGE action. If set to REVERT_AND_IGNORE_FAILURE it is the same behavior as REVERT but ignores errors returned by the API. """ pulumi.set(__self__, "action", action) pulumi.set(__self__, "project", project) if restore_policy is not None: pulumi.set(__self__, "restore_policy", restore_policy) @property @pulumi.getter def action(self) -> pulumi.Input[str]: """ The action to be performed in the default service accounts. Valid values are: `DEPRIVILEGE`, `DELETE`, `DISABLE`. Note that `DEPRIVILEGE` action will ignore the REVERT configuration in the restore_policy """ return pulumi.get(self, "action") @action.setter def action(self, value: pulumi.Input[str]): pulumi.set(self, "action", value) @property @pulumi.getter def project(self) -> pulumi.Input[str]: """ The project ID where service accounts are created. """ return pulumi.get(self, "project") @project.setter def project(self, value: pulumi.Input[str]): pulumi.set(self, "project", value) @property @pulumi.getter(name="restorePolicy") def restore_policy(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]: """ The action to be performed in the default service accounts on the resource destroy. Valid values are NONE, REVERT and REVERT_AND_IGNORE_FAILURE. It is applied for any action but in the DEPRIVILEGE. If set to REVERT it attempts to restore all default SAs but the DEPRIVILEGE action. If set to REVERT_AND_IGNORE_FAILURE it is the same behavior as REVERT but ignores errors returned by the API. """ return pulumi.get(self, "restore_policy") @restore_policy.setter def restore_policy(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]): pulumi.set(self, "restore_policy", value) @pulumi.input_type class _DefaultServiceAccountsState: def __init__(__self__, *, action: Optional[pulumi.Input[str]] = None, project: Optional[pulumi.Input[str]] = None, restore_policy: Optional[pulumi.Input[str]] = None, service_accounts: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None): """ Input properties used for looking up and filtering DefaultServiceAccounts resources. :param pulumi.Input[str] action: The action to be performed in the default service accounts. Valid values are: `DEPRIVILEGE`, `DELETE`, `DISABLE`. Note that `DEPRIVILEGE` action will ignore the REVERT configuration in the restore_policy :param pulumi.Input[str] project: The project ID where service accounts are created. :param pulumi.Input[str] restore_policy: The action to be performed in the default service accounts on the resource destroy. Valid values are NONE, REVERT and REVERT_AND_IGNORE_FAILURE. It is applied for any action but in the DEPRIVILEGE. If set to REVERT it attempts to restore all default SAs but the DEPRIVILEGE action. If set to REVERT_AND_IGNORE_FAILURE it is the same behavior as REVERT but ignores errors returned by the API. :param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] service_accounts: The Service Accounts changed by this resource. It is used for `REVERT` the `action` on the destroy. """ if action is not None: pulumi.set(__self__, "action", action) if project is not None: pulumi.set(__self__, "project", project) if restore_policy is not None: pulumi.set(__self__, "restore_policy", restore_policy) if service_accounts is not None: pulumi.set(__self__, "service_accounts", service_accounts) @property @pulumi.getter def action(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]: """ The action to be performed in the default service accounts. Valid values are: `DEPRIVILEGE`, `DELETE`, `DISABLE`. Note that `DEPRIVILEGE` action will ignore the REVERT configuration in the restore_policy """ return pulumi.get(self, "action") @action.setter def action(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]): pulumi.set(self, "action", value) @property @pulumi.getter def project(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]: """ The project ID where service accounts are created. """ return pulumi.get(self, "project") @project.setter def project(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]): pulumi.set(self, "project", value) @property @pulumi.getter(name="restorePolicy") def restore_policy(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]: """ The action to be performed in the default service accounts on the resource destroy. Valid values are NONE, REVERT and REVERT_AND_IGNORE_FAILURE. It is applied for any action but in the DEPRIVILEGE. If set to REVERT it attempts to restore all default SAs but the DEPRIVILEGE action. If set to REVERT_AND_IGNORE_FAILURE it is the same behavior as REVERT but ignores errors returned by the API. """ return pulumi.get(self, "restore_policy") @restore_policy.setter def restore_policy(self, value: Optional[pulumi.Input[str]]): pulumi.set(self, "restore_policy", value) @property @pulumi.getter(name="serviceAccounts") def service_accounts(self) -> Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]: """ The Service Accounts changed by this resource. It is used for `REVERT` the `action` on the destroy. """ return pulumi.get(self, "service_accounts") @service_accounts.setter def service_accounts(self, value: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]]): pulumi.set(self, "service_accounts", value) class DefaultServiceAccounts(pulumi.CustomResource): @overload def __init__(__self__, resource_name: str, opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None, action: Optional[pulumi.Input[str]] = None, project: Optional[pulumi.Input[str]] = None, restore_policy: Optional[pulumi.Input[str]] = None, __props__=None): """ Allows management of Google Cloud Platform project default service accounts. When certain service APIs are enabled, Google Cloud Platform automatically creates service accounts to help get started, but this is not recommended for production environments as per [Google's documentation](https://cloud.google.com/iam/docs/service-accounts#default). See the [Organization documentation](https://cloud.google.com/resource-manager/docs/quickstarts) for more details. > **WARNING** Some Google Cloud products do not work if the default service accounts are deleted so it is better to `DEPRIVILEGE` as Google **CAN NOT** recover service accounts that have been deleted for more than 30 days. Also Google recommends using the `constraints/iam.automaticIamGrantsForDefaultServiceAccounts` [constraint](https://www.terraform.io/docs/providers/google/r/google_organization_policy.html) to disable automatic IAM Grants to default service accounts. > This resource works on a best-effort basis, as no API formally describes the default service accounts and it is for users who are unable to use constraints. If the default service accounts change their name or additional service accounts are added, this resource will need to be updated. ## Example Usage ```python import pulumi import pulumi_gcp as gcp my_project = gcp.projects.DefaultServiceAccounts("myProject", action="DELETE", project="my-project-id") ``` To enable the default service accounts on the resource destroy: ```python import pulumi import pulumi_gcp as gcp my_project = gcp.projects.DefaultServiceAccounts("myProject", action="DISABLE", project="my-project-id", restore_policy="REVERT") ``` ## Import This resource does not support import :param str resource_name: The name of the resource. :param pulumi.ResourceOptions opts: Options for the resource. :param pulumi.Input[str] action: The action to be performed in the default service accounts. Valid values are: `DEPRIVILEGE`, `DELETE`, `DISABLE`. Note that `DEPRIVILEGE` action will ignore the REVERT configuration in the restore_policy :param pulumi.Input[str] project: The project ID where service accounts are created. :param pulumi.Input[str] restore_policy: The action to be performed in the default service accounts on the resource destroy. Valid values are NONE, REVERT and REVERT_AND_IGNORE_FAILURE. It is applied for any action but in the DEPRIVILEGE. If set to REVERT it attempts to restore all default SAs but the DEPRIVILEGE action. If set to REVERT_AND_IGNORE_FAILURE it is the same behavior as REVERT but ignores errors returned by the API. """ ... @overload def __init__(__self__, resource_name: str, args: DefaultServiceAccountsArgs, opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None): """ Allows management of Google Cloud Platform project default service accounts. When certain service APIs are enabled, Google Cloud Platform automatically creates service accounts to help get started, but this is not recommended for production environments as per [Google's documentation](https://cloud.google.com/iam/docs/service-accounts#default). See the [Organization documentation](https://cloud.google.com/resource-manager/docs/quickstarts) for more details. > **WARNING** Some Google Cloud products do not work if the default service accounts are deleted so it is better to `DEPRIVILEGE` as Google **CAN NOT** recover service accounts that have been deleted for more than 30 days. Also Google recommends using the `constraints/iam.automaticIamGrantsForDefaultServiceAccounts` [constraint](https://www.terraform.io/docs/providers/google/r/google_organization_policy.html) to disable automatic IAM Grants to default service accounts. > This resource works on a best-effort basis, as no API formally describes the default service accounts and it is for users who are unable to use constraints. If the default service accounts change their name or additional service accounts are added, this resource will need to be updated. ## Example Usage ```python import pulumi import pulumi_gcp as gcp my_project = gcp.projects.DefaultServiceAccounts("myProject", action="DELETE", project="my-project-id") ``` To enable the default service accounts on the resource destroy: ```python import pulumi import pulumi_gcp as gcp my_project = gcp.projects.DefaultServiceAccounts("myProject", action="DISABLE", project="my-project-id", restore_policy="REVERT") ``` ## Import This resource does not support import :param str resource_name: The name of the resource. :param DefaultServiceAccountsArgs 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(DefaultServiceAccountsArgs, 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, action: Optional[pulumi.Input[str]] = None, project: Optional[pulumi.Input[str]] = None, restore_policy: 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__ = DefaultServiceAccountsArgs.__new__(DefaultServiceAccountsArgs) if action is None and not opts.urn: raise TypeError("Missing required property 'action'") __props__.__dict__["action"] = action if project is None and not opts.urn: raise TypeError("Missing required property 'project'") __props__.__dict__["project"] = project __props__.__dict__["restore_policy"] = restore_policy __props__.__dict__["service_accounts"] = None super(DefaultServiceAccounts, __self__).__init__( 'gcp:projects/defaultServiceAccounts:DefaultServiceAccounts', resource_name, __props__, opts) @staticmethod def get(resource_name: str, id: pulumi.Input[str], opts: Optional[pulumi.ResourceOptions] = None, action: Optional[pulumi.Input[str]] = None, project: Optional[pulumi.Input[str]] = None, restore_policy: Optional[pulumi.Input[str]] = None, service_accounts: Optional[pulumi.Input[Mapping[str, Any]]] = None) -> 'DefaultServiceAccounts': """ Get an existing DefaultServiceAccounts 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] action: The action to be performed in the default service accounts. Valid values are: `DEPRIVILEGE`, `DELETE`, `DISABLE`. Note that `DEPRIVILEGE` action will ignore the REVERT configuration in the restore_policy :param pulumi.Input[str] project: The project ID where service accounts are created. :param pulumi.Input[str] restore_policy: The action to be performed in the default service accounts on the resource destroy. Valid values are NONE, REVERT and REVERT_AND_IGNORE_FAILURE. It is applied for any action but in the DEPRIVILEGE. If set to REVERT it attempts to restore all default SAs but the DEPRIVILEGE action. If set to REVERT_AND_IGNORE_FAILURE it is the same behavior as REVERT but ignores errors returned by the API. :param pulumi.Input[Mapping[str, Any]] service_accounts: The Service Accounts changed by this resource. It is used for `REVERT` the `action` on the destroy. """ opts = pulumi.ResourceOptions.merge(opts, pulumi.ResourceOptions(id=id)) __props__ = _DefaultServiceAccountsState.__new__(_DefaultServiceAccountsState) __props__.__dict__["action"] = action __props__.__dict__["project"] = project __props__.__dict__["restore_policy"] = restore_policy __props__.__dict__["service_accounts"] = service_accounts return DefaultServiceAccounts(resource_name, opts=opts, __props__=__props__) @property @pulumi.getter def action(self) -> pulumi.Output[str]: """ The action to be performed in the default service accounts. Valid values are: `DEPRIVILEGE`, `DELETE`, `DISABLE`. Note that `DEPRIVILEGE` action will ignore the REVERT configuration in the restore_policy """ return pulumi.get(self, "action") @property @pulumi.getter def project(self) -> pulumi.Output[str]: """ The project ID where service accounts are created. """ return pulumi.get(self, "project") @property @pulumi.getter(name="restorePolicy") def restore_policy(self) -> pulumi.Output[Optional[str]]: """ The action to be performed in the default service accounts on the resource destroy. Valid values are NONE, REVERT and REVERT_AND_IGNORE_FAILURE. It is applied for any action but in the DEPRIVILEGE. If set to REVERT it attempts to restore all default SAs but the DEPRIVILEGE action. If set to REVERT_AND_IGNORE_FAILURE it is the same behavior as REVERT but ignores errors returned by the API. """ return pulumi.get(self, "restore_policy") @property @pulumi.getter(name="serviceAccounts") def service_accounts(self) -> pulumi.Output[Mapping[str, Any]]: """ The Service Accounts changed by this resource. It is used for `REVERT` the `action` on the destroy. """ return pulumi.get(self, "service_accounts")

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py

Python

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jupierce/gogitit

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[ "Apache-2.0" ]

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test/integration/sync_tests.py

jupierce/gogitit

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[ "Apache-2.0" ]

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2018-07-24T16:17:17.000Z

test/integration/sync_tests.py

jupierce/gogitit

12f03e68661c83214fede1598e2b1089b64cd231

[ "Apache-2.0" ]

4

2017-08-16T13:52:18.000Z

2020-04-15T02:15:21.000Z

"""Integration tests for the sync CLI command.""" import os.path import fixture class SyncTests(fixture.IntegrationFixture): def _assert_exists(self, output_path, exists=True, i=1): if exists: self.assertTrue(os.path.exists(os.path.join(self.output_dir, output_path)), "%s does not exist on loop %s" % (output_path, i)) else: self.assertFalse(os.path.exists(os.path.join(self.output_dir, output_path)), "%s exists on loop %s" % (output_path, i)) def test_file_from_tag(self): manifest = self.build_manifest_str('v0.2', [('playbooks/playbook1.yml', 'playbook1.yml')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('playbook1.yml') def test_file_to_dir(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [('playbooks/playbook1.yml', 'playbooks/')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('playbooks/playbook1.yml') def test_file_to_top_lvl_dir(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [('playbooks/playbook1.yml', '')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('playbook1.yml') def test_file_glob_to_dir(self): manifest = self.build_manifest_str('v0.2', [('playbooks/*.yml', 'playbooks/')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('playbooks/playbook1.yml') def test_dir_from_tag(self): manifest = self.build_manifest_str('v0.2', [('roles/', 'roles')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles/dummyrole1/tasks/main.yml') self._assert_exists('roles/dummyrole2/tasks/main.yml') # Doesn't exist in v0.2 tag. self._assert_exists('roles/dummyrole3/tasks/main.yml', False) def test_dir_from_branch(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [('roles/', 'roles')]) for i in range(2): result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles/dummyrole1/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles/dummyrole2/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles/dummyrole3/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles/roles/dummyrole1/tasks/main.yml', False, i=i) def test_dir_from_branch_trailing_dst_slash(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [('roles/', 'roles/')]) for i in range(2): result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles/dummyrole1/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles/dummyrole2/tasks/main.yml', i=i) def test_dir_top_level_dst(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [('roles', '')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('dummyrole1/tasks/main.yml') self._assert_exists('dummyrole2/tasks/main.yml') self._assert_exists('roles/dummyrole1/tasks/main.yml', False) self._assert_exists('roles/dummyrole2/tasks/main.yml', False) def test_glob_dir(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [('roles/*', 'roles')]) for i in range(2): result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles/dummyrole1/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles/dummyrole2/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles/roles/dummyrole1/tasks/main.yml', False, i=i) self._assert_exists('dummyrole1/tasks/main.yml', False, i=i) def test_glob_dir_dst_slash(self): manifest = self.build_manifest_str('v0.2', [('roles/*', 'roles/')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles/dummyrole1/tasks/main.yml') self._assert_exists('roles/dummyrole2/tasks/main.yml') def test_subdir(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [('roles/dummyrole1', 'roles/dummyrole1')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles/dummyrole1/tasks/main.yml') self._assert_exists('roles/dummyrole2/tasks/main.yml', False) def test_top_level_dir(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [('./', 'vendor/output')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('vendor/output/roles/dummyrole1/tasks/main.yml') self._assert_exists('vendor/output/roles/dummyrole2/tasks/main.yml') self._assert_exists('vendor/output/.git', False) def test_subdir_dst_slash(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [('roles/dummyrole1', 'roles/dummyrole1/')]) result = self._run_sync(manifest) for i in range(2): self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles/dummyrole1/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles/dummyrole2/tasks/main.yml', False, i=i) self._assert_exists('roles/dummyrole1/dummyrole1/tasks/main.yml', False, i=i) self._assert_exists('roles/dummyrole1/roles/dummyrole1/tasks/main.yml', False, i=i) def test_dir_rename_dst_exists(self): m1 = self.build_manifest_str('master', [('roles', 'roles2')]) m2 = self.build_manifest_str('master', [('roles', 'roles2/')]) for manifest in [m1, m2]: for i in range(2): result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles2/dummyrole1/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles2/dummyrole2/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles2/roles/dummyrole1/tasks/main.yml', False, i=i) self._assert_exists('roles2/roles2/dummyrole1/tasks/main.yml', False, i=i) self._assert_exists('roles2/roles/dummyrole2/tasks/main.yml', False, i=i) # If we run again, make sure we don't nest: result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles2/dummyrole1/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles2/dummyrole2/tasks/main.yml', i=i) self._assert_exists('roles2/roles/dummyrole1/tasks/main.yml', False, i=i) self._assert_exists('roles2/roles/dummyrole2/tasks/main.yml', False, i=i) def test_merge_two_dirs(self): manifest = self.build_manifest_str('master', [ ('roles/', 'merged/'), ('playbooks/*', 'merged/'), ]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('merged/dummyrole1/tasks/main.yml') self._assert_exists('merged/dummyrole2/tasks/main.yml') self._assert_exists('merged/playbook1.yml') def test_dir_clobber(self): # Testing a bug where files in roles get clobbered by later copying everything # from a source roles dir in. manifest = self.build_manifest_str('master', [('roles/dummyrole2/tasks/main.yml', 'roles/main.yml'), ('roles/*', 'roles/')]) result = self._run_sync(manifest) self.assertEqual(0, result.exit_code) self._assert_exists('roles/dummyrole1/tasks/main.yml') self._assert_exists('roles/dummyrole2/tasks/main.yml') self._assert_exists('roles/main.yml') # Re-run to trigger cleanup of previous dirs:

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py

Python

NN_layers/NASNet_large.py

Mxbonn/zigzag_fork

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[ "BSD-3-Clause" ]

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NN_layers/NASNet_large.py

Mxbonn/zigzag_fork

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[ "BSD-3-Clause" ]

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2022-03-31T18:29:24.000Z

NN_layers/NASNet_large.py

Mxbonn/zigzag_fork

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[ "BSD-3-Clause" ]

18

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2022-01-06T00:59:11.000Z

layer_info = \ {1: {'B': 1, 'K': 96, 'C': 3, 'OY': 165, 'OX': 165, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 2, 'SX': 2, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 2: {'B': 1, 'K': 42, 'C': 96, 'OY': 165, 'OX': 165, 'FY': 1, 'FX': 1, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 3: {'B': 1, 'K': 42, 'C': 42, 'OY': 83, 'OX': 83, 'FY': 5, 'FX': 5, 'SY': 2, 'SX': 2, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 42}, 4: {'B': 1, 'K': 42, 'C': 42, 'OY': 83, 'OX': 83, 'FY': 1, 'FX': 1, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 5: {'B': 1, 'K': 96, 'C': 96, 'OY': 83, 'OX': 83, 'FY': 7, 'FX': 7, 'SY': 2, 'SX': 2, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 96}, 6: {'B': 1, 'K': 42, 'C': 42, 'OY': 83, 'OX': 83, 'FY': 1, 'FX': 1, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 7: {'B': 1, 'K': 42, 'C': 42, 'OY': 83, 'OX': 83, 'FY': 5, 'FX': 5, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 42}, 8: {'B': 1, 'K': 42, 'C': 42, 'OY': 83, 'OX': 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[ "Apache-2.0" ]

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# ******* WARNING - AUTO GENERATED CODE - DO NOT EDIT ******* from .VmomiSupport import CreateDataType, CreateManagedType from .VmomiSupport import CreateEnumType from .VmomiSupport import AddVersion, AddVersionParent from .VmomiSupport import AddBreakingChangesInfo from .VmomiSupport import F_LINK, F_LINKABLE from .VmomiSupport import F_OPTIONAL, F_SECRET from .VmomiSupport import newestVersions, ltsVersions from .VmomiSupport import dottedVersions, oldestVersions AddVersion("nfc.version.unstable", "nfc", "u59BFC8DD", 0, "nfc") AddVersion("nfc.version.v7_0_2_1", "nfc", "7.0.2.1", 0, "nfc") AddVersion("vim.version.MemoryTiering", "vim25", "fEB88939B", 0, "vim25") AddVersion("vim.version.SGX_MPA_VMCheck", "vim25", "f144AFCFC", 0, "vim25") AddVersion("vmodl.version.version0", "", "", 0, "vim25") AddVersion("vim.version.NFS_VMKPORTBIND", "vim25", "f3E76F108", 0, "vim25") AddVersion("vmodl.version.version1", "", "", 0, "vim25") AddVersion("vmodl.version.version2", "", "", 0, "vim25") 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"vim.version.version12") AddVersionParent("vim.version.SPBM_DISK_PROV_VIA_POLICY", "vim.version.v7_0_2_0") AddVersionParent("vim.version.SPBM_DISK_PROV_VIA_POLICY", "vim.version.v7_0_2_1") AddVersionParent("vim.version.SPBM_DISK_PROV_VIA_POLICY", "vim.version.v7_0_1_0") AddVersionParent("vim.version.SPBM_DISK_PROV_VIA_POLICY", "vim.version.SPBM_DISK_PROV_VIA_POLICY") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vmodl.version.version0") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vmodl.version.version1") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vmodl.version.version2") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vmodl.reflect.version.version1") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vmodl.reflect.version.version2") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v8_0_0_0") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v7_0") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version8") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version9") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version6") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version7") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version1") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version4") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version5") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version2") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version3") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vmodl.query.version.version4") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vmodl.query.version.version3") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vmodl.query.version.version2") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vmodl.query.version.version1") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v7_0_1_1") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v6_9_1") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v7_0_0_2") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v6_8_7") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v7_0_3_1") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v7_0_3_2") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v7_0_3_0") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version13") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version14") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version15") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version10") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version11") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.version12") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v7_0_2_0") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v7_0_2_1") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.v7_0_1_0") AddVersionParent("vim.version.nsx_uens_u2", "vim.version.nsx_uens_u2") newestVersions.Add("vpx.version.unstable") ltsVersions.Add("vpx.version.v8_0_0_0") dottedVersions.Add("vpx.version.v8_0_0_0") oldestVersions.Add("vpx.version.version1") CreateManagedType("vpx.AlertManager", "VpxAlertManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version6", None, [("ClearAlerts", "DebugClearAlerts", "vpx.version.version6", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("FetchAlerts", "DebugFetchAlerts", "vpx.version.version6", (), (F_OPTIONAL, "string[]", "string[]"), "Global.VCServer", None), ("GenerateAlert", "GenerateAlert", "vpx.version.version6", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None)]) CreateManagedType("vpx.DebugManager", "VpxDebugManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", [("faultManager", "vpx.faultInjector.FaultInjectionManager", "vpx.version.version1", 0, "Global.VCServer"), ("alertManager", "vpx.AlertManager", "vpx.version.version6", 0, "Global.VCServer"), ("drsDebugManager", "vpx.drs.DrsDebugManager", "vpx.version.version7", 0, 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"string", "vpx.version.disabled", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("traceOperation", "DebugTraceOperation_Task", "vpx.version.disabled", (("mo", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.disabled", 0, None),("method", "vmodl.MethodName", "vpx.version.disabled", 0, None),("args", "anyType[]", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL, None),), (0, "vim.Task", "vpx.DebugManager.TraceResult"), "Global.VCServer", None), ("WaitForSync", "DebugWaitForSync", "vpx.version.version1", (("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("WaitForSpecUpdate", "DebugWaitForSpecUpdate", "vpx.version.version1", (("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("ReadMirrorTree", "DebugReadMirrorTree", "vpx.version.version1", (("compRes", "vim.ComputeResource", "vpx.version.version1", 0, None),("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None), ("ReadRootResources", "DebugReadRootResources", "vpx.version.version1", (("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "vim.ResourceConfigSpec", "vim.ResourceConfigSpec"), "Global.VCServer", None), ("IsFeatureStateEnabled", "DebugIsFeatureStateEnabled", "vpx.version.disabled", (("name", "string", "vpx.version.disabled", 0, None),), (0, "boolean", "boolean"), "Global.VCServer", None)]) CreateDataType("vpx.DebugManager.TraceResult", "VpxDebugManagerTraceResult", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.disabled", [("nonTaskResult", "anyType", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL), ("nonTaskError", "vmodl.MethodFault", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL), ("taskInfo", "vim.TaskInfo", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL), ("traceInfo", "vmodl.KeyAnyValue[]", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL)]) CreateManagedType("vpx.RelationshipManager", "VpxRelationshipManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.RelationshipManager", [("entries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("entityParentEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("folderChildEntitiesEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("entityDatacenterEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("datacenterHostFolderEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("datacenterVmFolderEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("datacenterDatastoreFolderEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("datacenterNetworkFolderEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("datacenterDVSEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("datacenterPortgroupsEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("computeResourceHostsEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("computeResourceRootResGroupEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("resourceGroupOwnerEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("resourceGroupChildResGroupsEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("resourceGroupVMsEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("parentDvsEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("dvsPortgroupsEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("hostVMsEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View"), ("vmResGroupEntries", "vpx.RelationshipManager.RelationEntry[]", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL, "System.View")], None) CreateDataType("vpx.RelationshipManager.RelationEntry", "VpxRelationshipManagerRelationEntry", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.RelationshipManager", [("src", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL), ("dst", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.RelationshipManager", F_OPTIONAL), ("tag", "string", "vpx.version.RelationshipManager", 0)]) CreateEnumType("vpx.RelationshipManager.RelationEntry.Tag", "VpxRelationshipManagerRelationEntryTag", "vpx.version.RelationshipManager", ["entityParent", "folderChildEntities", "entityDatacenter", "datacenterHostFolder", "datacenterVmFolder", "datacenterDatastoreFolder", "datacenterNetworkFolder", "datacenterDVS", "datacenterPortgroups", "computeResourceHosts", "computeResourceRootResGroup", "resourceGroupOwner", "resourceGroupChildResGroups", "resourceGroupVMs", "parentDvs", "dvsPortgroups", "hostVMs", "vmResGroup"]) CreateManagedType("vpx.SecurityManager", "VpxSecurityManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", None, [("reloadSslCertificate", "UpdateSSLCertificate", "vpx.version.version1", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", ["vpx.fault.SecurityConfigFault", ])]) CreateManagedType("vpx.ServiceInstance", "VpxServiceInstance", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", [("debugManager", "vpx.DebugManager", "vpx.version.version1", 0, "Global.VCServer"), ("profiler", "vpx.profiler.Profiler", "vpx.version.version1", 0, "Global.VCServer"), ("hostPicker", "vpx.hostPicker.HostPickerManager", "vpx.version.version6", 0, "Global.VCServer"), ("security", "vpx.SecurityManager", "vpx.version.version6", 0, "Global.VCServer"), ("inMemLogBufferManager", "vpx.inMemLogBufferManager.InMemLogBufferManager", "vpx.version.version6", 0, "Global.VCServer"), ("methodCounter", "vpx.methodCounter.MethodCounter", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL, "Global.VCServer")], None) CreateDataType("vpx.alarmTester.AlarmChangeInfo", "VpxAlarmTesterAlarmChangeInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("generationInfo", "vpx.alarmTester.AlarmGenerationInfo", "vpx.version.version1", 0), ("time", "vmodl.DateTime", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL), ("values", "vpx.alarmTester.AlarmMetricRuntime[]", "vpx.version.version1", 0)]) CreateDataType("vpx.alarmTester.AlarmGenerationInfo", "VpxAlarmTesterAlarmGenerationInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("alarm", "vim.alarm.Alarm", "vpx.version.version1", 0), ("entity", "vim.ManagedEntity", "vpx.version.version1", 0)]) CreateDataType("vpx.alarmTester.AlarmMetricRuntime", "VpxAlarmTesterAlarmMetricRuntime", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("metricId", "vim.PerformanceManager.MetricId", "vpx.version.version1", 0), ("value", "int", "vpx.version.version1", 0), ("status", "vim.ManagedEntity.Status", "vpx.version.version1", 0)]) CreateManagedType("vpx.alarmTester.AlarmTestManager", "VpxAlarmTesterAlarmTestManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.disabled", None, [("injectMetricTrigger", "AlarmTestManagerInjectMetricTrigger", "vpx.version.disabled", (("change", "vpx.alarmTester.AlarmChangeInfo", "vpx.version.disabled", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("injectEventTrigger", "AlarmTestManagerInjectEventTrigger", "vpx.version.disabled", (("event", "vim.event.Event", "vpx.version.disabled", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None)]) CreateDataType("vpx.backup.Entity", "VpxBackupEntity", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version8", None) CreateDataType("vpx.backup.Entity.DistributedVirtualSwitch", "VpxBackupEntityDistributedVirtualSwitch", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version8", [("config", "vim.DistributedVirtualSwitch.ConfigInfo", "vpx.version.version8", 0), ("capability", "vim.DistributedVirtualSwitch.Capability", "vpx.version.version8", 0), ("networkResourcePool", "vim.dvs.NetworkResourcePool[]", "vpx.version.version8", F_OPTIONAL), ("opaqueDataConfig", "vim.dvs.OpaqueData[]", "vpx.version.version8", F_OPTIONAL), ("uplinkPortgroups", "vpx.backup.Entity.DistributedVirtualPortgroup[]", "vpx.version.version8", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.backup.Entity.DistributedVirtualPortgroup", "VpxBackupEntityDistributedVirtualPortgroup", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version8", [("config", "vim.dvs.DistributedVirtualPortgroup.ConfigInfo", "vpx.version.version8", 0), ("portKeys", "string[]", "vpx.version.version8", F_OPTIONAL), ("dvsUuid", "string", "vpx.version.version8", 0), ("opaqueDataConfig", "vim.dvs.OpaqueData[]", "vpx.version.version8", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.backup.Entity.UplinkPortConfig", "VpxBackupEntityUplinkPortConfig", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version8", [("uplinkPortKey", "string", "vpx.version.version8", 0), ("uplinkPortName", "string", "vpx.version.version8", 0), ("pnicDevice", "string", "vpx.version.version8", F_OPTIONAL), ("uplinkPortgroupKey", "string", "vpx.version.version8", F_OPTIONAL)]) CreateManagedType("vpx.bench.BenchmarkManager", "VpxBenchBenchmarkManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", [("list", "string[]", "vpx.version.version1", 0, "Global.VCServer")], [("execute", "ExecuteNanoBenchmark", "vpx.version.version1", (("benchmark", "string", "vpx.version.version1", 0, None),("args", "vim.KeyValue[]", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL, None),), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None)]) CreateDataType("vpx.cnxmgr.ConnectionState", "VpxCnxmgrConnectionState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.disabled", [("sic", "vim.ServiceInstanceContent", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.drs.DrmFtVmPowerOnInfo", "VpxDrsDrmFtVmPowerOnInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version10", [("disableFtAfterPowerOn", "boolean", "vpx.version.version10", 0), ("causeForDisable", "vmodl.MethodFault", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL)]) CreateManagedType("vpx.drs.DrsDebugManager", "VpxDrsDrsDebugManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version7", None, [("AskAndRefreshDrmRecommendations", "DrsDebugAskAndRefreshDrmRecommendations", "vpx.version.version7", (("cluster", "vim.ClusterComputeResource", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("AskSdrsRecommendations", "DrsDebugAskSdrsRecommendationsDo", "vpx.version.version7", (("pod", "vim.StoragePod", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), 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"string", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None), ("GetDrmVmdkStats", "DrsGetDrmVmdkStats", "vpx.version.version7", (("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version7", 0, None),("fileKeys", "int[]", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL, None),("instance", "string", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None), ("GetDrmVmCpuMemStats", "DrsGetDrmVmCpuMemStats", "vpx.version.version7", (("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None), ("GetDrmDatastoreStatsHist", "DrsGetDrmDatastoreStatsHist", "vpx.version.version7", (("instance", "string", "vpx.version.version7", 0, None),("day", "int", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None), ("GetDrmVmdkStatsHist", "DrsGetDrmVmdkStatsHist", "vpx.version.version7", (("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version7", 0, None),("instance", "string", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None), ("RewindDatastoreStatsClock", "RewindDatastoreStatsClock", "vpx.version.version7", (("instance", "string", "vpx.version.version7", 0, None),("numIntervals", "int", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("RewindVmdkStatsClock", "RewindVmdkStatsClock", "vpx.version.version7", (("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version7", 0, None),("numIntervals", "int", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("ClearDatastoreStats", "ClearDatastoreStats", "vpx.version.version7", (("instance", "string", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("ClearVmStats", "ClearVmStats", "vpx.version.version7", (("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("ClearSpaceStats", "DrsClearSpaceStats", "vpx.version.version7", (("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("ComputeQuantiles", "DrsGetQuantiles", "vpx.version.version7", (("data", "int[]", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL, None),), (F_OPTIONAL, "double[]", "double[]"), "Global.VCServer", None), ("AddTagToDatastore", "DrsAddDatastoreTag", "vpx.version.version7", (("dsRef", "vim.Datastore", "vpx.version.version7", 0, None),("tag", "string", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "boolean", "boolean"), "Global.VCServer", None), ("RemoveTagFromDatastore", "DrsRemoveDatastoreTag", "vpx.version.version7", (("dsRef", "vim.Datastore", "vpx.version.version7", 0, None),("tag", "string", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "boolean", "boolean"), "Global.VCServer", None), ("QueryDatastoreTags", "DrsQueryDatastoreTags", "vpx.version.version7", (("dsRef", "vim.Datastore", "vpx.version.version7", 0, None),), (F_OPTIONAL, "string[]", "string[]"), "Global.VCServer", None), ("ReloadStats", "DrsReloadStats", "vpx.version.version7", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("GetCurrentOffset", "DrsGetAdditionalOffset", "vpx.version.version7", (), (0, "long", "long"), "Global.VCServer", None), ("GetCurrentRolloverHour", "DrsGetCurrentRolloverHour", "vpx.version.version7", (), (0, "int", "int"), "Global.VCServer", None), ("SendReservationViolationSignal", "SendReservationViolationSignal", "vpx.version.version7", (("ds", "vim.Datastore", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("queryDatastoreCorrelations", "DrsQueryDatastoreCorrelations", "vpx.version.version7", (("ds", "vim.Datastore", "vpx.version.version7", 0, None),("corrType", "vpx.drs.DrsDebugManager.DatastoreCorrelationType", "vpx.version.version7", 0, None),), (F_OPTIONAL, "vim.Datastore[]", "vim.Datastore[]"), "Global.VCServer", None), ("DeleteOMMHost", "DrsDeleteOMMHost", "vpx.version.version7", (("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("RefetchOMMHostBlobs", "DrsRefetchOMMHostBlobs", "vpx.version.version7", (("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("SetVmStats", "DrsSetVmStats", "vpx.version.version7", (("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version7", 0, None),("statName", "string", "vpx.version.version7", 0, None),("value", "double", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("GetVmDrsScore", "DrsGetVmDrsScore", "vpx.version.v7_0", (("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.v7_0", 0, None),), (0, "int", "int"), "Global.VCServer", None), ("SetEdrsVsanSpaceUsageInfo", "EdrsSetVsanSpaceUsageInfo", "vpx.version.v7_0", (("cluster", "vim.ClusterComputeResource", "vpx.version.v7_0", 0, None),("propertyName", "string", "vpx.version.v7_0", 0, None),("value", "string", "vpx.version.v7_0", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None)]) CreateEnumType("vpx.drs.DrsDebugManager.DatastoreCorrelationType", "VpxDrsDrsDebugManagerDatastoreCorrelationType", "vpx.version.version1", ["storageRMOnly", "vasaOnly", "all"]) CreateManagedType("vpx.dvsTester.DvsTestManager", "VpxDvsTesterDvsTestManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.disabled", None, [("ForceADvsSync", "DvsTestManagerForceADvsSync", "vpx.version.disabled", (("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.disabled", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("TriggerDvsMonitor", "DvsTestManagerTriggerDvsMonitor", "vpx.version.disabled", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("VerifyDbPersistence", "DvsTestManagerVerifyDbPersistence", "vpx.version.disabled", (("object", "anyType", "vpx.version.disabled", 0, None),("property", "string", "vpx.version.disabled", 0, None),("dvs", "vim.DistributedVirtualSwitch", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL, None),("dvPg", "vim.dvs.DistributedVirtualPortgroup", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL, 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"VpxFaultInjectorFault", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("key", "int", "vpx.version.version1", 0), ("description", "string", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL), ("target", "vpx.faultInjector.Target", "vpx.version.version1", 0), ("trigger", "vpx.faultInjector.Trigger", "vpx.version.version1", 0), ("action", "vpx.faultInjector.Action", "vpx.version.version1", 0)]) CreateManagedType("vpx.faultInjector.FaultInjectionManager", "VpxFaultInjectorFaultInjectionManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", [("faults", "vpx.faultInjector.Fault[]", "vpx.version.version1", 0, "Global.VCServer")], [("addFault", "AddFault", "vpx.version.version1", (("fault", "vpx.faultInjector.Fault", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "int", "int"), "Global.VCServer", None), ("removeFault", "RemoveFault", "vpx.version.version1", (("key", "int", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "boolean", "boolean"), "Global.VCServer", None)]) CreateDataType("vpx.faultInjector.Target", "VpxFaultInjectorTarget", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", None) CreateDataType("vpx.faultInjector.TaskTarget", "VpxFaultInjectorTaskTarget", "vpx.faultInjector.Target", "vpx.version.version1", [("target", "vim.Task", "vpx.version.version1", 0)]) CreateDataType("vpx.faultInjector.Trigger", "VpxFaultInjectorTrigger", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", None) CreateDataType("vpx.ft.FtVmInfo", "VpxFtFtVmInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version7", [("role", "int", "vpx.version.version7", 0), ("secondaryVmList", "vpx.ft.FtVmInfo.SecondaryVmData[]", "vpx.version.version7", 0)]) CreateDataType("vpx.ft.FtVmInfo.SecondaryVmData", "VpxFtFtVmInfoSecondaryVmData", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version1", 0), ("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version1", 0), ("instanceUuid", "string", "vpx.version.version1", 0), ("ftEnabled", "boolean", "vpx.version.version1", 0)]) CreateManagedType("vpx.hostPicker.HostPickerManager", "VpxHostPickerHostPickerManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version6", None, [("pickHostForFiles", "PickHostForFiles", "vpx.version.version6", (("paths", "string[]", "vpx.version.version6", 0, None),("dsPathFormat", "boolean", "vpx.version.version6", 0, None),("readWrite", "boolean", "vpx.version.version6", 0, None),("checkLocalNetfsUrl", "boolean", "vpx.version.version6", 0, None),), (0, "vim.HostSystem", "vim.HostSystem"), "Global.VCServer", None), ("pickHostsForFileCopy", "PickHostsForFileCopy", "vpx.version.version6", (("srcDstDsPaths", "vim.KeyValue[]", "vpx.version.version6", 0, None),("readWriteAtSrc", "boolean", "vpx.version.version6", 0, None),), (0, "vim.HostSystem[]", "vim.HostSystem[]"), "Global.VCServer", None)]) CreateManagedType("vpx.inMemLogBufferManager.InMemLogBufferManager", "VpxInMemLogBufferManagerInMemLogBufferManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version6", None, None) CreateDataType("vpx.methodCounter.MethodCountInfo", "VpxMethodCounterMethodCountInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.disabled", [("userName", "string", "vpx.version.disabled", 0), ("methodName", "string", "vpx.version.disabled", 0), ("internal", "boolean", "vpx.version.disabled", 0), ("count", "long", "vpx.version.disabled", 0)]) CreateManagedType("vpx.methodCounter.MethodCounter", "VpxMethodCounterMethodCounter", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.disabled", None, [("Start", "MethodCounterStart", "vpx.version.disabled", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("Stop", "MethodCounterStop", "vpx.version.disabled", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("Reset", "MethodCounterReset", "vpx.version.disabled", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("Get", "MethodCounterGet", "vpx.version.disabled", (("userNameRegex", "string", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL, None),("methodNameRegex", "string", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL, None),("isInternal", "boolean", "vpx.version.disabled", F_OPTIONAL, None),), (F_OPTIONAL, "vpx.methodCounter.MethodCountInfo[]", "vpx.methodCounter.MethodCountInfo[]"), "Global.VCServer", None)]) CreateManagedType("vpx.profile.ClusterComplianceManager", "VpxProfileClusterComplianceManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", None, [("checkClusterCompliance", "VpxdCheckClusterCompliance", "vpx.version.version1", (("config", "vim.profile.cluster.ClusterProfile.ConfigInfo", "vpx.version.version1", 0, None),("clusterInfo", "vpx.profile.ClusterInfo", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "vpx.profile.ClusterComplianceManager.ComplianceResultArray", "vpx.profile.ClusterComplianceManager.ComplianceResultArray"), "Global.VCServer", None)]) CreateDataType("vpx.profile.ClusterComplianceManager.ComplianceResultArray", "VpxProfileClusterComplianceManagerComplianceResultArray", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("complyResult", "vim.profile.ComplianceResult[]", "vpx.version.version1", 0)]) CreateDataType("vpx.profile.ClusterInfo", "VpxProfileClusterInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("cluster", "vim.ClusterComputeResource", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL), ("clusterConfig", "vim.cluster.ConfigInfoEx", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL), ("hostInfo", "vim.profile.host.profileEngine.HostInfo[]", "vpx.version.version6", F_OPTIONAL)]) CreateManagedType("vpx.profile.ClusterProfileManager", "VpxProfileClusterProfileManager", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", None, [("createProfileForService", "CreateProfileForService", "vpx.version.version1", (("serviceType", "string[]", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL, None),), (0, "vim.profile.cluster.ClusterProfile.ConfigInfo", "vim.profile.cluster.ClusterProfile.ConfigInfo"), "Global.VCServer", None), ("getProfileDescription", "GetClusterProfileDescription", "vpx.version.version1", (("config", "vim.profile.cluster.ClusterProfile.ConfigInfo", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "vim.profile.Profile.Description", "vim.profile.Profile.Description"), "Global.VCServer", None), ("validateClusterProfile", "ValidateClusterProfile", "vpx.version.version1", (("config", "vim.profile.cluster.ClusterProfile.ConfigInfo", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None)]) CreateEnumType("vpx.profiler.CounterType", "VpxProfilerCounterType", "vpx.version.version1", ["counter64", "gauge64"]) CreateDataType("vpx.profiler.Metadata", "VpxProfilerMetadata", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("name", "string", "vpx.version.version1", 0), ("type", "vpx.profiler.CounterType", "vpx.version.version1", 0), ("minValue", "long", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL), ("maxValue", "long", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL)]) CreateManagedType("vpx.profiler.Profiler", "VpxProfilerProfiler", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", [("perfCounterRegistry", "vpx.profiler.Registry", "vpx.version.version1", 0, "Global.VCServer")], [("enableCollection", "EnableCollection", "vpx.version.version1", (("arr", "vmodl.ManagedObject[]", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("disableCollection", "DisableCollection", "vpx.version.version1", (("arr", "vmodl.ManagedObject[]", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None), ("getObjectScores", "GetObjectScores", "vpx.version.version1", (), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None), ("getRefTrackerScores", "GetRefTrackerScores", "vpx.version.version1", (), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None), ("getVpxaObjectScores", "GetVpxaObjectScores", "vpx.version.version1", (("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None), ("getHeapInformation", "GetHeapInformation", "vpx.version.version1", (), (0, "string", "string"), "Global.VCServer", None)]) CreateManagedType("vpx.profiler.Query", "VpxProfilerQuery", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", [("info", "vpx.profiler.Query.Info", "vpx.version.version1", 0, "Global.VCServer")], [("execute", "Execute", "vpx.version.version1", (), (F_OPTIONAL, "vpx.profiler.QueryResult[]", "vpx.profiler.QueryResult[]"), "Global.VCServer", None), ("destroy", "DestroyQuery", "vpx.version.version1", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None)]) CreateDataType("vpx.profiler.Query.Info", "VpxProfilerQueryInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", None) CreateDataType("vpx.profiler.Query.NamesInfo", "VpxProfilerQueryNamesInfo", "vpx.profiler.Query.Info", "vpx.version.version1", [("names", "string[]", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.profiler.Query.RegexInfo", "VpxProfilerQueryRegexInfo", "vpx.profiler.Query.Info", "vpx.version.version1", [("regex", "string", "vpx.version.version1", 0), ("caseSensitive", "boolean", "vpx.version.version1", 0)]) CreateDataType("vpx.profiler.QueryResult", "VpxProfilerQueryResult", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("metadata", "vpx.profiler.Metadata", "vpx.version.version1", 0), ("value", "long", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL)]) CreateManagedType("vpx.profiler.Registry", "VpxProfilerRegistry", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.version1", [("query", "vpx.profiler.Query[]", "vpx.version.version1", 0, "Global.VCServer")], [("enumeratePath", "EnumeratePath", "vpx.version.version1", (("path", "string", "vpx.version.version1", 0, None),), (F_OPTIONAL, "string[]", "string[]"), "Global.VCServer", None), ("createNamesQuery", "CreateNamesQuery", "vpx.version.version1", (("names", "string[]", "vpx.version.version1", F_OPTIONAL, None),), (0, "vpx.profiler.Query", "vpx.profiler.Query"), "Global.VCServer", None), ("createRegexQuery", "CreateRegexQuery", "vpx.version.version1", (("regex", "string", "vpx.version.version1", 0, None),("caseSensitive", "boolean", "vpx.version.version1", 0, None),), (0, "vpx.profiler.Query", "vpx.profiler.Query"), "Global.VCServer", None), ("clearAll", "ClearAll", "vpx.version.version1", (), (0, "void", "void"), "Global.VCServer", None)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.CompResState", "VpxVmcheckCompResState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version10", [("ref", "vim.ComputeResource", "vpx.version.version10", 0), ("name", "string", "vpx.version.version10", 0), ("cluster", "boolean", "vpx.version.version10", 0), ("config", "vim.ComputeResource.ConfigInfo", "vpx.version.version10", 0), ("EVCMode", "vim.EVCMode", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("dasEnabled", "boolean", "vpx.version.version10", 0), ("dasAdmissionEnabled", "boolean", "vpx.version.version10", 0), ("maxFtVmsPerHost", "int", "vpx.version.version10", 0), ("vdcId", "string", "vpx.version.version10", 0), ("maxFtVcpusPerHost", "int", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.DatacenterState", "VpxVmcheckDatacenterState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version10", [("ref", "vim.Datacenter", "vpx.version.version10", 0), ("name", "string", "vpx.version.version10", 0), ("datastores", "vim.Datastore[]", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("networks", "vim.Network[]", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("nsxPortgroupKeys", "string[]", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.DatastoreState", "VpxVmcheckDatastoreState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version10", [("ref", "vim.Datastore", "vpx.version.version10", 0), ("summary", "vim.Datastore.Summary", "vpx.version.version10", 0), ("info", "vim.Datastore.Info", "vpx.version.version10", 0), ("capability", "vim.Datastore.Capability", "vpx.version.version10", 0), ("host", "vim.Datastore.HostMount[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("datacenterRef", "vim.Datacenter", "vpx.version.version10", 0), ("datacenterName", "string", "vpx.version.version10", 0), ("pMem", "boolean", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("active", "boolean", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.DvsState", "VpxVmcheckDvsState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version10", [("ref", "vim.DistributedVirtualSwitch", "vpx.version.version10", 0), ("uuid", "string", "vpx.version.version10", 0), ("productInfo", "vim.dvs.ProductSpec", "vpx.version.version10", 0), ("configInfo", "vim.DistributedVirtualSwitch.ConfigInfo", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("dvsResRuntime", "vim.DistributedVirtualSwitch.ResourceRuntimeInfo", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("dvpgStates", "vpx.vmcheck.DvsState.DvpgState[]", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("hostMemberRuntime", "vim.dvs.HostMember.RuntimeInfo[]", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.DvsState.DvpgState", "VpxVmcheckDvsStateDvpgState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", [("pgKey", "string", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", 0), ("pgName", "string", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", 0), ("dvpgRef", "vim.dvs.DistributedVirtualPortgroup", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", 0), ("nrpKey", "string", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", 0)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.HostState", "VpxVmcheckHostState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version10", [("ref", "vim.HostSystem", "vpx.version.version10", 0), ("hostIp", "string", "vpx.version.version10", 0), ("hostSslThumbprint", "string", "vpx.version.version10", 0), ("hostCapability", "vim.host.Capability", "vpx.version.version10", 0), ("hostInternalCapability", "vim.host.InternalCapability", "vpx.version.version10", 0), ("hostName", "string", "vpx.version.version10", 0), ("hostConfig", "vim.host.ConfigInfo", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("hostDvsStatus", "vpx.vmcheck.HostState.JoinedDvsStatus[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("datacenterRef", "vim.Datacenter", "vpx.version.version10", 0), ("compResRef", "vim.ComputeResource", "vpx.version.version10", 0), ("runtime", "vim.host.RuntimeInfo", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("hostHardwareInfo", "vim.host.HardwareInfo", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("servicesProvidedArray", "string[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("vMotionLicensed", "boolean", "vpx.version.version10", 0), ("xvcLicensingFault", "vmodl.MethodFault", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("hostUsingMockupFeatures", "boolean", "vpx.version.version10", 0), ("evcMode", "vim.EVCMode", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("vMotionVNics", "vim.host.VirtualNic[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("managementVNics", "vim.host.VirtualNic[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("vSphereProvisioningVNics", "vim.host.VirtualNic[]", "vpx.version.v7_0_3_2", F_OPTIONAL), ("dasState", "int", "vpx.version.version10", 0), ("pMemDatastoreRef", "vim.Datastore", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("numRegisteredVMs", "int", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("pMemAvailRsrvMB", "int", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("vmConfigOptions", "vim.vm.ConfigOption[]", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("enteringMaintenanceMode", "boolean", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("beingRemoved", "boolean", "vpx.version.hostRemovalCheck", F_OPTIONAL), ("networks", "vim.Network[]", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("nsxDvpgs", "vpx.vmcheck.HostState.NsxDvpg[]", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL), ("scriptBlob", "vmodl.Binary", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL), ("hostConfigBlob", "vmodl.Binary", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL), ("descriptionTreeBlob", "vmodl.Binary", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL), ("assignmentListIds", "string[]", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL), ("clockSkew", "long", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.HostState.JoinedDvsStatus", "VpxVmcheckHostStateJoinedDvsStatus", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version10", [("dvsRef", "vim.DistributedVirtualSwitch", 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("capability", "vim.OpaqueNetwork.Capability", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.VmState", "VpxVmcheckVmState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version10", [("ref", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version10", 0), ("powerState", "vim.VirtualMachine.PowerState", "vpx.version.version10", 0), ("config", "vim.vm.ConfigInfo", "vpx.version.version10", 0), ("layout", "vim.vm.FileLayout", "vpx.version.version10", 0), ("layoutEx", "vim.vm.FileLayoutEx", "vpx.version.version10", 0), ("capability", "vim.vm.Capability", "vpx.version.version10", 0), ("markedAsTemplate", "boolean", "vpx.version.version10", 0), ("snapshot", "vim.vm.SnapshotInfo", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("runtime", "vim.vm.RuntimeInfo", "vpx.version.version10", 0), ("guestInfo", "vim.vm.GuestInfo", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("cpuFeatureMask", "vim.host.CpuIdInfo[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("guestHeartbeatStatus", "vim.ManagedEntity.Status", 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"VpxVmprovComputeSpecsConfigSpecOutput", "vpx.vmprov.Action.Output", "vpx.version.version7", [("configSpec", "vim.vm.ConfigSpec", "vpx.version.version7", 0), ("registerVm", "boolean", "vpx.version.version7", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.ComputeSpecs.SnapshotLayoutSpecOutput", "VpxVmprovComputeSpecsSnapshotLayoutSpecOutput", "vpx.vmprov.Action.Output", "vpx.version.version7", [("layoutSpec", "vim.host.LowLevelProvisioningManager.SnapshotLayoutSpec[]", "vpx.version.version7", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.Context", "VpxVmprovContext", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version7", [("cbData", "vmodl.KeyAnyValue[]", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL), ("prevOutput", "vpx.vmprov.Action.Output[]", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmprov.CreateContext", "VpxVmprovCreateContext", "vpx.vmprov.Context", "vpx.version.version7", [("spec", "vim.vm.ConfigSpec", "vpx.version.version7", 0), ("dstLocation", "vpx.vmprov.VmLocation", "vpx.version.version7", 0), 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"vim.vm.ConfigInfo", "vpx.version.version12", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.ReconfigureContext.NicInfo", "VpxVmprovReconfigureContextNicInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version12", [("deviceKey", "int", "vpx.version.version12", 0), ("backing", "vim.Network", "vpx.version.version12", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.RegisterContext", "VpxVmprovRegisterContext", "vpx.vmprov.Context", "vpx.version.version7", [("vmName", "string", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL), ("vmPathName", "string", "vpx.version.version7", 0), ("dstLocation", "vpx.vmprov.VmLocation", "vpx.version.version7", 0), ("isTemplate", "boolean", "vpx.version.version7", 0), ("requiredKey", "vim.encryption.CryptoKeyId[]", "vpx.version.version12", F_OPTIONAL), ("dstVm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL)]) CreateManagedType("vpx.vmprov.RelayoutSnapshot", "VpxVmprovRelayoutSnapshot", "vpx.vmprov.Action", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.RemoteUtilities", "VpxVmprovRemoteUtilities", "vmodl.ManagedObject", "vpx.version.v6_8_7", [("supportedProtocolVersions", "int[]", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL, "System.View"), ("capabilities", "vpx.vmprov.RemoteUtilities.Capabilities", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL, "System.View")], None) CreateDataType("vpx.vmprov.RemoteUtilities.Capabilities", "VpxVmprovRemoteUtilitiesCapabilities", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.v6_8_7", [("provFeatures", "vpx.vmprov.RemoteUtilities.Capabilities.ProvFeatures", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL), ("vcFeatures", "vpx.vmprov.RemoteUtilities.Capabilities.VCFeatures", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmprov.RemoteUtilities.Capabilities.ProvFeatures", "VpxVmprovRemoteUtilitiesCapabilitiesProvFeatures", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.v6_8_7", [("action_ResourceReservation", "boolean", "vpx.version.v6_8_7", 0), ("action_MarkOperationInProgress", "boolean", "vpx.version.v6_8_7", 0), ("action_RetrieveState", "boolean", 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"VpxVmprovSelectDestination", "vpx.vmprov.Action", "vpx.version.version7", None, None) CreateDataType("vpx.vmprov.SelectDestination.Output", "VpxVmprovSelectDestinationOutput", "vpx.vmprov.Action.Output", "vpx.version.version7", [("changedDatastore", "vim.Datastore[]", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL), ("newDatastore", "vpx.vmprov.DatastoreState[]", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmprov.ServiceEndpointState", "VpxVmprovServiceEndpointState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version10", [("instanceName", "string", "vpx.version.version10", 0), ("url", "string", "vpx.version.version10", 0), ("about", "vim.AboutInfo", "vpx.version.version10", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.SnapshotState", "VpxVmprovSnapshotState", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version7", [("snapshot", "vim.vm.Snapshot", "vpx.version.version7", 0), ("name", "string", "vpx.version.version7", 0), ("id", "int", "vpx.version.version7", 0), ("config", "vim.vm.ConfigInfo", 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"vpx.version.version7", [("srcVmState", "vpx.vmprov.VmState", "vpx.version.version7", 0), ("srcLocation", "vpx.vmprov.VmLocation", "vpx.version.version7", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.VmLocation", "VpxVmprovVmLocation", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version7", [("service", "vpx.vmprov.ServiceEndpointState", "vpx.version.version10", 0), ("datacenter", "vim.Datacenter", "vpx.version.version7", 0), ("folder", "vim.Folder", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL), ("computeResource", "vim.ComputeResource", "vpx.version.version7", 0), ("pool", "vim.ResourcePool", "vpx.version.version7", 0), ("host", "vpx.vmprov.HostState", "vpx.version.version7", 0), ("primaryDatastore", "vpx.vmprov.DatastoreState", "vpx.version.version7", 0), ("datastore", "vpx.vmprov.DatastoreState[]", "vpx.version.version7", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.VmPowerOnContext", "VpxVmprovVmPowerOnContext", "vpx.vmprov.Context", "vpx.version.version10", [("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version10", 0), 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"vpx.vmprov.Action.Output", "vpx.version.version10", [("vm", "vpx.vmcheck.VmState", "vpx.version.version10", 0), ("host", "vpx.vmcheck.HostState", "vpx.version.version10", 0), ("compRes", "vpx.vmcheck.CompResState", "vpx.version.version10", 0), ("datacenter", "vpx.vmcheck.DatacenterState", "vpx.version.version10", 0), ("datastore", "vpx.vmcheck.DatastoreState[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("dvs", "vpx.vmcheck.DvsState[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("testType", "string[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("validatePmemLocators", "boolean", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL), ("network", "vpx.vmcheck.NetworkState[]", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", F_OPTIONAL), ("vcTime", "vmodl.DateTime", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.CheckProvision.DstCheckState", "VpxVmcheckCheckProvisionDstCheckState", "vpx.vmprov.Action.Output", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", [("vm", "vpx.vmcheck.VmState", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", 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"vim.vm.check.Result[]", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("srcVcReleaseVersion", "long", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL), ("srcVcBuild", "long", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL), ("srcVcCap", "vpx.vmprov.RemoteUtilities.Capabilities", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL), ("negotiatedProtocolVersion", "int", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.CheckRelocateContext", "VpxVmcheckCheckRelocateContext", "vpx.vmcheck.CheckProvisionContext", "vpx.version.version10", [("relocateSpec", "vim.vm.RelocateSpec", "vpx.version.version10", 0)]) CreateManagedType("vpx.vmcheck.RetrieveState", "VpxVmcheckRetrieveState", "vpx.vmprov.Action", "vpx.version.vcAgnosticCompatCheck", None, None) CreateDataType("vpx.vmprov.CheckinContext", "VpxVmprovCheckinContext", "vpx.vmprov.Context", "vpx.version.v7_0", [("checkinSpec", "vim.vm.CheckinSpec", "vpx.version.v7_0", 0), ("vm", "vim.VirtualMachine", "vpx.version.v7_0", 0)]) CreateManagedType("vpx.vmprov.CopyVmFiles", "VpxVmprovCopyVmFiles", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.CreateDestinationVm", "VpxVmprovCreateDestinationVm", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.CreateDummyVMotionDisks", "VpxVmprovCreateDummyVMotionDisks", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.CreateInventoryVm", "VpxVmprovCreateInventoryVm", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.CreateSnapshot", "VpxVmprovCreateSnapshot", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateDataType("vpx.vmprov.CryptoResumeContext", "VpxVmprovCryptoResumeContext", "vpx.vmprov.VmContext", "vpx.version.VMcrypt_OnlineVMEncryption", [("cryptoResumeSpec", "vim.encryption.CryptoResumeSpec", "vpx.version.VMcrypt_OnlineVMEncryption", 0)]) CreateManagedType("vpx.vmprov.FinallyAction", "VpxVmprovFinallyAction", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, [("finalize", "Finalize", "vpx.version.version7", (("input", "vpx.vmprov.UndoableAction.UndoInput", "vpx.version.version7", 0, None),), (0, "void", "void"), None, None)]) CreateManagedType("vpx.vmprov.GenerateNvram", "VpxVmprovGenerateNvram", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.InitiateDestination", "VpxVmprovInitiateDestination", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateDataType("vpx.vmprov.InitiateDestination.Output", "VpxVmprovInitiateDestinationOutput", "vpx.vmprov.Action.Output", "vpx.version.version7", [("dstId", "int", "vpx.version.version7", 0), ("task", "vim.Task", "vpx.version.version7", 0), ("host", "vim.HostSystem", "vpx.version.version7", 0)]) CreateManagedType("vpx.vmprov.InitiateSource", "VpxVmprovInitiateSource", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) 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"string", "vpx.version.v6_8_7", 0), ("xvcDestDc", "string", "vpx.version.v6_8_7", 0), ("xvcDestPool", "string", "vpx.version.v6_8_7", 0), ("xvcDestHost", "string", "vpx.version.v6_8_7", 0), ("xvcDestDs", "string", "vpx.version.v6_8_7", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.MobilityContext.MobilityCbData.Metadata", "VpxVmprovMobilityContextMobilityCbDataMetadata", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.v6_8_7", [("tagKey", "vim.ManagedEntity[]", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL), ("customFieldDefs", "vim.CustomFieldsManager.FieldDef[]", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL), ("customFieldValues", "vim.CustomFieldsManager.Value[]", "vpx.version.v6_8_7", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmprov.MobilityContext.MobilityCbData.AssignHw", "VpxVmprovMobilityContextMobilityCbDataAssignHw", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.v7_0_2_0", [("vmxConfigBlob", "vmodl.Binary", "vpx.version.v7_0_2_0", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmprov.MobilityContext.MobilityCbData.VStorageObjectRelocateInfo", "VpxVmprovMobilityContextMobilityCbDataVStorageObjectRelocateInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.v7_0_3_0", [("diskKey", "int", "vpx.version.v7_0_3_0", 0), ("dstPath", "string", "vpx.version.v7_0_3_0", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.MobilityContext.MobilityCbData.Vslm", "VpxVmprovMobilityContextMobilityCbDataVslm", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.v7_0_3_0", [("fcdRelocateInfo", "vpx.vmprov.MobilityContext.MobilityCbData.VStorageObjectRelocateInfo[]", "vpx.version.v7_0_3_0", F_OPTIONAL)]) CreateManagedType("vpx.vmprov.PrepareDestination", "VpxVmprovPrepareDestination", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.PrepareSource", "VpxVmprovPrepareSource", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.PromoteDisks", "VpxVmprovPromoteDisks", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.v7_0", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.ReconfigureVm", "VpxVmprovReconfigureVm", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.RegisterDestinationVm", "VpxVmprovRegisterDestinationVm", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateDataType("vpx.vmprov.ReloadFromPathContext", "VpxVmprovReloadFromPathContext", "vpx.vmprov.VmContext", "vpx.version.version12", [("dstVmPathName", "string", "vpx.version.version12", 0), ("dstLocation", "vpx.vmprov.VmLocation", "vpx.version.version12", 0), ("isTemplate", "boolean", "vpx.version.version12", 0), ("requiredKey", "vim.encryption.CryptoKeyId[]", "vpx.version.version12", F_OPTIONAL)]) CreateManagedType("vpx.vmprov.ReserveDirectory", "VpxVmprovReserveDirectory", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateDataType("vpx.vmprov.ReserveDirectory.ReservationInfo", "VpxVmprovReserveDirectoryReservationInfo", "vmodl.DynamicData", "vpx.version.version1", [("parentDir", "string", "vpx.version.version1", 0), ("dirBasename", "string", "vpx.version.version1", 0), ("reservedDir", "string", "vpx.version.version1", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.ReserveDirectory.Output", "VpxVmprovReserveDirectoryOutput", "vpx.vmprov.Action.Output", "vpx.version.version7", [("reservation", "vpx.vmprov.ReserveDirectory.ReservationInfo[]", "vpx.version.version7", 0)]) CreateManagedType("vpx.vmprov.SetLibraryInfo", "VpxVmprovSetLibraryInfo", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.v7_0", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.SwitchHostAndPool", "VpxVmprovSwitchHostAndPool", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version7", None, None) CreateManagedType("vpx.vmprov.TrackTasks", "VpxVmprovTrackTasks", "vpx.vmprov.UndoableAction", "vpx.version.version8", None, None) CreateDataType("vpx.vmprov.TrackTasks.TasksToTrack", "VpxVmprovTrackTasksTasksToTrack", "vpx.vmprov.Action.Output", "vpx.version.version8", [("trackingInfo", "vpx.vmprov.TaskTrackingInfo[]", "vpx.version.version8", 0), ("remoteWorkflow", "vpx.vmprov.Workflow", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL), ("remoteLocator", "vim.ServiceLocator", "vpx.version.version10", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmcheck.CheckCloneContext", "VpxVmcheckCheckCloneContext", "vpx.vmcheck.CheckProvisionContext", "vpx.version.version10", [("cloneSpec", "vim.vm.CloneSpec", "vpx.version.version10", 0)]) CreateDataType("vpx.vmprov.CloneBaseContext", "VpxVmprovCloneBaseContext", "vpx.vmprov.MobilityContext", "vpx.version.version11", [("name", "string", "vpx.version.version11", 0), ("folder", "vim.Folder", "vpx.version.version11", F_OPTIONAL), ("macAssignmentData", "string[]", "vpx.version.version11", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmprov.CloneContext", "VpxVmprovCloneContext", "vpx.vmprov.CloneBaseContext", "vpx.version.version11", [("spec", "vim.vm.CloneSpec", "vpx.version.version11", 0), ("sanitizedName", "string", "vpx.version.version11", F_OPTIONAL), ("tempSnapshotName", "string", "vpx.version.version11", F_OPTIONAL), ("checkpointFileName", "string", "vpx.version.version11", F_OPTIONAL), ("vAppClone", "boolean", "vpx.version.version11", F_OPTIONAL), ("clInfo", "vim.vm.ContentLibraryItemInfo", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmprov.InstantCloneContext", "VpxVmprovInstantCloneContext", "vpx.vmprov.MobilityContext", "vpx.version.version12", [("name", "string", "vpx.version.version12", 0), ("spec", "vim.vm.InstantCloneSpec", "vpx.version.version12", 0), ("migrationId", "long", "vpx.version.version12", 0), ("dstResult", "vim.host.VMotionManager.DstInstantCloneResult", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL), ("srcResult", "vim.host.VMotionManager.SrcInstantCloneResult", "vpx.version.v7_0", F_OPTIONAL), ("macAssignmentData", "string[]", "vpx.version.version12", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmprov.MigrateContext", "VpxVmprovMigrateContext", "vpx.vmprov.MobilityContext", "vpx.version.version7", [("spec", "vim.vm.RelocateSpec", "vpx.version.version7", 0), ("priority", "vim.VirtualMachine.MovePriority", "vpx.version.version7", 0), ("drmRecommended", "boolean", "vpx.version.version7", 0), ("migrationId", "long", "vpx.version.version7", 0), ("changeDiskDatastore", "boolean", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL), ("startTime", "vmodl.DateTime", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL), ("dstResult", "vim.host.VMotionManager.VMotionResult", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL), ("srcResult", "vim.host.VMotionManager.SrcVMotionResult", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL), ("numVMotionDisks", "int", "vpx.version.version7", F_OPTIONAL), ("promoteDisks", "boolean", "vpx.version.version12", F_OPTIONAL)]) CreateDataType("vpx.vmprov.FtSyncContext", "VpxVmprovFtSyncContext", "vpx.vmprov.MigrateContext", "vpx.version.version7", [("dstCfgFile", "string", "vpx.version.version7", 0)])

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[ "MIT" ]

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[ "MIT" ]

null

addons14/account_financial_report/wizard/__init__.py

odoochain/addons_oca

55d456d798aebe16e49b4a6070765f206a8885ca

[ "MIT" ]

1

2021-04-09T09:44:44.000Z

from . import abstract_wizard from . import aged_partner_balance_wizard from . import general_ledger_wizard from . import journal_ledger_wizard from . import open_items_wizard from . import trial_balance_wizard from . import vat_report_wizard

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Python

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e34efc87e9703bab37db76b84cc47a041e3612a1

[ "CC0-1.0" ]

18

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2020-07-22T14:58:37.000Z

2021-06-22T17:29:55.000Z

"""Module testing for data file model.""" import pytest from ..models import DataFile @pytest.mark.django_db def test_create_new_data_file_version(data_file_instance): """Test version incrementing logic for data files.""" new_version = DataFile.create_new_version({ "year": data_file_instance.year, "quarter": data_file_instance.quarter, "section": data_file_instance.section, "stt": data_file_instance.stt, "original_filename": data_file_instance.original_filename, "slug": data_file_instance.slug, "extension": data_file_instance.extension, "user": data_file_instance.user, }) assert new_version.version == data_file_instance.version + 1 @pytest.mark.django_db def test_find_latest_version(data_file_instance): """Test method to find latest version.""" new_data_file = DataFile.create_new_version({ "year": data_file_instance.year, "quarter": data_file_instance.quarter, "section": data_file_instance.section, "stt": data_file_instance.stt, "original_filename": data_file_instance.original_filename, "slug": data_file_instance.slug, "extension": data_file_instance.extension, "user": data_file_instance.user, }) latest_data_file = DataFile.find_latest_version( year=data_file_instance.year, quarter=data_file_instance.quarter, section=data_file_instance.section, stt=data_file_instance.stt.id ) assert latest_data_file.version == new_data_file.version @pytest.mark.django_db def test_find_latest_version_number(data_file_instance): """Test method to find latest version number.""" new_data_file = DataFile.create_new_version({ "year": data_file_instance.year, "quarter": data_file_instance.quarter, "section": data_file_instance.section, "stt": data_file_instance.stt, "original_filename": data_file_instance.original_filename, "slug": data_file_instance.slug, "extension": data_file_instance.extension, "user": data_file_instance.user, }) latest_version = DataFile.find_latest_version_number( year=data_file_instance.year, quarter=data_file_instance.quarter, section=data_file_instance.section, stt=data_file_instance.stt.id ) assert latest_version == new_data_file.version

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Python

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corcra/esperanto

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corcra/esperanto

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2015-11-28T13:15:35.000Z

2016-03-03T09:24:17.000Z

#!/usr/bin/env ipython # Suffixes and affixes in esperanto. # The format of the dicts are: # affix: (transformations, explanation, conflicts) # Transformations is a dict of how this suffix transforms endings, e.g. # i --> a, esti --> estanta # Explanation is an English string describing the suffix. # Conflicts is a set of other suffixes which this one doesn't work with. # Another source: http://esperanto.50webs.com/EsrGrammar-4_02.html # Original source: http://donh.best.vwh.net/Esperanto/affixes.html class affix(object): def __init__(self, name=u'undefined', transformations={'x': 'x'}, explanation='undefined', conflicts={}, category='undefined'): self.name = name self.transformations = transformations self.explanation = explanation self.conflicts = conflicts self.category = category suffixoids_verbose = {#affix(u'ant', {'i': 'a'}, 'present active participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'int', {'i': 'a'}, 'past active participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'ont', {'i': 'a'}, 'future active participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'at', {'i': 'a'}, 'present passive participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'it', {'i': 'a'}, 'past passive participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'ot', {'i': 'a'}, 'future passive participle', {}, 'participal suffix'), affix(u'ad', {'i': 'o'}, 'action/process defined by root', {}, 'category suffix'), affix(u'a\u0135', {'a': 'o'}, 'tangible manifestation of root', {}, 'category suffix'), affix(u'ec', {'a': 'o'}, 'quality/characteristic defined by root', {}, 'category suffix'), affix(u'ul', {'a': 'o'}, 'person characterised by root', {}, 'category suffix'), affix(u'an', {'o': 'o'}, 'member/participant/adherent of root', {}, 'noun suffix'), affix(u'ar', {'o': 'o'}, 'collection of things defined by root', {u'er'}, 'noun suffix'), affix(u'ej', {'o': 'o'}, 'place for things/actions of root', {}, 'noun suffix'), affix(u'er', {'o': 'o'}, 'smallest part/element of collective of root', {u'ar'}, 'noun suffix'), affix(u'estr', {'o': 'o'}, 'boss of whatever defined by root', {}, 'noun suffix'), affix(u'id', {'o': 'o'}, 'offspring of creature defined by root', {}, 'noun suffix'), affix(u'il', {'i': 'o'}, 'tool for doing root', {}, 'noun suffix'), #affix(u'in', {'o': 'o'}, 'female version of root', {}, 'noun suffix'), affix(u'ing', {'o': 'o'}, 'holder/sheath for object defined by root', {}, 'noun suffix'), affix(u'ism', {'o': 'o'}, 'doctrine/movement/system for idea defined by root', {}, 'noun suffix'), affix(u'ist', {'i': 'o'}, 'individual professionally/vocationally occupied with idea/activity defined by root', {}, 'noun suffix'), affix(u'uj', {'o': 'o'}, 'container for objects described by root', {}, 'noun suffix'), affix(u'ebl', {'i': 'a'}, 'suitable for having whatever is described by the root done to it', {}, 'adjective suffix'), affix(u'em', {'i': 'a'}, 'having incliation or tendency towards what is described by root', {}, 'adjective suffix'), affix(u'end', {'i': 'a'}, 'must have whatever is described by the root done to it', {}, 'adjective suffix'), affix(u'ind', {'i': 'a'}, 'worth having whatever is described by the root done to it', {}, 'adjective suffix'), affix(u'esk', {'o': 'a'}, 'similar to/in the manner of whatever is described by root', {}, 'adjective suffix'), #affix(u'iv', {'i': 'a'}, 'capable of doing whatever is described by root', {}, 'adjective suffix'), affix(u'oid', {'o': 'a'}, 'with the form of whatever is described by the root', {}, 'adjective suffix'), #affix(u'oz', {'o': 'a'}, 'to show presence of large quantity of whatever is described by root', {}, 'adjective suffix'), affix(u'ig', {'a': 'i'}, 'to cause something to be in the state caused by the root', {u'i\u011d'}, 'verb suffix'), affix(u'i\u011d', {'a': 'i'}, 'to become in the state described by the root', {u'ig'}, 'verb suffix'), #affix(u'art', {'i': 'o'}, 'the art of whatever is described by the root', {}, 'quasi suffix'), affix(u'am', {'o': 'a'}, 'loving whatever is described by the root', {}, 'quasi suffix'), affix(u'hav', {'o': 'a'}, 'possessing whatever is described by the root', {}, 'quasi suffix'), affix(u'plen', {'o': 'a'}, 'full of whatever is described by the root', {}, 'quasi suffix'), affix(u'pov', {'i': 'a'}, 'capable of whatever is described by the root', {}, 'quasi suffix'), affix(u'ri\u0109', {'o': 'a'}, 'rich with whatever is described by the root', {}, 'quasi_suffix'), affix(u'\u015dajn', {'a': 'a'}, 'seeming to be whatever is described by the root', {}, 'quasi suffix'), affix(u'aspekt', {'o': 'a'}, 'having the appearance of...', {}, 'quasi suffix'), affix(u'simil', {'o': 'a'}, 'being similiar to...', {}, 'quasi suffix'), affix(u'manier', {'o': 'a'}, 'with the manner of...', {}, 'quasi suffix')} prefixoids_verbose = {affix(u'dis', {'i': 'i'}, 'having to do with separation, in all possible directions', {}, 'adverb prefix'), affix(u'ek', {'i': 'i'}, 'beginning of an action described by root', {}, 'adverb prefix'), affix(u'for', {'i': 'i'}, 'away', {}, 'adverb prefix'), affix(u'mis', {'i': 'i'}, 'wrongly, incorrectly', {}, 'adverb prefix'), affix(u're', {'i': 'i'}, 'back to the beginning again', {}, 'adverb prefix'), affix(u'retro', {'i': 'i'}, 'in the opposite direction', {}, 'adverb prefix'), affix(u'\u0109ef', {'o': 'o'}, 'greatest or most important', {}, 'root prefix'), #affix(u'vir', {'o': 'o'}, 'male eqivalent of -in', {}, 'root prefix'), affix(u'fi', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'expressing indignation/disgust', {}), affix(u'fu\u015d', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'screwed up', {}), affix(u'ne', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'creates the negative affix(not the opposite) of the root', {}), affix(u'vic', {'o': 'o'}, 'second in rank, acting regent for', {})} suffixes_verbose = {affix(u'a\u0109', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'add contempt/detestation', {}), affix(u'eg', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'augments or strengthens idea shown by root affix(opposite of -et)', {u'et'}), affix(u'et', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'diminishes idea shown by root affix(opposite of -eg)', {u'eg'}), #affix(u'if', {'o': 'i'}, 'to turn something into the root', {})} #affix(u'\u0109j', {'o': 'o'}, 'takes a man\'s name and makes it intimate', {u'nj'}), #affix(u'nj', {'o': 'o'}, 'takes a woman\'s name and makes it intimate', {u'\u0109j'})} prefixes_verbose = {affix(u'bo', {'o': 'o'}, 'related through marriage', {}), affix(u'eks', {'o': 'o'}, 'former', {}), #affix(u'ge', {'o': 'o'}, 'both sexes taken together', {}), affix(u'mal', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'turns a word into its opposite', {}), affix(u'pra', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'distant in time affix(usually in past) or relationship', {}), affix(u'pse\u016ddo', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'false', {}), affix(u'sen', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o':'o', 'e': 'e'}, 'without', {})} suffixoids = {#affix(u'ant', {'i': 'a'}, 'present active participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'int', {'i': 'a'}, 'past active participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'ont', {'i': 'a'}, 'future active participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'at', {'i': 'a'}, 'present passive participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'it', {'i': 'a'}, 'past passive participle', {}, 'participal suffix'), #affix(u'ot', {'i': 'a'}, 'future passive participle', {}, 'participal suffix'), affix(u'ad', {'i': 'o'}, 'action/process', {}, 'category suffix'), affix(u'a\u0135', {'a': 'o'}, 'tangible manifestation', {}, 'category suffix'), affix(u'ec', {'a': 'o'}, 'quality/characteristic', {}, 'category suffix'), affix(u'ul', {'a': 'o'}, 'type of person', {}, 'category suffix'), affix(u'an', {'o': 'o'}, 'member/participant/adherent', {}, 'noun suffix'), affix(u'ar', {'o': 'o'}, 'collection of things', {u'er'}, 'noun suffix'), affix(u'ej', {'o': 'o'}, 'place for things/actions', {}, 'noun suffix'), affix(u'er', {'o': 'o'}, 'smallest part/element of collection', {u'ar'}, 'noun suffix'), affix(u'estr', {'o': 'o'}, 'boss', {}, 'noun suffix'), affix(u'id', {'o': 'o'}, 'offspring of creature', {}, 'noun suffix'), affix(u'il', {'i': 'o'}, 'tool', {}, 'noun suffix'), #affix(u'in', {'o': 'o'}, 'female version of root', {}, 'noun suffix'), affix(u'ing', {'o': 'o'}, 'holder/sheath', {}, 'noun suffix'), affix(u'ism', {'o': 'o'}, 'doctrine/movement/system', {}, 'noun suffix'), affix(u'ist', {'i': 'o'}, 'professional', {}, 'noun suffix'), affix(u'uj', {'o': 'o'}, 'container', {}, 'noun suffix'), affix(u'ebl', {'i': 'a'}, '"-able"', {}, 'adjective suffix'), affix(u'em', {'i': 'a'}, 'inclination/tendency towards', {}, 'adjective suffix'), affix(u'end', {'i': 'a'}, 'must have whatever is described by the root done to it', {}, 'adjective suffix'), affix(u'ind', {'i': 'a'}, 'worth having whatever is described by the root done to it', {}, 'adjective suffix'), affix(u'esk', {'o': 'a'}, 'similar to', {}, 'adjective suffix'), #affix(u'iv', {'i': 'a'}, 'capable of doing whatever is described by root', {}, 'adjective suffix'), affix(u'oid', {'o': 'a'}, 'with the form of', {}, 'adjective suffix'), #affix(u'oz', {'o': 'a'}, 'to show presence of large quantity of whatever is described by root', {}, 'adjective suffix'), affix(u'ig', {'a': 'i'}, 'to cause something to be in the state', {u'i\u011d'}, 'verb suffix'), affix(u'i\u011d', {'a': 'i'}, 'to become in the state', {u'ig'}, 'verb suffix'), #affix(u'art', {'i': 'o'}, 'the art of whatever is described by the root', {}, 'quasi suffix'), affix(u'am', {'o': 'a'}, '"-loving"', {}, 'quasi suffix'), affix(u'hav', {'o': 'a'}, '"-having"', {}, 'quasi suffix'), affix(u'plen', {'o': 'a'}, '"-ful of"', {}, 'quasi suffix'), affix(u'pov', {'i': 'a'}, 'capable of', {}, 'quasi suffix'), affix(u'ri\u0109', {'o': 'a'}, 'rich with', {}, 'quasi_suffix'), affix(u'\u015dajn', {'a': 'a'}, 'seeming to be', {}, 'quasi suffix'), affix(u'aspekt', {'o': 'a'}, 'having the appearance of...', {}, 'quasi suffix'), affix(u'simil', {'o': 'a'}, 'being similiar to...', {}, 'quasi suffix'), affix(u'manier', {'o': 'a'}, 'with the manner of...', {}, 'quasi suffix')} prefixoids = {affix(u'dis', {'i': 'i'}, 'to do with separation in all directions', {}, 'adverb prefix'), affix(u'ek', {'i': 'i'}, 'beginning of an action', {}, 'adverb prefix'), affix(u'for', {'i': 'i'}, 'away', {}, 'adverb prefix'), affix(u'mis', {'i': 'i'}, 'wrongly, incorrectly', {}, 'adverb prefix'), affix(u're', {'i': 'i'}, 'back to the beginning again', {}, 'adverb prefix'), affix(u'retro', {'i': 'i'}, 'in the opposite direction', {}, 'adverb prefix'), affix(u'\u0109ef', {'o': 'o'}, 'greatest or most important', {}, 'root prefix'), #affix(u'vir', {'o': 'o'}, 'male eqivalent of -in', {}, 'root prefix'), affix(u'fi', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'expressing indignation/disgust', {}), affix(u'fu\u015d', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'screwed up', {}), affix(u'ne', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'creates the negative (not the opposite)', {}), affix(u'vic', {'o': 'o'}, 'second in rank, acting regent for', {})} suffixes = {affix(u'a\u0109', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'add contempt/detestation', {}), affix(u'eg', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'augments or strengthens idea (opposite of -et)', {u'et'}), affix(u'et', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'diminishes idea (opposite of -eg)', {u'eg'}), #affix(u'if', {'o': 'i'}, '"-ify"', {})} #affix(u'\u0109j', {'o': 'o'}, 'takes a man\'s name and makes it intimate', {u'nj'}), #affix(u'nj', {'o': 'o'}, 'takes a woman\'s name and makes it intimate', {u'\u0109j'})} prefixes = {affix(u'bo', {'o': 'o'}, 'related through marriage', {}), affix(u'eks', {'o': 'o'}, 'former', {}), #affix(u'ge', {'o': 'o'}, 'both sexes taken together', {}), affix(u'mal', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'turns a word into its opposite', {}), affix(u'pra', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'distant in time (usually in past) or relationship', {}), affix(u'pse\u016ddo', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o': 'o', 'e': 'e'}, 'false', {}), affix(u'sen', {'a': 'a', 'i': 'i', 'o':'o', 'e': 'e'}, 'without', {})} # combine the -oids suffixes.update(suffixoids) prefixes.update(prefixoids) # combine everything affixes = dict() affixes['prefixes'] = dict((x.name, x) for x in prefixes) affixes['suffixes'] = dict((x.name, x) for x in suffixes)

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Python

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tests/deterministicpasswordgenerator/mock_ruleset_multifile/__init__.py

jelford/deterministic-password-generator

ad839a2e0d82e1742227a686c248d2ad03ef2fc1

[ "MIT" ]

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tests/deterministicpasswordgenerator/mock_ruleset_multifile/__init__.py

jelford/deterministic-password-generator

ad839a2e0d82e1742227a686c248d2ad03ef2fc1

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Python

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ladataweb/SimplePBI

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ladataweb/SimplePBI

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''' /¯¯¯¯¯¯¯¯¯\ / \ | | __ | ********************************************* | | | \ | Code writen by Ignacio and Martin. | | | | | | |__|_ | | La Data Web | |__/ | ********************************************* \ / \__________/ ''' import json import requests from simplepbi import utils from datetime import date, timedelta import pandas as pd class Admin(): """Simple library to use the Power BI api and obtain datasets from it. """ def __init__(self, token): """Create a simplePBI object to request admin API Args: token: String Bearer Token to use the Power Bi Rest API """ self.token = token def get_datasets(self, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of datasets for the organization.. ### Parameters ---- filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the datasets in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/datasets?" if filter != None: url = url + "$filter={}".format(filter) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_datasets_in_group(self, workspace_id, expand=None, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of datasets from the specified workspace. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL expand: string Expands related entities inline, receives a comma-separated list of data types. Supported: users, reports, dashboards, datasets, dataflows, workbooks filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the datasets in the workspace. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/datasets?".format(workspace_id) if expand != None: url = url + "$expand={}".format(expand) if filter != None: url = url + "&$filter={}".format(filter) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dataset_users(self, dataset_id): """Returns a list of users that have access to the specified dataset (Preview). ### Parameters ---- dataset_id: The Power Bi Dataset id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the users in the dataset. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/datasets/{}/users".format(dataset_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_datasources(self, dataset_id): """Returns a list of datasources for the specified dataset. ### Parameters ---- dataset_id: The Power Bi Dataset id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the datasources in the dataset. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/datasets/{}/datasources".format(dataset_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dataset_to_dataflows_links_in_group(self, workspace_id): """Returns a list of upstream dataflows for datasets from the specified workspace. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the upstream dataflows in the dataset from a workspace """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/datasets/upstreamDataflows".format(workspace_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_reports(self, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of reports for the organization. ### Parameters ---- filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the reports in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/reports?" if filter != None: url = url + "$filter={}".format(filter) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_reports_in_group(self, workspace_id, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of reports from the specified workspace. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the reports in the workspace. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/reports?".format(workspace_id) if filter != None: url = url + "$filter={}".format(filter) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_reports_users(self, report_id): """Returns a list of users that have access to the specified report (Preview). ### Parameters ---- report_id: The Power Bi Report id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the users in the report. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/reports/{}/users".format(report_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_groups(self, top, expand=None, filter=None, skip=None): """Returns a workspace for the organization. ### Parameters ---- top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. expand: string Expands related entities inline, receives a comma-separated list of data types. Supported: users, reports, dashboards, datasets, dataflows, workbooks filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the workspaces in the organization. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups?$top={}".format(top) if expand != None: url = url + "&$expand={}".format(expand) if filter != None: url = url + "&$filter={}".format(filter) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_group(self, group_id, expand=None): """Returns a workspace for the organization. ### Parameters ---- group_id: str The Power Bi Workspace id. You can take it from PBI Service URL expand: string Expands related entities inline, receives a comma-separated list of data types. Supported: users, reports, dashboards, datasets, dataflows, workbooks ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the workspaces in the organization. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}".format(group_id) if expand != None: url = url + "?$expand={}".format(expand) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_groups_users(self, group_id): """Returns a list of users that have access to the specified workspace. This is a preview API call. ### Parameters ---- group_id: str The Power Bi Workspace id. You can take it from PBI Service URL. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the users in the workspace. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/users".format(group_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def restore_deleted_group(self, workspace_id, emailAddress, name=None): """Restores a deleted workspace. This API call only supports restoring workspaces in the new workspace experience. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL ### Request Body ---- groupUserAccessRight: GroupUserAccessRight Access rights user has for the workspace (Permission level: Admin, Contributor, Member, Viewer or None). This is mandatory emailAddress: str Email address of the user. This is mandatory. name: str The name of the group to be restored. ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/restore".format(workspace_id) body = { "emailAddress": emailAddress } if name != None: body["name"]=displayName headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.post(url, data = json.dumps(body), headers = headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dashboards(self, expand=None, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of dashboards for the organization. ### Parameters ---- expand: string Expands related entities inline, receives a comma-separated list of data types. Supported: users, reports, dashboards, datasets, dataflows, workbooks filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the dashboards in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/dashboards?" if expand != None: url = url + "$expand={}".format(expand) if filter != None: url = url + "&$filter={}".format(filter) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dashboards_in_group(self, workspace_id, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of dashboards from the specified workspace. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the dashboards in the workspace. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/dashboards?".format(workspace_id) if filter != None: url = url + "$filter={}".format(filter) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dashboards_users(self, dashboard_id): """Returns a list of users that have access to the specified dashboard (Preview). ### Parameters ---- dashboard_id: The Power Bi dashboard id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the users in the dashboard. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/dashboards/{}/users".format(dashboard_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_tiles(self, dashboard_id): """Returns a list of tiles within the specified dashboard. ### Parameters ---- dashboard_id: The Power Bi dashboard id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the tiles in the dashboard. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/dashboards/{}/tiles".format(dashboard_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dataflows(self, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of dataflows for the organization. ### Parameters ---- filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the dataflows in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/dataflows?" if filter != None: url = url + "$filter={}".format(filter) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dataflows_in_group(self, workspace_id, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of dataflows from the specified workspace. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the dataflows in the workspace. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/dataflows?".format(workspace_id) if filter != None: url = url + "$filter={}".format(filter) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dataflows_users(self, dataflow_id): """Returns a list of users that have access to the specified dataflow (Preview). ### Parameters ---- dataflow_id: The Power Bi dataflow id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the users in the dataflow. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/dataflows/{}/users".format(dataflow_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dataflow_datasources(self, dataflow_id): """Returns a list of datasources for the specified dataflow. ### Parameters ---- dataflow_id: The Power Bi Dataflow id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the datasources in the dataflow. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/dataflows/{}/datasources".format(dataflow_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_upstream_dataflows_in_group(self, workspace_id, dataflow_id): """Returns a list of upstream dataflows for the specified dataflow. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL dataflow_id: The Power Bi Dataflow id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the dataflows in the workspace. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/dataflows/{}/upstreamDataflows".format(workspace_id, dataflow_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def export_dataflow(self, dataflow_id): """Exports the definition for the specified dataflow to a JSON file. ### Parameters ---- dataflow_id: The Power Bi Dataflow id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the metadata built in the dataflow. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/dataflows/{}/export".format(dataflow_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_apps(self, top): """Returns a list of apps for the organization. ### Parameters ---- top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the apps in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/apps?$top={}".format(top) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_apps_users(self, app_id): """Returns a list of users that have access to the specified app (Preview). ### Parameters ---- app_id: The Power Bi app id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the users in the app. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/apps/{}/users".format(app_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_capacities(self, expand=None): """Returns a list of capacities for the organization. ### Parameters ---- expand: int Expands related entities inline ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the capacities in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/capacities?" if expand != None: url = url + "$expand={}".format(expand) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'capacitielication/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_capacities_users(self, capacity_id): """Returns a list of users that have access to the specified capacitie (Preview). ### Parameters ---- capacity_id: The Power Bi capacity id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the users in the capacity. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/capacities/{}/users".format(capacity_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'capacitielication/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_refreshable_capacity(self, capacity_id, refreshable_id, expand=None): """Returns a list of users that have access to the specified capacitie (Preview). ### Parameters ---- capacity_id: The Power Bi capacity id. You can take it from PBI Service URL refreshable_id The Power Bi refreshable id in the capacity. expand: int Expands related entities inline, receives a comma-separated list of data types. Supported: capacities and groups ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the refreshables in the capacity. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/capacities/{}/refreshables/{}?".format(capacity_id, refreshable_id) if expand != None: url = url + "$expand={}".format(expand) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'capacitielication/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_refreshables_capacity(self, capacity_id, top, expand=None, filter=None, skip=None): """Returns a list of users that have access to the specified capacitie (Preview). ### Parameters ---- capacity_id: The Power Bi capacitie id. You can take it from PBI Service URL top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. expand: string Expands related entities inline, receives a comma-separated list of data types. Supported: users, reports, dashboards, datasets, dataflows, workbooks filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the users in the capacity. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/capacities/{}/refreshables?$top={}".format(capacity_id, top) if expand != None: url = url + "&$expand={}".format(expand) if filter != None: url = url + "&$filter={}".format(filter) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'capacitielication/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_user_artifact_access_preview(self, userGraphId, return_pandas=False): '''Returns a list of artifacts that the given user have access to (Preview). *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Parameters ---- userGraphId: str uuid The graph ID of user return_pandas: bool Flag to specify if you want to return a dict response or a pandas dataframe of events. By default pandas ### Returns ---- If return_pandas = True returns a Pandas dataframe concatenating iterations otherwise it returns a dict of the response ### Limitations ---- Maximum 200 requests per hour. ''' columnas = ['artifactId', 'displayName', 'artifactType', 'accessRight'] df_total = pd.DataFrame(columns=columnas) dict_total = {} list_total = [] url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/users/{}/artifactAccess".format(userGraphId) headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} ban = True contar = 0 try: while(ban): res = requests.get(url, headers=headers) if return_pandas: js = json.dumps(res.json()["ArtifactAccessEntities"]) df = pd.read_json(js) df_total = df_total.append(df, sort=True, ignore_index=True) print("Building dataframe iteration: ", str(contar)) else: if res.json()["ArtifactAccessEntities"]: list_total.extend(res.json()["ArtifactAccessEntities"]) #append_value(dict_total, "ArtifactAccessEntities", res.json()["ArtifactAccessEntities"]) print("Building dict iteration: ", str(contar)) print(res.status_code) contar = contar +1 if "continuationUri" not in res.json(): ban=False else: url = res.json()["continuationUri"] print(res.json()["continuationUri"]) if return_pandas: print(df_total.tail()) return df_total else: dict_total = {'ArtifactAccessEntities': list_total } return dict_total except requests.exceptions.Timeout: print("ERROR: The request method has exceeded the Timeout") except requests.exceptions.TooManyRedirects: print("ERROR: Bad URL try a different one") except requests.exceptions.RequestException as e: print("Catastrophic error.") raise SystemExit(e) except Exception as ex: print("ERROR: ", ex) def get_unused_artifacts(self, workspace_id): """Returns a list of artifacts from the specified workspace with last used date. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the artifacts in the workspace. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/unused".format(workspace_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_pipelines(self, expand=None, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of pipelines for the organization. ### Parameters ---- expand: string Expands related entities inline, receives a comma-separated list of data types. Supported: users, reports, pipelines, datasets, dataflows, workbooks filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the pipelines in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/pipelines?" if expand != None: url = url + "$expand={}".format(expand) if filter != None: url = url + "&$filter={}".format(filter) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_pipelines_users(self, pipeline_id): """Returns a list of users that have access to the specified pipeline (Preview). ### Parameters ---- pipeline_id: The Power Bi pipeline id. You can take it from PBI Service URL ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the users in the pipeline. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/pipelines/{}/users".format(pipeline_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_imports(self, expand=None, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of imports for the organization. ### Parameters ---- expand: string Expands related entities inline, receives a comma-separated list of data types. Supported: users, reports, imports, datasets, dataflows, workbooks filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the imports in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/imports?" if expand != None: url = url + "$expand={}".format(expand) if filter != None: url = url + "&$filter={}".format(filter) if top != None: url = url + "&$top={}".format(top) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_refreshables(self, expand=None, filter=None, skip=None, top=None): """Returns a list of refreshables for the organization. ### Parameters ---- top: int Returns only the first n results. This parameter is mandatory and must be in the range of 1-5000. expand: string Expands related entities inline, receives a comma-separated list of data types. Supported: users, reports, refreshables, datasets, dataflows, workbooks filter: string Filters the results based on a boolean condition skip: int Skips the first n results. Use with top to fetch results beyond the first 5000. ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the refreshables in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/refreshables?$top={}".format(top) if expand != None: url = url + "&$expand={}".format(expand) if filter != None: url = url + "&$filter={}".format(filter) if skip != None: url = url + "&$skip={}".format(skip) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_encryption_keys(self, expand=None, filter=None, skip=None, top=None): """Returns the encryption keys for the tenant. ### Parameters ---- ### Returns ---- Dict: A dictionary containing all the refreshables in the tenant. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/tenantKeys" res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def add_encryption_key_preview(self, activate, isDefault, keyVaultKeyIdentifier, name): """Adds an encryption key for Power BI workspaces assigned to a capacity. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Parameters ---- ### Request Body ---- All the keys are requested for the body activate: bool Indicates to activate any inactivated capacities to use this key for its encryption. isDefault: bool Whether an encryption key is the default key for the entire tenant. Any newly created capacity inherits the default key. keyVaultKeyIdentifier: str The URI that uniquely specifies an encryption key in Azure Key Vault. name: The name of the encryption key ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/tenantKeys" body = { "activate": activate, "isDefault": isDefault, "keyVaultKeyIdentifier":keyVaultKeyIdentifier, "name":name } headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.post(url, data = json.dumps(body), headers = headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def rotate_encryption_key_preview(self, tenantKeyId, keyVaultKeyIdentifier): """Adds an encryption key for Power BI workspaces assigned to a capacity. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Parameters ---- tenantKeyId: str uuid The tenant key ID ### Request Body ---- keyVaultKeyIdentifier: str The URI that uniquely specifies an encryption key in Azure Key Vault. ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/tenantKeys/{}/Default.Rotate".format(tenantKeyId) body = { "keyVaultKeyIdentifier":keyVaultKeyIdentifier } headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.post(url, data = json.dumps(body), headers = headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def add_user_to_group(self, workspace_id, groupUserAccessRight, emailAddress, displayName=None, graphId=None, identifier=None, principalType=None): """Grants user permissions to the specified workspace. This API call only supports updating workspaces in the new workspace experience and adding a user principle. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL ### Request Body ---- groupUserAccessRight: GroupUserAccessRight Access rights user has for the workspace (Permission level: Admin, Contributor, Member, Viewer or None). This is mandatory emailAddress: str Email address of the user. This is mandatory. displayName: str Display name of the principal graphId: str Identifier of the principal in Microsoft Graph. Only available for admin APIs identifier: str Object ID of the principal principalType: principalType The principal type (App, Group, User or None) ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/users".format(workspace_id) body = { "groupUserAccessRight": groupUserAccessRight, "emailAddress": emailAddress } if displayName != None: body["diplayName"]=displayName if graphId != None: body["graphId"] = graphId if identifier != None: body["identifier"] = identifier if principalType != None: body["principalType"] = principalType headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.post(url, data = json.dumps(body), headers = headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def delete_user_from_group(self, workspace_id, user): """Removes user permissions from the specified workspace. This API call only supports updating workspaces in the new workspace experience and adding a user principle. ### Parameters ---- workspace_id: str uuid The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL user: str The user principal name (UPN) of the user to remove (usually the user's email). ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/users/{}".format(workspace_id, user) headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.delete(url, headers=headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def update_group_preview(self, workspace_id, capacityId=None, dashboards=None, dataflowStorageId=None, dataflows=None, datasets=None, description=None, isOnDedicatedCapacity=None, isReadOnly=None, name=None, pipelineId=None, reports=None, state=None, typee=None, users=None, workbooks=None): """Updates the properties of the specified workspace. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** This API call call only updates workspaces in the new workspace experience. Only the name and description can be updated. The name must be unique inside an organization. ### Parameters ---- workspace_id: The Power Bi workspace id. You can take it from PBI Service URL ### Request Body ---- id: string The workspace ID capacityId: string The capacity ID dashboards: str[] List of the dashboards ids that belong to the group. Available only for admin API calls. dataflowStorageId: string The Power BI dataflow storage account ID dataflows: str[] List of the dataflows ids that belong to the group. Available only for admin API calls. datasets: str[] List of the datasets ids that belong to the group. Available only for admin API calls. description: string The group description. Available only for admin API calls. isOnDedicatedCapacity: bool Is the group on dedicated capacity isReadOnly: bool Is the group read only name: string The group name pipelineId: string The deployment pipeline ID that the workspace is assigned to. Available only for workspaces in the new workspace experience and only for admin API calls. reports: str[] List of the reports ids that belong to the group. Available only for admin API calls. state: string The group state. Available only for admin API calls. typee: string The type of group. Available only for admin API calls. users: GroupUser[] List of the users that belong to the group, and their access rights. This value will be empty. It will be removed from the payload response in an upcoming release. To retrieve user information on an artifact, please consider using the Get Group User APIs, or the PostWorkspaceInfo API with the getArtifactUser parameter. workbooks: str[] List of the workbooks ids that belong to the group. Available only for admin API calls. ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}".format(workspace_id) body = { "id": workspace_id } if capacityId != None: body["capacityId"]=capacityId if dashboards != None: body["dashboards"] = dashboards if dataflowStorageId != None: body["dataflowStorageId"] = dataflowStorageId if dataflows != None: body["dataflows"] = dataflows if datasets != None: body["datasets"]=datasets if description != None: body["description"] = description if isOnDedicatedCapacity != None: body["isOnDedicatedCapacity"] = isOnDedicatedCapacity if isReadOnly != None: body["isReadOnly"] = isReadOnly if name != None: body["name"]=name if pipelineId != None: body["pipelineId"] = pipelineId if reports != None: body["reports"] = reports if state != None: body["state"] = state if typee != None: body["type"] = typee if users != None: body["users"] = users if workbooks != None: body["workbooks"] = workbooks headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.patch(url, json.dumps(body), headers = headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def update_user_in_pipeline(self, pipeline_id, identifier, principalType, accessRight): """Grants user permissions to a specified deployment pipeline. ### Parameters ---- pipeline_id: The Power Bi Deployment Pipeline id. You can take it from PBI Service URL ### Request Body ---- identifier: str For Principal type 'User' provide UPN , otherwise provide Object ID of the principal. This is mandatory principalType: principalType The principal type (App, Group, User or None). This is mandatory. accessRight: GroupUserAccessRight accessRequired - Access rights a user has for the deployment pipeline. (Permission level: Admin). This is mandatory ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/pipelines/{}/users".format(pipeline_id) body = { "identifier": identifier , "principalType": principalType , "accessRight": accessRight } headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.post(url, data = json.dumps(body), headers = headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def delete_user_from_pipeline(self, pipeline_id, identifier): """Removes user permissions from a specified deployment pipeline. ### Parameters ---- pipeline_id: str uuid The deployment pipeline ID identifier: str For Principal type 'User' provide UPN , otherwise provide Object ID of the principal ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/pipelines/{}/users/{}".format(pipeline_id, identifier) headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.delete(url, headers=headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def assign_workspaces_to_capacity_preview(self, tagetCapacityObjectId, workspacesToAssign): """Assigns the specified workspaces to the specified Premium capacity. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Parameters ---- ### Request Body ---- capacityMigrationAssignments: Assignment contract for migrating workspaces to premium capacity as tenant admin targetCapacityObjectId: str The premium capacity ID workspacesToAssign: str[] List of the workspace IDs to be migrated to premium capacity ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/capacities/AssignWorkspaces" body ={ "tagetCapacityObjectId":tagetCapacityObjectId, "workspacesToAssign":workspacesToAssign } body_option2 ={ "capacityMigrationAssignments":[{ "tagetCapacityObjectId":tagetCapacityObjectId, "workspacesToAssign":workspacesToAssign }] } headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.post(url, data = json.dumps(body), headers = headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def unassign_workspaces_from_capacity_preview(self, workspacesToAssign): """Unassigns the specified workspaces from capacity. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Parameters ---- ### Request Body ---- workspacesToAssign: str[] List of the workspace IDs to be migrated to premium capacity ### Returns ---- Response object from requests library. 200 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/capacities/UnassignWorkspaces" body ={ "workspacesToAssign":workspacesToAssign } headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.post(url, data = json.dumps(body), headers = headers) res.raise_for_status() return res except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_activity_events_preview(self, activity_date=None, return_pandas=False): '''Returns a dict of pandas dataframe of audit activity events for a tenant. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** The continuation token is automtaically used to get all the results in the date. ### Parameters ---- activity_date: str "yyyy-mm-dd" The Single date to get events from the whole day. If the date is not specify it will return yesterday events by default. return_pandas: bool Flag to specify if you want to return a dict response or a pandas dataframe of events. ### Returns ---- If return_pandas = True returns a Pandas dataframe concatenating iterations otherwise it returns a dict of the response ### Limitations ---- Maximum 200 requests per hour. ''' columnas = ['Id', 'RecordType', 'CreationTime', 'Operation', 'OrganizationId', 'UserType', 'UserKey', 'Workload', 'UserId', 'ClientIP', 'UserAgent', 'Activity', 'ItemName', 'WorkSpaceName', 'DatasetName', 'WorkspaceId', 'ObjectId', 'DatasetId', 'DataConnectivityMode', 'IsSuccess', 'RequestId', 'ActivityId', 'TableName', 'LastRefreshTime'] df_total = pd.DataFrame(columns=columnas) dict_total = {'activityEventEntities': [] } list_total = [] if activity_date == None: activity_date = date.today()- timedelta(days=1) else: activity_date = date(int(activity_date.split("-")[0]),int(activity_date.split("-")[1]),int(activity_date.split("-")[2])) start = activity_date.strftime("'%Y-%m-%dT%H:%M:00.000Z'") end = activity_date.strftime("'%Y-%m-%dT23:59:59.000Z'") url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/activityevents?startDateTime={}&endDateTime={}".format(start, end) ban = True contar = 0 try: while(ban): res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} ) if return_pandas: js = json.dumps(res.json()["activityEventEntities"]) df = pd.read_json(js) #print(df.head()) df_total = df_total.append(df, sort=True, ignore_index=True) print("Building dataframe iteration: ", str(contar)) #print(df_total.head()) else: if res.json()["activityEventEntities"]: #append_value(dict_total, "activityEventEntities", res.json()["activityEventEntities"][0]) list_total.extend(res.json()["activityEventEntities"]) print("Building dict iteration: ", str(contar)) print(res.status_code) contar = contar +1 print(res.json()["continuationUri"]) if res.json()["continuationUri"] == None: ban=False url = res.json()["continuationUri"] if return_pandas: return df_total else: dict_total = {'activityEventEntities': list_total } return dict_total except requests.exceptions.Timeout: print("ERROR: The request method has exceeded the Timeout") except requests.exceptions.TooManyRedirects: print("ERROR: Bad URL try a different one") except requests.exceptions.RequestException as e: print("Catastrophic error.") raise SystemExit(e) except Exception as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) def get_modified_workspaces_preview(self, excludePersonalWorkspaces=True, modifiedSince=None): """Gets a list of workspace IDs in the organization. This is a preview API call. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Parameters ---- excludePersonalWorkspaces: bool Whether to exclude personal workspaces modifiedSince: str-datetime format %Y-%m-%dT%H:%M:00.000Z ### Returns ---- Dict: Returns a list of list that contains groups of maximum 100 workspaces. """ lista_total = [] contador = 100 #datetime.strptime("2021-01-01 01:55:19", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") #modify_date = modifiedSince.strftime("'%Y-%m-%dT%H:%M:00.000Z'") try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/workspaces/modified?excludePersonalWorkspaces={}".format(excludePersonalWorkspaces) if modifiedSince != None: url = url + "&modifiedSince={}".format(modifiedSince) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res = res.json() lista = [res[i]['id'] for i in range(len(res))] for item in range(len(lista)): if lista[item*100:item*100+100] != []: lista_total.append(lista[item*100:item*100+100]) else: break return lista_total except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def post_workspace_info(self, workspaces, lineage=True, datasourceDetails=True, datasetSchema=True, datasetExpressions=True, getArtifactUsers=True): """Initiates a call to receive metadata for the requested list of workspaces. This is a preview API call. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Parameters ---- ### Request Body ---- workspaces: str[] List of the workspace IDs to ask for scan (it can't contain more than 100 workspaces) ### Returns ---- Scan id in uuid format. 202 OK """ try: url= "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/workspaces/getInfo?lineage={}&datasourceDetails={}&datasetSchema={}&datasetExpressions={}&getArtifactUsers={}".format(lineage, datasourceDetails, datasetSchema, datasetExpressions, getArtifactUsers) body ={ "workspaces":workspaces } headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)} res = requests.post(url, data = json.dumps(body), headers = headers) res.raise_for_status() return res.json()["id"] except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_scan_status_preview(self, scan_id): """Gets the scan status for the specified scan. This is a preview API call. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Parameters ---- scan_id: str uui The scan id obtained from posting workspaces info ### Returns ---- str: Returns the status of the scan. Succeeded means you are ready to request scans. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/workspaces/scanStatus/{}".format(scan_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json()["status"] except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_scan_result_preview(self, scan_id): """Gets the scan result for the specified scan. This is a preview API call. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Parameters ---- scan_id: str uui The scan id obtained from posting workspaces info ### Returns ---- str: Returns the status of the scan. Succeeded means you are ready to request scans. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/workspaces/scanResult/{}".format(scan_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_available_features(self): """ Returns a list of available features for the user. ### Returns ------- 200 ok. A dict with the features. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/availableFeatures" res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_orphan_dataflows_preview(self): """Returns a list of all dataflows that are not used by a dataset. *** THIS REQUEST IS IN PREVIEW IN SIMPLEPBI *** ### Limitations ---- It can only be used for organizations with less than 200 workspaces that contains dataflows. The PBI Rest API won't allow more than 200 requests in an hour. ### Returns ---- List: A list containing all the dataflows without a dataset connected. """ try: res_wp = self.get_groups(top=5000, expand="dataflows") workspaces = [res_wp["value"][i]["id"] for i in range(len(res_wp["value"])) if res_wp["value"][i]["dataflows"] != []] if len(workspaces) > 200: return "You can't use this request because you have more than 200 workspaces (limitation)." #url_df = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/dataflows" #res_df = requests.get(url_df, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) #res_df.raise_for_status() res_df = self.get_dataflows() dataflows = [res_df["value"][i]["objectId"] for i in range(len(res_df["value"]))] actives = [] orphans = [] for wp in workspaces: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/groups/{}/datasets/upstreamDataflows".format(wp) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) if res.text != '' or res.status_code != 200: actives.extend( [res.json()["value"][i]["dataflowObjectId"] for i in range(len(res.json()["value"])) ] ) for df in dataflows: if df not in actives: orphans.append(df) return orphans except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_dashboard_subscriptions_preview(self, dashboard_id): """Returns a list of subscriptions along with subscribees that the dashboard subscribed to. This is a preview API call. ### Parameters ---- dashboard_id: str uui The dashboard id ### Returns ---- Dict: Returns detailed subscriptions of the dashboard. ### Limitations ---- Maximum 200 requests per hour. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/dashboards/{}/subscriptions".format(dashboard_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_report_subscriptions_preview(self, report_id): """Returns a list of subscriptions along with subscribees that the report subscribed to. This is a preview API call. ### Parameters ---- report_id: str uui The report id ### Returns ---- Dict: Returns detailed subscriptions of the report. ### Limitations ---- Maximum 200 requests per hour. """ try: url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/reports/{}/subscriptions".format(report_id) res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_user_subscriptions_preview(self, user_id): """Returns a list of subscriptions that the given user has subscribed to (preview). ### Parameters ---- user_id: str uui The graph ID or UPN of user ### Returns ---- Dict: Returns detailed subscriptions of the user. ### Limitations ---- Maximum 200 requests per hour. """ ban = True url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/users/{}/subscriptions".format(user_id) contar = 0 list_total = [] dict_total = {'SubscriptionEntities':[]} try: while(ban): res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() if res.json()["SubscriptionEntities"]: list_total.extend(res.json()["SubscriptionEntities"]) print("Building dict iteration: ", str(contar)) contar = contar +1 print("Pagination: ", str(contar)) if res.json()["continuationUri"] == None or res.json()["SubscriptionEntities"]==[]: ban=False url = res.json()["continuationUri"] return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_widely_shared_artifacts_links_shared_to_whole_organization(self): """Returns a list of artifacts shared to the whole organization through links. ### Returns ---- Dict: Returns artifacts shared to the whole organization. ### Limitations ---- Maximum 200 requests per hour. """ ban = True url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/widelySharedArtifacts/linksSharedToWholeOrganization" contar = 0 list_total = [] dict_total = {'ArtifactAccessEntities':[]} try: while(ban): res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() if res.json()["ArtifactAccessEntities"]: list_total.extend(res.json()["ArtifactAccessEntities"]) print("Building dict iteration: ", str(contar)) contar = contar +1 print("Pagination: ", str(contar)) try: res.json()["continuationUri"] except Exception as ex: break if res.json()["continuationUri"] == None or res.json()["ArtifactAccessEntities"]==[]: ban=False url = res.json()["continuationUri"] return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e) def get_widely_shared_artifacts_published_to_web(self): """Returns a list of artifacts shared through published to web. ### Returns ---- Dict: Returns artifacts published to web. ### Limitations ---- Maximum 200 requests per hour. """ ban = True url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/admin/widelySharedArtifacts/publishedToWeb" contar = 0 list_total = [] dict_total = {'ArtifactAccessEntities':[]} try: while(ban): res = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'application/json', "Authorization": "Bearer {}".format(self.token)}) res.raise_for_status() if res.json()["ArtifactAccessEntities"]: list_total.extend(res.json()["ArtifactAccessEntities"]) print("Building dict iteration: ", str(contar)) contar = contar +1 print("Pagination: ", str(contar)) try: res.json()["continuationUri"] except Exception as ex: break if res.json()["continuationUri"] == None or res.json()["ArtifactAccessEntities"]==[]: ban=False url = res.json()["continuationUri"] return res.json() except requests.exceptions.HTTPError as ex: print("HTTP Error: ", ex, "\nText: ", ex.response.text) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request exception: ", e)

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ozars/cymove

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[ "MIT" ]

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2020-05-24T18:23:16.000Z

raise ImportError('cymove is not intended to be imported from Python, please import it from Cython using cimport.')

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py

Python

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[ "Apache-2.0", "BSD-3-Clause" ]

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[ "Apache-2.0", "BSD-3-Clause" ]

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tests/unit/test_string_op.py

Jainpriyal/jsnapy

60ca4186b0799325cee2dd62f59637a7ab3fc13c

[ "Apache-2.0", "BSD-3-Clause" ]

null

import unittest import yaml from jnpr.jsnapy.check import Comparator from mock import patch import os from nose.plugins.attrib import attr @attr('unit') class TestStringOperators(unittest.TestCase): def setUp(self): self.diff = False self.hostname = "10.216.193.114" self.db = dict() self.db['store_in_sqlite'] = False self.db['check_from_sqlite'] = False self.db['db_name'] = "" self.snap_del = False @patch('jnpr.jsnapy.check.get_path') def test_contains(self, mock_path): self.chk = False comp = Comparator() conf_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs', 'main_contains.yml') config_file = open(conf_file, 'r') mock_path.return_value = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs') main_file = yaml.load(config_file) oper = comp.generate_test_files( main_file, self.hostname, self.chk, self.diff, self.db, self.snap_del, "snap_contains_pre") self.assertEqual(oper.no_passed, 1) self.assertEqual(oper.no_failed, 0) @patch('jnpr.jsnapy.check.get_path') def test_contains_fail(self, mock_path): self.chk = False comp = Comparator() conf_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs', 'main_contains.yml') config_file = open(conf_file, 'r') mock_path.return_value = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs') main_file = yaml.load(config_file) oper = comp.generate_test_files( main_file, self.hostname, self.chk, self.diff, self.db, self.snap_del, "snap_contains_fail_pre") self.assertEqual(oper.no_passed, 0) self.assertEqual(oper.no_failed, 1) @patch('jnpr.jsnapy.check.get_path') def test_is_in(self, mock_path): self.chk = False comp = Comparator() conf_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs', 'main_is-in.yml') config_file = open(conf_file, 'r') mock_path.return_value = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs') main_file = yaml.load(config_file) oper = comp.generate_test_files( main_file, self.hostname, self.chk, self.diff, self.db, self.snap_del, "snap_is-in_pre") self.assertEqual(oper.no_passed, 1) self.assertEqual(oper.no_failed, 0) @patch('jnpr.jsnapy.check.get_path') def test_is_in_fail(self, mock_path): self.chk = False comp = Comparator() conf_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs', 'main_is-in.yml') config_file = open(conf_file, 'r') mock_path.return_value = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs') main_file = yaml.load(config_file) oper = comp.generate_test_files( main_file, self.hostname, self.chk, self.diff, self.db, self.snap_del, "snap_is-in_fail_pre") self.assertEqual(oper.no_passed, 0) self.assertEqual(oper.no_failed, 1) @patch('jnpr.jsnapy.check.get_path') def test_not_in(self, mock_path): self.chk = False comp = Comparator() conf_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs', 'main_not-in.yml') mock_path.return_value = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs') config_file = open(conf_file, 'r') main_file = yaml.load(config_file) oper = comp.generate_test_files( main_file, self.hostname, self.chk, self.diff, self.db, self.snap_del, "snap_not-in_pre") self.assertEqual(oper.no_passed, 0) self.assertEqual(oper.no_failed, 1) @patch('jnpr.jsnapy.check.get_path') def test_not_in_pass(self, mock_path): self.chk = False comp = Comparator() conf_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs', 'main_not-in.yml') mock_path.return_value = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'configs') config_file = open(conf_file, 'r') main_file = yaml.load(config_file) oper = comp.generate_test_files( main_file, self.hostname, self.chk, self.diff, self.db, self.snap_del, "snap_not-in_fail_pre") self.assertEqual(oper.no_passed, 1) self.assertEqual(oper.no_failed, 0) with patch('logging.Logger') as mock_logger: if __name__ == "__main__": suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase( TestStringOperators) unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)

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Python

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[ "Apache-2.0" ]

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dg_skews/skew_builder.py

davedavis/marketing-etl

f1a2dfeaa41bf4ef7645dc113912fe994bd5707d

[ "Apache-2.0" ]

null

# #!/usr/bin python # Copyright (c) 2021. Dave Davis # # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. import sys from dg_config import settingsfile from dg_db.db_write import write_skews from rich.console import Console console = Console() settings = settingsfile.get_settings() # ToDo: Add the correct data in here. def get_skews(quarter): # ToDo, actually get the skews. # # records_to_insert = [ # ("UK", 492693, 2458665, 0.20, 0.02, 0.1, 0.08, 0.08, 0.08, 0.07, 0.07, 0.07, 0.07, 0.07, 0.1, 0.08, 0.08, 0.03), # ("IE", 51965, 409777, 0.13, 0.02, 0.1, 0.08, 0.08, 0.08, 0.07, 0.07, 0.07, 0.07, 0.07, 0.1, 0.08, 0.08, 0.03), # ("DE", 729221, 3698601, 0.20, 0.03, 0.07, 0.07, 0.07, 0.08, 0.08, 0.07, 0.08, 0.08, 0.12, 0.08, 0.08, 0.08, 0.04), # ("AT", 111815, 821338, 0.14, 0.03, 0.07, 0.07, 0.07, 0.08, 0.08, 0.07, 0.08, 0.08, 0.12, 0.08, 0.08, 0.08, 0.04), # ("CH", 157896, 1044068, 0.15, 0.03, 0.07, 0.07, 0.07, 0.08, 0.08, 0.07, 0.08, 0.08, 0.12, 0.08, 0.08, 0.08, 0.04), # ("FR", 230684, 1120651, 0.20, 0.02, 0.06, 0.07, 0.09, 0.09, 0.09, 0.11, 0.07, 0.11, 0.06, 0.06, 0.06, 0.07, 0.03), # ("ES", 95035, 545993, 0.17, 0.06, 0.06, 0.06, 0.07, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.09, 0.08, 0.08, 0.08, 0.04), # ("IT", 127896, 816425, 0.16, 0.03, 0.07, 0.07, 0.08, 0.08, 0.08, 0.09, 0.07, 0.07, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.04), # ("PT", 16885, 60524, 0.27, 0.05, 0.06, 0.06, 0.07, 0.08, 0.08, 0.09, 0.07, 0.09, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.03), # ("NO", 26584, 150431, 0.18, 0.02, 0.05, 0.07, 0.08, 0.07, 0.08, 0.13, 0.08, 0.1, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.04), # ("SE", 44339, 243477, 0.18, 0.02, 0.05, 0.07, 0.08, 0.07, 0.08, 0.13, 0.08, 0.1, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.04), # ("FI", 23039, 133146, 0.17, 0.02, 0.05, 0.07, 0.08, 0.07, 0.08, 0.13, 0.08, 0.1, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.04), # ("DK", 83330, 553985, 0.15, 0.02, 0.05, 0.07, 0.08, 0.07, 0.08, 0.13, 0.08, 0.1, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.04), # ("NL", 110166, 604416, 0.18, 0.02, 0.05, 0.07, 0.08, 0.07, 0.08, 0.12, 0.08, 0.09, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.03), # ("BE", 73444, 450679, 0.16, 0.02, 0.05, 0.07, 0.08, 0.07, 0.08, 0.12, 0.08, 0.09, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.03) # ] # # write_skews(records_to_insert) pass

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py

Python

pay-api/tests/unit/services/test_payment_transaction.py

saravankumarpa/sbc-pay

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[ "Apache-2.0" ]

null

pay-api/tests/unit/services/test_payment_transaction.py

saravankumarpa/sbc-pay

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[ "Apache-2.0" ]

null

pay-api/tests/unit/services/test_payment_transaction.py

saravankumarpa/sbc-pay

2362549e52c575ab4ea6c19de987f0ebc9d06571

[ "Apache-2.0" ]

null

# Copyright © 2019 Province of British Columbia # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. """Tests to assure the FeeSchedule Service. Test-Suite to ensure that the FeeSchedule Service is working as expected. """ import pytest import uuid from datetime import datetime from pay_api.exceptions import BusinessException from pay_api.models import FeeSchedule, Invoice, Payment, PaymentAccount, PaymentLineItem, PaymentTransaction from pay_api.services.payment_transaction import PaymentTransaction as PaymentTransactionService from pay_api.utils.enums import Status from pay_api.utils.errors import Error from tests import skip_in_pod def factory_payment_account(corp_number: str = 'CP0001234', corp_type_code='CP', payment_system_code='PAYBC'): """Factory.""" return PaymentAccount( corp_number=corp_number, corp_type_code=corp_type_code, payment_system_code=payment_system_code, party_number='11111', account_number='4101', site_number='29921', ) def factory_payment(payment_system_code: str = 'PAYBC', payment_method_code='CC', payment_status_code='DRAFT'): """Factory.""" return Payment( payment_system_code=payment_system_code, payment_method_code=payment_method_code, payment_status_code=payment_status_code, created_by='test', created_on=datetime.now(), ) def factory_invoice(payment_id: str, account_id: str): """Factory.""" return Invoice( payment_id=payment_id, invoice_status_code='DRAFT', account_id=account_id, total=0, created_by='test', created_on=datetime.now(), ) def factory_payment_line_item(invoice_id: str, fee_schedule_id: int, filing_fees: int = 10, total: int = 10): """Factory.""" return PaymentLineItem( invoice_id=invoice_id, fee_schedule_id=fee_schedule_id, filing_fees=filing_fees, total=total, line_item_status_code='CREATED', ) def factory_payment_transaction( payment_id: str, status_code: str = 'DRAFT', client_system_url: str = 'http://google.com/', pay_system_url: str = 'http://google.com', transaction_start_time: datetime = datetime.now(), transaction_end_time: datetime = datetime.now(), ): """Factory.""" return PaymentTransaction( payment_id=payment_id, status_code=status_code, client_system_url=client_system_url, pay_system_url=pay_system_url, transaction_start_time=transaction_start_time, transaction_end_time=transaction_end_time, ) def test_transaction_saved_from_new(session): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() payment_transaction = PaymentTransactionService() payment_transaction.status_code = 'DRAFT' payment_transaction.transaction_end_time = datetime.now() payment_transaction.transaction_start_time = datetime.now() payment_transaction.pay_system_url = 'http://google.com' payment_transaction.client_system_url = 'http://google.com' payment_transaction.payment_id = payment.id payment_transaction = payment_transaction.save() transaction = PaymentTransactionService.find_by_id(payment.id, payment_transaction.id) assert transaction is not None assert transaction.id is not None assert transaction.status_code is not None assert transaction.payment_id is not None assert transaction.client_system_url is not None assert transaction.pay_system_url is not None assert transaction.transaction_start_time is not None assert transaction.transaction_end_time is not None def test_transaction_create_from_new(session): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) assert transaction is not None assert transaction.id is not None assert transaction.status_code is not None assert transaction.payment_id is not None assert transaction.client_system_url is not None assert transaction.pay_system_url is not None assert transaction.transaction_start_time is not None assert transaction.asdict() is not None def test_transaction_create_from_invalid_payment(session): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() with pytest.raises(BusinessException) as excinfo: PaymentTransactionService.create(999, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) assert excinfo.value.status == Error.PAY005.status assert excinfo.value.message == Error.PAY005.message assert excinfo.value.code == Error.PAY005.name @skip_in_pod def test_transaction_update(session, stan_server): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) transaction = PaymentTransactionService.update_transaction(payment.id, transaction.id, '123451', skip_auth_check=True) assert transaction is not None assert transaction.id is not None assert transaction.status_code is not None assert transaction.payment_id is not None assert transaction.client_system_url is not None assert transaction.pay_system_url is not None assert transaction.transaction_start_time is not None assert transaction.transaction_end_time is not None assert transaction.status_code == Status.COMPLETED.value @skip_in_pod def test_transaction_update_with_no_receipt(session, stan_server): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) transaction = PaymentTransactionService.update_transaction(payment.id, transaction.id, None, skip_auth_check=True) assert transaction is not None assert transaction.id is not None assert transaction.status_code is not None assert transaction.payment_id is not None assert transaction.client_system_url is not None assert transaction.pay_system_url is not None assert transaction.transaction_start_time is not None assert transaction.transaction_end_time is not None assert transaction.status_code == Status.FAILED.value assert transaction.asdict() is not None @skip_in_pod def test_transaction_update_completed(session, stan_server): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) transaction = PaymentTransactionService.update_transaction(payment.id, transaction.id, '123451', skip_auth_check=True) with pytest.raises(BusinessException) as excinfo: PaymentTransactionService.update_transaction(payment.id, transaction.id, '123451', skip_auth_check=True) assert excinfo.value.status == Error.PAY006.status assert excinfo.value.message == Error.PAY006.message assert excinfo.value.code == Error.PAY006.name def test_transaction_create_new_on_completed_payment(session): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) PaymentTransactionService.update_transaction(payment.id, transaction.id, '123451', skip_auth_check=True) with pytest.raises(BusinessException) as excinfo: PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) assert excinfo.value.status == Error.PAY006.status assert excinfo.value.message == Error.PAY006.message assert excinfo.value.code == Error.PAY006.name def test_multiple_transactions_for_single_payment(session): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) transaction = PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) assert transaction is not None assert transaction.id is not None assert transaction.status_code is not None assert transaction.payment_id is not None assert transaction.client_system_url is not None assert transaction.pay_system_url is not None assert transaction.transaction_start_time is not None assert transaction.status_code == Status.CREATED.value def test_transaction_invalid_lookup(session): """Invalid lookup..""" with pytest.raises(BusinessException) as excinfo: PaymentTransactionService.find_by_id(1, uuid.uuid4()) assert excinfo.value.status == Error.PAY008.status assert excinfo.value.message == Error.PAY008.message assert excinfo.value.code == Error.PAY008.name def test_transaction_invalid_update(session): """Invalid update..""" with pytest.raises(BusinessException) as excinfo: PaymentTransactionService.update_transaction(1, uuid.uuid4(), None, skip_auth_check=True) assert excinfo.value.status == Error.PAY008.status assert excinfo.value.message == Error.PAY008.message assert excinfo.value.code == Error.PAY008.name def test_transaction_find_active_lookup(session): """Invalid lookup..""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = factory_payment_transaction(payment.id, Status.CREATED.value) transaction.save() transaction = PaymentTransactionService.find_active_by_payment_id(payment.id) assert transaction is not None assert transaction.id is not None assert transaction.status_code is not None assert transaction.payment_id is not None assert transaction.client_system_url is not None assert transaction.pay_system_url is not None assert transaction.transaction_start_time is not None assert transaction.status_code == Status.CREATED.value def test_transaction_find_active_none_lookup(session): """Invalid lookup..""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = factory_payment_transaction(payment.id, Status.COMPLETED.value) transaction.save() transaction = PaymentTransactionService.find_active_by_payment_id(payment.id) assert transaction is None def test_transaction_find_by_payment_id(session): """Find all transactions by payment id..""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = factory_payment_transaction(payment.id, Status.CREATED.value) transaction.save() transaction = PaymentTransactionService.find_by_payment_id(payment.id) assert transaction is not None assert transaction.get('items') is not None assert transaction.get('items')[0].get('_links') is not None def test_no_existing_transaction(session): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = PaymentTransactionService.find_active_by_payment_id(payment.id) assert transaction is None @skip_in_pod def test_transaction_update_on_paybc_connection_error(session, stan_server): """Assert that the payment is saved to the table.""" payment_account = factory_payment_account() payment = factory_payment() payment_account.save() payment.save() invoice = factory_invoice(payment.id, payment_account.id) invoice.save() fee_schedule = FeeSchedule.find_by_filing_type_and_corp_type('CP', 'OTANN') line = factory_payment_line_item(invoice.id, fee_schedule_id=fee_schedule.fee_schedule_id) line.save() transaction = PaymentTransactionService.create(payment.id, 'http://google.com/', skip_auth_check=True) from unittest.mock import patch from requests.exceptions import ConnectTimeout, ConnectionError # Mock here that the invoice update fails here to test the rollback scenario with patch('pay_api.services.oauth_service.requests.post', side_effect=ConnectionError('mocked error')): transaction = PaymentTransactionService.update_transaction(payment.id, transaction.id, '123451', skip_auth_check=True) assert transaction.pay_system_reason_code == 'SERVICE_UNAVAILABLE' with patch('pay_api.services.oauth_service.requests.post', side_effect=ConnectTimeout('mocked error')): transaction = PaymentTransactionService.update_transaction(payment.id, transaction.id, '123451', skip_auth_check=True) assert transaction.pay_system_reason_code == 'SERVICE_UNAVAILABLE' assert transaction is not None assert transaction.id is not None assert transaction.status_code is not None assert transaction.payment_id is not None assert transaction.client_system_url is not None assert transaction.pay_system_url is not None assert transaction.transaction_start_time is not None assert transaction.transaction_end_time is not None assert transaction.status_code == Status.FAILED.value

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tests/test_APITokenCommands.py

markyjackson-taulia/jenkins-attack-framework

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[ "MIT" ]

49

2021-05-04T20:22:12.000Z

2022-02-04T15:34:59.000Z

import random import string import unittest import warnings from libs import jenkinslib from libs.JAF.BaseCommandLineParser import BaseCommandLineParser from libs.JAF.plugin_CreateAPIToken import CreateAPIToken, CreateAPITokenParser from libs.JAF.plugin_DeleteAPIToken import DeleteAPIToken, DeleteAPITokenParser from libs.JAF.plugin_ListAPITokens import ListAPITokens, ListAPITokensParser from .configuration import ( server, user_admin, user_bad, user_noaccess, user_normal, user_read_job_access, user_read_no_job_access, ) from .helpers import DummyWebServer, TestFramework class CreateAPITokenTest(unittest.TestCase, TestFramework): def setUp(self): warnings.simplefilter("ignore", ResourceWarning) self.testcommand = "CreateAPIToken" self.TestParserClass = CreateAPITokenParser self.TestClass = CreateAPIToken def test_invalid_url(self): """Make sure that calling with invalid url fails gracefully""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", "https://127.0.0.1:59321/", "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_url_bad_protocol(self): """Make sure that calling with valid url (that isn't Jenkins or right protocol) fails gracefully""" with DummyWebServer(): self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", "https://127.0.0.1:59322/", "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_url_and_protocol(self): """Make sure that calling with valid url (that isn't Jenkins but right protocol) fails gracefully""" with DummyWebServer(): self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", "http://127.0.0.1:59322/", "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_invalid_creds(self): """Make sure that calling with valid jenkins (but bad creds) fails gracefully""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_anonymous_creds(self): """Make sure that calling with valid jenkins (but no creds)""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_valid_unprivileged_creds(self): """Make sure that calling with valid jenkins (unprivileged creds) returns expected results""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_noaccess], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_valid_normal_creds_with_user_argument(self): """Make sure that calling with valid jenkins (normal creds) and user flag returns expected results""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_normal, "-U", user_admin], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) class CreateAPITokenParserTest(unittest.TestCase, TestFramework): def setUp(self): self.testcommand = "CreateAPIToken" self.TestClass = CreateAPIToken self.TestParserClass = CreateAPITokenParser def test_no_args(self): """Ensure that calling with no arguments results in help output and not an error""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand], [ r"usage: jaf.py {0} \[-h\]".format(self.testcommand), r"Jenkins Attack Framework", r"positional arguments:", ], ) class DeleteAPITokenTest(unittest.TestCase, TestFramework): def setUp(self): warnings.simplefilter("ignore", ResourceWarning) self.testcommand = "DeleteAPIToken" self.TestParserClass = DeleteAPITokenParser self.TestClass = DeleteAPIToken def test_invalid_url(self): """Make sure that calling with invalid url fails gracefully""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", "https://127.0.0.1:59321/", "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_url_bad_protocol(self): """Make sure that calling with valid url (that isn't Jenkins or right protocol) fails gracefully""" with DummyWebServer(): self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", "https://127.0.0.1:59322/", "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_url_and_protocol(self): """Make sure that calling with valid url (that isn't Jenkins but right protocol) fails gracefully""" with DummyWebServer(): self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", "http://127.0.0.1:59322/", "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_invalid_creds(self): """Make sure that calling with valid jenkins (but bad creds) fails gracefully""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_anonymous_creds(self): """Make sure that calling with valid jenkins (but no creds)""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_valid_unprivileged_creds(self): """Make sure that calling with valid jenkins (unprivileged creds) returns expected results""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_noaccess], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_valid_normal_creds_with_user_argument(self): """Make sure that calling with valid jenkins (normal creds) and user flag returns expected results""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_normal, "-U", user_admin], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) class DeleteAPITokenParserTest(unittest.TestCase, TestFramework): def setUp(self): self.testcommand = "DeleteAPIToken" self.TestClass = DeleteAPIToken self.TestParserClass = DeleteAPITokenParser def test_no_args(self): """Ensure that calling with no arguments results in help output and not an error""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand], [ r"usage: jaf.py {0} \[-h\]".format(self.testcommand), r"Jenkins Attack Framework", r"positional arguments:", ], ) class ListAPITokensTest(unittest.TestCase, TestFramework): def setUp(self): warnings.simplefilter("ignore", ResourceWarning) self.testcommand = "ListAPITokens" self.TestParserClass = ListAPITokensParser self.TestClass = ListAPITokens def test_invalid_url(self): """Make sure that calling with invalid url fails gracefully""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", "https://127.0.0.1:59321/", "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_url_bad_protocol(self): """Make sure that calling with valid url (that isn't Jenkins or right protocol) fails gracefully""" with DummyWebServer(): self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", "https://127.0.0.1:59322/", "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_url_and_protocol(self): """Make sure that calling with valid url (that isn't Jenkins but right protocol) fails gracefully""" with DummyWebServer(): self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", "http://127.0.0.1:59322/", "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_invalid_creds(self): """Make sure that calling with valid jenkins (but bad creds) fails gracefully""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_bad], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_anonymous_creds(self): """Make sure that calling with valid jenkins (but no creds)""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_valid_unprivileged_creds(self): """Make sure that calling with valid jenkins (unprivileged creds) returns expected results""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_noaccess], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) def test_valid_jenkins_valid_read_no_job_creds_token_list(self): """Make sure that calling CreateAPIToken with valid jenkins (read only [no job access] creds) returns expected results""" self.testcommand = "ListAPITokens" self.TestClass = ListAPITokens self.TestParserClass = ListAPITokensParser self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_read_no_job_access], [r"Current API Tokens:"], ) def test_valid_jenkins_valid_normal_creds_with_user_argument(self): """Make sure that calling with valid jenkins (normal creds) and user flag returns expected results""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_normal, "-U", user_admin], [r"- \w+: Invalid Credentials or unable to access Jenkins server."], 1, ) class ListAPITokensParserTest(unittest.TestCase, TestFramework): def setUp(self): self.testcommand = "ListAPITokens" self.TestClass = ListAPITokens self.TestParserClass = ListAPITokensParser def test_no_args(self): """Ensure that calling with no arguments results in help output and not an error""" self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand], [ r"usage: jaf.py {0} \[-h\]".format(self.testcommand), r"Jenkins Attack Framework", r"positional arguments:", ], ) class CombinedAPITokenNormalUserCredentialsTest(unittest.TestCase, TestFramework): @classmethod def setUpClass(cls): cls.token_name = "testtoken" + "".join( random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=26) ) def test_1_valid_jenkins_valid_read_no_job_creds_token_create(self): """Make sure that calling CreateAPIToken with valid jenkins (read only [no job access] creds) returns expected results""" self.testcommand = "CreateAPIToken" self.TestClass = CreateAPIToken self.TestParserClass = CreateAPITokenParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_read_no_job_access, self.token_name, ], [r"Your new API Token is: "], ) def test_2_valid_jenkins_valid_read_no_job_creds_token_list(self): """Make sure that calling CreateAPIToken with valid jenkins (read only [no job access] creds) returns expected results""" self.testcommand = "ListAPITokens" self.TestClass = ListAPITokens self.TestParserClass = ListAPITokensParser self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_read_no_job_access], [r"Token Name: " + self.token_name], ) def test_3_valid_jenkins_valid_read_no_job_creds_token_delete_list(self): """Make sure that calling DeleteAPIToken with valid jenkins (read only [no job access] creds) returns expected results""" self.testcommand = "DeleteAPIToken" self.TestClass = DeleteAPIToken self.TestParserClass = DeleteAPITokenParser self.basic_test_harness( ["jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_read_no_job_access], [r"Token Name: " + self.token_name], ) def test_4_valid_jenkins_valid_read_no_job_creds_token_delete(self): """Make sure that calling DeleteAPIToken with valid jenkins (read only [no job access] creds) returns expected results""" self.testcommand = "DeleteAPIToken" self.TestClass = DeleteAPIToken self.TestParserClass = DeleteAPITokenParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_read_no_job_access, self.token_name, ], [r"Token Deleted Successfully."], ) # For now this is commented out because we can only test this on a cloudbees federated setup, which we don't have ''' class CombinedAPITokenNormalUserCookieTest(unittest.TestCase, TestFramework): """ We need to specifically test auth with cookies because code has to do extra work to derive the logged-in user's username """ @classmethod def setUpClass(cls): cls.token_name = "testtoken" + "".join( random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=26) ) try: js = jenkinslib.Jenkins( server, username=user_read_no_job_access.split(':')[0], password=':'.join(user_read_no_job_access.split(':')[1:]), timeout=30, ) cls.cookie = js.get_cookie() except Exception: print(cls.cookie) #Failure will cause tests to fail, so we ignore here pass def test_1_valid_jenkins_valid_read_no_job_creds_token_create(self): """Make sure that calling CreateAPIToken with valid jenkins (read only [no job access] creds) returns expected results""" self.testcommand = "CreateAPIToken" self.TestClass = CreateAPIToken self.TestParserClass = CreateAPITokenParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", self.cookie, self.token_name, ], [r"Your new API Token is: "], ) def test_2_valid_jenkins_valid_read_no_job_creds_token_list(self): """Make sure that calling CreateAPIToken with valid jenkins (read only [no job access] creds) returns expected results""" self.testcommand = "ListAPITokens" self.TestClass = ListAPITokens self.TestParserClass = ListAPITokensParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", self.cookie, ], [r"Token Name: " + self.token_name], ) def test_3_valid_jenkins_valid_read_no_job_creds_token_delete_list(self): """Make sure that calling DeleteAPIToken with valid jenkins (read only [no job access] creds) returns expected results""" self.testcommand = "DeleteAPIToken" self.TestClass = DeleteAPIToken self.TestParserClass = DeleteAPITokenParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", self.cookie, ], [r"Token Name: " + self.token_name], ) def test_4_valid_jenkins_valid_read_no_job_creds_token_delete(self): """Make sure that calling DeleteAPIToken with valid jenkins (read only [no job access] creds) returns expected results""" self.testcommand = "DeleteAPIToken" self.TestClass = DeleteAPIToken self.TestParserClass = DeleteAPITokenParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", self.cookie, self.token_name, ], [r"Token Deleted Successfully."], ) ''' class CombinedAPITokenAdminUserTest(unittest.TestCase, TestFramework): @classmethod def setUpClass(cls): cls.token_name = "testtoken" + "".join( random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=26) ) def test_1_valid_jenkins_valid_admin_creds_token_create_other_user(self): """Make sure that calling CreateAPIToken with valid jenkins (admin creds) returns expected results""" self.testcommand = "CreateAPIToken" self.TestClass = CreateAPIToken self.TestParserClass = CreateAPITokenParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_admin, "-U", user_read_no_job_access, self.token_name, ], [r"Your new API Token is: "], ) def test_2_valid_jenkins_valid_admin_creds_token_list_other_user(self): """Make sure that calling CreateAPIToken with valid jenkins (admin creds) returns expected results""" self.testcommand = "ListAPITokens" self.TestClass = ListAPITokens self.TestParserClass = ListAPITokensParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_admin, "-U", user_read_no_job_access, ], [r"Token Name: " + self.token_name], ) def test_3_valid_jenkins_valid_admin_creds_token_delete_list_other_user(self): """Make sure that calling DeleteAPIToken with valid jenkins (admin creds) returns expected results""" self.testcommand = "DeleteAPIToken" self.TestClass = DeleteAPIToken self.TestParserClass = DeleteAPITokenParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_admin, "-U", user_read_no_job_access, ], [r"Token Name: " + self.token_name], ) def test_4_valid_jenkins_valid_admin_creds_token_delete_other_user(self): """Make sure that calling DeleteAPIToken with valid jenkins (admin creds) returns expected results""" self.testcommand = "DeleteAPIToken" self.TestClass = DeleteAPIToken self.TestParserClass = DeleteAPITokenParser self.basic_test_harness( [ "jaf.py", self.testcommand, "-s", server, "-a", user_admin, "-U", user_read_no_job_access, self.token_name, ], [r"Token Deleted Successfully."], ) if __name__ == "__main__": unittest.main()

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ProgHaj/cowait

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[ "Apache-2.0" ]

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import asyncio async def join(tasks): return await asyncio.gather(*tasks) done, pending = await asyncio.wait(tasks) return list(done) async def gather(*tasks): return await asyncio.gather(*tasks) done, pending = await asyncio.wait(tasks) return list(done)

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HarryMellsop/chept-neural-chess

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import random import torch from torch.utils.data import Dataset game_splits = {'early': 0, 'mid': 16, 'late': 32} class Finetune_Early(Dataset): def __init__(self, data, block_size, pretrain_vocab): assert pretrain_vocab, "Must have pretrain vocab for finetuning" self.block_size = block_size self.PAD_CHAR = u"\u25A1" self.MASK_CHAR_1 = u"\u2047" self.MASK_CHAR_2 = u"\u2047" chars = list(sorted(list(set(data)))) if '\n' in chars: chars.remove('\n') # Check and insert pad and mask chars if self.PAD_CHAR in chars: chars.remove(self.PAD_CHAR) chars.insert(0, self.PAD_CHAR) if self.MASK_CHAR_1 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_1) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_1) if self.MASK_CHAR_2 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_2) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_2) self.stoi = pretrain_vocab['stoi'] self.itos = pretrain_vocab['itos'] assert len(self.stoi) == len(self.itos) self.vocab_size = len(self.stoi) self.data_size = len(data) print('Data has %d characters, %d unique.' % (self.data_size, self.vocab_size)) self.data = list(data.encode('utf-8').decode('ascii', errors='ignore').split('\n'))[:-1] # ensure all game strings are long enough for process self.data = list(filter(lambda x: len(x.split(' ')) - 1 >= game_splits['early'], self.data)) self.min_pt = 0 self.max_pt = game_splits['mid'] def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): game = self.data[idx] spaces = [idx for idx, cur in enumerate(game) if cur == ' '] n_spaces = len(spaces) index = random.randint(self.min_pt, self.max_pt - 1) m_start, m_stop = spaces[index] + 1, spaces[index + 1] x = game[:m_start] + self.MASK_CHAR_1 + game[m_start:m_stop + 1] + self.MASK_CHAR_1 x = x + self.PAD_CHAR * (self.block_size - len(x)) y = self.PAD_CHAR * m_start + self.MASK_CHAR_1 + game[m_start:m_stop + 1] + self.MASK_CHAR_1 y = y + self.PAD_CHAR * (self.block_size - len(y)) assert len(x) == len(y) == self.block_size x = x[:-1] y = y[1:] x = torch.tensor([self.stoi[c] for c in x], dtype=torch.long) y = torch.tensor([self.stoi[c] for c in y], dtype=torch.long) return x, y class Finetune_Middle(Dataset): def __init__(self, data, block_size, pretrain_vocab): assert pretrain_vocab, "Must have pretrain vocab for finetuning" self.block_size = block_size self.PAD_CHAR = u"\u25A1" self.MASK_CHAR_1 = u"\u2047" self.MASK_CHAR_2 = u"\u2047" chars = list(sorted(list(set(data)))) if '\n' in chars: chars.remove('\n') # Check and insert pad and mask chars if self.PAD_CHAR in chars: chars.remove(self.PAD_CHAR) chars.insert(0, self.PAD_CHAR) if self.MASK_CHAR_1 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_1) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_1) if self.MASK_CHAR_2 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_2) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_2) self.stoi = pretrain_vocab['stoi'] self.itos = pretrain_vocab['itos'] assert len(self.stoi) == len(self.itos) breakpoint() self.vocab_size = len(self.stoi) self.data_size = len(data) print('Data has %d characters, %d unique.' % (self.data_size, self.vocab_size)) self.data = list(data.encode('utf-8').decode('ascii', errors='ignore').split('\n'))[:-1] self.data = list(filter(lambda x: len(x.split(' ')) - 1 >= game_splits['mid'], self.data)) self.min_pt = game_splits['mid'] self.max_pt = game_splits['late'] def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): game = self.data[idx] spaces = [idx for idx, cur in enumerate(game) if cur == ' '] n_spaces = len(spaces) index = random.randint(self.min_pt, self.max_pt) m_start, m_stop = spaces[index] + 1, spaces[index + 1] x = game[:m_start] + self.MASK_CHAR_1 + game[m_start:m_stop + 1] + self.MASK_CHAR_1 x = x + self.PAD_CHAR * (self.block_size - len(x)) y = self.PAD_CHAR * m_start + self.MASK_CHAR_1 + game[m_start:m_stop + 1] + self.MASK_CHAR_1 y = y + self.PAD_CHAR * (self.block_size - len(y)) assert len(x) == len(y) == self.block_size x = x[:-1] y = y[1:] x = torch.tensor([self.stoi[c] for c in x], dtype=torch.long) y = torch.tensor([self.stoi[c] for c in y], dtype=torch.long) return x, y class Finetune_Late(Dataset): def __init__(self, data, block_size, pretrain_vocab): assert pretrain_vocab, "Must have pretrain vocab for finetuning" self.block_size = block_size self.PAD_CHAR = u"\u25A1" self.MASK_CHAR_1 = u"\u2047" self.MASK_CHAR_2 = u"\u2047" chars = list(sorted(list(set(data)))) if '\n' in chars: chars.remove('\n') # Check and insert pad and mask chars if self.PAD_CHAR in chars: chars.remove(self.PAD_CHAR) chars.insert(0, self.PAD_CHAR) if self.MASK_CHAR_1 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_1) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_1) if self.MASK_CHAR_2 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_2) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_2) self.stoi = pretrain_vocab['stoi'] self.itos = pretrain_vocab['itos'] assert len(self.stoi) == len(self.itos) self.vocab_size = len(self.stoi) self.data_size = len(data) print('Data has %d characters, %d unique.' % (self.data_size, self.vocab_size)) self.data = list(data.encode('utf-8').decode('ascii', errors='ignore').split('\n'))[:-1] self.data = list(filter(lambda x: len(x.split(' ')) - 1 >= game_splits['late'], self.data)) self.min_pt = game_splits['late'] def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): game = self.data[idx] spaces = [idx for idx, cur in enumerate(game) if cur == ' '] n_spaces = len(spaces) max_idx = n_spaces - 1 index = random.randint(self.min_pt, max_idx) m_start, m_stop = spaces[index] + 1, spaces[index + 1] x = game[:m_start] + self.MASK_CHAR_1 + game[m_start:m_stop + 1] + self.MASK_CHAR_1 x = x + self.PAD_CHAR * (self.block_size - len(x)) y = self.PAD_CHAR * m_start + self.MASK_CHAR_1 + game[m_start:m_stop + 1] + self.MASK_CHAR_1 y = y + self.PAD_CHAR * (self.block_size - len(y)) assert len(x) == len(y) == self.block_size x = x[:-1] y = y[1:] x = torch.tensor([self.stoi[c] for c in x], dtype=torch.long) y = torch.tensor([self.stoi[c] for c in y], dtype=torch.long) return x, y class Commentary_Dataset(Dataset): def __init__(self, data, block_size, pretrain_vocab=None): self.block_size = block_size self.PAD_CHAR = u"\u25A1" self.MASK_CHAR_1 = u"\u2047" self.MASK_CHAR_2 = u"\u2048" chars = list(sorted(list(set(data)))) if '\n' in chars: chars.remove('\n') # Check and insert pad and mask chars if self.PAD_CHAR in chars: chars.remove(self.PAD_CHAR) chars.insert(0, self.PAD_CHAR) if self.MASK_CHAR_1 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_1) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_1) if self.MASK_CHAR_2 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_2) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_2) self.stoi = {ch: i for i, ch in enumerate(chars)} self.itos = {i: ch for i, ch in enumerate(chars)} assert len(self.stoi) == len(self.itos) self.vocab_size = len(self.stoi) self.data_size = len(data) print('Data has %d characters, %d unique.' % (self.data_size, self.vocab_size)) self.data = data.split('\n') def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): game = self.data[idx] idx = game.find(self.MASK_CHAR_1) game = game.replace(self.MASK_CHAR_1, self.MASK_CHAR_2) x = game + self.PAD_CHAR * (self.block_size - len(game)) y = self.PAD_CHAR * idx + x[idx:] assert len(x) == len(y) == self.block_size x = x[:-1] y = y[1:] x = torch.tensor([self.stoi[c] for c in x], dtype=torch.long) y = torch.tensor([self.stoi[c] for c in y], dtype=torch.long) return x, y class Directory: def __init__(self, data, version, config_args, pretrain_vocab=None): self.data = data self.version = version self.config_args = config_args self.pretrain_vocab = pretrain_vocab self.direct = finetune_versions self.direct.update({None: PretrainDataset}) def __call__(self): return self.direct[self.version](self.data, self.config_args['block_size'], self.pretrain_vocab) class PretrainDataset(Dataset): def __init__(self, data, block_size=1024, pretrain_vocab=None): self.block_size = block_size self.PAD_CHAR = u"\u25A1" self.MASK_CHAR_1 = u"\u2047" self.MASK_CHAR_2 = u"\u2047" chars = list(sorted(list(set(data)))) if '\n' in chars: chars.remove('\n') self.stoi = pretrain_vocab['stoi'] self.itos = pretrain_vocab['itos'] assert len(self.stoi) == len(self.itos) self.vocab_size = len(self.stoi) self.data_size = len(data) # Check and insert pad and mask chars if self.PAD_CHAR in chars: chars.remove(self.PAD_CHAR) chars.insert(0, self.PAD_CHAR) if self.MASK_CHAR_1 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_1) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_1) if self.MASK_CHAR_2 in chars: chars.remove(self.MASK_CHAR_2) chars.insert(0, self.MASK_CHAR_2) self.stoi = {ch: i for i, ch in enumerate(chars)} self.itos = {i: ch for i, ch in enumerate(chars)} data_size, vocab_size = len(data), len(chars) print('Data has %d characters, %d unique.' % (data_size, vocab_size)) self.data = list(data.encode('utf-8').decode('ascii', errors='ignore').split('\n')) def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): game = self.data[idx] game += self.PAD_CHAR * (self.block_size - len(game)) x = game[:-1] y = game[1:] x = torch.tensor([self.stoi[c] for c in x], dtype=torch.long) y = torch.tensor([self.stoi[c] for c in y], dtype=torch.long) return x, y finetune_versions = {0: Finetune_Early, 1: Finetune_Middle, 2: Finetune_Late, 3: Commentary_Dataset} if __name__ == '__main__': games = open('data/datasets-cleaned/kingbase_cleaned.txt').read()[:1000] print(games) # ds = PretrainDataset(games)

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import re import math import numpy as np class UpstreamAUG: def __init__(self, allow_ORF=True, verbose_output=False): """ Constructor :param allow_ORF: bool, True by default, whether to check uORFs :param verbose_output: bool, False by default, whether to return dictionaries in predict_on_sample() and predict_on_batch() methods or not """ self.allow_ORF = allow_ORF self.verbose_output = verbose_output pass def predict_on_sample(self, seq): """ Predict_on_sample :param seq: string, 5'UTR's sequence :return: if verbose_output: dictionary: first entry – 1 or 0 depending whether the uAUG is in-frame or not second – 1 or 0 depending whether it corresponds to a uORF or not else: NumPy array of 1 and 0 depending whether the uAUG is in-frame or not :example: if the input 5'UTR has 5 AUG, then { "frame": [1, 1, 0, 0, 1], "uORF": [1, 1, 1, 0, 0] } """ if self.allow_ORF: if self.verbose_output: ATG_frame = [] ATG_ORF = [] for ATG in re.finditer('ATG', seq.upper()): seq_remainder = seq[ATG.start() + 3:] TAA_frame = [(TAA.start() % 3) for TAA in re.finditer('TAA', seq_remainder)] if 0 in TAA_frame: ORF = True else: TAG_frame = [(TAG.start() % 3) for TAG in re.finditer('TAG', seq_remainder)] if 0 in TAG_frame: ORF = True else: TGA_frame = [(TGA.start() % 3) for TGA in re.finditer('TGA', seq_remainder)] ORF = 0 in TGA_frame if ORF: ATG_ORF.append(1) else: ATG_ORF.append(0) if (len(seq) - ATG.start()) % 3: ATG_frame.append(0) else: ATG_frame.append(1) return {"frame": np.array(ATG_frame), "uORF": np.array(ATG_ORF)} else: ATG_pos = [ATG.start() for ATG in re.finditer('ATG', seq.upper())] ATG_frame = [((len(seq) - pos) % 3) for pos in ATG_pos] ATG_frame[:] = [(math.ceil(res / 2) ^ 1) for res in ATG_frame] return np.array(ATG_frame) else: pass def predict_on_sample_with_pos(self, seq): """ In comparison to predict_on_sample(), additionally returns the positions of AUGs :param seq: string utr's sequence :return: if verbose_output: dictionary first entry – 1 or 0 depending whether the uAUG is in-frame or not second – 1 or 0 depending whether it corresponds to a uORF or not third - pos of the ATG else: NumPy array of 1 and 0 depending whether the uAUG is in-frame or not :example: if the input 5'UTR has 5 AUG, then { "frame": [1, 1, 0, 0, 1], "uORF": [1, 1, 1, 0, 0], "pos": [38, 190, 438, 769, 981] } """ if self.allow_ORF: if self.verbose_output: ATG_frame = [] ATG_ORF = [] ATG_pos = [] for ATG in re.finditer('ATG', seq.upper()): seq_remainder = seq[ATG.start() + 3:] TAA_frame = [(TAA.start() % 3) for TAA in re.finditer('TAA', seq_remainder)] if 0 in TAA_frame: ORF = True else: TAG_frame = [(TAG.start() % 3) for TAG in re.finditer('TAG', seq_remainder)] if 0 in TAG_frame: ORF = True else: TGA_frame = [(TGA.start() % 3) for TGA in re.finditer('TGA', seq_remainder)] ORF = 0 in TGA_frame if ORF: ATG_ORF.append(1) else: ATG_ORF.append(0) if (len(seq) - ATG.start()) % 3: ATG_frame.append(0) else: ATG_frame.append(1) ATG_pos.append(ATG.start()) return {"frame": np.array(ATG_frame), "uORF": np.array(ATG_ORF), "pos": np.array(ATG_pos)} else: ATG_pos = [ATG.start() for ATG in re.finditer('ATG', seq.upper())] ATG_frame = [((len(seq) - pos) % 3) for pos in ATG_pos] ATG_frame[:] = [(math.ceil(res / 2) ^ 1) for res in ATG_frame] return np.array(ATG_frame) else: pass def predict_on_sample_with_pos_pandas(self, seq, result_dict, strand, start=None): """ In comparison to predict_on_sample(), additionally returns as positions of AUGs and outputs everything to the \ passed to it dictionary :param seq: string utr's sequence :param result_dict: dictionary with 4 mandatory keys "not_in-frame_no_uORF", "not_in-frame_uORF", "in-frame_no_uORF", "in-frame_uORF", where to append the found values :param start: integer, position relatively to the whole genome (in contrast to position relative to the exon) """ if self.allow_ORF: if strand == '+': if self.verbose_output: list_00 = [] # not_in-frame_no_uORF list_01 = [] # not_in-frame_uORF list_10 = [] # in-frame_no_uORF list_11 = [] # in-frame_uORF for ATG in re.finditer('ATG', seq): seq_remainder = seq[ATG.start() + 3:] TAA_frame = [(TAA.start() % 3) for TAA in re.finditer('TAA', seq_remainder)] if 0 in TAA_frame: ORF = True else: TAG_frame = [(TAG.start() % 3) for TAG in re.finditer('TAG', seq_remainder)] if 0 in TAG_frame: ORF = True else: TGA_frame = [(TGA.start() % 3) for TGA in re.finditer('TGA', seq_remainder)] ORF = 0 in TGA_frame if ORF: if (len(seq) - ATG.start()) % 3: list_01.append(ATG.start() + start) else: list_11.append(ATG.start() + start) else: if (len(seq) - ATG.start()) % 3: list_00.append(ATG.start() + start) else: list_10.append(ATG.start() + start) result_dict["not_in-frame_no_uORF"].append(np.array(list_00)) result_dict["not_in-frame_uORF"].append(np.array(list_01)) result_dict["in-frame_no_uORF"].append(np.array(list_10)) result_dict["in-frame_uORF"].append(np.array(list_11)) pass else: ATG_pos = [ATG.start() for ATG in re.finditer('ATG', seq)] ATG_frame = [((len(seq) - pos) % 3) for pos in ATG_pos] ATG_frame[:] = [(math.ceil(res / 2) ^ 1) for res in ATG_frame] pass else: if self.verbose_output: list_00 = [] # not_in-frame_no_uORF list_01 = [] # not_in-frame_uORF list_10 = [] # in-frame_no_uORF list_11 = [] # in-frame_uORF for ATG in re.finditer('ATG', seq): seq_remainder = seq[ATG.start() + 3:] TAA_frame = [(TAA.start() % 3) for TAA in re.finditer('TAA', seq_remainder)] if 0 in TAA_frame: ORF = True else: TAG_frame = [(TAG.start() % 3) for TAG in re.finditer('TAG', seq_remainder)] if 0 in TAG_frame: ORF = True else: TGA_frame = [(TGA.start() % 3) for TGA in re.finditer('TGA', seq_remainder)] ORF = 0 in TGA_frame if ORF: if (len(seq) - ATG.start()) % 3: list_01.append(start + (len(seq) - ATG.start()) - 1) else: list_11.append(start + (len(seq) - ATG.start()) - 1) else: if (len(seq) - ATG.start()) % 3: list_00.append(start + (len(seq) - ATG.start()) - 1) else: list_10.append(start + (len(seq) - ATG.start()) - 1) result_dict["not_in-frame_no_uORF"].append(np.array(list_00)) result_dict["not_in-frame_uORF"].append(np.array(list_01)) result_dict["in-frame_no_uORF"].append(np.array(list_10)) result_dict["in-frame_uORF"].append(np.array(list_11)) pass else: ATG_pos = [ATG.start() for ATG in re.finditer('ATG', seq)] ATG_frame = [((len(seq) - pos) % 3) for pos in ATG_pos] ATG_frame[:] = [(math.ceil(res / 2) ^ 1) for res in ATG_frame] pass else: pass def predict_on_sample_with_stop_pandas(self, seq, result_dict, strand, start=None): """ In comparison to predict_on_sample(), additionally returns as positions of AUGs and outputs everything to the \ passed to it dictionary :param seq: string utr's sequence :param result_dict: dictionary with 4 mandatory keys "not_in-frame_no_uORF", "not_in-frame_uORF", \ "in-frame_no_uORF", "in-frame_uORF", where to append the found values :param start: integer, position relatively to the whole genome (in contrast to position relative to the exon) """ if self.allow_ORF: if strand == '+': if self.verbose_output: list_00 = [] # not_in-frame_no_uORF list_01 = [] # not_in-frame_uORF list_10 = [] # in-frame_no_uORF list_11 = [] # in-frame_uORF for ATG in re.finditer('ATG', seq): ORF = 0 seq_remainder = seq[ATG.start() + 3:] for TAA in re.finditer('TAA', seq_remainder): if not (TAA.start() % 3): ORF = TAA.start() break if not ORF: for TAG in re.finditer('TAG', seq_remainder): if not (TAG.start() % 3): ORF = TAG.start() break if not ORF: for TGA in re.finditer('TGA', seq_remainder): if not (TGA.start() % 3): ORF = TGA.start() break if ORF: if (len(seq) - ATG.start()) % 3: list_01.append(ATG.start() + start) list_01.append(ORF + start) else: list_11.append(ATG.start() + start) list_11.append(ORF + start) else: if (len(seq) - ATG.start()) % 3: list_00.append(ATG.start() + start) else: list_10.append(ATG.start() + start) result_dict["not_in-frame_no_uORF"].append(np.array(list_00)) result_dict["not_in-frame_uORF"].append(np.array(list_01)) result_dict["in-frame_no_uORF"].append(np.array(list_10)) result_dict["in-frame_uORF"].append(np.array(list_11)) pass else: ATG_pos = [ATG.start() for ATG in re.finditer('ATG', seq)] ATG_frame = [((len(seq) - pos) % 3) for pos in ATG_pos] ATG_frame[:] = [(math.ceil(res / 2) ^ 1) for res in ATG_frame] pass else: if self.verbose_output: list_00 = [] # not_in-frame_no_uORF list_01 = [] # not_in-frame_uORF list_10 = [] # in-frame_no_uORF list_11 = [] # in-frame_uORF for ATG in re.finditer('ATG', seq): ORF = 0 seq_remainder = seq[ATG.start() + 3:] for TAA in re.finditer('TAA', seq_remainder): if not (TAA.start() % 3): ORF = TAA.start() break if not ORF: for TAG in re.finditer('TAG', seq_remainder): if not (TAG.start() % 3): ORF = TAG.start() break if not ORF: for TGA in re.finditer('TGA', seq_remainder): if not (TGA.start() % 3): ORF = TGA.start() break if ORF: if (len(seq) - 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import json from huobi.utils.http import post from huobi.host import HOST_FUTURES class TriggerOrder: def __init__(self, access_key: str, secret_key: str, host: str = HOST_FUTURES): self.__access_key = access_key self.__secret_key = secret_key self.__host = host def isolated_order(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_trigger_order" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def cross_order(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_cross_trigger_order" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def isolated_cancel(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_trigger_cancel" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def cross_cancel(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_cross_trigger_cancel" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def isolated_cancel_all(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_trigger_cancelall" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def cross_cancel_all(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_cross_trigger_cancelall" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def isolated_get_open_orders(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_trigger_openorders" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def cross_get_open_orders(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_cross_trigger_openorders" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def isolated_get_his_orders(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_trigger_hisorders" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def cross_get_his_orders(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_cross_trigger_hisorders" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def isolated_tpsl_order(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_tpsl_order" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def cross_tpsl_order(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_cross_tpsl_order" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def isolated_tpsl_cancel(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_tpsl_cancel" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def cross_tpsl_cancel(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_cross_tpsl_cancel" return post(self.__host, path, self.__access_key, self.__secret_key, data) def isolated_tpsl_cancel_all(self, data: dict = None) -> json: path = "/linear-swap-api/v1/swap_tpsl_cancelall" return post(self.__host, 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################################################################################ # # test_xtram.py - testing the pyfeat xtram class # # author: Christoph Wehmeyer <christoph.wehmeyer@fu-berlin.de> # author: Antonia Mey <antonia.mey@fu-berlin.de> # ################################################################################ from nose.tools import assert_raises, assert_true from pyfeat.estimator import XTRAM from pytram import ExpressionError, NotConvergedWarning import numpy as np #XTRAM testing def test_expression_error_None(): assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3,3), dtype=np.intc), None, np.ones( shape =(10), dtype=np.intc), np.ones( shape =(10), dtype=np.intc),np.ones( shape =(2,3), dtype=np.intc) ) assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3,3), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,10), dtype=np.float64 ),None, np.ones( shape =(10), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,3), dtype=np.intc) ) assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3,3), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,10), dtype=np.float64), np.ones( shape =(10), dtype=np.intc),None, np.ones( shape =(2,3), dtype=np.intc) ) assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3,3), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,10), dtype=np.float64), np.ones( shape =(10), dtype=np.intc),np.ones( shape =(10), dtype=np.intc), None ) def test_expression_error_dim(): assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,10), dtype=np.float64 ), np.ones( shape =(10), dtype=np.intc ),np.ones( shape =(10), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,3), dtype=np.intc) ) assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3,3), dtype=np.intc), np.ones( shape =(10), dtype=np.float64 ), np.ones( shape =(10), dtype=np.intc ),np.ones( shape =(10), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,3), dtype=np.intc) ) assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3,3), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,10), dtype=np.float64 ), np.ones( shape =(10), dtype=np.intc ),np.ones( shape =(10), dtype=np.intc), np.ones( shape =(3), dtype=np.intc) ) def test_expression_error_markov(): assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3,3), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,10), dtype=np.float64), np.ones( shape =(10), dtype=np.intc),np.ones( shape =(10), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,4), dtype=np.intc) ) def test_expression_error_therm(): assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3,3), dtype=np.intc), np.ones( shape =(3,10), dtype=np.float64), np.ones( shape =(10), dtype=np.intc),np.ones( shape =(10), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,3), dtype=np.intc) ) assert_raises( ExpressionError, XTRAM, np.ones( shape =(2,3,3), dtype=np.intc), np.ones( shape =(2,10), dtype=np.float64), np.ones( shape =(10), dtype=np.intc),np.ones( shape =(10), dtype=np.intc), np.ones( shape =(3,4), dtype=np.intc) )

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import numpy as np from misc import * class Clipped_Harmonic_1D: def __init__(self): self.hp = HP() self.hp.name='Clipped_Harmonic_1D' self.hp.dt = 0.1 self.hp.omega0 = 2*np.pi / 10. self.hp.noi = 0.01 self.vel = 0 def step(self,dvs_strip): dvs_strip = dvs_strip + self.hp.noi*np.random.normal(size=np.shape(dvs_strip)) I = dvs_strip**2.0 I = I/(np.sum(I)+1e-10) self.hp.A = 5.0 #target amplitude of oscillations. Target max speed is hence omega*A self.hp.noi = 0.01 self.speed_lim = self.hp.omega0 * self.hp.A centre = np.sum(I*np.array(range(len(dvs_strip))))- len(dvs_strip)/2.0 # print('centre:',centre) self.vel += self.hp.dt*self.hp.omega0*centre self.vel = self.vel if np.abs(self.vel)<self.speed_lim else self.speed_lim*np.sign(self.vel) class Clipped_Unstable_Harmonic_1D: def __init__(self): self.hp = HP() self.hp.name = 'Clipped_Unstable_Harmonic_1D' self.hp.dt = 0.1 self.hp.omega0 = 2*np.pi / 10. self.hp.A = 5.0 #target amplitude of oscillations. Target max speed is hence omega*A self.hp.noi = 0.01 self.speed_lim = self.hp.omega0 * self.hp.A self.vel = 0 self.hp.gamma = 0.1 def step(self,dvs_strip): dvs_strip = dvs_strip + self.hp.noi*np.random.normal(size=np.shape(dvs_strip)) I = dvs_strip**2.0 I = I/(np.sum(I)+1e-10) centre = np.sum(I*np.array(range(len(dvs_strip))))- len(dvs_strip)/2.0 # print('centre:',centre) self.vel += self.hp.dt*self.hp.omega0*centre + self.hp.gamma * self.vel self.vel = self.vel if np.abs(self.vel)<self.speed_lim else self.speed_lim*np.sign(self.vel)

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from __future__ import annotations import models import re from . import base from . import tasks_fetch_entity from . import tasks_fetch_currency_exchange from config import CompanyConfiguration from typing import List, Dict, Optional from hazel import GoogleAdsAPI class FetchGoogleAdsReportTask(base.FetchReportTask): api: Optional[GoogleAdsAPI] @property def debug_description(self) -> str: return '{}: {} — {}'.format( self.company_display_name, self.customer_id, self.task_type.value ) @property def login_customer_id(self) -> str: return self.task_set.config['login_customer_id'] @property def customer_id(self) -> Optional[str]: config = self.task_set.config return config['customer_id'] if 'customer_id' in config else self.login_customer_id @property def empty_as_null(self) -> bool: return self.task_set.config['empty_as_null'] if 'empty_as_null' in self.task_set.config else True class FetchGoogleAdsMultiCustomerReportTask(FetchGoogleAdsReportTask, tasks_fetch_entity.FetchCampaignReportTask): customer_ids: List[str] = [] @property def exclude_customer_ids(self) -> List[str]: return self.task_set.config['exclude_customer_ids'] if 'exclude_customer_ids' in self.task_set.config else [] @property def task_identifier_columns(self) -> Dict[str, any]: return { 'customer_id': self.customer_ids, } def generate_behaviors(self) -> List[models.ReportTaskBehavior]: return [ models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.fetch_date), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.provide_credentials), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.provide_api), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.verify, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.before ), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.fetch_report), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.run_subtasks), *[ models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.mutate, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.mutate_latest_column_value, behavior_subtype_info=s ) for s in self.latest_value_mutation_specifiers ], models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.verify, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.after ), ] def generate_subtasks(self) -> List[base.ReportTask]: return [ self.subtask_for_customer(customer_id=c) for c in self.customer_ids ] def subtask_for_customer(self, customer_id: int) -> FetchGoogleAdsCustomerReportTask: raise NotImplementedError() class FetchGoogleAdsCustomerReportTask(base.FetchReportTask): api: GoogleAdsAPI customer_id: str def __init__(self, task_set: CompanyConfiguration.TaskSet, identifier_prefix: str, api: GoogleAdsAPI, customer_id: str): super().__init__(task_set=task_set, identifier_prefix=identifier_prefix) self.api = api self.customer_id = customer_id @property def debug_description(self) -> str: return '{}: {} — {}'.format( self.company_display_name, self.customer_id, self.task_type.value ) @property def task_identifier_columns(self) -> Dict[str, any]: return { 'customer_id': self.customer_id, } @property def empty_as_null(self) -> bool: return self.task_set.config['empty_as_null'] if 'empty_as_null' in self.task_set.config else True @property def fetched_currency_column(self) -> str: return 'customer_currency_code' @property def money_columns(self) -> List[str]: return [] @property def parse_tags_mutation_specifier(self) -> Optional[tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier]: return None def generate_subtasks(self) -> List[base.ReportTask]: if 'currency_exchange' not in self.task_set.config or not self.money_columns: return [] return [ tasks_fetch_currency_exchange.FetchCurrencyExchangeReportTask( task_set=self.task_set, identifier_prefix=self.identifier ) ] def generate_behaviors(self) -> List[models.ReportTaskBehavior]: return [ models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.run_subtasks), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.fetch_date), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.verify, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.before ), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.fetch_report), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.process), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.process, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.edit ), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.mutate, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.replace ), *([models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.mutate, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.mutate_parse_tags, behavior_subtype_info=self.parse_tags_mutation_specifier )] if self.parse_tags_mutation_specifier else []), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.collect), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.mutate, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.mutate_currency_exchange ), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.verify, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.after ), ] class FetchGoogleAdsAdConversionActionsReportTask(FetchGoogleAdsMultiCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_ad_conversion_actions @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAdConversionActionReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def latest_value_mutation_specifiers(self) -> List[Dict[str, any]]: return [ tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='ad_group_ad_ad_id', source_value_column='ad_group_ad_ad_name', target_value_column='latest_ad_group_ad_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='ad_group_id', source_value_column='ad_group_name', target_value_column='latest_ad_group_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='campaign_id', source_value_column='campaign_name', target_value_column='latest_campaign_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='customer_id', source_value_column='customer_descriptive_name', target_value_column='latest_customer_descriptive_name' ) ] @property def fetched_currency_column(self) -> str: return 'customer_currency_code' def subtask_for_customer(self, customer_id: int) -> FetchGoogleAdsCustomerReportTask: return FetchGoogleAdsAdConversionActionsCustomerReportTask( task_set=self.task_set, identifier_prefix=f'{self.identifier}.{customer_id}', api=self.api, customer_id=customer_id ) class FetchGoogleAdsAdConversionActionsCustomerReportTask(FetchGoogleAdsCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_ad_conversion_actions_customer @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAdConversionActionReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def currency(self) -> str: return self.task_set.company_metadata.currency class FetchGoogleAdsAssetsReportTask(FetchGoogleAdsMultiCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_assets @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAssetReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def latest_value_mutation_specifiers(self) -> List[Dict[str, any]]: return [ tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='customer_id', source_value_column='customer_descriptive_name', target_value_column='latest_customer_descriptive_name' ) ] @property def fetched_currency_column(self) -> str: return 'customer_currency_code' @property def money_columns(self) -> List[str]: return [] def subtask_for_customer(self, customer_id: int) -> FetchGoogleAdsCustomerReportTask: return FetchGoogleAdsAssetsCustomerReportTask( task_set=self.task_set, identifier_prefix=f'{self.identifier}.{customer_id}', api=self.api, customer_id=customer_id ) class FetchGoogleAdsAssetsCustomerReportTask(FetchGoogleAdsCustomerReportTask, base.UpsertReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_assets_customer @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAssetReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def currency(self) -> str: return self.task_set.company_metadata.currency @property def merge_column_names(self) -> List[str]: return [ 'asset_resource_name' ] @property def parse_tags_mutation_specifier(self) -> Optional[tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier]: return tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier( parser=tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier.task_parser_name(self, 'google_ads-asset'), channel='google_ads', entity='asset', name_column='asset_name', id_column='asset_id' ) def generate_behaviors(self) -> List[models.ReportTaskBehavior]: return [ models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.fetch_date), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.verify, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.before ), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.fetch_report), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.process), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.process, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.edit ), models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.collect), *([models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.mutate, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.mutate_parse_tags, behavior_subtype_info=self.parse_tags_mutation_specifier )] if self.parse_tags_mutation_specifier else []), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.verify, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.after ), ] class FetchGoogleAdsAdsReportTask(FetchGoogleAdsMultiCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_ads @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAdReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def latest_value_mutation_specifiers(self) -> List[Dict[str, any]]: return [ tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='ad_group_ad_ad_id', source_value_column='ad_group_ad_ad_name', target_value_column='latest_ad_group_ad_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='ad_group_id', source_value_column='ad_group_name', target_value_column='latest_ad_group_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='campaign_id', source_value_column='campaign_name', target_value_column='latest_campaign_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='customer_id', source_value_column='customer_descriptive_name', target_value_column='latest_customer_descriptive_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='ad_group_ad_ad_id', source_value_column='ad_display_name', target_value_column='latest_ad_display_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='ad_group_ad_ad_id', source_value_column='ad_asset_url', target_value_column='latest_ad_asset_url' ), ] @property def fetched_currency_column(self) -> str: return 'customer_currency_code' @property def money_columns(self) -> List[str]: return [ 'metrics_cost_micros', 'cost' ] def subtask_for_customer(self, customer_id: int) -> FetchGoogleAdsCustomerReportTask: return FetchGoogleAdsAdsCustomerReportTask( task_set=self.task_set, identifier_prefix=f'{self.identifier}.{customer_id}', api=self.api, customer_id=customer_id ) class FetchGoogleAdsAdsCustomerReportTask(FetchGoogleAdsCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_ads_customer @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAdReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def currency(self) -> str: return self.task_set.company_metadata.currency @property def money_columns(self) -> List[str]: return [ 'metrics_cost_micros', 'cost' ] def generate_behaviors(self) -> List[models.ReportTaskBehavior]: return [ *[ b for b in super().generate_behaviors() if b.behavior_type is not models.ReportTaskBehaviorType.verify or b.behavior_subtype is not models.ReportTaskBehaviorSubType.after ], models.ReportTaskBehavior(models.ReportTaskBehaviorType.mutate), models.ReportTaskBehavior( behavior_type=models.ReportTaskBehaviorType.verify, behavior_subtype=models.ReportTaskBehaviorSubType.after ), ] class FetchGoogleAdsAdAssetsReportTask(FetchGoogleAdsMultiCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_ad_assets @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAdAssetReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def latest_value_mutation_specifiers(self) -> List[Dict[str, any]]: return [ tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='asset_id', source_value_column='asset_name', target_value_column='latest_asset_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='ad_group_ad_ad_id', source_value_column='ad_group_ad_ad_name', target_value_column='latest_ad_group_ad_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='ad_group_id', source_value_column='ad_group_name', target_value_column='latest_ad_group_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='campaign_id', source_value_column='campaign_name', target_value_column='latest_campaign_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='customer_id', source_value_column='customer_descriptive_name', target_value_column='latest_customer_descriptive_name' ), ] @property def fetched_currency_column(self) -> str: return 'customer_currency_code' @property def money_columns(self) -> List[str]: return [ 'metrics_cost_micros', 'cost' ] def subtask_for_customer(self, customer_id: int) -> FetchGoogleAdsCustomerReportTask: return FetchGoogleAdsAdAssetsCustomerReportTask( task_set=self.task_set, identifier_prefix=f'{self.identifier}.{customer_id}', api=self.api, customer_id=customer_id ) class FetchGoogleAdsAdAssetsCustomerReportTask(FetchGoogleAdsCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_ad_assets_customer @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAdAssetReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def currency(self) -> str: return self.task_set.company_metadata.currency @property def money_columns(self) -> List[str]: return [ 'metrics_cost_micros', 'cost' ] class FetchGoogleAdsAdGroupsReportTask(FetchGoogleAdsMultiCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_ad_groups @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAdGroupReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def latest_value_mutation_specifiers(self) -> List[Dict[str, any]]: return [ tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='campaign_id', source_value_column='campaign_name', target_value_column='latest_campaign_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='ad_group_id', source_value_column='ad_group_name', target_value_column='latest_ad_group_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='customer_id', source_value_column='customer_descriptive_name', target_value_column='latest_customer_descriptive_name' ) ] @property def fetched_currency_column(self) -> str: return 'customer_currency_code' @property def money_columns(self) -> List[str]: return [ 'campaign_target_cpa_target_cpa_micros', 'ad_group_target_cpa_micros', 'ad_group_target_cpm_micros', 'metrics_cost_micros', 'cost' ] def subtask_for_customer(self, customer_id: int) -> FetchGoogleAdsCustomerReportTask: return FetchGoogleAdsAdGroupsCustomerReportTask( task_set=self.task_set, identifier_prefix=f'{self.identifier}.{customer_id}', api=self.api, customer_id=customer_id ) class FetchGoogleAdsAdGroupsCustomerReportTask(FetchGoogleAdsCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_ad_groups_customer @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsAdGroupReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def currency(self) -> str: return self.task_set.company_metadata.currency @property def money_columns(self) -> List[str]: return [ 'campaign_target_cpa_target_cpa_micros', 'ad_group_target_cpa_micros', 'ad_group_target_cpm_micros', 'metrics_cost_micros', 'cost' ] @property def parse_tags_mutation_specifier(self) -> Optional[tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier]: return tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier( parser=tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier.task_parser_name(self, 'google_ads-adgroup'), channel='google_ads', entity='adgroup', name_column='ad_group_name', id_column='ad_group_id' ) class FetchGoogleAdsCampaignsReportTask(FetchGoogleAdsMultiCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_campaigns @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsCampaignReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def latest_value_mutation_specifiers(self) -> List[Dict[str, any]]: return [ tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='campaign_id', source_value_column='campaign_name', target_value_column='latest_campaign_name' ), tasks_fetch_entity.LatestValueMutationSpecifier( identifier_column='customer_id', source_value_column='customer_descriptive_name', target_value_column='latest_customer_descriptive_name' ) ] @property def fetched_currency_column(self) -> str: return 'customer_currency_code' @property def money_columns(self) -> List[str]: return [ 'campaign_budget_total_amount_micros', 'campaign_target_cpa_target_cpa_micros', 'metrics_cost_micros', 'campaign_budget_amount_micros', 'cost' ] def subtask_for_customer(self, customer_id: int) -> FetchGoogleAdsCustomerReportTask: return FetchGoogleAdsCampaignsCustomerReportTask( task_set=self.task_set, identifier_prefix=f'{self.identifier}.{customer_id}', api=self.api, customer_id=customer_id ) class FetchGoogleAdsCampaignsCustomerReportTask(FetchGoogleAdsCustomerReportTask): @property def task_type(self) -> models.ReportTaskType: return models.ReportTaskType.fetch_google_ads_campaigns_customer @property def report_table_model(self) -> models.ReportTableModel: return models.GoogleAdsCampaignReportTableModel(schema_name=self.report_table_schema) @property def currency(self) -> str: return self.task_set.company_metadata.currency @property def money_columns(self) -> List[str]: return [ 'campaign_budget_total_amount_micros', 'campaign_target_cpa_target_cpa_micros', 'metrics_cost_micros', 'campaign_budget_amount_micros', 'cost' ] @property def parse_tags_mutation_specifier(self) -> Optional[tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier]: return tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier( parser=tasks_fetch_entity.ParseTagsMutationSpecifier.task_parser_name(self, 'google_ads-campaign'), channel='google_ads', entity='campaign', name_column='campaign_name', id_column='campaign_id' )

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rfloriano/preggy

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[ "Unlicense", "MIT" ]

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2020-03-18T14:28:11.000Z

# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import from preggy.assertions.types.boolean import * from preggy.assertions.types.classes import * from preggy.assertions.types.errors import * from preggy.assertions.types.file import * from preggy.assertions.types.function import * from preggy.assertions.types.nullable import * from preggy.assertions.types.numeric import * from preggy.assertions.types.regexp import *

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py

Python

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[ "MIT" ]

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[ "MIT" ]

null

def selection_12(): # Library import import numpy import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec # Library version matplotlib_version = matplotlib.__version__ numpy_version = numpy.__version__ # Histo binning xBinning = numpy.linspace(0.0,2000.0,401,endpoint=True) # Creating data sequence: middle of each bin xData = numpy.array([2.5,7.5,12.5,17.5,22.5,27.5,32.5,37.5,42.5,47.5,52.5,57.5,62.5,67.5,72.5,77.5,82.5,87.5,92.5,97.5,102.5,107.5,112.5,117.5,122.5,127.5,132.5,137.5,142.5,147.5,152.5,157.5,162.5,167.5,172.5,177.5,182.5,187.5,192.5,197.5,202.5,207.5,212.5,217.5,222.5,227.5,232.5,237.5,242.5,247.5,252.5,257.5,262.5,267.5,272.5,277.5,282.5,287.5,292.5,297.5,302.5,307.5,312.5,317.5,322.5,327.5,332.5,337.5,342.5,347.5,352.5,357.5,362.5,367.5,372.5,377.5,382.5,387.5,392.5,397.5,402.5,407.5,412.5,417.5,422.5,427.5,432.5,437.5,442.5,447.5,452.5,457.5,462.5,467.5,472.5,477.5,482.5,487.5,492.5,497.5,502.5,507.5,512.5,517.5,522.5,527.5,532.5,537.5,542.5,547.5,552.5,557.5,562.5,567.5,572.5,577.5,582.5,587.5,592.5,597.5,602.5,607.5,612.5,617.5,622.5,627.5,632.5,637.5,642.5,647.5,652.5,657.5,662.5,667.5,672.5,677.5,682.5,687.5,692.5,697.5,702.5,707.5,712.5,717.5,722.5,727.5,732.5,737.5,742.5,747.5,752.5,757.5,762.5,767.5,772.5,777.5,782.5,787.5,792.5,797.5,802.5,807.5,812.5,817.5,822.5,827.5,832.5,837.5,842.5,847.5,852.5,857.5,862.5,867.5,872.5,877.5,882.5,887.5,892.5,897.5,902.5,907.5,912.5,917.5,922.5,927.5,932.5,937.5,942.5,947.5,952.5,957.5,962.5,967.5,972.5,977.5,982.5,987.5,992.5,997.5,1002.5,1007.5,1012.5,1017.5,1022.5,1027.5,1032.5,1037.5,1042.5,1047.5,1052.5,1057.5,1062.5,1067.5,1072.5,1077.5,1082.5,1087.5,1092.5,1097.5,1102.5,1107.5,1112.5,1117.5,1122.5,1127.5,1132.5,1137.5,1142.5,1147.5,1152.5,1157.5,1162.5,1167.5,1172.5,1177.5,1182.5,1187.5,1192.5,1197.5,1202.5,1207.5,1212.5,1217.5,1222.5,1227.5,1232.5,1237.5,1242.5,1247.5,1252.5,1257.5,1262.5,1267.5,1272.5,1277.5,1282.5,1287.5,1292.5,1297.5,1302.5,1307.5,1312.5,1317.5,1322.5,1327.5,1332.5,1337.5,1342.5,1347.5,1352.5,1357.5,1362.5,1367.5,1372.5,1377.5,1382.5,1387.5,1392.5,1397.5,1402.5,1407.5,1412.5,1417.5,1422.5,1427.5,1432.5,1437.5,1442.5,1447.5,1452.5,1457.5,1462.5,1467.5,1472.5,1477.5,1482.5,1487.5,1492.5,1497.5,1502.5,1507.5,1512.5,1517.5,1522.5,1527.5,1532.5,1537.5,1542.5,1547.5,1552.5,1557.5,1562.5,1567.5,1572.5,1577.5,1582.5,1587.5,1592.5,1597.5,1602.5,1607.5,1612.5,1617.5,1622.5,1627.5,1632.5,1637.5,1642.5,1647.5,1652.5,1657.5,1662.5,1667.5,1672.5,1677.5,1682.5,1687.5,1692.5,1697.5,1702.5,1707.5,1712.5,1717.5,1722.5,1727.5,1732.5,1737.5,1742.5,1747.5,1752.5,1757.5,1762.5,1767.5,1772.5,1777.5,1782.5,1787.5,1792.5,1797.5,1802.5,1807.5,1812.5,1817.5,1822.5,1827.5,1832.5,1837.5,1842.5,1847.5,1852.5,1857.5,1862.5,1867.5,1872.5,1877.5,1882.5,1887.5,1892.5,1897.5,1902.5,1907.5,1912.5,1917.5,1922.5,1927.5,1932.5,1937.5,1942.5,1947.5,1952.5,1957.5,1962.5,1967.5,1972.5,1977.5,1982.5,1987.5,1992.5,1997.5]) # Creating weights for histo: y13_PT_0 y13_PT_0_weights = numpy.array([1.22822497054,3.58232399742,5.21995762481,7.77875948011,10.9516708207,13.1010690191,15.455167046,19.1398439576,21.6986418129,21.8010017271,28.7609358936,28.3515362367,30.0915147783,40.1220263711,39.3032070574,39.5079068858,43.9090531969,48.8219490791,57.1124721303,59.875979814,59.6712799856,64.2771161251,69.9064814068,79.1181736859,73.5911583184,82.086381198,83.1099103401,85.7710581096,98.8721271288,98.3603675577,105.525011553,105.320311724,111.870806234,122.413097398,118.933100314,127.633093022,131.727189591,141.962381012,138.072984272,147.489376379,151.276373205,157.519867972,162.739863597,155.165769945,165.912760938,166.731560251,160.692765313,169.904457592,181.674947726,175.431452959,175.840952616,184.233745582,181.982047469,192.012539062,192.319638804,193.343137946,199.688932628,199.074833142,202.452430311,200.200732199,198.972533228,194.264337174,192.729038461,195.799535888,198.051334,179.116149871,183.414946268,170.416257163,173.691554418,181.367947984,168.676258621,172.258555619,171.542156219,165.196261538,155.779869431,161.204564884,160.897465141,153.630471232,152.197572433,154.449370546,151.788172776,149.331674835,148.00117595,142.985880154,136.025985988,138.891783586,143.804679468,130.294190792,135.514186417,126.916593623,124.66489551,131.010690191,124.357795768,124.66489551,123.129596797,114.224904261,117.500201515,107.16261018,111.154406834,106.855610437,109.516708207,108.493209065,107.879109579,100.305015928,101.021515327,94.9827503887,99.8956462709,96.4156791877,92.9357121045,92.6286523618,93.4474716755,89.4557350213,89.2510351928,89.4557350213,82.1887411122,80.9605121417,81.9840312838,81.0628620559,82.7005006833,79.5275833427,81.6769815412,77.6852448869,76.4570159163,79.0158237716,75.6382066026,75.2287969458,70.9300105489,74.1029178895,68.6782624362,65.6076950099,70.520600892,64.5841758678,70.520600892,65.5053450957,62.2300778409,64.0724162967,65.3006452672,58.5454009293,63.8677064683,55.9866030739,57.931291444,52.3019261623,52.7113358192,55.4748435029,54.4513143608,54.0419047039,52.0972163339,52.0972163339,47.3890202801,48.5148993365,46.365501138,47.2866703659,50.3572377923,46.365501138,44.2161029396,42.6808242264,44.0114031111,45.4443319101,38.2796879153,40.0196764569,43.7043433685,44.5231626822,44.3184628538,38.7914474863,37.7679283442,36.8467591163,39.6102668,37.2561687732,37.8702782584,37.153808859,35.3114704031,36.232639631,35.5161802316,35.0044206605,34.9020707463,34.9020707463,30.8079841778,29.6821051215,29.8868149499,33.0597322905,30.8079841778,31.7291534057,28.1468264083,31.0126840062,28.3515362367,27.4303670088,27.6350668372,28.1468264083,26.7138976093,25.3833187246,25.7927283814,25.9974382098,24.0527398398,25.0762689819,28.1468264083,24.9739090677,24.6668593251,24.6668593251,22.8245208693,23.7456900972,23.5409802688,23.4386303545,24.0527398398,19.4469037003,20.265713014,20.5727727566,21.4939419845,20.4704228424,18.4233745582,19.1398439576,17.8092650729,16.0692765313,19.1398439576,20.6751226708,17.6045652445,19.0374940434,16.888095845,18.6280843866,16.1716364455,16.1716364455,17.0928056734,16.888095845,15.3528171318,14.7386976465,14.2269380755,15.3528171318,14.4316479039,18.0139649013,14.7386976465,14.4316479039,14.2269380755,12.7940092765,12.6916593623,11.9751999628,14.7386976465,13.510478676,12.9987191049,14.1245881613,10.644621078,12.6916593623,12.077549877,11.4634303917,12.5893094481,12.3845996197,11.1563806491,14.6363477323,11.0540307349,9.72344985014,10.4399112496,9.00698445065,8.29052005117,10.9516708207,11.7704901344,10.9516708207,9.51874502171,9.51874502171,10.644621078,9.21168927908,9.4163931075,10.4399112496,10.0305015928,9.62109793593,7.77875948011,9.92815367856,6.44818259535,6.55053450957,7.77875948011,8.29052005117,7.26699890905,9.00698445065,8.08581622275,8.08581622275,7.57405565169,8.18816813696,6.75523833799,6.34583068114,6.65288642378,9.00698445065,5.73171719587,7.36935082326,7.88111139432,6.24347776693,6.65288642378,5.21995762481,5.21995762481,6.65288642378,6.8575912522,5.62936528166,6.14112585272,6.03877393851,5.83407011008,5.21995762481,4.91290088217,4.50349222533,5.21995762481,5.52701336745,5.83407011008,4.91290088217,4.91290088217,4.09408356848,4.81054896796,5.62936528166,5.62936528166,4.50349222533,4.50349222533,5.1176047106,3.07056342636,5.1176047106,4.70819705375,3.17291534057,4.2987883969,4.40114031111,3.27526725478,3.99173165427,4.09408356848,3.88937974006,4.19643648269,2.86585859794,3.99173165427,3.99173165427,3.27526725478,4.2987883969,3.99173165427,4.70819705375,2.66115476951,2.45644994109,3.377619169,3.07056342636,3.27526725478,3.27526725478,3.27526725478,2.96821051215,2.96821051215,2.35409802688,2.66115476951,2.14939419845,3.17291534057,2.35409802688,3.07056342636,2.5588028553,2.86585859794,3.17291534057,2.35409802688,2.45644994109,2.76350668372,2.04704228424,2.14939419845,2.76350668372,2.76350668372,2.66115476951,2.35409802688,1.43292979897,2.35409802688,2.35409802688,2.25174611266,1.7399855416,1.84233745582,1.7399855416,2.04704228424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# Creating weights for histo: y13_PT_1 y13_PT_1_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_2 y13_PT_2_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_3 y13_PT_3_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_4 y13_PT_4_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_5 y13_PT_5_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_6 y13_PT_6_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_7 y13_PT_7_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_8 y13_PT_8_weights = numpy.array([0.0,0.0,0.00142043502064,0.00141868178304,0.00426207495708,0.00283889296242,0.00921871115745,0.0035426810687,0.00709193705683,0.00494075572086,0.00426100586449,0.0042456896283,0.00422108936235,0.00212968069611,0.00212127272834,0.000710202290601,0.00497230137651,0.00213070115983,0.00422630118873,0.00425903472503,0.00283855218916,0.0,0.00284262142283,0.00213215705606,0.000709935017454,0.0035508388391,0.00142040495242,0.00212918141502,0.00352259437803,0.00212286634449,0.0,0.000709935017454,0.00141987040612,0.00354019654207,0.0,0.000710731639918,0.00212640251671,0.00141914728377,0.00212888407364,0.0,0.00141941455692,0.0,0.000710731639918,0.0,0.0,0.00212683535072,0.000709212266318,0.000710731639918,0.00141842416142,0.000709212266318,0.00142195439424,0.000711222754327,0.0,0.000710731639918,0.0,0.00142066702858,0.000709935017454,0.000709935017454,0.00142244550865,0.000709212266318,0.0,0.000710731639918,0.000710731639918,0.00141996951991,0.0,0.0,0.0,0.000699318334099,0.00283955223619,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.00141868178304,0.00142043502064,0.000709935017454,0.00212987892369,0.0,0.000711222754327,0.0,0.000709212266318,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.000709935017454,0.0,0.0,0.0,0.0,0.00138625486843,0.0,0.0,0.000709212266318,0.0,0.000704988236951,0.0,0.0,0.0,0.000711222754327,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.000711222754327,0.0,0.000708746765586,0.0,0.0,0.000710731639918,0.0,0.000704988236951,0.000710731639918,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.000706330170878,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.000708746765586,0.0,0.0,0.0,0.000709212266318,0.0,0.000710202290601,0.0,0.0,0.000709935017454,0.0,0.0,0.000709935017454,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.000704062432465,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.000708746765586,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.000709212266318,0.0,0.0,0.0,0.000709212266318,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]) # Creating weights for histo: y13_PT_9 y13_PT_9_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_10 y13_PT_10_weights = numpy.array([0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,26.365709718,0.0,0.0,0.0,26.3028457174,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,26.32395418,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]) # Creating weights for histo: y13_PT_11 y13_PT_11_weights = numpy.array([0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,5.76469335602,5.76378167565,0.0,5.74258246504,23.0498833396,0.0,11.5337366475,0.0,0.0,0.0,11.5258591142,0.0,11.5268486093,17.24724429,5.7483004014,23.0274804035,5.74258246504,11.5042151112,5.74258246504,11.5304223195,11.5079329226,0.0,0.0,0.0,11.5197780428,0.0,0.0,11.5033601106,23.048154125,23.0369238367,5.75321329228,5.75050418937,5.75465622581,17.3005617409,5.76070655564,11.533794288,5.76378167565,17.2799168396,5.76549167677,17.2670534042,5.76549167677,0.0,5.76613052551,5.75465622581,11.5192688852,5.74956272807,11.5051565725,5.77096368038,11.507308484,0.0,17.2747003755,0.0,0.0,17.277274984,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,5.75900423991,0.0,5.76469335602,5.74956272807,0.0,5.75050418937,5.74881148039,0.0,0.0,0.0,5.76682893608,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,5.75321329228,0.0,0.0,0.0,0.0,5.76682893608,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]) # Creating weights for histo: y13_PT_12 y13_PT_12_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_13 y13_PT_13_weights = numpy.array([0.0,0.0,2.5147691015,2.52162539721,2.2693762245,3.02388585014,3.02605698516,2.01581010895,2.26705033352,2.01671740367,3.78009020522,2.01653988949,3.02616167302,1.2615527962,1.25849378682,1.00875484674,3.27792381963,1.51559622767,2.01720898141,2.51747126186,1.26145174967,2.52105340706,3.02405881268,1.5113587972,1.76385375878,2.01695408925,1.51336394887,1.00892219558,2.51948157207,0.756260188598,1.2610551496,1.0068507416,0.503913762388,0.504111303814,1.00730909233,1.26027363203,0.756929887408,2.26910009132,1.00824475897,0.504273342402,0.503556154754,0.252544271078,0.5037735717,0.50351291412,0.251678699778,1.51080015855,0.252372674033,0.756827778822,0.756783324415,1.00851467156,0.251992459892,1.00800215625,0.252132802302,0.756635244207,0.0,0.756110439453,0.504297162682,0.252074237794,0.252501182164,0.755192220784,0.251834214341,0.756742207882,1.0075633776,0.504688604216,0.0,0.25230470279,0.252583718674,0.756650416359,0.251125523099,0.504116614067,0.0,0.0,0.503026191468,0.0,0.251125523099,0.0,0.0,0.757150338784,0.756285222649,0.252437914289,0.0,0.0,0.252383901426,0.251780960086,0.0,0.252132802302,0.25230470279,0.252383901426,0.0,0.25230470279,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.251992459892,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.25201415607,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.251073937781,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.252437914289,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]) # Creating weights for histo: y13_PT_14 y13_PT_14_weights = 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# Creating weights for histo: y13_PT_15 y13_PT_15_weights = 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import torch from torch.optim import Adam from omegaconf import OmegaConf from rex.utils.logging import logger from rex.models.sent_pcnn import SentPCNN from rex.models.bag_pcnn import PCNNOne from rex.utils.io import load_line_json from rex.utils.progress_bar import tqdm from rex.utils.tensor_move import move_to_cuda_device from rex.data.collate_fn import bag_re_collate_fn, re_collate_fn from rex.data.transforms.sent_re import CachedMCMLSentRETransform from rex.data.transforms.bag_re import CachedMCBagRETransform from rex.data.manager import CachedManager from rex.data.dataset import CachedBagREDataset, CachedDataset from rex.tasks.base_task import TaskBase from rex.metrics.classification import accuracy, mc_prf1, mcml_prf1 class MCMLSentRelationClassificationTask(TaskBase): def __init__(self, config: OmegaConf, **kwargs) -> None: super().__init__(config, **kwargs) self.transform = CachedMCMLSentRETransform(config.max_seq_len) self.data_manager = CachedManager( config.train_filepath, config.dev_filepath, config.test_filepath, CachedDataset, self.transform, load_line_json, config.train_batch_size, config.eval_batch_size, re_collate_fn, debug_mode=config.debug_mode, load_train_data=config.load_train_data, load_dev_data=config.load_dev_data, load_test_data=config.load_test_data, ) self.model = SentPCNN( self.transform.vocab, config.emb_filepath, self.transform.label_encoder.num_tags, config.dim_token_emb, config.max_seq_len, config.dim_pos_emb, config.num_filters, config.kernel_size, dropout=config.dropout, ) self.model.to(self.config.device) self.optimizer = Adam(self.model.parameters(), lr=config.learning_rate) def train(self): for epoch_idx in range(self.config.num_epochs): logger.info(f"Epoch: {epoch_idx}/{self.config.num_epochs}") self.model.train() loader = tqdm(self.data_manager.train_loader, desc=f"Train(e{epoch_idx})") for batch in loader: del batch["id"] batch = move_to_cuda_device(batch, self.config.device) result = self.model(**batch) loss = result["loss"] loader.set_postfix({"loss": loss.item()}) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() logger.info(loader) measures = self.eval("dev") self.history["dev"].append(measures) test_measures = self.eval("test") self.history["test"].append(test_measures) is_best = False if measures["f1"] > self.best_metric: is_best = True self.best_metric = measures["f1"] self.best_epoch = epoch_idx self.no_climbing_cnt = 0 else: self.no_climbing_cnt += 1 if is_best and self.config.save_best_ckpt: self.save_ckpt(epoch=epoch_idx) logger.info( f"Epoch: {epoch_idx}, is_best: {is_best}, Dev: {measures}, Test: {test_measures}" ) if ( self.config.num_early_stop > 0 and self.no_climbing_cnt > self.config.num_early_stop ): break logger.info( ( f"Trial finished. 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Best Epoch: {self.best_epoch}, Dev: {self.history['dev'][self.best_epoch]}, " f"Best Test: {self.history['test'][self.best_epoch]}" ) ) @torch.no_grad() def eval(self, dataset_name): self.model.eval() name2loader = { "train": self.data_manager.train_loader, "dev": self.data_manager.dev_loader, "test": self.data_manager.test_loader, } loader = tqdm(name2loader[dataset_name], desc=f"{dataset_name} Eval") preds = [] golds = [] for batch in loader: batch = move_to_cuda_device(batch, self.config.device) golds.extend(batch["labels"].detach().cpu().tolist()) del batch["id"] del batch["labels"] result = self.model(**batch) preds.extend(result["pred"].long().detach().cpu().tolist()) logger.info(loader) measures = mc_prf1( preds, golds, self.transform.label_encoder.num_tags, ignore_labels=[self.transform.label_encoder.label2id["NA"]], ) return measures["macro"] @torch.no_grad() def predict(self, text, head, tail): self.model.eval() batch = self.transform.predict_transform( {"text": text, "head": head, "tail": tail} ) tensor_batch = self.data_manager.collate_fn([batch]) if "labels" in tensor_batch: del tensor_batch["labels"] if "id" in tensor_batch: del tensor_batch["id"] tensor_batch = move_to_cuda_device(tensor_batch, self.config.device) result = self.model(**tensor_batch) outs = result["pred"] preds = [] for pred in outs: preds.append(self.transform.label_encoder.id2label[pred]) return preds

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""" The :mod:`sportsbed.datasets._soccer` includes functions to fetch soccer historical and fixtures data. """ import numpy as np HOME_WIN = lambda outputs, col1, col2, offset: outputs[col1] - outputs[col2] > offset AWAY_WIN = lambda outputs, col1, col2, offset: outputs[col1] - outputs[col2] < -offset DRAW = lambda outputs, col1, col2, offset: np.abs(outputs[col1] - outputs[col2]) <= offset OVER = lambda outputs, col1, col2, offset: outputs[col1] - outputs[col2] > offset UNDER = lambda outputs, col1, col2, offset: outputs[col1] - outputs[col2] < offset TARGETS = [ ('home_win__full_time_goals', lambda outputs: HOME_WIN(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 0.0)), ('away_win__full_time_goals', lambda outputs: AWAY_WIN(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 0.0)), ('draw__full_time_goals', lambda outputs: DRAW(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 0.0)), ('over_1.5__full_time_goals', lambda outputs: OVER(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 1.5)), ('over_2.5__full_time_goals', lambda outputs: OVER(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 2.5)), ('over_3.5__full_time_goals', lambda outputs: OVER(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 3.5)), ('over_4.5__full_time_goals', lambda outputs: OVER(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 4.5)), ('under_1.5__full_time_goals', lambda outputs: UNDER(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 1.5)), ('under_2.5__full_time_goals', lambda outputs: UNDER(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 2.5)), ('under_3.5__full_time_goals', lambda outputs: UNDER(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 3.5)), ('under_4.5__full_time_goals', lambda outputs: UNDER(outputs, 'home_team__full_time_goals', 'away_team__full_time_goals', 4.5)), ('home_win__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: HOME_WIN(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 0.5)), ('away_win__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: AWAY_WIN(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 0.5)), ('draw__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: DRAW(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 0.5)), ('over_1.5__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: OVER(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 1.5)), ('over_2.5__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: OVER(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 2.5)), ('over_3.5__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: OVER(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 3.5)), ('over_4.5__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: OVER(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 4.5)), ('under_1.5__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: UNDER(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 1.5)), ('under_2.5__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: UNDER(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 2.5)), ('under_3.5__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: UNDER(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 3.5)), ('under_4.5__full_time_adjusted_goals', lambda outputs: UNDER(outputs, 'home_team__full_time_adjusted_goals', 'away_team__full_time_adjusted_goals', 4.5)) ]

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import numpy as np import pytest import mesh_join def test_simple_join(): vertices1 = np.array([ [0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 0.0, 2.0], [0.0, 0.0, 3.0], ], dtype='f4') vertices2 = np.array([ [0.0, 0.0, 4.0], [0.0, 0.0, 5.0], [0.0, 0.0, 6.0], ], dtype='f4') index1 = np.array([0, 1, 2], dtype='i4') index2 = np.array([0, 1, 2], dtype='i4') vdata, idata = mesh_join.join([vertices1, vertices2], [index1, index2], stride=12) vertices = np.frombuffer(vdata, 'f4').reshape(-1, 3) index = np.frombuffer(idata, 'i4') np.testing.assert_equal(vertices, [ [0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 0.0, 2.0], [0.0, 0.0, 3.0], [0.0, 0.0, 4.0], [0.0, 0.0, 5.0], [0.0, 0.0, 6.0], ]) np.testing.assert_equal(index, [0, 1, 2, 3, 4, 5]) def test_join_with_restart_index(): vertices1 = np.array([ [0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 0.0, 2.0], [0.0, 0.0, 3.0], [0.0, 0.0, 4.0], ], dtype='f4') vertices2 = np.array([ [0.0, 0.0, 5.0], [0.0, 0.0, 6.0], ], dtype='f4') index1 = np.array([0, 1, 2, -1, 2, 3], dtype='i4') index2 = np.array([0, 1], dtype='i4') vdata, idata = mesh_join.join([vertices1, vertices2], [index1, index2], stride=12, separator=True) vertices = np.frombuffer(vdata, 'f4').reshape(-1, 3) index = np.frombuffer(idata, 'i4') np.testing.assert_equal(vertices, [ [0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 0.0, 2.0], [0.0, 0.0, 3.0], [0.0, 0.0, 4.0], [0.0, 0.0, 5.0], [0.0, 0.0, 6.0], ]) np.testing.assert_equal(index, [0, 1, 2, -1, 2, 3, -1, 4, 5]) if __name__ == '__main__': pytest.main([__file__])

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# coding: utf-8 """ Tradenity API Tradenity eCommerce Rest API Contact: support@tradenity.com """ from __future__ import absolute_import import re import pprint # python 2 and python 3 compatibility library import six from tradenity.api_client import ApiClient class Address(object): swagger_types = { 'id': 'str', 'meta': 'InstanceMeta', 'street_line1': 'str', 'street_line2': 'str', 'city': 'str', 'state': 'State', 'zip_code': 'str', 'country': 'Country' } attribute_map = { 'id': 'id', 'meta': '__meta', 'street_line1': 'streetLine1', 'street_line2': 'streetLine2', 'city': 'city', 'state': 'state', 'zip_code': 'zipCode', 'country': 'country' } api_client = None def __init__(self, id=None, meta=None, street_line1=None, street_line2=None, city=None, state=None, zip_code=None, country=None): """Address - a model defined in Swagger""" self._id = id self._meta = None self._street_line1 = None self._street_line2 = None self._city = None self._state = None self._zip_code = None self._country = None self.discriminator = None if meta is not None: self.meta = meta self.street_line1 = street_line1 if street_line2 is not None: self.street_line2 = street_line2 self.city = city self.state = state self.zip_code = zip_code self.country = country @property def id(self): if self._id: return self._id elif self.meta is None: return None else: self._id = self.meta.href.split("/")[-1] return self._id @id.setter def id(self, new_id): self._id = new_id @property def meta(self): """Gets the meta of this Address. :return: The meta of this Address. :rtype: InstanceMeta """ return self._meta @meta.setter def meta(self, meta): """Sets the meta of this Address. :param meta: The meta of this Address. :type: InstanceMeta """ self._meta = meta @property def street_line1(self): """Gets the street_line1 of this Address. :return: The street_line1 of this Address. :rtype: str """ return self._street_line1 @street_line1.setter def street_line1(self, street_line1): """Sets the street_line1 of this Address. :param street_line1: The street_line1 of this Address. :type: str """ self._street_line1 = street_line1 @property def street_line2(self): """Gets the street_line2 of this Address. :return: The street_line2 of this Address. :rtype: str """ return self._street_line2 @street_line2.setter def street_line2(self, street_line2): """Sets the street_line2 of this Address. :param street_line2: The street_line2 of this Address. :type: str """ self._street_line2 = street_line2 @property def city(self): """Gets the city of this Address. :return: The city of this Address. :rtype: str """ return self._city @city.setter def city(self, city): """Sets the city of this Address. :param city: The city of this Address. :type: str """ self._city = city @property def state(self): """Gets the state of this Address. :return: The state of this Address. :rtype: State """ return self._state @state.setter def state(self, state): """Sets the state of this Address. :param state: The state of this Address. :type: State """ self._state = state @property def zip_code(self): """Gets the zip_code of this Address. :return: The zip_code of this Address. :rtype: str """ return self._zip_code @zip_code.setter def zip_code(self, zip_code): """Sets the zip_code of this Address. :param zip_code: The zip_code of this Address. :type: str """ self._zip_code = zip_code @property def country(self): """Gets the country of this Address. :return: The country of this Address. :rtype: Country """ return self._country @country.setter def country(self, country): """Sets the country of this Address. :param country: The country of this Address. :type: Country """ self._country = country def to_dict(self): """Returns the model properties as a dict""" result = {} for attr, _ in six.iteritems(self.swagger_types): value = getattr(self, attr) if isinstance(value, list): result[attr] = list(map( lambda x: x.to_dict() if hasattr(x, "to_dict") else x, value )) elif hasattr(value, "to_dict"): result[attr] = value.to_dict() elif isinstance(value, dict): result[attr] = dict(map( lambda item: (item[0], item[1].to_dict()) if hasattr(item[1], "to_dict") else item, value.items() )) else: result[attr] = value if issubclass(Address, dict): for key, value in self.items(): result[key] = value return result def to_str(self): """Returns the string representation of the model""" return pprint.pformat(self.to_dict()) def __repr__(self): """For `print` and `pprint`""" return self.to_str() def __eq__(self, other): """Returns true if both objects are equal""" if not isinstance(other, Address): return False return self.__dict__ == other.__dict__ def __ne__(self, other): """Returns true if both objects are not equal""" return not self == other @classmethod def get_api_client(cls): if cls.api_client is None: cls.api_client = ApiClient.instance() return cls.api_client @classmethod def find_all(cls, **kwargs): return cls.list_all_addresses(**kwargs) @classmethod def find_all_by(cls, **kwargs): return cls.list_all_addresses(**kwargs) @classmethod def find_one_by(cls, **kwargs): results = cls.list_all_addresses(**kwargs) if len(results) > 0: return results[0] @classmethod def find_by_id(cls, id): return cls.get_address_by_id(id) def create(self): new_instance = self.create_address(self) self.id = new_instance.id return self def update(self): return self.update_address_by_id(self.id, self) def delete(self): return self.delete_address_by_id(self.id) @classmethod def create_address(cls, address, **kwargs): """Create Address Create a new Address This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.create_address(address, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param Address address: Attributes of address to create (required) :return: Address If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ kwargs['_return_http_data_only'] = True if kwargs.get('async'): return cls._create_address_with_http_info(address, **kwargs) else: (data) = cls._create_address_with_http_info(address, **kwargs) return data @classmethod def _create_address_with_http_info(cls, address, **kwargs): """Create Address Create a new Address This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.create_address_with_http_info(address, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param Address address: Attributes of address to create (required) :return: Address If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ all_params = ['address'] all_params.append('async') all_params.append('_return_http_data_only') all_params.append('_preload_content') all_params.append('_request_timeout') query_params = [] params = locals() for key, val in six.iteritems(params['kwargs']): if key not in all_params: query_params.append((key, val)) params[key] = val del params['kwargs'] # verify the required parameter 'address' is set if ('address' not in params or params['address'] is None): raise ValueError("Missing the required parameter `address` when calling `create_address`") collection_formats = {} path_params = {} header_params = {} form_params = [] local_var_files = {} body_params = None if 'address' in params: body_params = params['address'] # HTTP header `Accept` header_params['Accept'] = cls.get_api_client().select_header_accept( ['application/json']) # HTTP header `Content-Type` header_params['Content-Type'] = cls.get_api_client().select_header_content_type( ['application/json']) # Authentication setting auth_settings = [] return cls.get_api_client().call_api( '/addresses', 'POST', path_params, query_params, header_params, body=body_params, post_params=form_params, files=local_var_files, response_type='Address', auth_settings=auth_settings, async=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) @classmethod def delete_address_by_id(cls, address_id, **kwargs): """Delete Address Delete an instance of Address by its ID. This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.delete_address_by_id(address_id, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param str address_id: ID of address to delete. (required) :return: None If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ kwargs['_return_http_data_only'] = True if kwargs.get('async'): return cls._delete_address_by_id_with_http_info(address_id, **kwargs) else: (data) = cls._delete_address_by_id_with_http_info(address_id, **kwargs) return data @classmethod def _delete_address_by_id_with_http_info(cls, address_id, **kwargs): """Delete Address Delete an instance of Address by its ID. This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.delete_address_by_id_with_http_info(address_id, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param str address_id: ID of address to delete. (required) :return: None If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ all_params = ['address_id'] all_params.append('async') all_params.append('_return_http_data_only') all_params.append('_preload_content') all_params.append('_request_timeout') query_params = [] params = locals() for key, val in six.iteritems(params['kwargs']): if key not in all_params: query_params.append((key, val)) params[key] = val del params['kwargs'] # verify the required parameter 'address_id' is set if ('address_id' not in params or params['address_id'] is None): raise ValueError("Missing the required parameter `address_id` when calling `delete_address_by_id`") collection_formats = {} path_params = {} if 'address_id' in params: path_params['addressId'] = params['address_id'] header_params = {} form_params = [] local_var_files = {} body_params = None # HTTP header `Accept` header_params['Accept'] = cls.get_api_client().select_header_accept( ['application/json']) # HTTP header `Content-Type` header_params['Content-Type'] = cls.get_api_client().select_header_content_type( ['application/json']) # Authentication setting auth_settings = [] return cls.get_api_client().call_api( '/addresses/{addressId}', 'DELETE', path_params, query_params, header_params, body=body_params, post_params=form_params, files=local_var_files, response_type=None, auth_settings=auth_settings, async=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) @classmethod def get_address_by_id(cls, address_id, **kwargs): """Find Address Return single instance of Address by its ID. This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.get_address_by_id(address_id, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param str address_id: ID of address to return (required) :return: Address If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ kwargs['_return_http_data_only'] = True if kwargs.get('async'): return cls._get_address_by_id_with_http_info(address_id, **kwargs) else: (data) = cls._get_address_by_id_with_http_info(address_id, **kwargs) return data @classmethod def _get_address_by_id_with_http_info(cls, address_id, **kwargs): """Find Address Return single instance of Address by its ID. This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.get_address_by_id_with_http_info(address_id, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param str address_id: ID of address to return (required) :return: Address If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ all_params = ['address_id'] all_params.append('async') all_params.append('_return_http_data_only') all_params.append('_preload_content') all_params.append('_request_timeout') query_params = [] params = locals() for key, val in six.iteritems(params['kwargs']): if key not in all_params: query_params.append((key, val)) params[key] = val del params['kwargs'] # verify the required parameter 'address_id' is set if ('address_id' not in params or params['address_id'] is None): raise ValueError("Missing the required parameter `address_id` when calling `get_address_by_id`") collection_formats = {} path_params = {} if 'address_id' in params: path_params['addressId'] = params['address_id'] header_params = {} form_params = [] local_var_files = {} body_params = None # HTTP header `Accept` header_params['Accept'] = cls.get_api_client().select_header_accept( ['application/json']) # HTTP header `Content-Type` header_params['Content-Type'] = cls.get_api_client().select_header_content_type( ['application/json']) # Authentication setting auth_settings = [] return cls.get_api_client().call_api( '/addresses/{addressId}', 'GET', path_params, query_params, header_params, body=body_params, post_params=form_params, files=local_var_files, response_type='Address', auth_settings=auth_settings, async=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) @classmethod def list_all_addresses(cls, **kwargs): """List Addresses Return a list of Addresses This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.list_all_addresses(async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param int page: page number :param int size: page size :param str sort: page order :return: page[Address] If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ kwargs['_return_http_data_only'] = True if kwargs.get('async'): return cls._list_all_addresses_with_http_info(**kwargs) else: (data) = cls._list_all_addresses_with_http_info(**kwargs) return data @classmethod def _list_all_addresses_with_http_info(cls, **kwargs): """List Addresses Return a list of Addresses This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.list_all_addresses_with_http_info(async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param int page: page number :param int size: page size :param str sort: page order :return: page[Address] If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ all_params = ['page', 'size', 'sort'] all_params.append('async') all_params.append('_return_http_data_only') all_params.append('_preload_content') all_params.append('_request_timeout') query_params = [] params = locals() for key, val in six.iteritems(params['kwargs']): if key not in all_params: query_params.append((key, val)) params[key] = val del params['kwargs'] collection_formats = {} path_params = {} if 'page' in params: query_params.append(('page', params['page'])) if 'size' in params: query_params.append(('size', params['size'])) if 'sort' in params: query_params.append(('sort', params['sort'])) header_params = {} form_params = [] local_var_files = {} body_params = None # HTTP header `Accept` header_params['Accept'] = cls.get_api_client().select_header_accept( ['application/json']) # HTTP header `Content-Type` header_params['Content-Type'] = cls.get_api_client().select_header_content_type( ['application/json']) # Authentication setting auth_settings = [] return cls.get_api_client().call_api( '/addresses', 'GET', path_params, query_params, header_params, body=body_params, post_params=form_params, files=local_var_files, response_type='page[Address]', auth_settings=auth_settings, async=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) @classmethod def replace_address_by_id(cls, address_id, address, **kwargs): """Replace Address Replace all attributes of Address This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.replace_address_by_id(address_id, address, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param str address_id: ID of address to replace (required) :param Address address: Attributes of address to replace (required) :return: Address If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ kwargs['_return_http_data_only'] = True if kwargs.get('async'): return cls._replace_address_by_id_with_http_info(address_id, address, **kwargs) else: (data) = cls._replace_address_by_id_with_http_info(address_id, address, **kwargs) return data @classmethod def _replace_address_by_id_with_http_info(cls, address_id, address, **kwargs): """Replace Address Replace all attributes of Address This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.replace_address_by_id_with_http_info(address_id, address, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param str address_id: ID of address to replace (required) :param Address address: Attributes of address to replace (required) :return: Address If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ all_params = ['address_id', 'address'] all_params.append('async') all_params.append('_return_http_data_only') all_params.append('_preload_content') all_params.append('_request_timeout') query_params = [] params = locals() for key, val in six.iteritems(params['kwargs']): if key not in all_params: query_params.append((key, val)) params[key] = val del params['kwargs'] # verify the required parameter 'address_id' is set if ('address_id' not in params or params['address_id'] is None): raise ValueError("Missing the required parameter `address_id` when calling `replace_address_by_id`") # verify the required parameter 'address' is set if ('address' not in params or params['address'] is None): raise ValueError("Missing the required parameter `address` when calling `replace_address_by_id`") collection_formats = {} path_params = {} if 'address_id' in params: path_params['addressId'] = params['address_id'] header_params = {} form_params = [] local_var_files = {} body_params = None if 'address' in params: body_params = params['address'] # HTTP header `Accept` header_params['Accept'] = cls.get_api_client().select_header_accept( ['application/json']) # HTTP header `Content-Type` header_params['Content-Type'] = cls.get_api_client().select_header_content_type( ['application/json']) # Authentication setting auth_settings = [] return cls.get_api_client().call_api( '/addresses/{addressId}', 'PUT', path_params, query_params, header_params, body=body_params, post_params=form_params, files=local_var_files, response_type='Address', auth_settings=auth_settings, async=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) @classmethod def update_address_by_id(cls, address_id, address, **kwargs): """Update Address Update attributes of Address This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.update_address_by_id(address_id, address, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param str address_id: ID of address to update. (required) :param Address address: Attributes of address to update. (required) :return: Address If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ kwargs['_return_http_data_only'] = True if kwargs.get('async'): return cls._update_address_by_id_with_http_info(address_id, address, **kwargs) else: (data) = cls._update_address_by_id_with_http_info(address_id, address, **kwargs) return data @classmethod def _update_address_by_id_with_http_info(cls, address_id, address, **kwargs): """Update Address Update attributes of Address This method makes a synchronous HTTP request by default. To make an asynchronous HTTP request, please pass async=True >>> thread = api.update_address_by_id_with_http_info(address_id, address, async=True) >>> result = thread.get() :param async bool :param str address_id: ID of address to update. (required) :param Address address: Attributes of address to update. (required) :return: Address If the method is called asynchronously, returns the request thread. """ all_params = ['address_id', 'address'] all_params.append('async') all_params.append('_return_http_data_only') all_params.append('_preload_content') all_params.append('_request_timeout') query_params = [] params = locals() for key, val in six.iteritems(params['kwargs']): if key not in all_params: query_params.append((key, val)) params[key] = val del params['kwargs'] # verify the required parameter 'address_id' is set if ('address_id' not in params or params['address_id'] is None): raise ValueError("Missing the required parameter `address_id` when calling `update_address_by_id`") # verify the required parameter 'address' is set if ('address' not in params or params['address'] is None): raise ValueError("Missing the required parameter `address` when calling `update_address_by_id`") collection_formats = {} path_params = {} if 'address_id' in params: path_params['addressId'] = params['address_id'] header_params = {} form_params = [] local_var_files = {} body_params = None if 'address' in params: body_params = params['address'] # HTTP header `Accept` header_params['Accept'] = cls.get_api_client().select_header_accept( ['application/json']) # HTTP header `Content-Type` header_params['Content-Type'] = cls.get_api_client().select_header_content_type( ['application/json']) # Authentication setting auth_settings = [] return cls.get_api_client().call_api( '/addresses/{addressId}', 'PATCH', path_params, query_params, header_params, body=body_params, post_params=form_params, files=local_var_files, response_type='Address', auth_settings=auth_settings, async=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)

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begin_unit comment|'# Copyright 2012 OpenStack Foundation' nl|'\n' comment|'# All Rights Reserved.' nl|'\n' comment|'#' nl|'\n' comment|'# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may' nl|'\n' comment|'# not use this file except in compliance with the License. You may obtain' nl|'\n' comment|'# a copy of the License at' nl|'\n' comment|'#' nl|'\n' comment|'# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0' nl|'\n' comment|'#' nl|'\n' comment|'# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software' nl|'\n' comment|'# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT' nl|'\n' comment|'# WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. 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import pytest from faker import Faker from django.db.utils import IntegrityError from django.urls import reverse from .factory import AccountSubTypeFactory from ..models import AccountSubType, Account from ..choices import AccountType fake = Faker() class TestAccountSubType: def test_name_field(self, db): sub_type = AccountSubType() field = sub_type._meta.get_field('name') assert field.verbose_name == 'name' assert field.max_length == 64 assert field.editable assert not field.blank assert not field.null assert not field.has_default() assert not field.hidden assert not field.unique def test_type_field(self, db): sub_type = AccountSubType() field = sub_type._meta.get_field('type') assert field.verbose_name == 'type' assert field.choices == AccountType.choices assert field.default == AccountType.Asset assert field.has_default() assert field.editable assert not field.blank assert not field.null assert not field.hidden assert not field.unique def test_order_field(self, db): sub_type = AccountSubType() field = sub_type._meta.get_field('order') assert field.verbose_name == 'order' assert field.default == 0 assert field.has_default() assert field.editable assert field.blank assert field.null assert not field.hidden assert not field.unique def test_name_cannot_be_null(self, user): with pytest.raises(IntegrityError) as error: AccountSubType.objects.create(created_by=user, name=None, type=AccountType.Asset, order=0) def test_type_cannot_be_null(self, user): with pytest.raises(IntegrityError) as error: AccountSubType.objects.create(created_by=user, name=fake.name(), type=None, order=0) def test_order_can_be_null(self, user): sub_type = AccountSubType.objects.create(created_by=user, name=fake.name(), type=AccountType.Asset, order=None) sub_type.save() query = AccountSubType.objects.all() saved_obj = query.first() assert query.count() == 1 assert saved_obj.name == sub_type.name assert saved_obj.type == sub_type.type assert not saved_obj.order def test_create(self, user): sub_type = AccountSubType.objects.create(created_by=user, name=fake.name(), type=AccountType.Asset, order=0) sub_type.save() query = AccountSubType.objects.all() saved_obj = query.first() assert query.count() == 1 assert saved_obj.name == sub_type.name assert saved_obj.type == sub_type.type assert saved_obj.order == sub_type.order def test_count(self, user): AccountSubTypeFactory(created_by=user) AccountSubTypeFactory(created_by=user) query = AccountSubType.objects.all() assert query.count() == 2 def test_edit(self, user): sub_type = AccountSubType.objects.create(created_by=user, name=fake.name(), type=AccountType.Asset, order=0) sub_type.save() new_name = 'new name' sub_type.name = new_name sub_type.order = 1 sub_type.save() saved_obj = AccountSubType.objects.first() assert saved_obj.name == new_name assert saved_obj.order == 1 def test_str(self, user): sub_type = AccountSubType.objects.create(created_by=user, name=fake.name(), type=AccountType.Asset, order=0) assert str(sub_type) == f'{sub_type.name}#{sub_type.get_type_display()}#{sub_type.order}' def test_type_text(self, user): sub_type = AccountSubType.objects.create(created_by=user, name=fake.name(), type=AccountType.Asset, order=0) assert sub_type.type_text == sub_type.get_type_display() def test_get_absolute_url(self, user): sub_type = AccountSubType.objects.create(created_by=user, name=fake.name(), type=AccountType.Asset, order=0) assert sub_type.get_absolute_url() == reverse('account:subtype:detail-update', args=[sub_type.pk]) class TestAccount: def test_name_field(self, db): account = Account() field = account._meta.get_field('name') assert field.__class__.__name__ == 'CharField' assert field.verbose_name == 'name' assert field.max_length == 64 assert field.editable assert not field.blank assert not field.null assert not field.has_default() assert not field.hidden assert not field.unique def test_code_field(self, db): account = Account() field = account._meta.get_field('code') assert field.__class__.__name__ == 'CharField' assert field.verbose_name == 'code' assert field.max_length == 64 assert field.editable assert not field.blank assert not field.null assert not field.has_default() assert not field.hidden assert not field.unique def test_type_field(self, db): account = Account() field = account._meta.get_field('type') assert field.__class__.__name__ == 'IntegerField' assert field.verbose_name == 'type' assert field.editable assert field.blank assert field.has_default() assert field.choices == AccountType.choices assert field.default == AccountType.Asset assert not field.null assert not field.hidden assert not field.unique def test_sub_type_field(self, db): account = Account() field = account._meta.get_field('sub_type') assert field.__class__.__name__ == 'ForeignKey' assert field.verbose_name == 'sub type' assert field.editable assert not field.blank assert not field.has_default() assert field.default.__name__ == 'NOT_PROVIDED' assert not field.null assert not field.hidden assert not field.unique def test_depth_field(self, db): account = Account() field = account._meta.get_field('depth') assert field.__class__.__name__ == 'IntegerField' assert field.verbose_name == 'depth' assert field.default == 0 assert field.has_default() assert field.editable assert field.blank assert field.null assert not field.hidden assert not field.unique def test_entry_date_field(self): account = Account() field = account._meta.get_field('entry_date') assert field.__class__.__name__ == 'DateField' assert field.name == 'entry_date' assert field.verbose_name == 'entry date' assert field.blank assert field.null assert field.default assert field.has_default() assert not field.unique def test_description_field(self, db): account = Account() field = account._meta.get_field('description') assert field.__class__.__name__ == 'TextField' assert field.verbose_name == 'description' assert not field.max_length assert field.editable assert field.blank assert field.null assert not field.default assert field.has_default() assert not field.hidden assert not field.unique def test_name_cannot_be_null(self, user, sub_type): with pytest.raises(IntegrityError) as error: Account.objects.create(name=None, code=fake.random_int(0, 100), type=AccountType.Asset, sub_type=sub_type, created_by=user) def test_code_cannot_be_null(self, user, sub_type): with pytest.raises(IntegrityError) as error: Account.objects.create(name=fake.name(), code=None, type=AccountType.Asset, sub_type=sub_type, created_by=user) def test_type_cannot_be_null(self, user, sub_type): with pytest.raises(IntegrityError) as error: Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), type=None, sub_type=sub_type, created_by=user) def test_sub_type_cannot_be_null(self, user): with pytest.raises(IntegrityError) as error: Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), type=AccountType.Liability, sub_type=None, created_by=user) def test_type_default_asset(self, user, sub_type): account = Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type, created_by=user) assert account.type == AccountType.Asset def test_depth_default_0(self, user, sub_type): account = Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type, created_by=user) assert account.depth == 0 def test_str(self, user, sub_type): account = Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type,created_by=user) assert str(account) == f'{account.name}:{account.code}' def test_str_with_parent(self, user, sub_type): parent = Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type,created_by=user) account = Account.objects.create(parent=parent, name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type,created_by=user) assert str(account) == f'{account.name}:{account.code}#{parent.name}:{parent.code}' def test_type_text(self, user, sub_type): account = Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type,created_by=user) assert account.type_text == account.get_type_display() def test_sub_type_text(self, user, sub_type): account = Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type,created_by=user) assert account.sub_type_text == account.sub_type.name def test_create(self, user, sub_type): account = Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type, created_by=user) instance = Account.objects.get(pk=account.pk) assert account.pk == instance.pk def test_count(self, user, sub_type): Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type, created_by=user) Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type, created_by=user) Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type, created_by=user) count = Account.objects.all() assert count.count() == 3 def test_edit(self, user, sub_type): account = Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type, created_by=user) account.code = str(1234) account.save() instance = Account.objects.get(pk=account.pk) assert instance.code == str(1234) def test_set_depth(self, user, sub_type): parent = Account.objects.create(name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type,created_by=user) account = Account.objects.create(parent=parent, name=fake.name(), code=fake.random_int(1, 100), sub_type=sub_type,created_by=user) assert parent.depth == 0 assert account.depth == 1

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from abc import ABC, abstractmethod class AsyncBaseAdapter(ABC): def __init__(self): self.with_fake_roles = False @abstractmethod async def _get_user(self, login): pass @abstractmethod async def get_user_zero_depth_rules(self, login): pass @abstractmethod async def get_user_zero_depth_roles(self, login): pass @abstractmethod async def get_extended_rules(self, role): pass @abstractmethod def create_tables(self): pass class BaseAdapter(ABC): def __init__(self): self.with_fake_roles = False @abstractmethod def _get_user(self, login): pass @abstractmethod def get_user_zero_depth_rules(self, login): pass @abstractmethod def get_user_zero_depth_roles(self, login): pass @abstractmethod def get_extended_rules(self, role): pass @abstractmethod def create_tables(self): pass

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import sys sys.path.append('../') from roleplay import * #main.roleplayRun(sys.argv[1],sys.argv[2],sys.argv[3]) #main2.roleplayRun(sys.argv[1],sys.argv[2],sys.argv[3]) main2.roleplayRun()

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from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import torch from tests import utils class TestFullLike(utils.TorchGlowTestCase): def test_empty_like_basic(self): """Basic test of the PyTorch empty_like Node on Glow.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.empty_like(a, dtype=torch.float) c = torch.zeros_like(a, dtype=torch.float) return a + (b * c) x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::empty_like"}) def test_empty_like_no_assign_type(self): """Basic test of the PyTorch empty_like Node on Glow without assigning type.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.empty_like(a) c = torch.zeros_like(a) return a + (b * c) x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::empty_like"}) def test_empty_like_int(self): """Basic test of the PyTorch empty_like Node on Glow with int type.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.empty_like(a, dtype=torch.int) c = torch.zeros_like(a, dtype=torch.int) return b * c x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::empty_like"}) def test_full_like_basic(self): """Basic test of the PyTorch full_like Node on Glow.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.full_like(a, fill_value=3.1415, dtype=torch.float) return a + b x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::full_like"}) def test_full_like_no_assign_type(self): """Basic test of the PyTorch full_like Node on Glow without assigning type.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.full_like(a, fill_value=3.1415) return a + b x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::full_like"}) def test_full_like_int(self): """Basic test of the PyTorch full_like Node on Glow with int type.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.full_like(a, fill_value=4, dtype=torch.int) c = torch.full_like(a, fill_value=5, dtype=torch.int) return b + c x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::full_like"}) def test_zeros_like_basic(self): """Basic test of the PyTorch zeros_like Node on Glow.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.zeros_like(a, dtype=torch.float) return a + b x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::zeros_like"}) def test_zeros_like_no_assign_type(self): """Basic test of the PyTorch zeros_like Node on Glow without assign type.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.zeros_like(a) return a + b x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::zeros_like"}) def test_zeros_like_int(self): """Basic test of the PyTorch zeros_like Node on Glow with int type.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.zeros_like(a, dtype=torch.int) c = torch.zeros_like(b) return b + c x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::zeros_like"}) def test_ones_like_basic(self): """Basic test of the PyTorch ones_like Node on Glow.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.ones_like(a, dtype=torch.float) return a + b x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::ones_like"}) def test_ones_like_no_assign_type(self): """Basic test of the PyTorch ones_like Node on Glow without assign type.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.ones_like(a) return a + b x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::ones_like"}) def test_ones_like_int(self): """Basic test of the PyTorch ones_like Node on Glow with int type.""" class TestModule(torch.nn.Module): def forward(self, a): b = torch.ones_like(a, dtype=torch.int) c = torch.ones_like(b, dtype=torch.int) return b + c x = torch.randn(2, 3, 4) utils.compare_tracing_methods(TestModule(), x, fusible_ops={"aten::ones_like"})

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