软件工程第二次作业:个人第一次编程作业

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/SE2020
这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/SE2020/homework/11167
这个作业的目标 熟悉对 Git / Github 的使用,锻炼编程能力和自主解决问题的手腕,直接越级挑战
学号 031802506



一、PSP表格

PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟)
Planning 计划 120 180
Estimate 估计这个任务需要多少时间 10 10
Development 开发 60 120
Analysis 需求分析 (包括学习新技术) 480 480
Design Spec 生成设计文档 120 60
Design Review 设计复审 120 30
Coding Standard 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 30 30
Design 具体设计 120 120
Coding 具体编码 480 600
Code Review 代码复审 60 60
Test 测试(自我测试,修改代码,提交修改) 360 360
Reporting 报告 120 100
Test Report 测试报告 60 60
Size Measurement 计算工作量 10 10
Postmortem & Process Improvement Plan 事后总结, 并提出过程改进计划 60 60
合计 2210 2280


二、解题思路

语言选择

Python 便于快速实现,也常用于数据分析,还有参考程序它不香吗?

优化目标

参考代码经过一顿 Ctrl C + Ctrl V 操作之后,发现该代码已经可以正常跑通样例数据的!

并且已经实现了基本的三个查询功能:“用户——事件”、“项目——实践”、“用户——项目——事件” 并统计出某个事件对应的次数。

  • 主目标:保证正确率的前提下,优化读取、处理、查询速度
  • 附加目标
    - 代码重构,将原始代码变得简单易读( P.S. 原来的代码我觉得来自远古时代)
    - 需要应对各种特殊状况,例如有上 G 内存的数据轰炸和反反复复的冗余询问

代码分析

将总体任务划分为三大块:

  • json 数据读取与拆分
    • (1)输入数据采用了 json 数据结构,读取以后将转化为 python 语言中的键值对 ( key -> value )字典。每一行对应一个 github 数据,虽然内容庞大,但实际只需要处理的是 "actor" 中的 " login "、"repo" 中的 "name"、事件类型"type",以及"type"中仅关注其中四种数据类型。
      • PushEvent
      • IssueCommentEvent
      • IssuesEvent
      • PullRequestEvent
    • (2)源代码将这些数据读取出来以后,逐行拆分,再将一个字典中嵌套的字典再进行拆分,直到重新组成一个无嵌套的字典。
  • 数据重新统计
    • 直接重新读取处理好的数据,根据三种查询,分门别类统计好,并持久化存储。
  • 命令行运行
    • 调用 Commander,并输入查询命令,返回查询结果或者错误提示。
> python GHAnalysis.py -i (file_path)
> python GHAnalysis.py -u (user) -e (event)
> python GHAnalysis.py -r (repo) -e (event)
> python GHAnalysis.py -u (user) -r (repo) -e (event)

注:此处 windows 输入 python 或者 python3,需要根据安装路径下 python.exe 文件名来决定。

优化方向

  • 速度
    - 多线程 / 多进程 / 协程
    - 加速 IO 存取
    - 减少原始代码里的套娃行为
    - 去除冗余数据或者无效数据
    - 其他
  • 正确率( 100%,保证代码没有 BUG 即可)

学习方向

  • Python
  • 了解库 argparse、 multiprocessing、 threading 等等函数库,直接查看 python 官方的文档,以及参考别人博客园和 CSDN 的资料
  • 学习使用 git、github 使用
  • 学习单元测试相关的知识,参考链接


三、实现过程

总体构造框架

按照上述分析和题目要求,所需要的总体框架已经在参考代码中给出:

  • 一个读取命令行参数决定后续任务的函数 argparse_init()
  • 一个初始化读取函数 init()
  • 一个字典解析重构函数 process()
  • 一个分析统计函数 calculate()
  • 三个查询函数 get_xxx()

原始流程

1、命令行参数的读取依赖于argparse库,输入对应参数并匹配,格式为“ python GHAnalysis.py [—x|--xxxx] [args]”,原参考代码已实现
2、初始化读取函数需要传入 json 文件所在文件夹的路径(暂定为当前目录下的相对路径)。传入路径参数以后,搜索该路径下所有 .json 文件并调用 json 库打开,生成对应的带有嵌套的原始数据字典。
3、将逐一搜索原始的字典中的 value ,发现是字典嵌套,解除嵌套并赋予与原 key 相关联的新key,并继续深入搜索,直到解除所有嵌套,返回无嵌套的字典
4、收集全部解析重构过的字典,直接提取我们需要的键值对进行数值统计,将结果持久化保存。
5、对于下一次查询,若已经初始化则跳过初始化到统计的全过程,直接提取已经存储好的键值对结果,直接返回所需查询功能下的查询结果。

优化

  • 对源代码的修改想法
    • 为了追求效率,重新统计各步骤的耗费时间,我们发现解除嵌套的步骤消耗了将近全过程一半的运行时间,并且由于字典嵌套可以通过多重键值访问来替代,可以直接无视重构步骤,也就是直接删了 process() 这个处理函数和过程
    • 由于一个文件夹内可能有多个 json 文件需要读入,可以通过创建线程对应每一个 json 文件的读写,节约时间
    • 源代码最终创建了三个统计完成的 json 文件:1.json 、2.json 、3.json,可以尝试合并为一个统一可查询的文件,也可引入其他类型的数据文件或者数据库,降低代码冗余程度,避免读取高达 10G 数据时电脑蓝屏(dbq我电脑很烂...)
    • 每次查询必定需要重新读取一遍统计完毕的 json 文件,当数据量巨大时耗时也相应提升。假如查询的数据符合局部性原理,建立 Cache.json 文件,对近期查询的数据及其关联数据保留一定时长,至于是何种内存映射或者存储结构还需要试验。(要是随机访问就有点无奈了)

尝试

  • 多线程(已尝试)
    使用之后发现作用不大,Python中的多线程只能利用单核,这是假的多线程。
  • 多进程(已尝试)
    比较有效果,能够有效提升一定的性能,但是由于受限于 CPU 数量,以及不够稳定,综合起来看效果一般
  • 更换存储结构
  • 建立 Cache 临时文件
  • 更换索引过程(从别人的博客看到的)


流程图

图 1 流程图



四、代码说明

代码链接:点击进入
注:说明在注释当中

多进程

     for root, dic, files in os.walk(dict_address):
          # print(cpu_count())
          pool = Pool(processes=max(cpu_count(), 6))  # 调用进程池
          for filename in files:
              if filename[-5:] == '.json':
                  pool.apply_async(self.read, args=(filename, dict_address))  # 分配进程,让每个进程读取一个文件,同时处理
          pool.close()
          pool.join()

查询

# 查询用户——事件
    def get_events_users(self, username: str, event: str) -> int:
        if not self.__U2E.get(username, 0):
            return 0
        else:
            self.cache()
            return self.__U2E[username].get(event, 0)

    # 查询项目——事件
    def get_events_repos(self, repo_name: str, event: str) -> int:
        if not self.__R2E.get(repo_name, 0):
            return 0
        else:
            self.cache()
            return self.__R2E[repo_name].get(event, 0)

    # 查询用户——项目——事件
    def get_events_users_and_repos(self, username: str, repo_name: str, event: str) -> int:
        if not self.__U2E.get(username, 0) or not self.__UR2E[username].get(repo_name, 0):
            return 0
        else:
            self.cache()
            return self.__UR2E[username][repo_name].get(event, 0)

预处理

# 存储预处理过的json文件,去除除了四个事件之外的事件类型,并重新整理数据的键值对
    def store_in_mem(self, json_list, filename):
        batch_message = []  # 临时存储该json的重要信息
        for item in json_list:
            # 类型不符就跳过
            if item['type'] not in ["PushEvent", "IssueCommentEvent", "IssuesEvent", "PullRequestEvent"]:
                continue
            # 直接查找最重要的三个属性并重构
            batch_message.append({'actor__login': item['actor']['login'], 'type': item['type'], 'repo__name': item['repo']['name']})

        with open('json_temp\\' + filename, 'w', encoding='utf-8') as F:  # 持久化存储
            json.dump(batch_message, F)



五、单元测试

测试代码

该处参考了别人的博客和 CSDN ,专门测试了初始化函数和三个查询函数,代码如下:

import unittest
import GHAnalysis


class TestClass(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        print("========================TEST BEGIN==========================\n\n")

    def tearDown(self):
        print("========================TEST END==========================\n\n")

    def test_init(self):
        self.data = GHAnalysis.Data("json", 1)
        self.assertEqual(self.data.init("json"), "Init Finish")

    def test_quest_U_E(self):
        self.data = GHAnalysis.Data("json", 1)
        self.assertEqual(self.data.get_events_users("waleko", "PushEvent"), 8)

    def test_quest_R_E(self):
        self.data = GHAnalysis.Data("json", 1)
        self.assertEqual(self.data.get_events_repos("katzer/cordova-plugin-background-mode", "PushEvent"), 0)

    def test_quest_U_R_E(self):
        self.data = GHAnalysis.Data("json", 1)
        self.assertEqual(self.data.get_events_users_repos("cdupuis", "atomist/automation-client", "PushEvent"), 4)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

测试结果

单元测试

图 2 单元测试覆盖率
- 代码覆盖率:57% - 未被覆盖的代码:一些异常抛出语句,以及外部调用的一个 mmap 库及其相关函数没有被算入,剩余的是 140-185 行:由于直接输入参数而被刻意跳过的命令行参数读取处理函数(未发现能够运行命令行参数的单元测试代码) - 总体来看,代码覆盖率其实并没有看上去那么低,但是确实还有 10-15% 左右的优化空间

性能

  • 测试样例: 420 MB 的数据
  • 测试环境:别人家的电脑,CPU 和内存都不错的那种(自己电脑太烂了,多进程效果不显著)
  • 测试结果:仅测试初始化过程,查询过程耗时较少可以暂时忽略,如图,大致在 3.6-4.0 s 之间
    性能结果
图 3 性能

六、代码规范

代码规范请点击进入


七、总结

  • 又一不小心接触了好多 python 库,感觉大脑又充实了一吨
  • 也看了一下别人的优化方法,也和别人讨论过,再次感慨自己对语言工具的使用依然处于浅层,能学的还能更加深入一些。
  • 下次一定要记得博客和代码同时开工,先写好博客园定下大致的方向对后续的工作开展非常有效
  • github 好久没用了,平时得多用用

八、附录

Git指令

$ git clone (url)
$ git add [filename1] [filename2] [filename3] ...
$ git commit -m "annotation"
$ git remote add origin git@github.com:username/repo-name
$ git push -u origin master
...
第二次作业总体已完成
posted @ 2020-09-08 23:32  _CLF  阅读(223)  评论(3编辑  收藏  举报
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