नमस्कार, हेब्र! मैं वास्तुशिल्प ढांचे के बारे में बात करूंगा जिसे मैं विकसित कर रहा हूं।

वास्तुकला कार्यक्रम की सबसे सामान्य संरचना और उसके घटकों की बातचीत को निर्धारित करता है। लीना एक फ्रेमवर्क के रूप में डेटा विश्लेषण (नीचे इसके बारे में अधिक) के लिए एक विशिष्ट वास्तुकला को लागू करता है और उपयोगकर्ता को कक्षाओं और कार्यों के साथ प्रदान करता है जो उपयोगी हो सकते हैं (इस वास्तुकला को ध्यान में रखते हुए)।

लीना लोकप्रिय पायथन भाषा में लिखी गई है और यह पायथन 2, 3 और पायपी के संस्करणों के साथ काम करती है। यह यहां मुफ्त अपाचे लाइसेंस (संस्करण 2) के तहत प्रकाशित किया गया है । फिलहाल, यह अभी भी विकसित किया जा रहा है, लेकिन इस मैनुअल में वर्णित विशेषताएं पहले से ही उपयोग में हैं, परीक्षण किए गए हैं (पूरे ढांचे का कुल कवरेज लगभग 90% है) और इसे बदले जाने की संभावना नहीं है। लीना न्यूट्रिनो भौतिकी में प्रयोगात्मक डेटा के विश्लेषण में पैदा हुई और इसका नाम महान साइबेरियन नदी के नाम पर रखा गया है।

लेना नदी (विकिपीडिया)

वास्तुकला के मुद्दे बड़े और मध्यम आकार की परियोजनाओं में, एक नियम के रूप में उत्पन्न होते हैं। यदि आप इस ढांचे का उपयोग करने के बारे में सोच रहे हैं, तो यहां इसके कार्यों और लाभों का संक्षिप्त विवरण दिया गया है।

एक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण से:

प्रतिरूपकता, कमजोर जुड़ाव। एल्गोरिदम को आसानी से जोड़ा, बदला या पुन: उपयोग किया जा सकता है।
( ). . PyPy " ".
. . .
. , . . .
, .

, Python, , .

( ).
(, , ).
. , , .
.

(tutorial) – Lena. , , , , . . .

Lena

. , , . .

, . Lena , , . , , .

Lena

Lena — . .

Lena . , :

>>> from __future__ import print_function
>>> from lena.core import Sequence
>>> s = Sequence(
...     lambda i: pow(-1, i) * (2 * i + 1),
... )
>>> results = s.run([0, 1, 2, 3])
>>> for res in results:
...     print(res)
1 -3 5 -7

Lena Python 2 3, print. .

Sequence . run. ( ).

, for.

. - , - . Source:

from lena.core import Sequence, Source
from lena.flow import CountFrom, ISlice

s = Sequence(
    lambda i: pow(-1, i) * (2 * i + 1),
)
spi = Source(
    CountFrom(0),
    s,
    ISlice(10**6),
    lambda x: 4./x,
    Sum(),
)
results = list(spi())
# [3.1415916535897743]

Source __call__, . : , .

CountFrom — , . , ¹. CountFrom ( ). CountFrom — start ( ) step ( 1).

Source ( ) (callable) run. Sequence.

. s Source. , s s.

Sequence , Sequence. Sequence Source, (flow).

: Sequence Source , LenaTypeError ( TypeError Python).

Lena — LenaException. ( , ).

, - . ISlice. ISlice CountFrom islice count itertools Python. ISlice start, stop[, step], ( ) step ( step , ).

, .

. run, flow:

class Sum():
    def run(self, flow):
        s = 0
        for val in flow:
            s += val
        yield s

, return, yield. Yield — Python, .

— Python.

>>> results = s.run([0, 1, 2, 3])

Sequence run . , , , . , . ( ) :

>>> for res in results:
...     print(res)

. . , , , . , .
. -. , , .

Python yield. Lena. run, . , , , , - .

(yield) . (flow) . , (value).

Lena . — , .

Lena , . Jinja . Lena , . LaTeX:

% histogram_1d.tex
\documentclass{standalone}
\usepackage{tikz}
\usepackage{pgfplots}
\pgfplotsset{compat=1.15}

\begin{document}
\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[]
\addplot [
    const plot,
]
table [col sep=comma, header=false] {\VAR{ output.filepath }};
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\end{document}

TikZ , : \VAR{ output.filepath }. \VAR{ var } var . , . output.filepath .

\BLOCK{ set var = variable if variable else '' }
\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
    \BLOCK{ if var.latex_name }
        xlabel = { $\VAR{ var.latex_name }$
        \BLOCK{ if var.unit }
            [$\mathrm{\VAR{ var.unit }}$]
        \BLOCK{ endif }
        },
    \BLOCK{ endif }
]
...

variable, var . latex_name unit (), x. , x [m] E [keV] . , , .

Jinja . , . Jinja² .

Jinja LaTeX, Lena ³: \BLOCK \VAR .

— Python . Flow Lena (data, context). dataflow, . , Lena. . , :

class ReadData():
    """Read data from CSV files."""

    def run(self, flow):
        """Read filenames from flow and yield vectors.

        If vector component could not be cast to float,
        *ValueError* is raised.
        """
        for filename in flow:
            with open(filename, "r") as fil:
                for line in fil:
                    vec = [float(coord)
                           for coord in line.split(',')]
                    # (data, context) pair
                    yield (vec, {"data": {"filename": filename}})

flow . data ( ). filename data["filename"] data.filename.

-, HTML LaTeX , , . , . — , - ( ).

Lena. , .

, , . , , .

. x.

docs/examples/tutorial .

main.py

from __future__ import print_function

import os

from lena.core import Sequence, Source
from lena.math import mesh
from lena.output import HistToCSV, Writer, LaTeXToPDF, PDFToPNG
from lena.output import MakeFilename, RenderLaTeX
from lena.structures import Histogram

from read_data import ReadData

def main():
    data_file = os.path.join("..", "data", "normal_3d.csv")
    s = Sequence(
        ReadData(),
        lambda dt: (dt[0][0], dt[1]),
        Histogram(mesh((-10, 10), 10)),
        HistToCSV(),
        MakeFilename("x"),
        Writer("output"),
        RenderLaTeX("histogram_1d.tex"),
        Writer("output"),
        LaTeXToPDF(),
        PDFToPNG(),
    )
    results = s.run([data_file])
    print(list(results))

if __name__ == "__main__":
    main()

, output/, :

$ python main.py
pdflatex -halt-on-error -interaction batchmode -output-directory output output/x.tex
pdftoppm output/x.pdf output/x -png -singlefile
[(‘output/x.png’, {‘output’: {‘filetype’: ‘png’}, ‘data’: {‘filename’: ‘../data/normal_3d.csv’}, ‘histogram’: {‘ranges’: [(-10, 10)], ‘dim’: 1, ‘nbins’: [10]}})]

LaTeXToPDF pdflatex, PDFToPNG pdftoppm. , LaTeX , output/x.tex ( ).

— , (run) . , , ( , ). , ( ) output/x.png.

. s ( ). ReadData (data, context), lambda , ( (data, context)).

lambda , . , .

x Histogram, (edges), (mesh) -10 10 .

, , CSV (, ). ( pdflatex) , .

MakeFilename context["output"]. Context.output.filename — ( : csv, pdf ..). , x.

Writer . . , "output".

csv, LaTeX histogram_1d.tex , pdf png. , RenderLaTeX , .

: , . Lena, .

from lena.context import Context
from lena.flow import Cache, End, Print

s = Sequence(
    Print(),
    ReadData(),
    # Print(),
    ISlice(1000),
    lambda val: val[0][0], # data.x
    Histogram(mesh((-10, 10), 10)),
    Context(),
    Cache("x_hist.pkl"),
    # End(),
    HistToCSV(),
    # ...
)

Print , . , , Print . print .

ISlice, , , . , , , .

Context — , , , . Context , , ( , ). .

Cache . — , . , Cache , , . , . Cache pickle, Python ( ). (, , ), Cache. Cache, , .

End . , Cache ( End), HistToCSV . End , .

Lena , . , , . , .

(callable) . , , . , .

. — . , .

. Sequence , . Source Sequence, .


Sequence	__call__(value) run(flow) ( )	s.run(flow)
Source	__call__() ( ), Sequence	s()

, , , . .

End. :

class End(object):
    """Stop sequence here."""

    def run(self, flow):
        """Exhaust all preceding flow and stop iteration."""
        for val in flow:
            pass
        raise StopIteration()

main.py . ,

Traceback (most recent call last):
File “main.py”, line 46, in <module>
main()
File “main.py”, line 42, in main
results = s.run([data_file])
File “lena/core/sequence.py”, line 70, in run
flow = elem.run(flow)
File “main.py”, line 24, in run
raise StopIteration()
StopIteration

, , , . , StopIteration . ?

, . , .
Count , . , . ? , .
, .

" - ",- . " CSV, , , ,… , , code bloat ( )."

? ?
** Sum . , , .

Sum , ? ? .

अभ्यास के उत्तर पुस्तिका के अंत में दिए गए हैं ।

फुटनोट

1. यह सुविधा भविष्य में जोड़ी जा सकती है।
2. जिन्जा प्रलेखन
3. लाटेक्स लेआउट के लिए जिंजा का उपयोग करना यहां और यहां प्रस्तावित किया गया था , टेम्प्लेट का सिंटैक्स मूल लेख से लिया गया था।

वैकल्पिक

रफस विज्ञान और जैव सूचना विज्ञान में प्रयुक्त पायथन के लिए एक कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन है । यह प्रोग्राम घटकों को लिखने और पढ़ने की फाइलों के माध्यम से जोड़ता है।

Lena डेटा विश्लेषण आर्किटेक्चरल फ्रेमवर्क का एक परिचय

Lena

वैकल्पिक

More articles: