resources/tools/scripts/compare_perpatch.py

   1 # Copyright (c) 2019 Cisco and/or its affiliates.
   2 # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   3 # you may not use this file except in compliance with the License.
   4 # You may obtain a copy of the License at:
   5 #
   6 #     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   7 #
   8 # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
   9 # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  10 # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  11 # See the License for the specific language governing permissions and
  12 # limitations under the License.
  13
  14 """Script for determining whether per-patch perf test votes -1.
  15
  16 This script assumes there exist two text files with processed BMRR results,
  17 located at hardcoded relative paths (subdirs thereof), having several lines
  18 of json-parseable lists of float values, corresponding to testcase results.
  19 This script then uses jumpavg library to determine whether there was
  20 a regression, progression or no change for each testcase.
  21 If number of tests does not match, or there was a regression,
  22 this script votes -1 (by exiting with code 1), otherwise it votes +1 (exit 0).
  23 """
  24
  25 import json
  26 import sys
  27
  28 from jumpavg.BitCountingMetadataFactory import BitCountingMetadataFactory
  29 from jumpavg.BitCountingClassifier import BitCountingClassifier
  30
  31
  32 def hack(value_list):
  33     """Return middle two quartiles, hoping to reduce influence of outliers.
  34
  35     Currently "middle two" is "all", but that can change in future.
  36
  37     :param value_list: List to pick subset from.
  38     :type value_list: list of float
  39     :returns: New list containing middle values.
  40     :rtype: list of float
  41     """
  42     tmp = sorted(value_list)
  43     eight = len(tmp) / 8
  44     ret = tmp[3*eight:-eight]
  45     return tmp # ret
  46
  47 iteration = -1
  48 parent_iterations = list()
  49 current_iterations = list()
  50 num_tests = None
  51 while 1:
  52     iteration += 1
  53     parent_lines = list()
  54     current_lines = list()
  55     filename = "csit_parent/{iter}/results.txt".format(iter=iteration)
  56     try:
  57         with open(filename) as parent_file:
  58             parent_lines = parent_file.readlines()
  59     except IOError:
  60         break
  61     num_lines = len(parent_lines)
  62     filename = "csit_current/{iter}/results.txt".format(iter=iteration)
  63     with open(filename) as current_file:
  64         current_lines = current_file.readlines()
  65     if num_lines != len(current_lines):
  66         print "Number of tests does not match within iteration", iteration
  67         sys.exit(1)
  68     if num_tests is None:
  69         num_tests = num_lines
  70     elif num_tests != num_lines:
  71         print "Number of tests does not match previous at iteration", iteration
  72         sys.exit(1)
  73     parent_iterations.append(parent_lines)
  74     current_iterations.append(current_lines)
  75 classifier = BitCountingClassifier()
  76 exit_code = 0
  77 for test_index in range(num_tests):
  78     val_max = 1.0
  79     parent_values = list()
  80     current_values = list()
  81     for iteration_index in range(len(parent_iterations)):
  82         parent_values.extend(
  83             json.loads(parent_iterations[iteration_index][test_index]))
  84         current_values.extend(
  85             json.loads(current_iterations[iteration_index][test_index]))
  86     print "Time-ordered MRR values for parent build: {p}".format(
  87         p=parent_values)
  88     print "Time-ordered MRR values for current build: {c}".format(
  89         c=current_values)
  90     parent_values = hack(parent_values)
  91     current_values = hack(current_values)
  92     parent_max = BitCountingMetadataFactory.find_max_value(parent_values)
  93     current_max = BitCountingMetadataFactory.find_max_value(current_values)
  94     val_max = max(val_max, parent_max, current_max)
  95     factory = BitCountingMetadataFactory(val_max)
  96     parent_stats = factory.from_data(parent_values)
  97     current_factory = BitCountingMetadataFactory(val_max, parent_stats.avg)
  98     current_stats = current_factory.from_data(current_values)
  99     both_stats = factory.from_data(parent_values + current_values)
 100     print "Value-ordered MRR values for parent build: {p}".format(
 101         p=parent_values)
 102     print "Value-ordered MRR values for current build: {c}".format(
 103         c=current_values)
 104     difference = (current_stats.avg - parent_stats.avg) / parent_stats.avg
 105     print "Difference of averages relative to parent: {d}%".format(
 106         d=100 * difference)
 107     print "Jumpavg representation of parent group: {p}".format(
 108         p=parent_stats)
 109     print "Jumpavg representation of current group: {c}".format(
 110         c=current_stats)
 111     print "Jumpavg representation of both as one group: {b}".format(
 112         b=both_stats)
 113     bits = parent_stats.bits + current_stats.bits - both_stats.bits
 114     compared = "longer" if bits >= 0 else "shorter"
 115     print "Separate groups are {cmp} than single group by {bit} bits".format(
 116         cmp=compared, bit=abs(bits))
 117     classified_list = classifier.classify([parent_stats, current_stats])
 118     if len(classified_list) < 2:
 119         print "Test test_index {test_index}: normal (no anomaly)".format(
 120             test_index=test_index)
 121         continue
 122     anomaly = classified_list[1].metadata.classification
 123     if anomaly == "regression":
 124         print "Test test_index {test_index}: anomaly regression".format(
 125             test_index=test_index)
 126         exit_code = 1
 127         continue
 128     print "Test test_index {test_index}: anomaly {anomaly}".format(
 129         test_index=test_index, anomaly=anomaly)
 130 print "Exit code {code}".format(code=exit_code)
 131 sys.exit(exit_code)