Python3: PAL
[csit.git] / resources / tools / presentation / utils.py
diff --git a/resources/tools/presentation/utils.py b/resources/tools/presentation/utils.py
deleted file mode 100644 (file)
index 3bd5a71..0000000
+++ /dev/null
@@ -1,366 +0,0 @@
-# Copyright (c) 2019 Cisco and/or its affiliates.
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-# you may not use this file except in compliance with the License.
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-#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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-# See the License for the specific language governing permissions and
-# limitations under the License.
-
-"""General purpose utilities.
-"""
-
-import multiprocessing
-import subprocess
-import math
-import numpy as np
-import logging
-import csv
-import prettytable
-
-from os import walk, makedirs, environ
-from os.path import join, isdir
-from shutil import move, Error
-from datetime import datetime
-from pandas import Series
-
-from resources.libraries.python import jumpavg
-from errors import PresentationError
-
-
-def mean(items):
-    """Calculate mean value from the items.
-
-    :param items: Mean value is calculated from these items.
-    :type items: list
-    :returns: MEan value.
-    :rtype: float
-    """
-
-    return float(sum(items)) / len(items)
-
-
-def stdev(items):
-    """Calculate stdev from the items.
-
-    :param items: Stdev is calculated from these items.
-    :type items: list
-    :returns: Stdev.
-    :rtype: float
-    """
-    return Series.std(Series(items))
-
-
-def relative_change(nr1, nr2):
-    """Compute relative change of two values.
-
-    :param nr1: The first number.
-    :param nr2: The second number.
-    :type nr1: float
-    :type nr2: float
-    :returns: Relative change of nr1.
-    :rtype: float
-    """
-
-    return float(((nr2 - nr1) / nr1) * 100)
-
-
-def relative_change_stdev(mean1, mean2, std1, std2):
-    """Compute relative standard deviation of change of two values.
-
-    The "1" values are the base for comparison.
-    Results are returned as percentage (and percentual points for stdev).
-    Linearized theory is used, so results are wrong for relatively large stdev.
-
-    :param mean1: Mean of the first number.
-    :param mean2: Mean of the second number.
-    :param std1: Standard deviation estimate of the first number.
-    :param std2: Standard deviation estimate of the second number.
-    :type mean1: float
-    :type mean2: float
-    :type std1: float
-    :type std2: float
-    :returns: Relative change and its stdev.
-    :rtype: float
-    """
-    mean1, mean2 = float(mean1), float(mean2)
-    quotient = mean2 / mean1
-    first = std1 / mean1
-    second = std2 / mean2
-    std = quotient * math.sqrt(first * first + second * second)
-    return (quotient - 1) * 100, std * 100
-
-
-def get_files(path, extension=None, full_path=True):
-    """Generates the list of files to process.
-
-    :param path: Path to files.
-    :param extension: Extension of files to process. If it is the empty string,
-        all files will be processed.
-    :param full_path: If True, the files with full path are generated.
-    :type path: str
-    :type extension: str
-    :type full_path: bool
-    :returns: List of files to process.
-    :rtype: list
-    """
-
-    file_list = list()
-    for root, _, files in walk(path):
-        for filename in files:
-            if extension:
-                if filename.endswith(extension):
-                    if full_path:
-                        file_list.append(join(root, filename))
-                    else:
-                        file_list.append(filename)
-            else:
-                file_list.append(join(root, filename))
-
-    return file_list
-
-
-def get_rst_title_char(level):
-    """Return character used for the given title level in rst files.
-
-    :param level: Level of the title.
-    :type: int
-    :returns: Character used for the given title level in rst files.
-    :rtype: str
-    """
-    chars = ('=', '-', '`', "'", '.', '~', '*', '+', '^')
-    if level < len(chars):
-        return chars[level]
-    else:
-        return chars[-1]
-
-
-def execute_command(cmd):
-    """Execute the command in a subprocess and log the stdout and stderr.
-
-    :param cmd: Command to execute.
-    :type cmd: str
-    :returns: Return code of the executed command, stdout and stderr.
-    :rtype: tuple(int, str, str)
-    """
-
-    env = environ.copy()
-    proc = subprocess.Popen(
-        [cmd],
-        stdout=subprocess.PIPE,
-        stderr=subprocess.PIPE,
-        shell=True,
-        env=env)
-
-    stdout, stderr = proc.communicate()
-
-    if stdout:
-        logging.info(stdout)
-    if stderr:
-        logging.info(stderr)
-
-    if proc.returncode != 0:
-        logging.error("    Command execution failed.")
-    return proc.returncode, stdout, stderr
-
-
-def get_last_successful_build_number(jenkins_url, job_name):
-    """Get the number of the last successful build of the given job.
-
-    :param jenkins_url: Jenkins URL.
-    :param job_name: Job name.
-    :type jenkins_url: str
-    :type job_name: str
-    :returns: The build number as a string.
-    :rtype: str
-    """
-
-    url = "{}/{}/lastSuccessfulBuild/buildNumber".format(jenkins_url, job_name)
-    cmd = "wget -qO- {url}".format(url=url)
-
-    return execute_command(cmd)
-
-
-def get_last_completed_build_number(jenkins_url, job_name):
-    """Get the number of the last completed build of the given job.
-
-    :param jenkins_url: Jenkins URL.
-    :param job_name: Job name.
-    :type jenkins_url: str
-    :type job_name: str
-    :returns: The build number as a string.
-    :rtype: str
-    """
-
-    url = "{}/{}/lastCompletedBuild/buildNumber".format(jenkins_url, job_name)
-    cmd = "wget -qO- {url}".format(url=url)
-
-    return execute_command(cmd)
-
-
-def get_build_timestamp(jenkins_url, job_name, build_nr):
-    """Get the timestamp of the build of the given job.
-
-    :param jenkins_url: Jenkins URL.
-    :param job_name: Job name.
-    :param build_nr: Build number.
-    :type jenkins_url: str
-    :type job_name: str
-    :type build_nr: int
-    :returns: The timestamp.
-    :rtype: datetime.datetime
-    """
-
-    url = "{jenkins_url}/{job_name}/{build_nr}".format(jenkins_url=jenkins_url,
-                                                       job_name=job_name,
-                                                       build_nr=build_nr)
-    cmd = "wget -qO- {url}".format(url=url)
-
-    timestamp = execute_command(cmd)
-
-    return datetime.fromtimestamp(timestamp/1000)
-
-
-def archive_input_data(spec):
-    """Archive the report.
-
-    :param spec: Specification read from the specification file.
-    :type spec: Specification
-    :raises PresentationError: If it is not possible to archive the input data.
-    """
-
-    logging.info("    Archiving the input data files ...")
-
-    extension = spec.input["arch-file-format"]
-    data_files = list()
-    for ext in extension:
-        data_files.extend(get_files(
-            spec.environment["paths"]["DIR[WORKING,DATA]"], extension=ext))
-    dst = spec.environment["paths"]["DIR[STATIC,ARCH]"]
-    logging.info("      Destination: {0}".format(dst))
-
-    try:
-        if not isdir(dst):
-            makedirs(dst)
-
-        for data_file in data_files:
-            logging.info("      Moving the file: {0} ...".format(data_file))
-            move(data_file, dst)
-
-    except (Error, OSError) as err:
-        raise PresentationError("Not possible to archive the input data.",
-                                str(err))
-
-    logging.info("    Done.")
-
-
-def classify_anomalies(data):
-    """Process the data and return anomalies and trending values.
-
-    Gather data into groups with average as trend value.
-    Decorate values within groups to be normal,
-    the first value of changed average as a regression, or a progression.
-
-    :param data: Full data set with unavailable samples replaced by nan.
-    :type data: OrderedDict
-    :returns: Classification and trend values
-    :rtype: 2-tuple, list of strings and list of floats
-    """
-    # Nan means something went wrong.
-    # Use 0.0 to cause that being reported as a severe regression.
-    bare_data = [0.0 if np.isnan(sample) else sample
-                 for sample in data.itervalues()]
-    # TODO: Make BitCountingGroupList a subclass of list again?
-    group_list = jumpavg.classify(bare_data).group_list
-    group_list.reverse()  # Just to use .pop() for FIFO.
-    classification = []
-    avgs = []
-    active_group = None
-    values_left = 0
-    avg = 0.0
-    for sample in data.itervalues():
-        if np.isnan(sample):
-            classification.append("outlier")
-            avgs.append(sample)
-            continue
-        if values_left < 1 or active_group is None:
-            values_left = 0
-            while values_left < 1:  # Ignore empty groups (should not happen).
-                active_group = group_list.pop()
-                values_left = len(active_group.run_list)
-            avg = active_group.stats.avg
-            classification.append(active_group.comment)
-            avgs.append(avg)
-            values_left -= 1
-            continue
-        classification.append("normal")
-        avgs.append(avg)
-        values_left -= 1
-    return classification, avgs
-
-
-def convert_csv_to_pretty_txt(csv_file, txt_file):
-    """Convert the given csv table to pretty text table.
-
-    :param csv_file: The path to the input csv file.
-    :param txt_file: The path to the output pretty text file.
-    :type csv_file: str
-    :type txt_file: str
-    """
-
-    txt_table = None
-    with open(csv_file, 'rb') as csv_file:
-        csv_content = csv.reader(csv_file, delimiter=',', quotechar='"')
-        for row in csv_content:
-            if txt_table is None:
-                txt_table = prettytable.PrettyTable(row)
-            else:
-                txt_table.add_row(row)
-        txt_table.align["Test case"] = "l"
-    if txt_table:
-        with open(txt_file, "w") as txt_file:
-            txt_file.write(str(txt_table))
-
-
-class Worker(multiprocessing.Process):
-    """Worker class used to process tasks in separate parallel processes.
-    """
-
-    def __init__(self, work_queue, data_queue, func):
-        """Initialization.
-
-        :param work_queue: Queue with items to process.
-        :param data_queue: Shared memory between processes. Queue which keeps
-            the result data. This data is then read by the main process and used
-            in further processing.
-        :param func: Function which is executed by the worker.
-        :type work_queue: multiprocessing.JoinableQueue
-        :type data_queue: multiprocessing.Manager().Queue()
-        :type func: Callable object
-        """
-        super(Worker, self).__init__()
-        self._work_queue = work_queue
-        self._data_queue = data_queue
-        self._func = func
-
-    def run(self):
-        """Method representing the process's activity.
-        """
-
-        while True:
-            try:
-                self.process(self._work_queue.get())
-            finally:
-                self._work_queue.task_done()
-
-    def process(self, item_to_process):
-        """Method executed by the runner.
-
-        :param item_to_process: Data to be processed by the function.
-        :type item_to_process: tuple
-        """
-        self._func(self.pid, self._data_queue, *item_to_process)