feat(topology): Enable 2 QATs
[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 df543c1..0000000
+++ /dev/null
@@ -1,274 +0,0 @@
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-
-"""General purpose utilities.
-"""
-
-import subprocess
-import numpy as np
-import pandas as pd
-import logging
-
-from os import walk, makedirs, environ
-from os.path import join, isdir
-from shutil import copy, Error
-from math import sqrt
-
-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
-    """
-
-    avg = mean(items)
-    variance = [(x - avg) ** 2 for x in items]
-    stddev = sqrt(mean(variance))
-    return stddev
-
-
-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 remove_outliers(input_list, outlier_const=1.5, window=14):
-    """Return list with outliers removed, using split_outliers.
-
-    :param input_list: Data from which the outliers will be removed.
-    :param outlier_const: Outlier constant.
-    :param window: How many preceding values to take into account.
-    :type input_list: list of floats
-    :type outlier_const: float
-    :type window: int
-    :returns: The input list without outliers.
-    :rtype: list of floats
-    """
-
-    data = np.array(input_list)
-    upper_quartile = np.percentile(data, 75)
-    lower_quartile = np.percentile(data, 25)
-    iqr = (upper_quartile - lower_quartile) * outlier_const
-    quartile_set = (lower_quartile - iqr, upper_quartile + iqr)
-    result_lst = list()
-    for y in input_list:
-        if quartile_set[0] <= y <= quartile_set[1]:
-            result_lst.append(y)
-    return result_lst
-
-
-def split_outliers(input_series, outlier_const=1.5, window=14):
-    """Go through the input data and generate two pandas series:
-    - input data with outliers replaced by NAN
-    - outliers.
-    The function uses IQR to detect outliers.
-
-    :param input_series: Data to be examined for outliers.
-    :param outlier_const: Outlier constant.
-    :param window: How many preceding values to take into account.
-    :type input_series: pandas.Series
-    :type outlier_const: float
-    :type window: int
-    :returns: Input data with NAN outliers and Outliers.
-    :rtype: (pandas.Series, pandas.Series)
-    """
-
-    list_data = list(input_series.items())
-    head_size = min(window, len(list_data))
-    head_list = list_data[:head_size]
-    trimmed_data = pd.Series()
-    outliers = pd.Series()
-    for item_x, item_y in head_list:
-        item_pd = pd.Series([item_y, ], index=[item_x, ])
-        trimmed_data = trimmed_data.append(item_pd)
-    for index, (item_x, item_y) in list(enumerate(list_data))[head_size:]:
-        y_rolling_list = [y for (x, y) in list_data[index - head_size:index]]
-        y_rolling_array = np.array(y_rolling_list)
-        q1 = np.percentile(y_rolling_array, 25)
-        q3 = np.percentile(y_rolling_array, 75)
-        iqr = (q3 - q1) * outlier_const
-        low = q1 - iqr
-        item_pd = pd.Series([item_y, ], index=[item_x, ])
-        if low <= item_y:
-            trimmed_data = trimmed_data.append(item_pd)
-        else:
-            outliers = outliers.append(item_pd)
-            nan_pd = pd.Series([np.nan, ], index=[item_x, ])
-            trimmed_data = trimmed_data.append(nan_pd)
-
-    return trimmed_data, outliers
-
-
-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.
-    :rtype: int
-    """
-
-    env = environ.copy()
-    proc = subprocess.Popen(
-        [cmd],
-        stdout=subprocess.PIPE,
-        stderr=subprocess.PIPE,
-        shell=True,
-        env=env)
-
-    stdout, stderr = proc.communicate()
-
-    logging.info(stdout)
-    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 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 ...")
-
-    if spec.is_debug:
-        extension = spec.debug["input-format"]
-    else:
-        extension = spec.input["file-format"]
-    data_files = get_files(spec.environment["paths"]["DIR[WORKING,DATA]"],
-                           extension=extension)
-    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("      Copying the file: {0} ...".format(data_file))
-            copy(data_file, dst)
-
-    except (Error, OSError) as err:
-        raise PresentationError("Not possible to archive the input data.",
-                                str(err))
-
-    logging.info("    Done.")