query
stringlengths 9
9.05k
| document
stringlengths 10
222k
| negatives
sequencelengths 19
20
| metadata
dict |
|---|---|---|---|
get the first arangosync master of this starter | def get_sync_master(self):
servers = self.get_sync_masters()
assert servers, "starter: don't have instances!"
return servers[0] | [
"def master_id(self):\n\n try:\n return self.release.data['master_id']\n except KeyError:\n return None",
"def FindMasterUsingChubby(ver):\n return core_utils.GetGSAMaster(ver, install_utilities.is_test(ver))",
"def master_id(self):\r\n return self._arm.master_id",
"def get_master(cls):\n try:\n worker = Worker.objects.get(is_master=True)\n return worker\n except:\n raise ValueError(\"Unable to find master node\")",
"def get_vc_master(self):\n return self.virtual_chassis.master if self.virtual_chassis else None",
"def getMain(self):\n\n if self.__projects:\n return self.__projects[0]\n else:\n return None",
"def get_master(request):\n\n token = request.GET.get('token', None)\n\n if token:\n try:\n m = ClientMaster.objects.get(key=token)\n except ClientMaster.DoesNotExist:\n return {'error': 'Permission denied. Not a master account'}\n\n return {'master': m}",
"def master(self) -> \"PhotonicTemplateBase\":\n return self._master",
"def GetActiveMaster(slavename=None, default=None):\n master_class_name = os.getenv('TESTING_MASTER')\n if master_class_name:\n return master_class_name\n\n master_class_name = os.getenv('INFRA_BUILDBOT_MASTER_CLASS_NAME')\n if master_class_name:\n return master_class_name\n\n slavename = slavename or GetActiveSlavename()\n for slave in GetAllSlaves():\n if slavename == EntryToSlaveName(slave):\n return slave['master']\n return default",
"def get_master_id(self):\n exec_client = self._srv_client(self.srv_master_node, SrvTLSstring)\n master_id = exec_client('Get master id').data\n return master_id",
"def _get_master_target(self):\n # If cluster_spec is None or empty, we use local master.\n if not self._cluster_spec or self._task_type == _TaskType.EVALUATOR:\n return \"\"\n\n # If task_type is None, then it is in-graph replicated training. In this\n # case we use the chief or first worker's master target.\n if not self._task_type:\n if _TaskType.CHIEF in self._cluster_spec.jobs:\n task_type = _TaskType.CHIEF\n task_id = 0\n else:\n assert _TaskType.WORKER in self._cluster_spec.jobs\n task_type = _TaskType.WORKER\n task_id = 0\n else:\n task_type = self._task_type\n task_id = self._task_id\n\n prefix = \"\"\n if self._rpc_layer:\n prefix = self._rpc_layer + \"://\"\n return prefix + self._cluster_spec.job_tasks(task_type)[task_id or 0]",
"def getClusterMaster(self):\n if(not self.isCluster()):\n e = (f\"Unable to proces {self.name} for cluster calculation: \"\n f\"not part of a cluster.\")\n logger.warning(e)\n raise SyncInventoryError(e)\n else:\n return self.nb.virtual_chassis.master.id",
"def master():\n env.branch = 'master'",
"def GetLuciProjectAndBucketForMaster(master_name):\n\n bucket = 'ci'\n if master_name.startswith('tryserver'):\n bucket = 'try'\n\n return 'chromium', bucket",
"def current_master_version(self) -> str:\n return pulumi.get(self, \"current_master_version\")",
"def license_master_ref(self) -> Optional['outputs.SearchHeadClusterSpecLicenseMasterRef']:\n return pulumi.get(self, \"license_master_ref\")",
"def master_primary_name(self) -> Optional[str]:\n\n master_primary_name = self.master_replica.primaryName\n if master_primary_name:\n return replica_name_to_node_name(master_primary_name)\n return None",
"def stallone_master(machine: Machine) -> StalloneMaster:\n return StalloneMaster(machine, name=\"stallone\", add_to_default_env=True)",
"def is_master(self):\n return self._is_master"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
get the essentials of all instances controlled by this starter | def get_instance_essentials(self):
ret = []
for instance in self.all_instances:
ret.append(instance.get_essentials())
return ret | [
"def getEssentialList(self):\n return self.essentials",
"def show_all_instances(self):\n if not self.all_instances:\n logging.error(\"%s: no instances detected\", self.name)\n return\n instances = \"\"\n for instance in self.all_instances:\n instances += \" - {0.name} (pid: {0.pid})\".format(instance)\n logging.info(\"arangod instances for starter: %s - %s\", self.name, instances)",
"def get_instance_classes():\n return Base_Instance.instance_classes",
"def all(cls):\n return [instance for instance in cls._instances.values()\n if instance.active]",
"def get_dev_examples(self):\n raise NotImplementedError()",
"def get_sweeps(self):\n return self.master.get_sweeps()",
"def get_instance_classes():\n return Base_Instance.get_instance_classes()",
"async def _get_instance_vars(self) -> None:\n await self.bot.wait_until_guild_available()\n guild = self.bot.get_guild(Guild.id)\n self._guests_role = guild.get_role(Roles.guests)\n self._mod_log_channel = self.bot.get_channel(Channels.mod_log)\n self._get_instance_vars_event.set()",
"def list_instances(self):\n return self.instances",
"def list_instances():\n return get_workfile_metadata(SECTION_NAME_INSTANCES)",
"def get_examples():\n examples = (AttenuationConfiguration(None),\n HostConfiguration(DutEnum.section, None),\n HostConfiguration(ServerEnum.section, None),\n IperfConfiguration(None),\n PingConfiguration(None),\n QueryConfiguration(None),\n DumpConfiguration(None), \n OtherConfiguration(None))\n return examples",
"def all_experiments():\n elo_explain_experiments()\n alpha_beta_experiments()\n mtcs_experiments()",
"def experiments(self):\n return self._experiments",
"def get_instance_list(cls) -> List[str]:\n return list(cls._instance_list.keys())",
"def getOtherInstances(self):\n return self.getInstances(includeSelf=False)",
"def get_all_defined(self):\n return_list = [] \n all_instance_ids = self.zookeeper.connection.get_children(\"/instances\")\n \n for instance_id in all_instance_ids:\n for attribute in self.zookeeper.connection.get_children(\"/instances/%s\" % instance_id):\n if attribute == \"spotinstance\":\n log.debug(\"found a spot instance with this id in zookeeper: %s\" % instance_id)\n return_list.append(self.create_from_instance_id(instance_id)) \n \n return return_list",
"def get_fully_solved_instances(self, db):\n numInstances = db.session.query(db.Instance).options(joinedload_all('properties')) \\\n .filter(db.Instance.experiments.contains(self)).distinct().count()\n if numInstances == 0: return 0\n num_jobs_per_instance = db.session.query(db.ExperimentResult) \\\n .filter_by(experiment=self).count() / numInstances\n instances = []\n for i in self.instances:\n if db.session.query(db.ExperimentResult) \\\n .filter(db.ExperimentResult.resultCode.like('1%')) \\\n .filter_by(experiment=self, instance=i, status=1) \\\n .count() == num_jobs_per_instance:\n instances.append(i)\n return instances",
"def _getEphemeralMembers(self):\n return [\n '_rng',\n '_autoTuneSamples',\n '_autoTuneLabels',\n '_autoTunePartitionIds',\n ]",
"def instances(cls):\n # clean garbage collected pkgs out of __instances\n cls.__instances[:] = [wkref for wkref in cls.__instances\n if wkref() is not None]\n # return instance references in a tuple\n pkgs = [wkref() for wkref in cls.__instances]\n return tuple(pkgs)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
print all instances of this starter to the user | def show_all_instances(self):
if not self.all_instances:
logging.error("%s: no instances detected", self.name)
return
instances = ""
for instance in self.all_instances:
instances += " - {0.name} (pid: {0.pid})".format(instance)
logging.info("arangod instances for starter: %s - %s", self.name, instances) | [
"def display_instances(self):\n pass",
"def print_students(self):\n for student in self.student_list:\n print(student)",
"def print_results(self):\n pass",
"def printResults(self):\n for tweet in self.tweets:\n print(tweet)\n print(\"---------------------\\n\")",
"def report_all_shelves(self):\n for shelf in self._shelves:\n print(shelf)",
"def printOutput(self):\n pass",
"def PrintQuestList(self):\n\t\tfor Quest in self.QuestList:\n\t\t\tprint(Quest)",
"def print_players() -> None:\n print(get_all_players())",
"def out(self):\n print(self.__class__.__name__)\n for prime in self.primes:\n print(prime)",
"def display_players(self):\n for player in self.players:\n print(\"{}: {}\".format(player.name, player.get_hand()))",
"def out(self):\r\n print(self.__class__.__name__)\r\n for prime in self.primes:\r\n print(prime)",
"def print(self):\n \n print('Recipe Summary')\n for idx, (ing, mix) in enumerate(zip(self.ingredients, self.mix_funcs)):\n print(str(idx) + ': ' + ing.label + ', ' + mix.__name__)",
"def printStories(self):\n\t\tself.printHeader()\n\t\tfor i in range(self.firstStoryToShow, self.lastStoryToShow):\n\t\t\tself.outputStory(self.stories[i], self.showDomains, self.showFullTitles, self.collapseOldStories)\n\t\t\n\t\tif self.karmaChange:\n\t\t\tprint self.hnUserName + \"'s karma has changed since the last refresh.\"",
"def print(self):\n for word in self.words:\n print(word)",
"def printWorkout(self):\n print(\"\\t%-25s %s\" % (\"workout name:\", self.name))\n print(\"\\t%-25s %s\" % (\"structure:\", self.structure))\n print(\"\\t%-25s %s\" % (\"max. number of sets:\", self.GetNumberOfSets()))\n print(\"\\t%-25s %s\" % (\"number of excerices:\", self.GetNrOfExcercises()))\n print(\"\\t%-25s %s%s\" % (\"break between excercises:\", self.break_excercise, \"s\"))\n print(\"\\t%-25s %s%s\" % (\"break between sets:\", self.break_set, \"s\"))\n # nr_of_sets = mself.nr_of_sets\n print(\"\\n\\t%-30s\" % \"set: \", end=' ')\n for x in range(self.nr_of_sets):\n print(\"%-16s\" % (x + 1), end=\" \")\n print(\"\\n\\t%-25s\" % (\"repetitions - time\"), end=' ')\n for x in range(self.nr_of_sets):\n print(\"%-6s %-8s \" % (\"reps\", \"time\"), end=\" \")\n for row in self.plan:\n print(\"\\n\\t%-25s\" % row[0], end=' ')\n for block in row[1]:\n if block[0] == -1:\n rep = \"hold\"\n else:\n rep = str(block[0]) + \"x\"\n time = str(block[1]) + \"s\"\n print(\"%-6s %-8s \" % (rep, time), end=\" \")\n print(\"\\n\")",
"def print(self):\n\n for stat in self._stats.values():\n print(f\"** {stat}\")\n stat.print()",
"def show_results(self):\n print('*'*5+ \" printing responses in a while........ \"+'*'*5 )\n for response in self.responses:\n print('-' + response)",
"def printCars(self):\n for car in self.cars:\n self.logger.debug(car)",
"def print(self):\n print(self)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
retrieve token from the JWT secret file which is cached for the future use | def get_jwt_token_from_secret_file(self, filename):
# pylint: disable=consider-iterating-dictionary
if filename in self.jwt_tokens.keys():
# token for that file was checked already.
return self.jwt_tokens[filename]
cmd = [
self.cfg.bin_dir / "arangodb",
"auth",
"header",
"--auth.jwt-secret",
str(filename),
]
print(cmd)
jwt_proc = psutil.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
logging.info("JWT starter has PID:" + str(jwt_proc.pid))
(header, err) = jwt_proc.communicate()
jwt_proc.wait()
if len(str(err)) > 3:
raise Exception("error invoking the starter " "to generate the jwt header token! " + str(err))
if len(str(header).split(" ")) != 3:
raise Exception("failed to parse the output" " of the header command: " + str(header))
self.jwt_tokens[filename] = str(header).split(" ")[2].split("\\")[0]
return self.jwt_tokens[filename] | [
"def read_jwt_token():\n return config.get('JWT')",
"def peek_app_token():\n if not os.path.exists(_token_storage_path):\n return None\n\n try:\n with open(_token_storage_path) as secret_file:\n return json.loads(secret_file.read())\n\n except Exception as exc:\n log.error(f'Could not read secret file.\\n{exc}')\n traceback.print_exc(file=sys.stderr)",
"def get_token_from_secret_file(secret_file_path):\n try:\n with open(secret_file_path, \"r\") as f:\n return f.readline()\n except FileNotFoundError:\n raise BaseSpaceDownloadError(\"Secret file not found\")\n except PermissionError:\n raise BaseSpaceDownloadError(\"No permissions to read secret file\")",
"def getCachedToken( self ):\n if ( os.path.exists( TOKEN_PATH )):\n return open( TOKEN_PATH ).read()\n else :\n return None",
"def _read_token(self):\n with open(self.keys_path) as data_file:\n return json.load(data_file)",
"def _fetchJWT(self) -> str:\n if self._cached_jwt_expiry <= time.time():\n credentials = {\"username\": self._username, \"password\": self._password}\n headers = {\"applicationId\": self._appid,\n \"Content-Type\": \"application/json\"}\n response = requests.post(urljoin(self._api_root, \"api/v0-1/auth\"),\n data=json.dumps(credentials), headers=headers)\n if not response.ok:\n raise Exception(\n f\"Didn't get HTTP 200 (OK) response - status_code from server: {response.status_code}\\n{response.text}\")\n self._cached_jwt_token = response.json()[\"token\"]\n self._cached_jwt_expiry = response.json()[\"exp\"]\n return self._cached_jwt_token",
"def GetToken(self, key):\n value = None\n cache_file = self.CacheFileName(key)\n\n try:\n f = open(cache_file)\n value = AccessToken.UnSerialize(f.read())\n f.close()\n except (IOError, OSError) as e:\n if e.errno != errno.ENOENT:\n LOG.warning('FileSystemTokenCache.GetToken: '\n 'Failed to read cache file %s: %s', cache_file, e)\n except Exception as e: # pylint: disable=broad-except\n LOG.warning('FileSystemTokenCache.GetToken: '\n 'Failed to read cache file %s (possibly corrupted): %s',\n cache_file, e)\n\n LOG.debug('FileSystemTokenCache.GetToken: key=%s%s present (cache_file=%s)',\n key, ' not' if value is None else '', cache_file)\n return value",
"def read_token_file(self):\r\n try:\r\n with open(self._token_file, 'r') as token_file:\r\n self.load_token(json.load(token_file))\r\n self.verify_token()\r\n except FileNotFoundError:\r\n LOGGER.debug(\"Token file does not exist, \\\r\n fetching token using _creds\")\r\n self.fetch_token()\r\n self.write_token_file()\r\n except json.decoder.JSONDecodeError:\r\n LOGGER.debug(\"Invalid JSON in token file, \\\r\n fetching token using _creds\")\r\n self.fetch_token()\r\n self.write_token_file()",
"def get_token(token_file):\n abspath = os.path.abspath(__file__)\n dir_name = os.path.dirname(os.path.dirname(abspath))\n token_path = os.path.join(dir_name, r\"tokens\\{0!s}\".format(token_file))\n\n if not os.path.exists(token_path):\n raise IOError('Cannot find any token for {0!s}\\n Make sure there is a file called {1!s} '\n 'in the tokens directory'.format(token_file, token_file))\n else:\n if os.path.splitext(token_path)[1] == '.json':\n return json.load(open(token_path))\n elif os.path.splitext(token_path)[1] == '.config':\n parser = ConfigParser()\n parser.read(token_path)\n return parser.items('Credentials')\n else:\n with open(token_path, \"r\") as f:\n for row in f:\n return row",
"def get_token():\n\n token = None\n with contextlib.suppress(OSError):\n with open(API_TOKEN_FILE, 'rt') as f:\n token = \"\".join(f.readlines()).strip()\n\n if token:\n return token\n\n token = input(\"Enter your Strava API token: \")\n if token:\n write_token(token)\n return token\n\n return None",
"def __current_authentication_token(self):\n if os.path.isfile(self.token_filename):\n with open(self.token_filename, 'r') as f:\n (stored_token, expires) = f.read().split(' ')\n t = time.time()\n if int(expires) > t:\n return stored_token\n return None",
"def get_token():\n\n global Token\n\n headers = {\n 'Content-Type': 'application/json'\n }\n data = {\n \"user\": {\n \"email\": SECRETS['api']['email'],\n \"password\": SECRETS['api']['pass']\n }\n }\n\n resp = urequests.post(SECRETS['api']['base_url']+'/api/users/login', json=data, headers=headers)\n\n if resp.status_code == 200:\n data = ujson.loads(resp.text)\n Token = data['jwt']\n print('Got token.')\n # blink_led2(duration=30, iterations=3)\n else:\n print(\"Error while retrieving token: {}: {}\".format(str(resp.status_code), resp.text))",
"def get_token(filename='config.ini'):\n cp = ConfigParser()\n cp.read(filename)\n token = cp.get('githubapi', 'token')\n return token",
"def get_token():\n params = {'get_token': 'get_token'}\n return load_page(API, params=params, headers={'content-type': 'application/json'})['token']",
"def fetch_token():\n bucket = os.environ[\"SPOTIFY_BUCKET_NAME\"]\n path = os.getenv(\"SPOTIFY_BUCKET_PATH\", \"\")\n logger.info(\"Reading Spotify OAuth token from s3://%s/%s/token.json.\" %\n (bucket, path))\n s3 = boto3.client('s3')\n content_object = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=\"%s/token.json\" % path)\n file_content = content_object['Body'].read().decode('utf-8')\n token = json.loads(file_content)\n return token",
"def local_token(cls) -> str:\n if not Path(BASE_DIR / 'token.pickle').is_file():\n logging.info('Local token missed.')\n cls.save_token(cls.request_token())\n\n with open(BASE_DIR / 'token.pickle', 'rb') as f:\n token_data = pickle.load(f)\n\n logging.info('Check token lifetime...')\n if (datetime.timestamp(datetime.now()) - token_data['timestamp']) > 860:\n logging.info('Token has been expired.')\n token_data = cls.save_token(cls.request_token())\n\n return token_data['access_token']",
"def get_token():\n\n auth_data = {\"username\": USERNAME,\n \"password\": PASSWORD}\n response = requests.post(URL + '/jwt-auth/v1/token', data=auth_data)\n if response.status_code == 200 and 'token' in response.json():\n token = response.json()[\"token\"]\n return token\n else:\n print(\"Invalid response\")\n return None",
"def get_token(alias, reg_code, privKey):\n data = json.dumps({\n \"namespace\": alias,\n \"reg_code\": reg_code\n })\n url = endpoint('auth')\n r = requests.post(url,data=data) \n token_str = (r.__dict__['_content']).decode()\n r_token_obj = json.loads(token_str)\n token_cipher = ast.literal_eval( r_token_obj[\"token\"] )\n token_obj = dict()\n token_obj = {\n \"authToken\": decrypt_message( privKey, token_cipher),\n \"expiration_minutes\": r_token_obj[\"expiration_minutes\"],\n \"expiration\": str(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=r_token_obj[\"expiration_minutes\"]))\n }\n expiration = token_obj[\"expiration\"]\n expiration = parser.parse(expiration)\n if datetime.datetime.now() > expiration:\n print(\"Token has expired\")\n else:\n c = expiration - datetime.datetime.now()\n valid_minutes = str(divmod(c.total_seconds(), 60)[0])\n return token_obj[\"authToken\"]",
"def get_stored_credentials():\n with open(\"access.json\", \"r\") as f:\n credentials = json.load(f)\n return credentials[\"access_token\"], credentials[\"access_secret\"]"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
return jwt header from current installation | def get_jwt_header(self):
if self.jwt_header:
return self.jwt_header
self.jwt_header = self.get_jwt_token_from_secret_file(str(self.jwtfile))
return self.jwt_header | [
"def get_jwt_header() -> dict:\n decoded_header = g.get(\"_jwt_extended_jwt_header\", None)\n if decoded_header is None:\n raise RuntimeError(\n \"You must call `@jwt_required()` or `verify_jwt_in_request()` \"\n \"before using this method\"\n )\n return decoded_header",
"def get_authorization_header(self):\n return {\"Authorization\": \"Bearer {}\".format(self.get_jwt())}",
"def get_jwt(self, request):\n auth_header_prefix = self.auth_header_prefix\n try:\n authorization = request.authorization\n except ValueError:\n return None\n if authorization is None:\n return None\n authtype, token = authorization\n if authtype.lower() != auth_header_prefix.lower():\n return None\n return token",
"def get_auth_header(self):\n if not self.verify():\n return None\n\n auth_val = self.encode_auth_header_val()\n if not auth_val:\n return None\n\n return {'Authorization': auth_val.replace('\\n', '')}",
"def get_header(self):\n self.headers = {'Content-Type': 'application/json',\n 'Authorization': 'Bearer ' + os.environ['token_api']}",
"def get_token_from_auth_header():\n return request.headers.get('Authorization')",
"def get_api_header(token):\n return {\n 'Authorization': 'Token ' + str(token)}",
"def get_jwt_value(self, request):\n auth = get_authorization_header(request).split()\n auth_header_prefix = settings.JWT_AUTH_HEADER_PREFIX.lower()\n if not auth:\n if settings.JWT_AUTH_COOKIE:\n return request.COOKIES.get(settings.JWT_AUTH_COOKIE)\n return None\n # compare JWT_AUTH_HEADER_PREFIX and extractd token refiex \"should be like WWW-athenticate\"\n if smart_text(auth[0].lower()) != auth_header_prefix:\n return None\n if len(auth) == 1:\n msg = _('Invalid Authorization header. No credentials provided.')\n raise exceptions.AuthenticationFailed(msg)\n elif len(auth) > 2:\n msg = _('Invalid Authorization header. Credentials string '\n 'should not contain spaces.')\n raise exceptions.AuthenticationFailed(msg)\n #the auth list should have only 2 element which are:\n # JWT_AUTH_HEADER_PREFIX and the token\n #return the actual token inside the header\n return auth[1]",
"def GetAuthorizationHeader(self):\n return 'Bearer %s' % self.GetAccessToken().token",
"def auth_header(token):\n return {'Authorization': f'Bearer {token}'}",
"def authorization_token(self):\n try:\n header_split = self.header.split('\\r\\n')\n Auth_Line = 'Authorization: '\n for line in header_split:\n if line.startswith(Auth_Line):\n return line.split(Auth_Line)[1]\n except:\n return None",
"def getHeader() :\n return header",
"def auth_header(self):\n return self._auth_header",
"def build_header(self):\n authstring = \"Bearer \" + self.auth_token\n header = {\n \"Authorization\": authstring,\n \"Content-Type\": \"application/json\",\n \"User-Agent\": self.user_agent,\n \"Accept-Encoding\": \"gzip\"\n }\n return header",
"def read_jwt_token():\n return config.get('JWT')",
"def auth_jwt(cls):\n response = cls()\n response.headers.add('WWW-Authenticate','JWT')\n return response",
"def authorization_header(self) -> Dict[AnyStr, AnyStr]:\n\n return {\n \"Authorization\": f\"Bearer {self.token}\"\n if \"Bearer\" not in self.token\n else self.token\n }",
"def get_authorization_header(client, user):\n # obtain authorization token\n response = client.post(\n reverse('token-obtain'),\n data={'username': user.username, 'password': user.raw_password},\n content_type='application/json'\n )\n token = response.json()['access']\n return {'HTTP_AUTHORIZATION': f'Bearer {token}'}",
"def create_header():\n return {\"Authorization\": \"Bearer \" + TOKEN}"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
set the passvoid to the managed instance | def set_passvoid(self, passvoid, write_to_server=True):
if write_to_server:
print("Provisioning passvoid " + passvoid)
self.arangosh.js_set_passvoid("root", passvoid)
self.passvoidfile.write_text(passvoid, encoding="utf-8")
self.passvoid = passvoid
for i in self.all_instances:
if i.is_frontend():
i.set_passvoid(passvoid)
self.cfg.passvoid = passvoid | [
"def _set(cls, context):\n cls._local._context_instance = context",
"def set_instance(self, instance):\n self.instance = instance",
"def set_passage(self,pass_bool):\n self.bill_pass=pass_bool",
"def _attach_to_instance(self, instance):\n self._instance = instance",
"def target_instance(self, target_instance):\n self._target_instance = target_instance",
"def SetActiveObject(self):",
"def post_save_access_attempt(self, instance, **kwargs):",
"def managed(self, managed):\n\n self._managed = managed",
"def vm(self, vm):\n\n self._vm = vm",
"def set_passthrough(self, bPassthrough):\n\t\tcall_sdk_function('PrlVmDev_SetPassthrough', self.handle, bPassthrough)",
"def on_assign(self):",
"def on_pyblish_instance_toggled(instance, new_value, old_value):\n\n from avalon.fusion import comp_lock_and_undo_chunk\n\n comp = instance.context.data.get(\"currentComp\")\n if not comp:\n return\n\n savers = [tool for tool in instance if\n getattr(tool, \"ID\", None) == \"Saver\"]\n if not savers:\n return\n\n # Whether instances should be passthrough based on new value\n passthrough = not new_value\n with comp_lock_and_undo_chunk(comp,\n undo_queue_name=\"Change instance \"\n \"active state\"):\n for tool in savers:\n attrs = tool.GetAttrs()\n current = attrs[\"TOOLB_PassThrough\"]\n if current != passthrough:\n tool.SetAttrs({\"TOOLB_PassThrough\": passthrough})",
"def passthrough(self, passthrough):\n\n self._passthrough = passthrough",
"def veto():",
"def set_instance(self, env, instance, modify_existing):\n logger = env.get_logger()\n logger.log_debug('Entering %s.set_instance()' % self.__class__.__name__)\n\n raise pywbem.CIMError(pywbem.CIM_ERR_NOT_SUPPORTED)",
"def admin_pass(self, admin_pass):\n self._admin_pass = admin_pass",
"def _self(self, _self):\n\n self.__self = _self",
"def __set__(self, record, obj):\n self.set_obj(record, obj)",
"def _localSetState(self,pdict):\n pass"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
get the passvoid to the managed instance | def get_passvoid(self):
return self.passvoid | [
"def _get_permit(self):\n return self.__permit",
"def getInstanciable(self):\n\t\treturn self.getOpArgument(0)",
"def _get_instance(self):",
"def vault(self):",
"def get(self):\n return self.args, self.kwargs",
"def GetObject(self) -> SculptObject:\n ...",
"def _vm_get_password(self, vm_instance):\n pass",
"def __deref__(self):\n return _spacegrant_swig.binary_sink_sptr___deref__(self)",
"def __deref__(self):\n return _spacegrant_swig.message_debug_sptr___deref__(self)",
"def GetPoint(self):\n ...",
"def execute(self):\n ...",
"def obtem_bag_pass(self):\n\n return self.bag_pass",
"def getAccessPass(self):\r\n return self.strpass",
"def GetDataPointer(self):\n ...",
"def get_info(self):\n return self.run",
"def __deref__(self):\n return _spacegrant_swig.udp_debug_sptr___deref__(self)",
"def get_wallet(self):\n return self.wallet",
"def pass_code(self):\n return self._model.pass_code",
"def getArg(self) :\n return self._arg"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
make all managed instances plus the starter itself crash. | def crash_instances(self):
try:
if self.instance.status() == psutil.STATUS_RUNNING or self.instance.status() == psutil.STATUS_SLEEPING:
print("generating coredump for " + str(self.instance))
gcore = psutil.Popen(["gcore", str(self.instance.pid)], cwd=self.basedir)
print("launched GCORE with PID:" + str(gcore.pid))
gcore.wait()
self.kill_instance()
else:
print("NOT generating coredump for " + str(self.instance))
except psutil.NoSuchProcess:
logging.info("instance already dead: " + str(self.instance))
for instance in self.all_instances:
instance.crash_instance() | [
"def main():\n cause_a_bunch_of_exceptions_to_happen()",
"def detect_fatal_errors(self):\n for instance in self.all_instances:\n instance.detect_fatal_errors()",
"def cold_start(self):\n if not self._configdone:\n return\n # jagonzal (CAS-4292): Stop the cluster via parallel_go before using brute-force killall\n self.stop_cluster()\n for i in range(len(self._hosts)):\n hostname = self._hosts[i][0]\n cmd=self.shell(hostname) + ' \"killall -9 ipengine\"'\n os.system(cmd)",
"def test_instance_termination(self):\n awsmm = self.basic_setup_and_test()\n assert len(awsmm.on_demand_kill_threads) == 0\n asg_meta = awsmm.get_asg_metas()[0]\n awsmm.populate_instances(asg_meta)\n\n assert len(asg_meta.get_instances()) == 3\n awsmm.schedule_instance_termination(asg_meta)\n assert len(awsmm.on_demand_kill_threads) == 3\n\n # For testing manually run the run_or_die method.\n instance_type = \"m3.medium\"\n zone = \"us-west-2b\"\n awsmm.bid_advisor.on_demand_price_dict[instance_type] = \"100\"\n awsmm.bid_advisor.spot_price_list = [{'InstanceType': instance_type,\n 'SpotPrice': '80',\n 'AvailabilityZone': zone}]\n awsmm.instance_type = instance_type\n dict_copy = awsmm.on_demand_kill_threads.copy()\n for key in dict_copy.keys():\n awsmm.run_or_die(key, zone, instance_type, asg_meta)\n assert len(awsmm.on_demand_kill_threads) == 0\n assert len(asg_meta.get_instances()) == 0",
"def terminate_preemptible_instances(self, context, instances):\n # NOTE(aloga): we should not delete them directly, but probably send\n # them a signal so that the user is able to save her work.\n elevated = context.elevated()\n for instance in instances:\n LOG.info(_LI(\"Deleting %(uuid)s\") % {\"uuid\": instance[\"uuid\"]})\n instance = self.compute_api.get(elevated,\n instance[\"uuid\"],\n want_objects=True)\n self.compute_api.delete(elevated, instance)",
"def check_vm_errors(st):\n\n global api, owned_instances\n owned_instances_changed = False\n\n logging.info(\"Check VMs in error state...\")\n\n # Get all instances in \"error\" state\n try:\n all_instances = api.get_all_instances()\n\n # Clean up list from nonexisting instances\n new_owned_instances = []\n for o in owned_instances:\n keep = False\n for a in all_instances:\n if o == a.id:\n keep = True\n break\n if keep:\n new_owned_instances.append(o)\n else:\n logging.debug(\"Unknown owned instance removed: %s\" % o)\n owned_instances_changed = True\n if owned_instances_changed:\n owned_instances = new_owned_instances\n\n # Only the ones in error state (generator)\n error_instances = ( x for x in all_instances if x.status(token_id=api.keystone.token_id) == 'error' and x.id in owned_instances )\n\n except Exception as e:\n logging.error(\"Can't get list of owned instances in error: %s\" % e)\n error_instances = []\n\n # Print them\n n_vms_to_restart = 0\n for ei in error_instances:\n\n # Operations to do if a VM is in error:\n # 1. Terminate it\n # 2. Remove it from the managed list\n # 3. Decrement VMs allegedly running\n # 3. Cancel event restoring VMs allegedly running\n # 4. Run new instances (ignoring errors)\n # 5. Increase VMs allegedly running\n\n # Terminate VM in error\n try:\n ei.terminate(token_id=api.keystone.token_id)\n logging.debug(\"Shutdown via API of %s in error state succeeded\" % ei.id)\n except Exception as e:\n logging.error(\"Shutdown via API failed for %s in error state: %s\" % (ei.id, e))\n continue\n\n # Remove from \"owned\" list\n owned_instances.remove(ei.id)\n owned_instances_changed = True\n\n # Change VMs allegedly running\n change_vms_allegedly_running(st, -1)\n\n # Remove event for the current instance\n st['event_queue'][:] = [ x for x in st['event_queue'] if x['action'] != 'change_vms_allegedly_running' or x['params'][1] != ei.id ]\n\n # Restart that number of VMs\n n_vms_to_restart = n_vms_to_restart + 1\n\n # Attempt to run replacement VMs (no retry in this case!)\n if n_vms_to_restart > 0:\n list_ok = scale_up( n_vms_to_restart, valid_hostnames=st['workers_status'].keys() )\n for inst in list_ok:\n change_vms_allegedly_running(st, 1, inst)\n st['event_queue'].append({\n 'action': 'check_owned_instance',\n 'when': time.time() + cf['elastiq']['estimated_vm_deploy_time_s'],\n 'params': [ inst ]\n })\n if len(list_ok) == n_vms_to_restart:\n logging.debug(\"Successfully requested all the new replacement VMs: %s\" % ','.join(list_ok))\n else:\n logging.debug(\"Cannot request all the replacement VMs: only %d/%d succeeded (%s)\" % (len(list_ok), n_vms_to_restart, ','.join(list_ok)))\n\n # Save to disk\n if owned_instances_changed:\n save_owned_instances()\n\n # Re-run this command in X seconds\n return {\n 'action': 'check_vm_errors',\n 'when': time.time() + cf['elastiq']['check_vms_in_error_every_s']\n }",
"def start_cleaning(self):\n raise NotImplementedError()",
"def test_salvage_auto_crash_all_replicas(\n client, core_api, volume_name, csi_pv, pvc, pod_make): # NOQA\n\n pod_name, pv_name, pvc_name, md5sum = \\\n prepare_pod_with_data_in_mb(\n client, core_api, csi_pv, pvc, pod_make, volume_name)\n\n crash_replica_processes(client, core_api, volume_name)\n\n wait_pod_for_auto_salvage(client, core_api, volume_name, pod_name, md5sum)",
"def _fail_on_bad_torque_start(self):\n for bundle in self._model.batch_get_bundles(state=State.WAITING_FOR_WORKER_STARTUP, bundle_type='run'):\n failure_message = self._read_torque_error_log(bundle.metadata.job_handle)\n if failure_message is None and time.time() - bundle.metadata.last_updated > 20 * 60:\n failure_message = 'Worker failed to start. You may have requested too many resources.'\n if failure_message is not None:\n logger.info('Failing %s: %s', bundle.uuid, failure_message)\n self._model.update_bundle(\n bundle, {'state': State.FAILED,\n 'metadata': {'failure_message': failure_message}})",
"def drainrestart():\r\n check_min_healthy_instances(2)\r\n drain()\r\n # Stop first to make sure we no longer use the viewfinder init scripts.\r\n stop()\r\n restart()\r\n undrain()",
"def _clear_unused_launched_instances(self):\n self.unused_launched_instances = {}",
"def test_suspend_all_but_one(mz: MaterializeApplication) -> None:\n populate(mz, 7)\n\n for compute_id in range(0, CLUSTER_SIZE):\n if compute_id != 4:\n kill_clusterd(mz, compute_id, signal=\"SIGSTOP\")\n\n kill_clusterd(mz, 4)\n time.sleep(10)\n\n for compute_id in range(0, CLUSTER_SIZE):\n if compute_id != 4:\n kill_clusterd(mz, compute_id, signal=\"SIGCONT\")\n\n validate(mz, 7)",
"def test_kill_all_but_one_clusterd(mz: MaterializeApplication) -> None:\n populate(mz, 4)\n for compute_id in list(range(0, 2)) + list(range(3, CLUSTER_SIZE)):\n kill_clusterd(mz, compute_id)\n\n validate(mz, 4)",
"def rescue(self, instance):\n pass",
"def test4_LargeInstance(self):\n self.assertTrue(self.tester.terminate_instances(self.reservation), \"Was not able to terminate original instance\")\n self.reservation = self.tester.run_instance(keypair=self.keypair.name, group=self.group.name,type=\"c1.xlarge\")\n self.assertTrue( self.tester.wait_for_reservation(self.reservation) ,'Not all instances went to running')",
"def clean_shared_instances(self):\n if self.options['clean_shared'] or self.options['delete_institutions']:\n self._warning(\"Deleting all institutions from the database\")\n pm.Institution.objects.all().delete()\n\n if self.options['clean_shared'] or self.options['delete_venue_categories']:\n self._warning(\"Deleting all venue categories from the database\")\n vm.VenueCategory.objects.all().delete()\n\n if self.options['clean_shared'] or self.options['delete_regions']:\n self._warning(\"Deleting all regions from the database\")\n pm.Region.objects.all().delete()",
"def testFailure():\n run(\"chariot-me\") #Start management-engine without initial deplflag\n egress()",
"def stop_all_instances(self):\n print '# Stopping all the instances'\n number = self.compute.stop_all_instances()\n print '%d instances were stopped' % number",
"def noise_application_instances(self):\n # Add some \"noise\" application instances to the DB for every test, to\n # make the tests more realistic.\n factories.ApplicationInstance.create_batch(size=3)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
wait for our instance to create a logfile | def wait_for_logfile(self):
counter = 0
keep_going = True
logging.info("Looking for log file.\n")
while keep_going:
self.check_that_instance_is_alive()
if counter == 20:
raise Exception("logfile did not appear: " + str(self.log_file))
counter += 1
logging.info("counter = " + str(counter))
if self.log_file.exists():
logging.info("Found: " + str(self.log_file) + "\n")
keep_going = False
time.sleep(1) | [
"def logging_func():\n while not self.stopped:\n self.write_to_file()\n time.sleep(self.TIMESTAMP_INTERVAL)",
"async def test_log_to_file(self):\n curr_dir = get_curr_dir(__file__)\n async with self.test_lock:\n with patch.object(pyinsteon.tools, \"devices\", devices), patch.object(\n pyinsteon.tools.tools_base, \"devices\", devices\n ):\n cmd_mgr, _, stdout = self.setup_cmd_tool(\n InsteonCmd, [f\"log_to_file y {curr_dir}\", \"list_devices\", \"exit\"]\n )\n stdout.buffer = []\n remove_log_file(curr_dir)\n await cmd_mgr.async_cmdloop(\"\")\n buffer = log_file_lines(curr_dir)\n assert buffer[0] == \"Address Cat Subcat Description\\n\"",
"def _create_logfile(self):\r\n if not self.console_redirect:\r\n return None\r\n\r\n # PCU_logs.robot need a timestamp for console logs as can be run several times\r\n if self.name == self.log_test.replace('.robot', ''):\r\n return open('{0}\\{1}_console_log_{2}'.format(\r\n self.output_dir_path, self.name, datetime.now().strftime(\"%m%d%H%M\")), \"w+\")\r\n else:\r\n return open('{0}\\{1}_console_log'.format(self.output_dir_path, self.name), \"w+\")",
"def init_logger():\n logpath = Path(f\"logs/{time.strftime('%Y.%m.%d %H:%M')}.txt\")\n logpath.parent.mkdir(exist_ok=True)\n logging.basicConfig(filename=logpath, level=logging.DEBUG)",
"def init_log_file(self):\r\n try:\r\n os.makedirs(config[\"server_log_path\"])\r\n except OSError:\r\n if not os.path.isdir(config[\"server_log_path\"]):\r\n raise\r\n server_log_file = logging.FileHandler(\r\n config[\"server_log_path\"] + 'server_log_' + time.strftime('%Y-%m-%d_%H.%M.%S') + '.txt')\r\n server_log_file.setLevel(logging.DEBUG)\r\n server_log_file.setFormatter(file_formatter)\r\n server_log.addHandler(server_log_file)",
"def _init_log(self):\n if not os_path_exists(self.log_file):\n self._write('', 'w')",
"def _createlog(self):\n\t\tif self.toemail and self.fromemail and self.smtphost:\n\t\t\t# Use the email logger as the first logger, so that when sending the email (in :meth:`EmailLogger.close`) fails, it will still be logged to the log file/stdout/stderr\n\t\t\tself._loggers.append(EmailLogger(self))\n\t\tif self.log2stderr:\n\t\t\tself._loggers.append(StreamLogger(self, sys.stderr, self._formatlogline))\n\t\tif self.log2stdout:\n\t\t\tself._loggers.append(StreamLogger(self, sys.stdout, self._formatlogline))\n\t\tif self.log2file:\n\t\t\t# Create the log file\n\t\t\tlogfilename = ul4c.Template(self.logfilename, \"logfilename\").renders(job=self)\n\t\t\tlogfilename = url.File(logfilename).abs()\n\t\t\tself.logfileurl = str(url.Ssh(misc.sysinfo.user_name, misc.sysinfo.host_fqdn or misc.sysinfo.host_name, logfilename.local()))\n\t\t\tskipurls = [logfilename]\n\t\t\tlogfile = logfilename.open(mode=\"w\", encoding=self.encoding, errors=self.errors)\n\t\t\tif self.loglinkname is not None:\n\t\t\t\t# Create the log link\n\t\t\t\tloglinkname = ul4c.Template(self.loglinkname, \"loglinkname\").renders(job=self)\n\t\t\t\tloglinkname = url.File(loglinkname).abs()\n\t\t\t\tskipurls.append(loglinkname)\n\t\t\t\tlogfilename = logfilename.relative(loglinkname)\n\t\t\t\ttry:\n\t\t\t\t\tlogfilename.symlink(loglinkname)\n\t\t\t\texcept OSError as exc:\n\t\t\t\t\tif exc.errno == errno.EEXIST:\n\t\t\t\t\t\tloglinkname.remove()\n\t\t\t\t\t\tlogfilename.symlink(loglinkname)\n\t\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\t\traise\n\t\t\tself._loggers.append(URLResourceLogger(self, logfile, skipurls, self._formatlogline))",
"def openLogfileConnection(self,):\n \n #\n # Imports\n #\n import sys\n import time\n import os\n \n #\n # for logmessages\n # \n tmpLogMessages = []\n \n #\n # check if logfile present open connection or create\n #\n SEAseqPipeLine.logfile = self.analysisPath + '/logfile.txt'\n if os.path.isfile(SEAseqPipeLine.logfile):\n if self.command == 'initiateAnalysis':\n print 'ERROR: the logfile already exists please use another path to initiate the analysis.\\n'\n sys.exit(1)\n else:\n SEAseqPipeLine.logfile = open(SEAseqPipeLine.logfile,'a',1)\n SEAseqPipeLine.logfile.write('----------------\\nConnection to logfile '+SEAseqPipeLine.logfile.name+' opened.\\n')\n return 0\n else:\n tmpLogMessage = 'Creating the logfile \"'+SEAseqPipeLine.logfile+'\".\\n'\n tmpLogMessages.append(tmpLogMessage)\n print tmpLogMessage\n SEAseqPipeLine.logfile = open(SEAseqPipeLine.logfile,'w',1)\n \n return tmpLogMessages",
"def on_server_start(self):\n self._container = self._docker_client.containers.run(self.docker_image_name, detach=True, **self.docker_params)\n self.signal_ready()\n\n for log_line in self.get_lines():\n try:\n alert_dict = self.parse_line(log_line)\n if alert_dict:\n self.add_alert_to_queue(alert_dict)\n except Exception:\n self.logger.exception(None)",
"def verify_new_log_created(self, pod_type):\n pod_obj = self.get_pod_obj_based_on_id(pod_type)\n output_cmd = pod_obj.exec_cmd_on_pod(command=\"ls -lh /var/log/ceph\")\n expected_string = (\n self.podtype_id[pod_type][2]\n if pod_type == \"rgw\"\n else f\"{self.podtype_id[pod_type][2]}{self.podtype_id[pod_type][1]}\"\n )\n cnt_logs = len(re.findall(expected_string, output_cmd))\n if cnt_logs != int(self.podtype_id[pod_type][3]) + 1:\n log.info(output_cmd)\n log.error(\n f\"pod_type:{pod_type} cnt_logs_before_fill_log:\"\n f\"{self.podtype_id[pod_type][3]} cnt_logs_after_fill_log:{cnt_logs}\"\n )\n pod_obj.exec_cmd_on_pod(\n command=f\"dd if=/dev/urandom of=/var/log/ceph/{expected_string}.log bs=1M count=560\",\n out_yaml_format=False,\n container_name=\"log-collector\",\n )\n return False\n return True",
"def _logging_subprocess(self):\n\n # Setup logging for logging subprocess\n setproctitle('flowbber - logging manager')\n\n # # Level\n level = self.LEVELS.get(self._verbosity, logging.DEBUG)\n\n # # Format\n if level != logging.DEBUG:\n format_tpl = self.FORMAT\n else:\n format_tpl = self.FORMAT_DEBUG\n formatter = ColoredFormatter(fmt=format_tpl, style='{')\n\n # # Handler\n handler = logging.StreamHandler()\n handler.setFormatter(formatter)\n\n # # Configure baisc logging\n logging.basicConfig(handlers=[handler], level=level)\n\n # Start listening for logs and prints\n listener = QueueListener(self._log_queue, handler)\n listener.start()",
"def execute_to_log(cmd, logfile, timeout=-1,\n watch_logs=[\n ('[syslog]', '/var/log/syslog'),\n ('[sqlslo]', '/var/log/mysql/slow-queries.log'),\n ('[sqlerr]', '/var/log/mysql/error.log')\n ],\n heartbeat=True, env=None, cwd=None\n ):\n\n if not os.path.isdir(os.path.dirname(logfile)):\n os.makedirs(os.path.dirname(logfile))\n\n logger = logging.getLogger(logfile)\n log_handler = logging.FileHandler(logfile)\n log_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(message)s')\n log_handler.setFormatter(log_formatter)\n logger.addHandler(log_handler)\n\n descriptors = {}\n\n for watch_file in watch_logs:\n if not os.path.exists(watch_file[1]):\n logger.warning('Failed to monitor log file %s: file not found'\n % watch_file[1])\n continue\n\n try:\n fd = os.open(watch_file[1], os.O_RDONLY)\n os.lseek(fd, 0, os.SEEK_END)\n descriptors[fd] = {'name': watch_file[0],\n 'poll': select.POLLIN,\n 'lines': ''}\n except Exception as e:\n logger.warning('Failed to monitor log file %s: %s'\n % (watch_file[1], e))\n\n cmd += ' 2>&1'\n start_time = time.time()\n p = subprocess.Popen(\n cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,\n env=env, cwd=cwd)\n\n descriptors[p.stdout.fileno()] = dict(\n name='[output]',\n poll=(select.POLLIN | select.POLLHUP),\n lines=''\n )\n\n poll_obj = select.poll()\n for fd, descriptor in descriptors.items():\n poll_obj.register(fd, descriptor['poll'])\n\n last_heartbeat = time.time()\n\n def process(fd):\n \"\"\" Write the fd to log \"\"\"\n global last_heartbeat\n descriptors[fd]['lines'] += os.read(fd, 1024 * 1024)\n # Avoid partial lines by only processing input with breaks\n if descriptors[fd]['lines'].find('\\n') != -1:\n elems = descriptors[fd]['lines'].split('\\n')\n # Take all but the partial line\n for l in elems[:-1]:\n if len(l) > 0:\n l = '%s %s' % (descriptors[fd]['name'], l)\n logger.info(l)\n last_heartbeat = time.time()\n # Place the partial line back into lines to be processed\n descriptors[fd]['lines'] = elems[-1]\n\n while p.poll() is None:\n if timeout > 0 and time.time() - start_time > timeout:\n # Append to logfile\n logger.info(\"[timeout]\")\n os.kill(p.pid, 9)\n\n for fd, flag in poll_obj.poll(0):\n process(fd)\n\n if time.time() - last_heartbeat > 30:\n # Append to logfile\n logger.info(\"[heartbeat]\")\n last_heartbeat = time.time()\n\n # Do one last write to get the remaining lines\n for fd, flag in poll_obj.poll(0):\n process(fd)\n\n # Clean up\n for fd, descriptor in descriptors.items():\n poll_obj.unregister(fd)\n os.close(fd)\n try:\n p.kill()\n except OSError:\n pass\n\n logger.info('[script exit code = %d]' % p.returncode)\n logger.removeHandler(log_handler)\n log_handler.flush()\n log_handler.close()\n return p.returncode",
"def test_creation_no_logfile(self):\n # When we don't give the handler a URI, it creates a NullHandler\n # instance, so we don't save any of the logging messages to the log\n # file.\n manager = execution.LogManager('sample_thread_name')\n manager.close()\n self.assertEqual(manager.logfile_handler.__class__,\n logging.NullHandler)",
"def _setup_file_logger(self):\n if self._file_log_handler is not None:\n raise RuntimeError(\"{}: File logger already exists\".format(self))\n\n # Note that in unit test driver's runpath might not be set\n if self.cfg.file_logger and self.runpath is not None:\n formatter = logging.Formatter(\n \"%(asctime)s %(levelname)s %(message)s\"\n )\n self._file_log_handler = logging.FileHandler(\n os.path.join(self.runpath, self.cfg.file_logger)\n )\n self._file_log_handler.setFormatter(formatter)\n self.logger.addHandler(self._file_log_handler)\n self.logger.propagate = False # No console logs",
"def __init__(self, api_path=None, log_path=None, log_level=\"DEBUG\"):\n\n # Construct the log path. \n if log_path:\n self.log_path = log_path\n else:\n defaultlog_path = \"~/Spirent/CTA/Logs/\"\n\n now = datetime.datetime.now()\n defaultlog_path += now.strftime(\"%Y-%m-%d-%H-%M-%S\")\n defaultlog_path += \"_PID\"\n defaultlog_path += str(os.getpid())\n defaultlog_path = os.path.expanduser(defaultlog_path)\n \n # The environment variable overwrites the default path. \n self.log_path = os.getenv(\"CTA_LOG_OUTPUT_DIRECTORY\", defaultlog_path) \n\n self.log_path = os.path.abspath(self.log_path)\n self.logfile = os.path.join(self.log_path, \"cta_python.log\") \n\n if not os.path.exists(self.log_path):\n os.makedirs(self.log_path)\n\n # NOTE: Consider limiting the number of log directories that are created.\n # It would mean deleting older directories.\n\n #16/05/18 11:03:53.717 INFO 3078268608 - user.scripting - stc::get automationoptions -suppressTclErrors\n #16/05/18 11:03:53.717 INFO 3078268608 - user.scripting - return false\n #2016-05-19 14:05:56,382 UserID =mjefferson\n #2016-05-19 14:05:56,382 Log Level=INFO\n\n if log_level == \"CRITICAL\":\n log_level = logging.CRITICAL\n elif log_level == \"ERROR\":\n log_level = logging.ERROR\n elif log_level == \"WARNING\":\n log_level = logging.WARNING\n elif log_level == \"INFO\": \n log_level = logging.INFO\n else:\n # DEBUG is the default log level.\n log_level = logging.DEBUG \n \n logging.basicConfig(filename=self.logfile, filemode=\"w\", level=log_level, format=\"%(asctime)s %(levelname)s %(message)s\")\n #logging.Formatter(fmt='%(asctime)s.%(msecs)03d',datefmt='%Y/%m/%d %H:%M:%S')\n # Add timestamps to each log message.\n #logging.basicConfig()\n # The logger is now ready. \n\n logging.info(\"Spirent TestCenter Conformance Application Python API is starting up...\")\n logging.info(\"OS Type = \" + os.name)\n logging.info(\"API Path = \" + api_path)\n logging.info(\"UserID = \" + getpass.getuser())\n logging.info(\"Log Level = \" + logging.getLevelName(log_level)) \n logging.info(\"Current Path = \" + os.path.abspath(os.getcwd())) \n logging.info(\"Log Path = \" + self.log_path)\n\n # Instantiate the Tcl interpreter.\n self.tcl = Tcl()\n\n self.tcl.eval(\"lappend ::auto_path {\" + api_path + \"}\")\n\n logging.info(\"Tcl Version = \" + self.tcl.eval(\"info patchlevel\"))\n logging.info(\"Tcl ::auto_path = \" + self.tcl.eval('set ::auto_path'))\n logging.info(\"Loading the Spirent TestCenter Conformance Application in the Tcl interpreter...\")\n self.Exec(\"package require SpirentTestCenterConformance\")\n\n return",
"def start_log(self):\n self.set_log_interval_ms(self.log_interval_ms)\n self.microblaze.write_non_blocking_command(READ_AND_LOG)",
"def collect_log(self):\n path = 'cluster_test_%d/*.log' % self.address[1]\n src = \"%s@%s:%s\" % (self.user_name, self.address[0], path)\n dest = console_config._log_path\n self._rsync(src, dest)",
"def _begin_logging(self):\n logconf.set_up_root_logger(self.opts.logfile)",
"def capture_logs(self) -> StreamCapturing:\n def logger(file):\n def callback(x):\n nonlocal file\n self.io.create_task(self.parent.send_log(file, x))\n return callback\n\n return StreamCapturing(logger('stdout'), logger('stderr'))"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
wait for our instance to bind its TCPports | def wait_for_port_bind(self):
if self.starter_port is not None:
count = 0
while count < 10:
for socket in self.instance.connections():
if socket.status == "LISTEN" and socket.laddr.port == self.starter_port:
print("socket found!")
return
count += 1
time.sleep(1)
raise Exception(f"starter didn't bind {self.starter_port} on time!")
print("dont know port") | [
"def wait_for_port(self, hostname=None, tcp_port=8096):\n s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)\n while True:\n try:\n s.connect((hostname, tcp_port))\n s.close()\n break\n except socket.error as _:\n if self.debug:\n print(\"==> %s not ready\" % hostname)\n time.sleep(1)",
"def socket_bind(self):\n try:\n self.socket.bind((self.host, self.port))\n self.socket.listen(5)\n except socket.error as e:\n print(\"Socket binding error: \" + str(e))\n time.sleep(5)\n self.socket_bind()\n return",
"def bind_socket(self):\n try:\n self.socket.bind((self.host, self.port))\n self.socket.listen(5)\n except socket.error as e:\n print(\"Socket binding error: \" + str(e))\n time.sleep(5)\n self.bind_socket()\n return",
"def WaitForTCPPort(port):\n start_time = time.time()\n while time.time() - start_time < _TCP_PORT_WAIT_TIMEOUT_SECS:\n try:\n sock = socket.create_connection((\"localhost\", port))\n sock.close()\n return\n except socket.error:\n pass\n time.sleep(_PROCESS_CHECK_INTERVAL)\n\n raise TCPPortTimeout(\"TCP port %d didn't open.\" % port)",
"def test_get_unused_port() -> None:\n available_port = get_unused_port()\n with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as sock:\n sock.bind((\"\", available_port))\n assert int(sock.getsockname()[1]) == available_port",
"def bind(port):\n\n global socketHold\n try:\n import socket\n socketHold = socket.socket()\n host = socket.gethostname()\n socketHold.bind((host, port))\n return True\n except Exception:\n return False",
"def _bind(self):\n self.serversocket.bind((self.host, self.port))",
"def wait_for_port(port, host='localhost'):\n counter = 1\n\n ctx.logger.info('Waiting for {0}:{1} to become available...'.format(\n host, port))\n\n for tries in range(24):\n sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)\n result = sock.connect_ex((host, port))\n if not result == 0:\n ctx.logger.info('{0}:{1} is not available yet, '\n 'retrying... ({2}/24)'.format(host, port, counter))\n time.sleep(2)\n counter += 1\n continue\n ctx.logger.info('{0}:{1} is open!'.format(host, port))\n return\n error_exit('Failed to connect to {0}:{1}...'.format(host, port))",
"def bind(self):\n\n # TODO(pickledgator): Find specific range that has the most availability\n ip = self.get_local_ip()\n port = self.zmq_socket.bind_to_random_port(\"tcp://{}\".format(ip), min_port=10001, max_port=20000, max_tries=100)\n self.address = ip\n self.port = port\n self.start_stream()\n return (self.address, self.port)",
"def port_open(self):\n sk = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)\n sk.settimeout(1)\n try:\n port = self.port.get('main', None)\n if port:\n return False\n sk.connect((self.ip, port))\n except Exception:\n return False\n else:\n return True\n finally:\n sk.close()",
"def port_in_use(port_num):\n\n try:\n s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)\n s.bind(('0.0.0.0', port_num))\n except OSError:\n return True\n else:\n return False",
"def _wait_until_accept(port, timeout=3.0):\n # type: (int, float) -> None\n deadline = time.time() + timeout\n while True:\n socket_timeout = deadline - time.time()\n if socket_timeout < 0.0:\n assert False, \"server did not start on port {} within {}s\".format(port, timeout)\n try:\n s = socket.socket()\n s.settimeout(socket_timeout)\n s.connect((\"localhost\", port))\n except socket.timeout:\n pass\n except socket.error as e:\n if e.errno not in [errno.ETIMEDOUT, errno.ECONNREFUSED]:\n raise\n else:\n s.close()\n return\n time.sleep(0.1)",
"def setup_for_run(self):\n self.server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)\n self.server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)\n self.server.bind((self.ip_address, self.port))\n self.server.listen(100)",
"def wait_for_container(self):\n i = 0\n while True:\n ip_address = self.btcd_container.attrs[\"NetworkSettings\"][\"IPAddress\"]\n if ip_address.startswith(\"172\"):\n self.rpcconn.ipaddress = ip_address\n break\n self.btcd_container.reload()\n time.sleep(0.5)\n i = i + 1\n if i > 20:\n raise Exception(\"Timeout while starting bitcoind-docker-container!\")",
"def startListening(self, port=-1, findFreePort=False):\n res = self.listen(self.__address, port)\n if findFreePort and Preferences.getCooperation(\"TryOtherPorts\"):\n endPort = port + Preferences.getCooperation(\"MaxPortsToTry\")\n while not res and port < endPort:\n port += 1\n res = self.listen(self.__address, port)\n return res, port",
"def __wait_until_system_ready(self):\r\n\r\n # Python executes on the Digi device before all subsystems\r\n # are fully initialized, some simple checks should be performed\r\n # in order to simplify the number of exceptions that would\r\n # otherwise need to be tested for during driver initialization.\r\n\r\n # Test to see if the TCP/IP stack is available.\r\n tcpip_stack_ready = False\r\n for portnum in xrange(54146, 65535):\r\n try:\r\n sd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)\r\n sd.bind(('', portnum))\r\n sd.close()\r\n except Exception, e:\r\n # Embedded TCP/IP stack not ready or trial port in use.\r\n # Sleep for one second...\r\n traceback.print_exc()\r\n print \"Core: Waiting for network (port tested: %d, e: %s)...\" % \\\r\n (portnum, str(e))\r\n digitime.sleep(1)\r\n # ...and try another port.\r\n continue\r\n\r\n # Test succeeded, exit loop.\r\n tcpip_stack_ready = True\r\n break\r\n\r\n if tcpip_stack_ready is False:\r\n raise Exception(\"TCP/IP stack not ready!\")\r\n\r\n # Success\r\n return",
"def openRtpPort(self):\r\n\t\twhile True:\r\n\t\t\ttry:\r\n\t\t\t\tself.rtpSocket_client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)\r\n\t\t\t\tself.rtpSocket_client.bind(('', self.rtpPort))\r\n\t\t\t\tself.rtpSocket_client.settimeout(0.5)\r\n\t\t\t\tself.listenRtp()\r\n\t\t\texcept Exception as err:\r\n\t\t\t\tif (str(err) == \"[Errno 9] Bad file descriptor\"):\r\n\t\t\t\t\tbreak",
"def port_connection(self, sock):\n sock.bind(('', 0)) # Bind to OS-assigned available & random port.\n sock.listen(1)",
"def wait_for_incoming_connection():\n s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)\n s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)\n s.bind((HOST, PORT))\n s.listen(1)\n conn, addr = s.accept()\n SOCKET_LIST.append(s)\n SOCKET_LIST.append(conn)\n return conn"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
kill the instance of this starter (it won't kill its managed services) | def kill_instance(self):
logging.info("StarterManager: Killing: %s", str(self.default_starter_args + self.arguments))
self.instance.kill()
try:
logging.info(str(self.instance.wait(timeout=45)))
self.add_logfile_to_report()
except Exception as ex:
raise Exception("Failed to KILL the starter instance? " + repr(self)) from ex
logging.info("StarterManager: Instance now dead.")
self.instance = None | [
"def kill(self):\n if self.process:\n logs.log('Stopping emulator.')\n self.process.kill()\n self.process = None",
"def kill_vrouter_instance(self):\n # Stop vrouter\n if (self.vr_args['vtest_only']):\n self.logger.info(\"Stopping vrouter pid=\" + str(self.pid))\n if (self.pid > 0):\n try:\n os.kill(self.pid, signal.SIGTERM)\n time.sleep(1)\n except OSError as e:\n self.logger.error(e)",
"def stop_appium():\n subprocess.run('powershell Stop-Process -name node', shell=True,\n stderr=subprocess.STDOUT, check=False)\n LOGGER.info(\"Appium server killed!\")",
"def kill():\n sb.call(\"Taskkill /IM SLDWORKS.exe /F\")",
"def kill(self):\n self.rpc_process.kill()",
"def kill(self):\n\n self.proc.kill()",
"def terminate(self, instance):\n self.connection.terminate_instances(instance_ids=[instance.id])",
"def stop(self):\n self._kill_process()",
"def stop_instance(tcserver_dir, instance_name=\"instance1\"):\n print(\"Stopping a tcServer instance...\")\n\n pushdir(tcserver_dir)\n subprocess.call([\"./tcruntime-ctl.sh\", instance_name, \"stop\"])\n popdir()",
"def kill_server(self):\n self.run_cmd('kill-server')",
"def stop(self):\n self.scion_sh('stop')",
"def kill(self):\n self._stop_proc(signal.SIGKILL)",
"def stop(self):\n try:\n utils.execute(\n ['service', 'strongswan', 'stop'],\n self.root_helper\n )\n except: # pragma no cover\n pass",
"def runner_stop():\n RunnerInstance.instance().stop()",
"def kill():\n Log.info(\"Kill tns processes.\")\n if Settings.HOST_OS == OSType.WINDOWS:\n Process.kill(proc_name='node')\n else:\n Process.kill(proc_name='node', proc_cmdline=Settings.Executables.TNS)\n Process.kill_by_commandline(cmdline='webpack.js')",
"def kill(self):\n if self.run_proc.running():\n self.run_proc.kill()\n else:\n logging.info(\n 'Not killing the experiment process because it is not running.'\n )",
"def _kill(self) -> None:\n if not hasattr(self, \"proc\"):\n raise FuzzFrontendError(\"Attempted to kill non-running PID.\")\n\n self.proc.terminate()\n try:\n self.proc.wait(timeout=0.5)\n L.info(\"Fuzzer subprocess exited with `%d`\", self.proc.returncode)\n except subprocess.TimeoutExpired:\n raise FuzzFrontendError(\"Subprocess could not terminate in time\")\n\n self._on = False",
"def stop_test_instance(test_name=None):\n env.warn_only = True\n if test_name is not None:\n instances = [test_name]\n else:\n output = run('ls -1 %s' % env.site_root)\n instances = [x.strip() for x in output.split(\"\\n\")]\n for item in instances:\n sudo(\"stop %s\" % item.strip())",
"def _stop_instance(self, instance):\n self.log.info(\"Stopping instance %s\", instance.id)\n instance.stop()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
replace the parts of the installation with information after an upgrade kill the starter processes of the old version revalidate that the old arangods are still running and alive replace the starter binary with a new one. this has not yet spawned any children | def replace_binary_for_upgrade(self, new_install_cfg, relaunch=True):
# On windows the install prefix may change,
# since we can't overwrite open files:
old_version = self.cfg.version
self.default_starter_args = new_install_cfg.default_starter_args.copy()
self.enterprise = new_install_cfg.enterprise
self.replace_binary_setup_for_upgrade(new_install_cfg)
with step("kill the starter processes of the old version"):
logging.info("StarterManager: Killing my instance [%s]", str(self.instance.pid))
self.kill_instance()
with step("revalidate that the old arangods are still running and alive"):
self.detect_instance_pids_still_alive()
if relaunch:
with step("replace the starter binary with a new one," + " this has not yet spawned any children"):
self.respawn_instance(new_install_cfg.version)
logging.info("StarterManager: respawned instance as [%s]", str(self.instance.pid))
self.arangosh = None
self.detect_arangosh_instances(new_install_cfg, old_version) | [
"def main():\n install_dir = Path(get_home()).joinpath(\"agents\")\n if not install_dir.exists():\n print(\"No historians to upgrade\")\n return\n fail_if_instance_running()\n aip = get_aip()\n move_historian_cache_files(aip)\n print(\"\")\n print(\"Moving historian backup files complete. \"\n \"You can now safely upgrade historian agents other than SQLITE Historian with vctl install --force. \"\n \"If using using SQLite historian please back up and restore sqlite historian's db manually\")",
"def upgrade_old_nodes(self):\n self.check_release_requirements()\n\n self.show_step(1, initialize=True)\n self.env.revert_snapshot(\"upgrade_ceph_osd\")\n if MAKE_SNAPSHOT:\n # some paranoid time sync sequence\n self.env.sync_time([\"admin\"])\n self.env.sync_time()\n self.install_octane()\n\n self.show_step(2)\n seed_cluster_id = self.fuel_web.get_last_created_cluster()\n\n self.show_step(3)\n\n old_nodes = self.fuel_web.client.list_cluster_nodes(\n self.orig_cluster_id)\n\n self.show_step(4)\n\n self.upgrade_nodes(\n seed_cluster_id=seed_cluster_id,\n nodes_str=\" \".join([str(node[\"id\"]) for node in old_nodes]),\n live_migration=False\n )\n\n self.minimal_check(seed_cluster_id=seed_cluster_id, nwk_check=True)\n\n self.env.make_snapshot(\"upgrade_old_nodes\")",
"def master_update(self):\n instance = self.serverroot + \"A3_Master\"\n self.master = psutil.Popen([self.steam.exe, \"+login\", self.steam.user, self.steam.password, \"+force_install_dir\", instance, \"+app_update\", self.server.appid, \"-validate +quit\"])",
"def package_upgrade():\n\n if (do_action_package_upgrade('nova-common',\n do_openstack_upgrade,\n CONFIGS)):\n # we should restart the container scoped (subordinate) plugins after a\n # managed openstack upgrade see: BUG#1835557\n for rid in relation_ids('neutron-plugin'):\n neutron_plugin_joined(rid, remote_restart=True)\n for rid in relation_ids('nova-ceilometer'):\n nova_ceilometer_joined(rid, remote_restart=True)\n for rid in relation_ids('nova-vgpu'):\n nova_vgpu_joined(rid, remote_restart=True)\n # NOTE(ajkavanagh) - if unit is paused (usually true for managed\n # upgrade) then the config_changed() function is a no-op\n config_changed()",
"def upgrade(self):\n self.sysbench_run(socket, 'test')\n for i in range(int(node), 0, -1):\n shutdown_node = pxc_lower_base + '/bin/mysqladmin --user=root --socket=/tmp/node' + str(i) + \\\n '.sock shutdown > /dev/null 2>&1'\n result = os.system(shutdown_node)\n utility_cmd.check_testcase(result, \"Shutdown cluster node\" + str(i) + \" for upgrade testing\")\n startup_cmd = pxc_upper_base + '/bin/mysqld --defaults-file=' + \\\n workdir + '/conf/node' + str(i) + '.cnf --datadir=' + \\\n workdir + '/node' + str(i) + ' --basedir=' + pxc_upper_base + \\\n ' --wsrep-provider=none --log-error=' + \\\n workdir + '/log/node' + str(i) + '.err > ' + \\\n workdir + '/log/node' + str(i) + '.err 2>&1 &'\n os.system(startup_cmd)\n self.startup_check(i)\n upgrade_cmd = pxc_upper_base + '/bin/mysql_upgrade -uroot --socket=/tmp/node' + \\\n str(i) + '.sock > ' + workdir + '/log/node' + str(i) + '_upgrade.log 2>&1'\n result = os.system(upgrade_cmd)\n utility_cmd.check_testcase(result, \"Cluster node\" + str(i) + \" upgrade is successful\")\n shutdown_node = pxc_upper_base + '/bin/mysqladmin --user=root --socket=/tmp/node' + str(i) + \\\n '.sock shutdown > /dev/null 2>&1'\n result = os.system(shutdown_node)\n utility_cmd.check_testcase(result, \"Shutdown cluster node\" + str(i) + \" after upgrade run\")\n create_startup = 'sed \"s#' + pxc_lower_base + '#' + pxc_upper_base + \\\n '#g\" ' + workdir + '/log/startup' + str(i) + '.sh > ' + \\\n workdir + '/log/upgrade_startup' + str(i) + '.sh'\n os.system(create_startup)\n if i == 1:\n remove_bootstrap_option = 'sed -i \"s#--wsrep-new-cluster##g\" ' + \\\n workdir + '/log/upgrade_startup' + str(i) + '.sh'\n os.system(remove_bootstrap_option)\n time.sleep(5)\n upgrade_startup = \"bash \" + workdir + \\\n '/log/upgrade_startup' + str(i) + '.sh'\n result = os.system(upgrade_startup)\n utility_cmd.check_testcase(result, \"Starting cluster node\" + str(i) + \" after upgrade run\")\n self.startup_check(i)",
"def update_worker():\n from test import get_remote_runner\n runner = get_remote_runner()\n runner.run(\"python2.7 /vagrant/bootstrap_lxc_manager.py --update_only=True\")",
"def upgrade(self):\n self.config.basedeltadir = os.path.join(const.BASESDIR, time.strftime(\"base_%Y.%m.%d-%Hh%Mm%S\"))\n logger.debug(\"Upgrading the container to create a base in {}\".format(self.config.basedeltadir))\n basedelta = os.path.join(self.containerpath, self.config.basedeltadir)\n os.makedirs(basedelta)\n self.config.command = \"upgrade\"\n self.start()\n self.container.wait('STOPPED', const.UPGRADE_TIMEOUT)\n if self.running:\n raise ContainerError(\"The container didn't stop successfully\")\n self.config.command = \"\"\n if os.path.isfile(os.path.join(basedelta, '.upgrade')):\n raise ContainerError(\"The upgrade didn't finish successfully\")",
"def upgrade_packages(self):\r\n self.queue_gui_out.put('upgrade_packages')",
"def _prepare_self_update(settings):\n\n\t# sanity check: ensure that that this routine only runs once\n\tif portage._bin_path != portage.const.PORTAGE_BIN_PATH:\n\t\treturn\n\n\t# Load lazily referenced portage submodules into memory,\n\t# so imports won't fail during portage upgrade/downgrade.\n\t_preload_elog_modules(settings)\n\tportage.proxy.lazyimport._preload_portage_submodules()\n\n\t# Make the temp directory inside $PORTAGE_TMPDIR/portage, since\n\t# it's common for /tmp and /var/tmp to be mounted with the\n\t# \"noexec\" option (see bug #346899).\n\tbuild_prefix = os.path.join(settings[\"PORTAGE_TMPDIR\"], \"portage\")\n\tportage.util.ensure_dirs(build_prefix)\n\tbase_path_tmp = tempfile.mkdtemp(\n\t\t\"\", \"._portage_reinstall_.\", build_prefix)\n\tportage.process.atexit_register(shutil.rmtree, base_path_tmp)\n\n\torig_bin_path = portage._bin_path\n\tportage._bin_path = os.path.join(base_path_tmp, \"bin\")\n\tshutil.copytree(orig_bin_path, portage._bin_path, symlinks=True)\n\n\torig_pym_path = portage._pym_path\n\tportage._pym_path = os.path.join(base_path_tmp, \"pym\")\n\tshutil.copytree(orig_pym_path, portage._pym_path, symlinks=True)\n\n\tfor dir_path in (base_path_tmp, portage._bin_path, portage._pym_path):\n\t\tos.chmod(dir_path, 0o755)",
"def fnModifyScripts():\n \n with open(\"installcheck_script.sh\", \"wt\") as fout:\n with open(\"supportFiles/installcheck_script.sh\", \"rt\") as fin:\n for line in fin:\n line = line.replace(\"<version>\", PkgInfoVersion)\n line = line.replace(\"<printername>\", Printer)\n fout.write(line)\n \n with open(\"postinstall_script.sh\", \"wt\") as fout:\n with open(\"supportFiles/postinstall_script.sh\", \"rt\") as fin:\n for line in fin:\n line = line.replace(\"<version>\", PkgInfoVersion)\n line = line.replace(\"<printername>\", Printer)\n line = line.replace(\"<installcommand>\", InstallCommand)\n fout.write(line)\n \n with open(\"uninstall_script.sh\", \"wt\") as fout:\n with open(\"supportFiles/uninstall_script.sh\", \"rt\") as fin:\n for line in fin:\n line = line.replace(\"<printername>\", Printer)\n fout.write(line)\n \n fnMakePkgInfo() #calls the MakePkgInfo\n \n cmdCleanup = ['rm', 'installcheck_script.sh', \\\n 'postinstall_script.sh', 'uninstall_script.sh']\n subprocess.call(cmdCleanup) # deletes temporary script files.",
"def tweak_new_filesystem(root_dir):\n\n # create a symlink for insserv\n force_symlink('../usr/lib/insserv/insserv',\n os.path.join(root_dir, 'sbin/insserv'))\n\n # create a symlink for awk\n force_symlink('mawk', os.path.join(root_dir, 'usr/bin/awk'))\n\n # Nvidia keeps packaging up a broken post-install script for their cudnn\n # deb. Freaking nvidia\n cudnn_postinst_path = 'var/lib/dpkg/info/libcudnn6-dev.postinst'\n cudnn_postinst_path = os.path.join(root_dir, cudnn_postinst_path)\n\n if os.path.exists(cudnn_postinst_path):\n with open(cudnn_postinst_path, 'r') as infile:\n content = infile.read()\n if not content.startswith(\"#!\"):\n with open(cudnn_postinst_path, 'w') as outfile:\n outfile.write('#! /bin/sh\\n')\n outfile.write(content)\n\n # NOTE(josh): patch the base-packages post-install hook so it doesn't\n # complain about files in /var/run\n basefiles_path = os.path.join(root_dir,\n 'var/lib/dpkg/info/base-files.postinst')\n if os.path.exists(basefiles_path):\n apply_patch_text(BASE_FILES_PATCH, root_dir)\n\n # NOTE(josh): ifupdown should depend on initscripts, but it doesn't\n status_path = os.path.join(root_dir, 'var/lib/dpkg/status')\n tempfile_path = status_path + '.tmp'\n with open(tempfile_path, 'wb') as outfile:\n with open(status_path, 'rb') as infile:\n for line in infile:\n outfile.write(line)\n if line.strip() == 'Package: ifupdown':\n break\n\n for line in infile:\n if line.startswith('Depends: '):\n line = ', '.join(line.strip().split(', ') + ['initscripts']) + '\\n'\n outfile.write(line)\n break\n else:\n outfile.write(line)\n\n for line in infile:\n outfile.write(line)\n os.rename(tempfile_path, status_path)\n\n # NOTE(josh): resolvconf tries to a write a file in this directory\n try:\n target_path = os.path.join(root_dir, 'run/resolvconf/interface')\n os.makedirs(target_path)\n except OSError:\n if not os.path.isdir(target_path):\n raise\n\n # NOTE(josh): Can't postinst makedev without CAP_MKNOD\n if os.getuid() != 0:\n makedev_postinst = os.path.join(root_dir,\n 'var/lib/dpkg/info/makedev.postinst')\n if os.path.exists(makedev_postinst):\n os.rename(makedev_postinst, makedev_postinst + '.bak')\n\n # remove temporary/boostrap files\n files_to_remove = ['etc/apt/sources.list.d/bootstrap.list']\n\n for filename in files_to_remove:\n file_path = os.path.join(root_dir, filename)\n if os.path.exists(file_path):\n os.remove(file_path)",
"def test_upgrade1(self):\n\n # Send 1.0 versions of packages.\n self.pkgsend_bulk(self.rurl, (self.incorp10, self.amber10,\n self.bronze10))\n\n #\n # In version 2.0, several things happen:\n #\n # Amber and Bronze swap a file with each other in both\n # directions. The dependency flips over (Amber now depends\n # on Bronze). Amber and Bronze swap ownership of various\n # directories.\n #\n # Bronze's 1.0 hardlink to amber's libc goes away and is\n # replaced with a file of the same name. Amber hardlinks\n # to that.\n #\n self.pkgsend_bulk(self.rurl, (self.incorp20, self.amber20,\n self.bronze20))\n\n # create image and install version 1\n self.image_create(self.rurl)\n self.pkg(\"install incorp@1.0\")\n # self.file_exists(\".SELF-ASSEMBLY-REQUIRED\")\n self.pkg(\"install bronze\")\n\n self.pkg(\"list amber@1.0 bronze@1.0\")\n self.pkg(\"verify -v\")\n\n # demonstrate that incorp@1.0 prevents package movement\n self.pkg(\"install bronze@2.0 amber@2.0\", exit=1)\n\n # ...again, but using @latest.\n self.pkg(\"install bronze@latest amber@latest\", exit=1)\n self.pkg(\"update bronze@latest amber@latest\", exit=1)\n\n # Now update to get new versions of amber and bronze\n # self.file_remove(\".SELF-ASSEMBLY-REQUIRED\")\n self.pkg(\"update\")\n # self.file_exists(\".SELF-ASSEMBLY-REQUIRED\")\n\n # Try to verify that it worked.\n self.pkg(\"list amber@2.0 bronze@2.0\")\n self.pkg(\"verify -v\")\n # make sure old implicit directories for bronzeA1 were removed\n self.assert_(not os.path.isdir(os.path.join(self.get_img_path(),\n \"A\")))\n # Remove packages\n self.pkg(\"uninstall amber bronze\")\n self.pkg(\"verify -v\")\n\n # Make sure all directories are gone save /var in test image.\n self.assertEqual(set(os.listdir(self.get_img_path())),\n set([\"var\"]))",
"def post_install_clean_up():\n\n # Find all the intermediate properties that are using a base class and create an appropriate\n # inherited class that matches the inheriance of its parent class\n # Example: say someone registers \"graph/colors/red\"\n # We end up with _BaseGraphColors, where _BaseGraph has a property 'colors' which points to it\n # Then we see \"graph:titan/colors/blue\"\n # We get TitanGraphColors(_BaseGraphColors) and TitaGraph has a property 'colors' which points to it\n # Now, regular old Graph(_BaseGraph) did get any commands installed at colors specifically, so it inherits property 'color' which points to _BaseGraphColors\n # This makes things awkward because the Graph class installation doesn't know about the property color, since it wasn't installed there.\n # It becomes much more straightforward in Graph gets its own proeprty 'colors' (overriding inheritance) which points to a class GraphColors\n # So in this method, we look for this situation, now that installation is complete.\n installable_classes = metaprog.get_installable_classes()\n for cls in installable_classes:\n installation = metaprog.get_installation(cls)\n if installation:\n for name in dir(cls):\n member = getattr(cls, name)\n if metaprog.is_intermediate_property(member):\n if name not in cls.__dict__: # is inherited...\n path =metaprog.InstallPath(installation.install_path.entity_type + '/' + name)\n new_class = metaprog._create_class(path) # create new, appropriate class to avoid inheritance\n installation.add_property(cls, name, new_class)\n metaprog.get_installation(new_class).keep_me = True # mark its installation so it will survive the next for loop\n # Some added properties may access intermediate classes which did not end up\n # receiving any commands. They are empty and should not appear in the API. We\n # will take a moment to delete them. This approach seemed much better than writing\n # special logic to calculate fancy inheritance and awkwardly insert classes into\n # the hierarchy on-demand.\n for name, intermediate_cls in installation.intermediates.items():\n intermediate_installation = metaprog.get_installation(intermediate_cls)\n if not intermediate_installation.commands and not hasattr(intermediate_installation, \"keep_me\"):\n delattr(cls, name)\n del installation.intermediates[name]",
"def upgrade():\n config = ConfigManager()\n apps = config['apps']\n for i, app in progressbar(enumerate(apps), redirect_stdout=True):\n z = Zap(app)\n if i == 0:\n z.update(show_spinner=False)\n else:\n z.update(check_appimage_update=False, show_spinner=False)",
"def restart(self):\n print \"Restarting \" + executable + \" \" + str(argv) \n execl(executable, *([executable]+argv))",
"def upgrade_db(self):\n self.check_release_requirements()\n self.check_run('upgrade_db')\n\n self.show_step(1, initialize=True)\n self.env.revert_snapshot(\"upgrade_first_cic\")\n if MAKE_SNAPSHOT:\n # some paranoid time sync sequence\n self.env.sync_time([\"admin\"])\n self.env.sync_time()\n self.install_octane()\n\n self.show_step(2)\n seed_cluster_id = self.fuel_web.get_last_created_cluster()\n\n self.upgrade_db_code(seed_cluster_id)\n\n self.env.make_snapshot(\"upgrade_db\")",
"def process_env_update(self) -> None:",
"def upgrade_nodes_live_migration(self):\n\n self.check_release_requirements()\n\n self.show_step(1, initialize=True)\n self.env.revert_snapshot(\"upgrade_ceph_osd\")\n if MAKE_SNAPSHOT:\n # some paranoid time sync sequence\n self.env.sync_time([\"admin\"])\n self.env.sync_time()\n self.install_octane()\n\n self.show_step(2)\n seed_cluster_id = self.fuel_web.get_last_created_cluster()\n\n self.show_step(3)\n osd_old_nodes = self.fuel_web.get_nailgun_cluster_nodes_by_roles(\n self.orig_cluster_id, roles=['ceph-osd'])\n\n self.show_step(4)\n for node in osd_old_nodes:\n logger.info(\"Upgrading node {!s}, role {!s}\".format(\n node['id'], node['roles']))\n\n self.upgrade_nodes(\n seed_cluster_id=seed_cluster_id,\n nodes_str=node['id'],\n live_migration=True\n )\n\n self.show_step(5)\n old_nodes = self.fuel_web.client.list_cluster_nodes(\n self.orig_cluster_id)\n for node in old_nodes:\n logger.info(\"Upgrading node {!s}, role {!s}\".format(\n node['id'], node['roles']))\n\n self.upgrade_nodes(\n seed_cluster_id=seed_cluster_id,\n nodes_str=node['id'],\n live_migration=True\n )\n\n self.minimal_check(seed_cluster_id=seed_cluster_id, nwk_check=True)\n\n self.env.make_snapshot(\"upgrade_nodes_live_migration\")",
"def start():\n try:\n # 在用户目录下先搜索程序的入口包\n home_pi_dirs = os.listdir(HOME_DIR)\n ipk_dir_list = list()\n\n # 迭代查询规范内的ipk文件夹\n for dir_name in home_pi_dirs:\n dir_path = os.path.join(HOME_DIR, dir_name)\n if dir_name.startswith(\"ipk\") and os.path.isdir(dir_path):\n ipk_dir_list.append(dir_name)\n\n app_pkg_bak = \"\"\n app_pkg_new = \"\"\n app_pkg_main = \"\"\n\n has_bak = False\n has_new = False\n has_main = False\n\n # 然后进行筛选，将一些必要的规范内的文件夹进行选择出来\n for dir_name in ipk_dir_list:\n\n # 筛选备份程序包\n if dir_name.endswith(\"_bak\"):\n app_pkg_bak = os.path.join(HOME_DIR, dir_name)\n has_bak = True\n continue\n\n # 筛选更新程序包\n if dir_name.endswith(\"_new\"):\n app_pkg_new = os.path.join(HOME_DIR, dir_name)\n has_new = True\n continue\n\n # 筛选主程序包\n if dir_name.endswith(\"_main\"):\n app_pkg_main = os.path.join(HOME_DIR, dir_name)\n has_main = True\n continue\n\n if has_bak and has_new and has_main:\n # 三个包都查到了，我们一般情况下不需要做其他的操作了\n break\n\n # 进行主要的启动逻辑\n # 首先，我们需要先看看，有没有更新包的存在\n # 如果有，我们需要将new包替换为main包，并且删除bak包（如果存在）\n if has_new:\n\n # 删除可能存在的bak包\n if has_bak: shutil.rmtree(app_pkg_bak, True)\n\n # 如果有main包，就将main包替换为bak包\n if has_main:\n # 此处我们需要确保bak包的存在\n if not has_bak: app_pkg_bak = app_pkg_main.replace(\"_main\", \"_bak\")\n os.rename(app_pkg_main, app_pkg_bak)\n else:\n app_pkg_main = app_pkg_new.replace(\"_new\", \"_main\")\n\n # 然后，最终我们需要将new包转为main包\n os.rename(app_pkg_new, app_pkg_main)\n\n has_bak = app_pkg_bak is not None and os.path.isdir(app_pkg_bak)\n has_main = app_pkg_main is not None and os.path.isdir(app_pkg_main)\n\n # 判断是否需要删除备份包\n if has_bak:\n # 具有删除文件包的需求的APP包会在APP根目录下存在delete文件\n if \"disallow_backup\" in os.listdir(app_pkg_bak):\n print(\"发现了需要删除的程序包: \", app_pkg_bak)\n shutil.rmtree(app_pkg_bak, ignore_errors=True)\n has_bak = False\n\n # 然后最终启动\n if not has_main:\n exit(EXIT_CODE_ERR)\n\n def run_main(path):\n \"\"\"\n 运行主程序并且尝试获得返回值\n :param path:\n :return:\n \"\"\"\n # 此处开始扫描app.py文件，并且执行其\n app_main_py = search(path, \"app.py\")\n if app_main_py is None:\n return -1\n # 开始执行主入口程序\n cmd = f\"sudo {app_main_py}\"\n cwd = os.path.dirname(app_main_py)\n ret_code = subprocess.run(cmd, shell=True, cwd=cwd).returncode\n print(\"启动器启动主程序的程序返回码: \", ret_code)\n return ret_code\n\n # 尝试在主包运行程序\n ret = run_main(app_pkg_main)\n if ret == 0:\n return True\n else:\n # 不正常的退出，我们需要查询是否有bak，有的话我们需要复用bak\n # 没有bak的话，则彻底无法启动程序，此时控制器已经无法处理此异常了\n # 只能返厂维修，重新构建中控系统\n if not has_bak:\n exit(EXIT_CODE_ERR)\n else:\n # 如果\n ret = run_main(app_pkg_bak)\n if ret == 0:\n return True\n else:\n exit(EXIT_CODE_ERR)\n\n except Exception as e:\n print(\"启动异常: \", e)\n return False\n return False"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
kill specific instances of this starter (it won't kill starter itself) | def kill_specific_instance(self, which_instances):
for instance_type in which_instances:
for instance in self.all_instances:
if instance.instance_type == instance_type:
instance.terminate_instance() | [
"def kill_instance(self):\n logging.info(\"StarterManager: Killing: %s\", str(self.default_starter_args + self.arguments))\n self.instance.kill()\n try:\n logging.info(str(self.instance.wait(timeout=45)))\n self.add_logfile_to_report()\n except Exception as ex:\n raise Exception(\"Failed to KILL the starter instance? \" + repr(self)) from ex\n\n logging.info(\"StarterManager: Instance now dead.\")\n self.instance = None",
"def stop_test_instance(test_name=None):\n env.warn_only = True\n if test_name is not None:\n instances = [test_name]\n else:\n output = run('ls -1 %s' % env.site_root)\n instances = [x.strip() for x in output.split(\"\\n\")]\n for item in instances:\n sudo(\"stop %s\" % item.strip())",
"def killAll(controller=False):",
"def kill(self):\n \n self.killSlavePids()",
"def stop(self, *args):\n if args[0] == 'all':\n for k, v in self.processers.items():\n if v:\n try:\n v.terminate()\n except:\n pass\n print 'Killed %s.' % k\n\n self.processers = dict.fromkeys(self.processers.keys())\n else:\n seq = args[0]\n try:\n self.processers['process%s' % seq].terminate()\n self.processers['process%s' % seq] = None\n print 'Killed process%s.' % seq\n except:\n print 'Have no process%s.' % seq",
"def killExperiment(self, **kwargs):\n if kwargs['kill']=='YES':\n killRobot.sshKill()",
"def kill(self):\n\n #Kill relevant process names\n if self.driver_type != 'firefox_wdm':\n os.system('pkill -f chrome')\n os.system('pkill -f Chrome')\n os.system('pkill -f chromedriver')\n else:\n os.system('pkill -f FireFox')\n #TODO: confirm this -> os.system('pkill -f geckodriver')",
"def stopServers(self):\n self.nlp.kill()\n self.semafor.kill()",
"def kill_all_instances(region):\n cls = get_driver(region)\n driver = cls(EC2_ACCESS_ID, EC2_SECRET_KEY)\n nodes = driver.list_nodes()\n for n in nodes:\n d1 = datetime.datetime.strptime(n.extra['launch_time'], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z')\n d2 = datetime.datetime.utcnow()\n delta = d2 - d1\n if delta.total_seconds() > 7200: # If more than 2 hours of up time.\n n.destroy()",
"def kill(targets, controller=False):",
"def test_suspend_while_killing(mz: MaterializeApplication) -> None:\n populate(mz, 6)\n kill_clusterd(mz, 4)\n kill_clusterd(mz, 2, signal=\"SIGSTOP\")\n time.sleep(10)\n kill_clusterd(mz, 2, signal=\"SIGCONT\")\n validate(mz, 6)",
"def kill_workers(service_state, type):\n logger = logging.getLogger(\"kill_workers\")\n logger.info(\"Started killing : \" + type + \" with list \" + str(service_state.get_pid_list(type)))\n pid_list = list(service_state.get_pid_list(type))\n for pid in pid_list:\n kill_process(pid)\n logging.info(\"Done killing : \" + str(pid))",
"def stop_all_instances(self):\n print '# Stopping all the instances'\n number = self.compute.stop_all_instances()\n print '%d instances were stopped' % number",
"def terminate_instances(self, ids):\n self.conn.terminate_instances(instance_ids=ids)",
"def start_stopped_runners(self):\n for r in self.__runners:\n if r.status() == Status.OFF:\n r.restart()\n sleep(0.5)",
"def terminate_preemptible_instances(self, context, instances):\n # NOTE(aloga): we should not delete them directly, but probably send\n # them a signal so that the user is able to save her work.\n elevated = context.elevated()\n for instance in instances:\n LOG.info(_LI(\"Deleting %(uuid)s\") % {\"uuid\": instance[\"uuid\"]})\n instance = self.compute_api.get(elevated,\n instance[\"uuid\"],\n want_objects=True)\n self.compute_api.delete(elevated, instance)",
"def kill_processes(self):\n for task in self.tasks:\n if task['process'].poll() is not None:\n task['process'].terminate()",
"def kill(self):\n kill_cmds = [\n \"sudo pkill '(daos_server|daos_io_server)' --signal INT\",\n \"sleep 5\",\n \"pkill '(daos_server|daos_io_server)' --signal KILL\",\n ]\n self.log.info(\"Killing any server processes\")\n pcmd(self._hosts, \"; \".join(kill_cmds), False, None, None)",
"def stop_all_instances(self, conn):\n for reservation in conn.get_all_instances():\n for instance in reservation.instances:\n if instance.state == u'running':\n conn.stop_instances(instance_ids=[instance.id])\n print \"All running instances were stopped\""
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
wait for the upgrade commanding starter to finish | def wait_for_upgrade(self, timeout=60):
ret = None
try:
ret = self.upgradeprocess.wait(timeout=timeout)
except psutil.TimeoutExpired as timeout_ex:
msg = "StarterManager: Upgrade command [%s] didn't finish in time: %d" % (
str(self.basedir),
timeout,
)
raise TimeoutError(msg) from timeout_ex
logging.info(
"StarterManager: Upgrade command [%s] exited: %s",
str(self.basedir),
str(ret),
)
if ret != 0:
raise Exception("Upgrade process exited with non-zero reply") | [
"def test_wait_for_upgrade(self):\n self.run_test_suites(self.wait_for_upgrade_test_suite_list)",
"def _ask_for_upgrade(self):",
"def test_do_upgrade(self):\n with self.with_config_update():\n result = self.runner.invoke(\n cli,\n [\n \"upgrade\",\n *self.LOCAL,\n self.ITEM_TYPE,\n f\"{self.ITEM_PUBLIC_ID.author}/{self.ITEM_PUBLIC_ID.name}:latest\",\n ],\n standalone_mode=False,\n )\n assert result.exit_code == 0",
"def wait_for_update(self):\n while \"updating_db\" in self.status():\n time.sleep(1)",
"async def on_upgrade_complete(self, upgrade: UpgradeId):",
"async def wait_until_done(self) -> None:\n ...",
"def wait_for_operation(self):\n self.command('*WAI')",
"def wait_step(self):\n pass",
"def test_version_check_update_available(self):\n output = self.run_command(\"selfupdate --check bennr01:selfupdate_test_future\", exitcode=0)\n self.assertIn(\"Target: bennr01:selfupdate_test_future\", output)\n self.assertNotIn(\"Target: ywangd:master\", output)\n self.assertNotIn(\"Already at latest version\", output)\n self.assertIn(\"New version available\", output)\n self.assertNotIn(\"Error: \", output)",
"def test_component_update_available_UPGRADE(self):\n MockPopen.mock_stdout = 'Inst a [old] (new from)'\n self.assertTrue(self.u.component_update_available())",
"def wait(self):\n self.lastBuild.wait()",
"def test_nothing_to_upgrade(self, mock_click_echo):\n agent_config = self.load_agent_config(self.agent_name)\n result = self.run_cli_command(\"upgrade\", cwd=self._get_cwd())\n assert result.exit_code == 0\n mock_click_echo.assert_any_call(\"Starting project upgrade...\")\n mock_click_echo.assert_any_call(\n f\"Checking if there is a newer remote version of agent package '{agent_config.public_id}'...\"\n )\n mock_click_echo.assert_any_call(\n \"Package not found, continuing with normal upgrade.\"\n )\n mock_click_echo.assert_any_call(\"Everything is already up to date!\")",
"def step_wait(self):\n pass",
"def wait(self):\n for command in self.commands:\n command.wait()",
"def _wait_for_install(self, instance, ssh_options, wait_dir):\n wait_time = 3\n command = \"ls %s\" % wait_dir\n ssh_command = self._get_standard_ssh_command(instance, ssh_options, command)\n\n self.logger.info(\"Waiting for install with command %s\" % ssh_command)\n while True:\n retcode = subprocess.call(ssh_command, shell=True, stderr=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE)\n if retcode == 0:\n break\n self.logger.debug(\"Sleeping for %d seconds...\" % wait_time)\n time.sleep(wait_time)",
"def wait_complete(jobname_synthax):\n # time.sleep(120)\n while not check_complete(jobname_synthax):\n time.sleep(120)",
"def wait_for_build_to_complete(view, cabal_project_dir, msg, cmd):\n\n wait_for_chain_to_complete(view, cabal_project_dir, msg, [cmd])",
"def do_check_task() -> None:\n current_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))\n with open(os.path.join(current_path, 'requirements.txt')) as f:\n requirements_txt = f.read()\n requirements = requirements_txt.split(\"\\n\")\n for requirement in requirements:\n if \"==\" in requirement:\n equals_index = requirement.index(\"==\")\n package_name = requirement[0:equals_index]\n package_version = requirement[equals_index+2:]\n url = f\"https://pypi.python.org/pypi/{package_name}/json\"\n r = requests.get(url)\n if r:\n data = json.loads(r.text)\n latest_version = data[\"info\"][\"version\"]\n if package_version != latest_version:\n print(f\"{package_name} can be upgraded from {package_version} to {latest_version}\")",
"def _wait(self):\n conn = None\n try:\n conn = libvirt.open(\"qemu:///system\")\n while True:\n time.sleep(10)\n try:\n state = conn.lookupByName(self.domain).info()[0]\n except (libvirt.libvirtError, TypeError, IndexError):\n break\n if state in [4, 5, 6]: # crashed or shutdown\n break\n finally:\n if conn is not None:\n conn.close()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
tries to wait for the server to restart after the 'restore' command | def wait_for_restore(self):
for node in self.all_instances:
if node.instance_type in [
InstanceType.RESILIENT_SINGLE,
InstanceType.SINGLE,
InstanceType.DBSERVER,
]:
node.detect_restore_restart() | [
"def continue_server():\n update_server_status({'ready': True})",
"async def async_restore(self):\n await self._client.restore()\n self.async_write_ha_state()",
"def test_server_reboot(self):\n self.wait_for_status(\"ACTIVE\")\n # reboot\n raw_output = self.openstack('server reboot ' + self.NAME)\n self.assertEqual(\"\", raw_output)\n self.wait_for_status(\"ACTIVE\")",
"def _restart(self):\n pass",
"def restart():\n pass",
"def restore_and_start_vm(vm_id, snapshot_name):\n\n # args = ['vboxmanage', 'snapshot', vm_id, 'restore', snapshot_name]\n # print(subprocess.Popen(args, stderr=subprocess.STDOUT, stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0])\n\n # leave time for restoring the snapshot\n # time.sleep(10)\n\n # start genymotion vm\n # args = ['open', '-a', '/Applications/Genymotion.app/Contents/MacOS/player.app', '--args', '--vm-name', vm_id]\n\n # Comamnd for Ubuntu machine\n # args = [\"/opt/genymobile/genymotion/player\", \"--vm-name\", vm_id]\n\n # subprocess.Popen(args, stderr=subprocess.STDOUT, stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0]\n\n # prettyPrint(\"Waiting for the vrtual machine to boot up completely\", \"info2\")\n\n # wait until vm is completely booted\n # time.sleep(40)\n\n\n\n # Aleis method\n args_snap = ['vboxmanage', 'snapshot', vm_id, 'restore', snapshot_name]\n prettyPrint(\"Restoring snapshot \\\"%s\\\"\" % snapshot_name, \"debug\")\n result = subprocess.Popen(args_snap, stderr=subprocess.STDOUT, stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0]\n attempts = 1\n\n result = str(result)\n while result.lower().find(\"error\") != -1:\n print(result)\n # Retry restoring snapshot for 10 times and then exit\n if attempts == 25:\n prettyPrint(\"Failed to restore snapshot \\\"%s\\\" after 10 attempts. Exiting\" % arguments.vmsnapshot, \"error\")\n return False\n prettyPrint(\n \"Error encountered while restoring the snapshot \\\"%s\\\". Retrying ... %s\" % (snapshot_name, attempts),\n \"warning\")\n\n # shut down the vm on virtual box\n args = ['vboxmanage', 'controlvm', vm_id, 'poweroff']\n subprocess.Popen(args, stderr=subprocess.STDOUT, stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0]\n\n # Now attempt restoring the snapshot\n result = subprocess.Popen(args_snap, stderr=subprocess.STDOUT, stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0]\n\n result = str(result)\n attempts += 1\n time.sleep(1)\n\n # 3.b. Start the Genymotion Android virtual device\n\n prettyPrint(\"Starting the Genymotion machine \\\"%s\\\"\" % vm_id, \"debug\")\n\n args = [\"/opt/genymobile/genymotion/player\", \"--vm-name\", vm_id]\n genyProcess = subprocess.Popen(args, stderr=subprocess.STDOUT, stdout=subprocess.PIPE)\n prettyPrint(\"Waiting for machine to boot ...\", \"debug\")\n time.sleep(23)\n\n # Retrieve the IP address of the virtual device\n getAVDIPCmd = [\"VBoxManage\", \"guestproperty\", \"enumerate\", vm_id]\n result = subprocess.Popen(getAVDIPCmd, stderr=subprocess.STDOUT, stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0]\n result = str(result)\n result = result.replace(' ', '')\n if result.lower().find(\"error\") != -1:\n prettyPrint(\"Unable to retrieve the IP address of the AVD\", \"error\")\n print(result)\n index = result.find(\"androvm_ip_management,value:\") + len(\"androvm_ip_management,value:\")\n avdIP = \"\"\n while result[index] != ',':\n avdIP += result[index]\n index += 1\n adbID = \"%s:5555\" % avdIP\n\n print(\"\\n\\n\")\n print(str(avdIP))\n print(\"\\n\\n\")\n\n return str(avdIP)",
"def test_login_restore_back_up_in_process(self):\n self.restore_backup_browser = self.common_utils.open_browser()\n self.component_ss.login(u'ss1_url')\n self.component_ss_sidebar.open_backup_restore_view()\n self.component_ss_backup.generate_backup()\n self.restore_ss = True\n self.ss_backup_restore.click_element_first_row_restore()\n self.ss_backup_restore_confirm_restore.click_button_confirm(False)\n\n self.common_utils.switch_browser(self.autogen_browser)\n # Step Open security server for login add user name password\n self.component_ss.login(u'ss1_url', initial_conf=True, wait_for_jquery=False)\n\n # The system is currently undergoing the system restore process.\n #3a.1. System displays the error message “Restore in progress, try again later”.\n self.component_ss.verify_login_fail(strings.login_restore_in_progress)\n #3a.2. System logs the event “Log out user” to the audit log.\n self.common_lib_ssh.verify_audit_log(u'ss1_url', strings.logout_user)",
"def restart(event):\n elements.REMOTE_SERVER.restart()",
"def restart_salt():\n stop_salt()\n start_salt()",
"def restart(self):\n self.cli_send_command('reboot', expected_rcs={self.SSH_NO_EXIT_STATUS}) # pylint: disable=no-member\n time.sleep(2)\n self.disconnect()",
"def test_restart_case(self):\r\n result = self.create_result(status=\"passed\")\r\n rcv = result.runcaseversion\r\n\r\n form = self.get(status=200).forms[\"restart-form-{0}\".format(rcv.id)]\r\n\r\n res = form.submit(name=\"action-start\", index=0, status=302)\r\n\r\n self.assertRedirects(res, self.url)\r\n\r\n result = rcv.results.get(\r\n tester=self.user,\r\n environment=self.envs[0],\r\n is_latest=True,\r\n )\r\n\r\n self.assertEqual(result.status, result.STATUS.started)",
"def _RestartServer( self ):\n with self._gocode_lock:\n self._StopServer()\n self._StartServer()",
"def restartHosting():\n print(\"going to call:\", NGROK_CALL)\n executor.submit(cmd(NGROK_CALL))",
"def doRestore(self):\n self.logger.log(\"Begin to restore instance status...\")\n \n try:\n self.readConfigInfo()\n self.getUserInfo()\n \n # dump status to file\n cmd = ClusterCommand.getQueryStatusCmd(self.user, self.dbNodeInfo.id, self.__curStatusFile)\n (status, output) = commands.getstatusoutput(cmd)\n if (status != 0):\n self.logger.logExit(\"Query local instance status failed!Error: %s\" % output)\n \n bakDbStatus = DbClusterStatus()\n bakDbStatus.initFromFile(self.__bakStatusFile)\n bakNodeStatus = bakDbStatus.getDbNodeStatusById(self.dbNodeInfo.id)\n if (bakNodeStatus is None):\n self.logger.logExit(\"Get backup status of local node failed!\")\n \n curDbStatus = DbClusterStatus()\n curDbStatus.initFromFile(self.__curStatusFile)\n curNodeStatus = curDbStatus.getDbNodeStatusById(self.dbNodeInfo.id)\n if (curNodeStatus is None):\n self.logger.logExit(\"Get current status of local node failed!\")\n if (not curNodeStatus.isNodeHealthy()):\n self.logger.logExit(\"Current status of node is not healthy!\")\n \n # Compare the status and restore it\n bakInstances = bakNodeStatus.datanodes + bakNodeStatus.gtms\n for bakInst in bakInstances:\n curInst = curNodeStatus.getInstanceByDir(bakInst.datadir)\n if (curInst is None):\n self.logger.logExit(\"Get current status of instance failed!DataDir:%s\" % bakInst.datadir)\n \n if (bakInst.status == curInst.status):\n continue\n \n if (bakInst.status == DbClusterStatus.INSTANCE_STATUS_PRIMARY):\n self.__switchToPrimary(bakInst.datadir)\n elif (bakInst.status == DbClusterStatus.INSTANCE_STATUS_STANDBY):\n self.__switchToStandby(bakInst.datadir)\n \n except Exception, e:\n self.logger.logExit(str(e))\n \n self.logger.log(\"Restore instance status successfully.\")\n self.logger.closeLog()",
"def reboot_system_quick():\n reboot(wait=30)",
"def _check_conciliation_user_restart(self):\n print('### Testing USER - RESTART conciliation')\n def conciliation():\n self.local_supvisors.conciliate(ConciliationStrategies.RESTART)\n self._check_conciliation_user_database(conciliation)\n # this test is a bit long and produces lots of events\n # so hang on for specific events for test\n # 1. all movie_server programs (9) shall be stopped\n expected_events = [{'name': 'movie_server_0%d' % (idx + 1),\n 'state': 0,\n 'address': address}\n for address in self.running_addresses\n for idx in range(3)]\n received_events = self.evloop.wait_until_events(\n self.evloop.event_queue, expected_events, 10)\n self.assertEqual(9, len(received_events))\n self.assertEqual([], expected_events)\n # 2. all movie_server programs shall be running after restart\n expected_events = [{'name': 'movie_server_0%d' % (idx + 1),\n 'state': 20}\n for idx in range(3)]\n received_events = self.evloop.wait_until_events(\n self.evloop.event_queue, expected_events, 10)\n self.assertEqual(3, len(received_events))\n self.assertEqual([], expected_events)\n # check final status\n ending_status = self._get_movie_servers()\n # expecting initial status\n self.assertDictEqual(self.running_processes, ending_status)",
"def test_resume_restore(self):\n if not self.backupset.resume:\n self.fail(\"Resume must be True for this test\")\n gen = BlobGenerator(\"ent-backup\", \"ent-backup-\", self.value_size, end=self.num_items)\n self._load_all_buckets(self.master, gen, \"create\", 0)\n self.backup_create()\n self.backup_cluster_validate()\n self.log.info(\"Start to flush bucket\")\n self._all_buckets_flush()\n restore_result = self.cluster.async_restore_cluster(backupset=self.backupset,\n objstore_provider=self.objstore_provider,\n no_progress_bar=self.no_progress_bar,\n cli_command_location=self.cli_command_location,\n cb_version=self.cb_version,\n force_updates=self.backupset.force_updates,\n no_resume=True)\n state = \"\"\n while state not in (\"FINISHED\", \"EXECUTING\"):\n state = restore_result.state\n self._kill_cbbackupmgr()\n self.assertFalse(self._check_output(\"success\", restore_result.result()))\n self.backup_restore_validate(compare_uuid=False, seqno_compare_function=\">=\")",
"def repl_restart(restart: bool = True) -> None:",
"async def async_restore():\n healthy_db = await check_db()\n healthy_s3 = await check_s3()\n if not healthy_db or not healthy_s3:\n logging.info(f\"db or s3 not ready {healthy_db} {healthy_s3}\")\n return\n\n # create database connection pool\n config['db_pool'] = await asyncpg.create_pool(\n config['db_endpoint'], password=config['db_password'],\n command_timeout=config['db_timeout'])\n\n # Check restore-to directory\n if not os.path.isdir(config['restore_to']):\n logging.error(\n f\"{config['restore_to']} directory doesn't exist. aborting.\")\n return\n\n logging.info(f\"restore-to: {config['restore_to']}\")\n\n async with config['db_pool'].acquire() as db:\n restore_target = config['restore_target']\n\n # convert restore_target to relative from root_dir\n row = await db.fetchrow(\n \"SELECT root_dir FROM scan ORDER BY scan_counter DESC;\")\n if config['restore_target'].startswith(row[0]):\n restore_target = restore_target.replace(row[0], '')\n if config['restore_target'] == 'all':\n restore_target = ''\n\n logging.info(\n f\"restore-target: {config['restore_target']} ({restore_target})\")\n\n # traverse path\n plist = restore_target.split('/')\n parent_id = -1 # root_dir\n row = await db.fetchrow(\n \"SELECT d.id, v.id, d.type FROM dirent d JOIN version v ON d.id=v.dirent_id WHERE v.parent_id=$1 AND v.scan_counter<=$2 ORDER BY v.scan_counter DESC;\", parent_id, config['restore_version'])\n for pitem in plist[:-1]:\n parent_id = row[0]\n row = await db.fetchrow(\n \"SELECT d.id, v.id, d.type FROM dirent d JOIN version v ON d.id=v.dirent_id WHERE v.parent_id=$1 AND v.scan_counter<=$2 ORDER BY v.scan_counter DESC;\", parent_id, config['restore_version'])\n logging.info(f\"row tup - {row}\")\n if not row:\n logging.error(\n f\"No such file or directory: {config['restore_target']}\")\n return\n dirent_id, version_id, kind = row\n kind = Kind[kind] # convert to Enum.Kind\n #logging.info(f\"dent {dirent_id}, ver {version_id}, kind {kind}\")\n\n task = asyncio.create_task(\n restore_obj(config['restore_to'], dirent_id, version_id,\n parent_id, kind))\n task_list.append(task)\n await asyncio.sleep(1)\n while config['num_tasks'] > 0:\n logging.info(f\"Waiting tasks: {config['num_tasks']}\")\n await asyncio.sleep(1)\n # await asyncio.sleep(1)\n await asyncio.gather(*task_list)\n # await asyncio.sleep(1)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
use arangosh to run a command on the frontend arangod | def execute_frontend(self, cmd, verbose=True):
return self.arangosh.run_command(cmd, verbose) | [
"def run_command(\n self,\n cmd,\n verbose=True,\n use_default_auth=True,\n progressive_timeout=300,\n deadline=300,\n expect_to_fail=False,\n result_line_handler=default_line_result,\n ):\n title = f\"run a command in arangosh: {cmd[0]}\"\n with step(title):\n executable = self.cfg.bin_dir / \"arangosh\"\n arangosh_args = self.cfg.default_arangosh_args + [\n \"--log.level\",\n \"v8=debug\",\n \"--log.level\",\n \"httpclient=debug\",\n \"--javascript.execute-string\",\n ]\n arangosh_args += cmd[1:]\n return self.run_arango_tool_monitored(\n executeable=executable,\n more_args=arangosh_args,\n use_default_auth=use_default_auth,\n params=make_default_params(verbose),\n progressive_timeout=progressive_timeout,\n deadline=deadline,\n result_line_handler=result_line_handler,\n expect_to_fail=expect_to_fail,\n )",
"def command():\n pass",
"def execute(args):",
"def airflow_commands():\n pass",
"def execute(self, isd_as: ISD_AS, cmd: str, *args: str) -> str:\n pass",
"def asset_cli():",
"def exec_(self, config):\r\n \r\n self.command(\"exec\", config)",
"def octopus_run(self, msg, args):\r\n return self.templates.run(msg, args)",
"def execute(*_args):\n command = c.get_value(\"command##input\")\n exec(command)",
"def main():\n\tcli = Cli()\n\tcli.run()",
"def cli():\n click.echo(\"###Simple Resource Manager###\")",
"def job_cli():",
"def apply(command):",
"def adb(self, command):\n\n self.android_device_driver.adb.raw_cmd(command)",
"def exec_cmd(self, container: _t.Any, cmd: str) -> _t.Any:",
"def daytonaCli(self, *args):\n (obj, command, params, actionID, sync) = (args[0], args[1], args[2], args[3], args[4])\n lctx = LOG.getLogger(\"scheduler-clilog\", \"DH\")\n\n cli_param_map = pickle.loads(params)\n if len(cli_param_map) != 3:\n return \"Error|Not enough arguments\"\n\n # Retriveing username and password from CLI command for authentication\n user = cli_param_map['user']\n password = cli_param_map['password']\n\n # Retriveing actual daytona command and associated parameter from CLI command\n cli_command = cli_param_map['param'].split(\"|\")[0]\n cli_param = cli_param_map['param'].split(\"|\")[1]\n\n lctx.debug(\"Host received CLI command : \" + cli_command)\n\n db = dbCliHandle()\n\n # Calling authenticate_user webservice for verifying username and password combination\n auth = db.authenticate_user(user, password)\n if auth != \"SUCCESS\":\n return auth\n\n # Invoke function based on CLI action mentioned on CLI command\n if cli_command == \"get_frameworkid_arg\":\n arglist = db.getFrameworkIdArgs(cli_param)\n return arglist\n elif cli_command == \"get_framework_arg\":\n arglist = db.getFrameworkArgs(cli_param)\n return arglist\n elif cli_command == \"add_test\":\n res = db.addTest(cli_param, user)\n return res\n elif cli_command == \"add_run_test\":\n res = db.addTest(cli_param, user, 'scheduled')\n if res:\n if res.split(\"|\")[0] == 'Error':\n return res\n else:\n testid = res.split(\"|\")[1]\n else:\n return \"Error|Test add failed\"\n\n res = db.runTest(testid, user)\n if res.split(\"|\")[0] == 'SUCCESS':\n return \"SUCCESS|\" + testid\n else:\n return res\n elif cli_command == \"run_test\":\n res = db.runTest(cli_param, user)\n return res\n elif cli_command == \"get_result\":\n res = db.getResult(cli_param, user)\n return res\n elif cli_command == \"get_test_by_id\":\n res = db.getTestByID(cli_param)\n return res\n elif cli_command == \"update_test\":\n res = db.updateTest(cli_param, user)\n return res\n elif cli_command == \"update_run_test\":\n res = db.updateTest(cli_param, user, 'scheduled')\n if res:\n if res.split(\"|\")[0] == 'Error':\n return res\n else:\n testid = res.split(\"|\")[1]\n else:\n return \"Error|Test update failed\"\n res = db.runTest(testid, user)\n if res.split(\"|\")[0] == 'SUCCESS':\n return \"SUCCESS|\" + testid\n else:\n return res\n else:\n return \"Error|Unknown command received on server\"",
"def run(self, command):\r\n return self._command('run', command)",
"def execute(self):\n ...",
"def main():\n\n parser = argparse.ArgumentParser(description=\"Redfish integration with RAID controller.\")\n _api_args(parser)\n _command_args(parser)\n\n args = parser.parse_args()\n #print(str(args))\n\n results = get_run_application_usecase(args.api_type,\n args.login_host,\n args.login_account,\n args.login_password,\n args,\n system=args.system,\n api_prefix=args.api_prefix)()\n with open('data.out', 'w') as writer:\n writer.write(results)\n print(results)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
get the port of a syncmaster arangosync | def get_sync_master_port(self):
self.sync_master_port = None
pos = None
sm_port_text = "Starting syncmaster on port"
sw_text = "syncworker up and running"
worker_count = 0
logging.info("detecting sync master port")
while worker_count < 3 and self.is_instance_running():
progress("%")
lfs = self.get_log_file()
npos = lfs.find(sw_text, pos)
if npos >= 0:
worker_count += 1
pos = npos + len(sw_text)
else:
time.sleep(1)
lfs = self.get_log_file()
pos = lfs.find(sm_port_text)
pos = lfs.find(sm_port_text, pos + len(sm_port_text))
pos = lfs.find(sm_port_text, pos + len(sm_port_text))
if pos >= 0:
pos = pos + len(sm_port_text) + 1
self.sync_master_port = int(lfs[pos : pos + 4])
return self.sync_master_port | [
"def masterPort(self):\r\n return self._masterPort",
"def get_slave_port():\n return 9901",
"def Port(self) -> int:",
"def port(self):\n return self[1]",
"def auto_get_port(self):\n return self._auto_get_port",
"def _get_nport(self):\n return self.__nport",
"def get_port(self):\n return self.__port",
"def port(self) -> int:\n if hasattr(self, \"_port\"):\n return self._port\n _args: list[Arg] = []\n _ctx = self._select(\"port\", _args)\n return _ctx.execute_sync(int)",
"def get_port(self) -> int:\n return int(self.socket.getsockname()[1])",
"def get_serial_port():\n return get_env_var(\"IOT_PORT\")",
"def get_pyro_port():\n robotnr = get_robot_num()\n teamname = get_team_name()\n result = 8080\n if teamname == \"teamB\":\n result += 10\n result += robotnr\n return result",
"def __get_port(self) -> int:\n\t\ttry:\n\t\t\treturn int(os.getenv('MQTT_DRIVEN_PORT'))\n\t\texcept:\n\t\t\treturn 1883",
"def getCurPort(self):\n cmd_string = '?6'\n data = self.sendRcv(cmd_string)\n with self._syringeErrorHandler():\n try:\n port = int(data)\n except ValueError:\n raise SyringeError(7, self.__class__.ERROR_DICT)\n self.state['port'] = port\n return port",
"def head_port(self):\n return self.head_args.port[0] if self.head_args else None",
"def getServerPort(self):\n return self.port",
"def get_manager_rest_service_port():\n return int(os.environ[MANAGER_REST_PORT_KEY])",
"def get_port_number(self):\n return self.port",
"def port(self):\r\n _, port = self.server_address\r\n return port",
"def __get_port(self) -> int:\n\t\ttry:\n\t\t\treturn int(os.getenv('MQTT_DRIVER_PORT'))\n\t\texcept:\n\t\t\treturn 1883"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
get the logfile of the dbserver instance | def read_db_logfile(self):
server = self.get_dbserver()
assert server.logfile.exists(), "don't have logfile?"
return server.logfile.read_text(errors="backslashreplace") | [
"def log_db():\n return pymongo.MongoClient(SCITRAN_PERSISTENT_DB_LOG_URI).get_database()",
"def get_log_file(self):\n return(self.__log_file)",
"def logfile(self):\n return os.path.join(self.workdir, 'phaser_PDB_{}_out.log')",
"def getLogger(self):\n return self.server.logger",
"def get_log_path():\n return LOG_PATH",
"def get_system_logfile():\n return \"system\" + get_day() + \".log\"",
"def get_log()->dict:\n return execute_command(\"SELECT log FROM log\").fetchall()[0][0]",
"def getLogManagerInstance(self):\n return dbsLogManager.getInstance()",
"def getLogs():\n # in flux, it may be possible to provide more structured information\n # like python Failure instances",
"def syslog_server(self):\n self._get()\n return self._syslog_server",
"def get_base_logfile():\n return \"baseLog\" + get_day() + \".log\"",
"def get_pipe_logdir():\n return \"logs\"",
"def get_logdir(self):\n return self.event_writer.get_logdir()",
"async def log(self) -> dict:\n data: dict = await self._request(\"get\", \"diag/log\")\n return data[\"log\"]",
"def get_log_path() -> Union[str, None]:\n return os.path.dirname(__logfile)",
"def read_agent_logfile(self):\n server = self.get_agent()\n assert server.logfile.exists(), \"don't have logfile?\"\n return server.logfile.read_text(errors=\"backslashreplace\")",
"def _get_logging(self):\n return self.__logging",
"def get_logger(self):\n\n # Because getting a logger requires acquiring a lock, we want\n # to do it only once.\n if not hasattr(self, '__logger'):\n self.__logger = logging.getLogger('roundup.hyperdb.backends.%s' %\n self.name or \"basicdb\" )\n\n return self.__logger",
"def get_logging_dir(self):\n return self.logging_dir"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
get the agent logfile of this instance | def read_agent_logfile(self):
server = self.get_agent()
assert server.logfile.exists(), "don't have logfile?"
return server.logfile.read_text(errors="backslashreplace") | [
"def get_agent_stdout_log() -> Path:\n return get_agent_log_dir() / \"com.alienwallpaper.alienwallpaper.out.log\"",
"def get_log_file(self):\n return(self.__log_file)",
"def get_agent_stderr_log() -> Path:\n return get_agent_log_dir() / \"com.alienwallpaper.alienwallpaper.err.log\"",
"def logger(self):\n return self.aircraft.logger",
"def log(self, namespace, agent, ltype: int = 0):\n if isinstance(agent, Agent):\n agent = agent.uid\n\n with self.lock:\n with self.zip.open(f'{namespace}/logs/{agent}_{ltype}.txt', 'r') as log:\n return log.read().decode('utf-8')",
"def _create_agent_log():\n log_file = SETTINGS['agent.log_file']\n if not log_file.endswith('.rollbar'):\n log.error(\"Provided agent log file does not end with .rollbar, which it must. \"\n \"Using default instead.\")\n log_file = DEFAULTS['agent.log_file']\n\n retval = logging.getLogger('rollbar_agent')\n handler = logging.FileHandler(log_file, 'a', 'utf-8')\n formatter = logging.Formatter('%(message)s')\n handler.setFormatter(formatter)\n retval.addHandler(handler)\n retval.setLevel(logging.WARNING)\n return retval",
"def get_logger(self):\n return args_util.run_script(self.add_to_script)",
"def getLogger(self):\n return self.server.logger",
"def get_logdir(self):\n return self.event_writer.get_logdir()",
"async def log(self) -> dict:\n data: dict = await self._request(\"get\", \"diag/log\")\n return data[\"log\"]",
"def logfile(self):\n return os.path.join(self.workdir, 'phaser_PDB_{}_out.log')",
"def get_logger(self):\n return self.logger",
"def get_logger(self):\n return self.__logger",
"def get_log_path():\n return LOG_PATH",
"def get_logging_dir(self):\n return self.logging_dir",
"def _get_logging(self):\n return self.__logging",
"def newrelic_log(self):\n return self.home.joinpath('newrelic.log')",
"def read_db_logfile(self):\n server = self.get_dbserver()\n assert server.logfile.exists(), \"don't have logfile?\"\n return server.logfile.read_text(errors=\"backslashreplace\")",
"def demo_log(self):\n return self._demo_log"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
detect the arangod instance PIDs | def detect_instance_pids(self):
for instance in self.all_instances:
instance.detect_pid(
ppid=self.instance.pid,
full_binary_path=self.cfg.real_sbin_dir,
offset=0,
)
self.show_all_instances()
self.detect_arangosh_instances(self.cfg, self.cfg.version) | [
"def _get_instance_ids(instances):\n instance_ids = []\n for instance in instances:\n instance_ids.append(instance.id)\n return instance_ids",
"def pids(node, java_class):\n cmd = \"ps -C java -wwo pid,args | grep '%s' | awk -F' ' '{print $1}'\" % java_class\n\n return [int(pid) for pid in node.account.ssh_capture(cmd, allow_fail=True)]",
"def get_instances_ids(self):\n reservations = self.__get_reservations()\n instances_ids = []\n instances,_ = self.__get_multi_instances(reservations)\n for instance in instances:\n instances_ids.append(instance.id.encode(\"latin-1\"))\n return instances_ids",
"def pids(self, node):\n try:\n cmd = \"ps ax | grep -i 'redpanda\\|node' | grep -v grep | awk '{print $1}'\"\n pid_arr = [\n pid for pid in node.account.ssh_capture(\n cmd, allow_fail=True, callback=int)\n ]\n return pid_arr\n except (RemoteCommandError, ValueError):\n return []",
"def otherOrcas():\n\n openFile = subprocess.Popen('pgrep -u %s orca' % os.getuid(),\n shell=True,\n stdout=subprocess.PIPE).stdout\n pids = openFile.read()\n openFile.close()\n orcas = [int(p) for p in pids.split()]\n\n pid = os.getpid()\n return [p for p in orcas if p != pid]",
"def find_rogue_pids(self) -> List[ProcessID]:",
"def _get_ids_from_ip(self, ip_address):\r\n try:\r\n # Does it look like an ip address?\r\n socket.inet_aton(ip_address)\r\n except socket.error:\r\n return []\r\n\r\n # Find the VS via ip address. First try public ip, then private\r\n results = self.list_instances(public_ip=ip_address, mask=\"id\")\r\n if results:\r\n return [result['id'] for result in results]\r\n\r\n results = self.list_instances(private_ip=ip_address, mask=\"id\")\r\n if results:\r\n return [result['id'] for result in results]",
"def get_running_unison_processes(self):\n # Get PIDs\n # Note: throws exception if no instances exist\n try:\n pids = str(subprocess.check_output([\"pidof\", '/usr/bin/unison']))\n\n # Parse command output into list by removing junk chars and exploding\n # string with space delimiter\n pids = pids[2:-3].split(' ')\n\n except subprocess.CalledProcessError:\n # If error caught here, no unison instances are found running\n pids = []\n\n self.logger.debug(\n \"Found \" + str(len(pids)) + \" running instances on this system: PIDs \" +\n \", \".join(pids)\n )\n\n # Return, after converting to ints\n return list(map(int, pids))",
"def _get_ids_from_hostname(self, hostname):\r\n results = self.list_instances(hostname=hostname, mask=\"id\")\r\n return [result['id'] for result in results]",
"def get_instance_ids(temporary_user, config, state, now, tz):\n try:\n data = temporary_user.describe_instances(Filters=[{'Name':'instance-state-name', 'Values': [state]}])\n logger.info(\"The date is : {} , {}\".format(now.strftime(\"%A, %d %B %Y %H:%M:%S\"), tz))\n\n action_required, no_action_required = categorise_instances(data, config, temporary_user)\n return action_required, no_action_required\n except Exception as error:\n logger.info(\"Describing the instances failed with the following error : {}\".format(error))",
"def get_pids(app):\n if not app:\n return []\n pid = app['NSApplicationProcessIdentifier']\n pids = [pid]\n try:\n pids += map(int, subprocess.check_output(['pgrep', '-P %s' % pid]).split())\n except subprocess.CalledProcessError:\n pass\n return pids",
"def instance_ids(self):\n return self._instance_ids",
"def _get_device_pids() -> list:\n name_list = config.get('device/emulator_progress_names')\n pids = set()\n for p in psutil.process_iter():\n # print(p.name())\n if p.name() in name_list:\n pids.add(p.pid)\n return list(pids)",
"def show_all_instances(self):\n if not self.all_instances:\n logging.error(\"%s: no instances detected\", self.name)\n return\n instances = \"\"\n for instance in self.all_instances:\n instances += \" - {0.name} (pid: {0.pid})\".format(instance)\n logging.info(\"arangod instances for starter: %s - %s\", self.name, instances)",
"def wait_for_exec_to_start():\n node_instances = self.client.node_instances.list()\n for ni in node_instances:\n # this will keyerror out (and be retried) if the operation\n # didn't run yet\n pids[ni.node_id] = ni.runtime_properties['pid']",
"def _get_instance_ids(cls):\n request = RDSRequest.DescribeDBInstancesRequest\n responses = cls.do_request(request)\n ret = []\n for clt, resp in responses:\n if resp.get('Items', {}).get('DBInstance', {}):\n instance_ids = [i['DBInstanceId'] for i in resp['Items']['DBInstance']]\n ret.append([clt, instance_ids])\n return ret",
"def _instancelist(self):\n\n rv = []\n self.iname = {}\n for resv in self.conn.get_all_reservations():\n for inst in resv.instances:\n if inst.state != 'terminated':\n name = inst.tags.get('Name',None)\n rv.append([inst.id,inst.state])\n if name is not None:\n rv.append([name,inst.state])\n else:\n rv.append([inst.id+'-needsName',inst.state])\n self.iname[name] = inst.id\n self.iname[inst.id] = inst.id\n return rv",
"def extract_core_ids(self):\n path2folder = 'Analysis/IP_by_radius/' + self.dict_radii_folder_IP[self.radii[0]] + '/'\n analysis_files = [dir for dir in os.listdir(path2folder) if dir.startswith('Matrix-analysis-IP_')]\n analysis_file = path2folder + analysis_files[0] #work for 1 component system\n with open(analysis_file, 'r') as fid:\n my_file = yaml.load(fid, Loader=yaml.FullLoader)\n self.core_ids = list(my_file.keys())\n self.mol_name = analysis_files[0].split('_')[1].split('.')[0]\n\n\n print('coreids', self.core_ids)",
"def pids():\n stream = os.popen(\"ps aux | grep '[m]itm' | awk '{print $2}'\")\n return stream.read()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
scan all instances for `FATAL` statements | def detect_fatal_errors(self):
for instance in self.all_instances:
instance.detect_fatal_errors() | [
"def errors_fatal(self) -> List[Error]:",
"def getFatalErrors(self):\n global hadFatalErrors\n if hadFatalErrors:\n text = '\\n'.join(hadFatalErrors)\n hadFatalErrors = []\n return text",
"def fatal_errors(self):\n return self.get('__meta_metadata__.__errors__', [])",
"def __check_and_handle_errors(self,output):\n\t\t\n\t\t#Warnings and errors in vdbench have a \"*\" character at the beginning of the line\n\t\n\t\tfor row in output.split(\"\\n\"):\n\t\t\tif not row.strip():\n\t\t\t\tcontinue\n\t\t\tif row.strip().split()[0] == \"*\":\n\t\t\t\tself.setErrorFound()\n\t\t\t\tprint \"## ERROR: \",row\n\t\t\telif row.find(\"java.lang.RuntimeException\") > -1:\n\t\t\t\tself.setErrorFound()\n\t\t\t\tprint \"## ERROR: \",row",
"def get_fatal_alerts(self, path):",
"def _print_fatal_results(results, level=0):\n _print_level(\"[!] Fatal Error: %s\", level, results.error)",
"def has_errors_fatal(self) -> bool:",
"def _silence(self):\n self.__dict__[\"level\"] = OutFilter.ERRORS\n for n in self.__dict__[\"_help_order\"]:\n self.__dict__[n]._silence()",
"def log_errors(self):\n for episode in self.episode_error:\n not_found = [key[1] for key in [(episode.title, \"title\"), (episode.season, \"season\"), (episode.episode, \"episode\")] if not key[0]]\n if not_found:\n logging.error(\"Parsing failed for guessit_episode: {0}: {1}\".format(str(episode.path).encode(encoding=\"utf-8\"), not_found))",
"def reportError(self):\n self.Q['err'].put(sys.exc_info()[:2])",
"def filter_unknown_bases(self):\n self.failed[\"unknowns\"] = self.stats.index[\n self.stats[\"unknowns\"] > self.tolerance[\"unknowns\"]\n ]\n self.passed = self.stats.drop(self.failed[\"unknowns\"])",
"def errors_fatal(self) -> List[Error]:\n return self._errors_fatal_files + self._errors_fatal",
"def scanForSimpleError(script):\n\tlangage = identifyLangage(script)\n\tline_number = 0\n\tlogFile_name = \"scan.log\"\n\n\t# Scanning File\n\tlogFile = open(logFile_name, 'w')\n\tscriptFile = open(script, 'r')\n\tfor line in scriptFile:\n\t\tline_number +=1\n\t\tlineWithoutBackN = line.replace(\"\\n\", \"\")\n\t\tlineInArray = lineWithoutBackN.split(\" \")\n\t\tlastWord = lineInArray[-1]\n\t\tlastWordInArray = list(lastWord)\n\t\tlineInCharacterArray = list(lineWithoutBackN)\n\n\t\t#########################\n\t\t# looking for a shebang #\n\t\t# => for perl\t\t#\n\t\t# => for bash\t\t#\n\t\t#########################\n\t\tif(langage == \"perl\" and line_number == 1 and lineInArray[0] != \"#!/usr/bin/perl\"):\n\t\t\tlogFile.write(\"[WARNING]: SET line \"+str(line_number)+\" TO #!/usr/bin/perl\\n\")\n\t\tif(langage == \"bash\" and line_number == 1 and line != \"#!/bin/bash\"):\n\t\t\tlogFile.write(\"[WARNING]: SET line \"+str(line_number)+\" TO #!/bin/bash\\n\")\n\n\t\t#########################\n\t\t# Check for semi-column\t#\n\t\t# => for perl\t\t#\n\t\t#########################\n\t\tif(len(lastWordInArray) > 0):\n\t\t\tif(langage == \"perl\" and line_number != 1 and lastWordInArray[-1] != \";\"):\n\t\t\t\tif(lastWordInArray != \"}\"):\n\t\t\t\t\tfirstNonEmptyCharacter = getFirstNonEmptyCharInArray(lineInCharacterArray)\n\t\t\t\t\tif(firstNonEmptyCharacter != \"#\"):\n\t\t\t\t\t\tlogFile.write(\"[ERROR]: ADD \\\";\\\" to line \"+str(line_number)+\"\\n\")\n\n\t\t#################################\n\t\t# Check variable declaration\t#\n\t\t# => for perl\t\t\t#\n\t\t#################################\n\t\tif(getFirstNonEmptyCharInArray(lineInCharacterArray) != \"#\" ):\n\t\t\tword_number = 0\n\t\t\tfor word in lineInArray:\n\t\t\t\tif(word == \"my\"):\n\t\t\t\t\tvariable = lineInArray[word_number+1]\n\t\t\t\t\tvariableInArray = list(variable)\n\t\t\t\t\tif(variableInArray[0] != \"$\" and variableInArray[0] != \"@\"):\n\t\t\t\t\t\tif \"list\" in variable:\n\t\t\t\t\t\t\tlogFile.write(\"[ERROR]: ADD \\\"@\\\" to \"+variable+\", line \"+str(line_number)+\"\\n\")\n\t\t\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\t\t\tlogFile.write(\"[ERROR]: ADD \\\"$\\\" to \"+variable+\", line \"+str(line_number)+\"\\n\")\n\t\t\t\t\n\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\n\tscriptFile.close()\n\tlogFile.close()",
"def delete_error():\r\n item = core.get_all_items()\r\n for i in item:\r\n if \"Error\" in i or \"Warning\" in i:\r\n if core.does_item_exist(i):\r\n reset_error(i)",
"def check_errors(self, is_global=False):\n errors = self.global_errors if is_global else self.errors\n if errors:\n print('dfTimewolf encountered one or more errors:')\n for error, critical in errors:\n print('{0:s} {1:s}'.format('CRITICAL: ' if critical else '', error))\n if critical:\n print('Critical error found. Aborting.')\n sys.exit(-1)",
"def test_nonexistent_report(self):\n command_line = [\"report\", \"notreport\"]\n for prefix in [[], [\"--propagate\"]]:\n self.check_system_exit(prefix + command_line, _PARSE_ERROR)",
"def use_fatal_exceptions(self):\n return False",
"def _report_bad_state(bad_state):\n if bad_state:\n message = \"Instances with unknown state\"\n items = sorted(bad_state, key=lambda x: x.get_region())\n items = [i.unknown_state_message() for i in items]\n report(items, message)\n else:\n print \"==== No instances with unknown state ====\"\n print",
"def fatal(self, *args):\n self.mylog.critical(*args)\n sys.exit(1)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
launch an arangobench instance to the frontend of this starter | def launch_arangobench(self, testacse_no, moreopts=None):
arangobench = ArangoBenchManager(self.cfg, self.get_frontend())
arangobench.launch(testacse_no, moreopts)
return arangobench | [
"def main():\n tng.api.runner()",
"def run_experiment(self):",
"def main(unused_argv):\n launch_experiment()",
"def start(self):\n self.validate()\n if self.experimental_mode:\n self.experiment()\n else:\n self.initialise()\n self.run()\n self.cleanup()\n self.log_stats()",
"def test_benchmark_app_start(self):\n print('\\t\\tHey! I\\'m app-start scenario!')",
"def main():\n configuration = {'resource-folder': 'resources',\n 'build-folder': 'build',\n 'log-folder': 'logfiles',\n 'use-preloaded': False,\n 'addi-metrics': 'addi-metrics.json',\n 'jenkins': {'dependency-filename': 'dependencies.txt',\n 'server': 'http://is.dbc.dk',\n 'repository-project': 'opensearch-3rd-party-dependencies'},\n 'log-zip-file':'logs.zip'}\n configuration.update(cli())\n setup_logger(configuration['verbose'])\n run_performance_test(configuration)",
"def test_demo_runs(self):\n self.star.run_demo()",
"def main():\n grid_tester_cpu = GridTesterCPU()\n\n # parse args, load configuration and create all required objects.\n grid_tester_cpu.setup_grid_experiment()\n\n # GO!\n grid_tester_cpu.run_grid_experiment()",
"def run():\n harvest = Harvest()\n exit(harvest.run())",
"def launch_new_instance():\n import IPython\n\n IPython.Shell.start().mainloop()",
"def main(_):\n description = xm.ExperimentDescription(\n FLAGS.exp_name, tags=[\n FLAGS.env_name,\n ])\n experiment = build_experiment()\n xm.launch_experiment(description, experiment)",
"def start_test_run(self):",
"def run():\n\n e = Environment() # create environment (also adds some dummy traffic)\n a = e.create_agent(QLearningAgent) # create agent\n e.set_primary_agent(a, enforce_deadline=True) # set agent to track\n # Now simulate it\n sim = Simulator(e, update_delay=0.00001) # reduce update_delay to speed up simulation\n sim.run(n_trials=100) # press Esc or close pygame window to quit",
"def run_interactive():\n from cherrypy import engine\n \n # This is what quickstart does but we don't block\n engine.signals.subscribe()\n engine.start()\n #engine.block()",
"def run_baseline_agent(**kwargs) -> None:\n # give the time to the controller to connect to the OEF\n time.sleep(5.0)\n baseline_main(**kwargs)",
"def main(self):\n\n def _run(args):\n kwargs = vars(args)\n if kwargs.get('host', None) is not None:\n self.config['HOST'] = kwargs.pop('host')\n if kwargs.get('port', None) is not None:\n self.config['PORT'] = kwargs.pop('port')\n self.config['PROFILE'] = kwargs.pop('profile')\n self.config['DEBUG'] = kwargs.pop('debug')\n self.run()\n\n parser = argparse.ArgumentParser(\n description=\"signac-dashboard is a web-based data visualization \"\n \"and analysis tool, part of the signac framework.\")\n parser.add_argument(\n '--debug',\n action='store_true',\n help=\"Show traceback on error for debugging.\")\n parser.add_argument(\n '--version',\n action='store_true',\n help=\"Display the version number and exit.\")\n subparsers = parser.add_subparsers()\n\n parser_run = subparsers.add_parser('run')\n parser_run.add_argument(\n '-p', '--profile',\n action='store_true',\n help='Enable flask performance profiling.')\n parser_run.add_argument(\n '-d', '--debug',\n action='store_true',\n help='Enable flask debug mode.')\n parser_run.add_argument(\n '--host', type=str,\n help='Host (binding address). Default: localhost')\n parser_run.add_argument(\n '--port', type=int,\n help='Port to listen on. Default: 8888')\n parser_run.set_defaults(func=_run)\n\n # This is a hack, as argparse itself does not\n # allow to parse only --version without any\n # of the other required arguments.\n if '--version' in sys.argv:\n print('signac-dashboard', __version__)\n sys.exit(0)\n\n args = parser.parse_args()\n\n if args.debug:\n logger.setLevel(logging.DEBUG)\n\n if not hasattr(args, 'func'):\n parser.print_usage()\n sys.exit(2)\n try:\n self.observer.start()\n args.func(args)\n except RuntimeWarning as warning:\n logger.warning(\"Warning: {}\".format(warning))\n if args.debug:\n raise\n sys.exit(1)\n except Exception as error:\n logger.error('Error: {}'.format(error))\n if args.debug:\n raise\n sys.exit(1)\n finally:\n self.observer.stop()\n self.observer.join()",
"def test_launch(self):\n\n\n username,userpass = self.testdata.find_account_for('toolsubmitter')\n\n self.utils.account.login_as(username,userpass)\n\n self.contribtool.launch(TOOLNAME,username,userpass)",
"def main(configurationDirectory):\r\n runtime=ExperimentRuntime(configurationDirectory, \"experiment_config.yaml\") \r\n runtime.start(sys.argv)",
"def main(configurationDirectory):\r\n runtime=EloTouchScreenDemo(configurationDirectory, \"experiment_config.yaml\") \r\n runtime.start(sys.argv)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
in active failover detect whether we run the leader | def detect_leader(self):
# Should this be moved to the AF script?
lfs = self.read_db_logfile()
became_leader = lfs.find("Became leader in") >= 0
took_over = lfs.find("Successful leadership takeover:" + " All your base are belong to us") >= 0
self.is_leader = became_leader or took_over
if self.is_leader:
url = self.get_frontend().get_local_url("")
reply = requests.get(url, auth=requests.auth.HTTPBasicAuth("root", self.passvoid), timeout=120)
print(f"{url} => {str(reply)}")
if reply.status_code == 503:
self.is_leader = False
return self.is_leader | [
"def isLeader(self):\r\n if self.getName() == 'Main' and core.FW_conf['settings'].TestRun.ExecutionMode == 'Leader':\r\n return True\r\n else:\r\n return False",
"def isLeader():\n print(\"IsLeader()\")\n if status == 0:\n return True\n else:\n return False",
"def active_failover_detect_host_now_follower(self):\n self.check_that_instance_is_alive()\n lfs = self.get_log_file()\n if lfs.find(\"resilientsingle up and running as follower\") >= 0:\n self.is_master = False\n return True\n return False",
"def probe_leader(self):\n # Should this be moved to the AF script?\n self.is_leader = False\n for instance in self.get_frontends():\n if instance.probe_if_is_leader():\n self.is_leader = True\n return self.is_leader",
"def is_leader(self):\n return self.__is_leader",
"def isLeader(self):\n return self.datacenter_id == self.leader_id",
"def is_leader(self):\n return bool(self.leader_ids()) # False on empty list, otherwise True",
"def leader(self):\n pass",
"def _wait_for_leader_election(self):\n leader = None\n while not leader:\n try:\n leader = self.consul.status.leader()\n except consul.ConsulException:\n pass",
"def active_failover_detect_hosts(self):\n self.check_that_instance_is_alive()\n # this is the way to detect the master starter...\n lfs = self.get_log_file()\n if lfs.find(\"Just became master\") >= 0:\n self.is_master = True\n else:\n self.is_master = False\n regx = re.compile(r\"Starting resilientsingle on port (\\d*) .*\")\n match = regx.search(lfs)\n if match is None:\n raise Exception(timestamp() + \"Unable to get my host state! \" + self.basedir + \" - \" + lfs)\n\n self.frontend_port = match.groups()[0]",
"def is_crm_leader(resource):\n cmd = [\n \"crm\", \"resource\",\n \"show\", resource\n ]\n try:\n status = subprocess.check_output(cmd)\n except subprocess.CalledProcessError:\n return False\n else:\n if get_unit_hostname() in status:\n return True\n else:\n return False",
"def failover_target(self) -> bool:\n return pulumi.get(self, \"failover_target\")",
"def attempt_to_acquire_leader(self, permanent=False):",
"def showLeadership(isLeader):\r\n\r\n pass",
"def is_first_worker(self):\n return self._role_maker._is_first_worker()",
"def check_server_activity(self):\n if (self.am_leader == True):\n return \"Time server connected.\"\n elif (self.time_server_set == False):\n print \"I am not aware of a time server. Fetching from existing process.\"\n if (self.fetch_time_server() == False):\n print \"Fetch failed. Electing a leader.\"\n self.start_election()\n if self.time_server_not_responding():\n print \"The time server is not responding.\" \n self.start_election()\n return \"Time server elected.\"",
"def has_a_leader(self, team_pk: int):",
"def set_leader(self):\n self.election_state = 'leader'\n self.e.stop_timer()\n self.send_heartbeat()\n self.h.restart_timer()",
"def is_master(self):\n\n if self.rank == 0:\n return True\n else:\n return False"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
talk to the frontends to find out whether its a leader or not. | def probe_leader(self):
# Should this be moved to the AF script?
self.is_leader = False
for instance in self.get_frontends():
if instance.probe_if_is_leader():
self.is_leader = True
return self.is_leader | [
"def isLeader():\n print(\"IsLeader()\")\n if status == 0:\n return True\n else:\n return False",
"def detect_leader(self):\n # Should this be moved to the AF script?\n lfs = self.read_db_logfile()\n\n became_leader = lfs.find(\"Became leader in\") >= 0\n took_over = lfs.find(\"Successful leadership takeover:\" + \" All your base are belong to us\") >= 0\n self.is_leader = became_leader or took_over\n if self.is_leader:\n url = self.get_frontend().get_local_url(\"\")\n reply = requests.get(url, auth=requests.auth.HTTPBasicAuth(\"root\", self.passvoid), timeout=120)\n print(f\"{url} => {str(reply)}\")\n if reply.status_code == 503:\n self.is_leader = False\n return self.is_leader",
"def leader(self):\n pass",
"def is_leader(self):\n return self.__is_leader",
"def is_leader(self):\n return bool(self.leader_ids()) # False on empty list, otherwise True",
"def isLeader(self):\n return self.datacenter_id == self.leader_id",
"def isLeader(self):\r\n if self.getName() == 'Main' and core.FW_conf['settings'].TestRun.ExecutionMode == 'Leader':\r\n return True\r\n else:\r\n return False",
"def showLeadership(isLeader):\r\n\r\n pass",
"def has_a_leader(self, team_pk: int):",
"def _wait_for_leader_election(self):\n leader = None\n while not leader:\n try:\n leader = self.consul.status.leader()\n except consul.ConsulException:\n pass",
"def test_03_leaderboard(self):\r\n # As Anonymou user\r\n url = \"/leaderboard\"\r\n res = self.app.get(url, follow_redirects=True)\r\n dom = BeautifulSoup(res.data)\r\n err_msg = \"Leaderboard page should be shown to anonymous users\"\r\n assert dom.find(id='enforce_privacy') is None, err_msg\r\n # As Authenticated user but NOT ADMIN\r\n self.signin()\r\n res = self.app.get(url, follow_redirects=True)\r\n dom = BeautifulSoup(res.data)\r\n err_msg = \"Leaderboard page should be shown to authenticated users\"\r\n assert dom.find(id='enforce_privacy') is None, err_msg\r\n self.signout\r\n # As Authenticated user but ADMIN\r\n self.signin(email=self.root_addr, password=self.root_password)\r\n res = self.app.get(url, follow_redirects=True)\r\n dom = BeautifulSoup(res.data)\r\n err_msg = \"Leaderboard page should be shown to admin users\"\r\n assert dom.find(id='enforce_privacy') is None, err_msg\r\n self.signout()",
"def test_03_leaderboard(self):\r\n # As Anonymou user\r\n url = \"/leaderboard\"\r\n res = self.app.get(url, follow_redirects=True)\r\n dom = BeautifulSoup(res.data)\r\n err_msg = \"Leaderboard page should not be shown to anonymous users\"\r\n assert dom.find(id='enforce_privacy') is not None, err_msg\r\n # As Authenticated user but NOT ADMIN\r\n self.signin()\r\n res = self.app.get(url, follow_redirects=True)\r\n dom = BeautifulSoup(res.data)\r\n err_msg = \"Leaderboard page should not be shown to authenticated users\"\r\n assert dom.find(id='enforce_privacy') is not None, err_msg\r\n self.signout\r\n # As Authenticated user but ADMIN\r\n self.signin(email=self.root_addr, password=self.root_password)\r\n res = self.app.get(url, follow_redirects=True)\r\n dom = BeautifulSoup(res.data)\r\n err_msg = \"Leaderboard page should be shown to admin users\"\r\n assert dom.find(id='enforce_privacy') is None, err_msg\r\n self.signout()",
"def isFollower(self):\r\n if self.getName() == 'Main' and (core.FW_conf['settings'].TestRun.ExecutionMode == 'Follower' or \\\r\n self.isFullBlackBox()): # fullblackbox is treated like follower\r\n return True\r\n else:\r\n return False",
"def check_server_activity(self):\n if (self.am_leader == True):\n return \"Time server connected.\"\n elif (self.time_server_set == False):\n print \"I am not aware of a time server. Fetching from existing process.\"\n if (self.fetch_time_server() == False):\n print \"Fetch failed. Electing a leader.\"\n self.start_election()\n if self.time_server_not_responding():\n print \"The time server is not responding.\" \n self.start_election()\n return \"Time server elected.\"",
"def read_leader_status(self):\n api_path = \"/v1/sys/leader\"\n return self._adapter.get(\n url=api_path,\n )",
"def set_leader(self):\n self.election_state = 'leader'\n self.e.stop_timer()\n self.send_heartbeat()\n self.h.restart_timer()",
"def leaderboard(self):\n pass",
"def _check_mission_leader(self, cr, uid, ids, context={}):\n for obj in self.browse(cr, uid, ids, context=context):\n if obj.mission_leader:\n check=False\n for line in obj.mission_line:\n if line.employee_id.id == obj.mission_leader.id:\n check=True\n break\n if not check:\n raise osv.except_osv(_('Warning!'),_('Mission Leader must Entered in the Line.'))\n\n return True",
"def attempt_to_acquire_leader(self, permanent=False):"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
detect hosts for the active failover | def active_failover_detect_hosts(self):
self.check_that_instance_is_alive()
# this is the way to detect the master starter...
lfs = self.get_log_file()
if lfs.find("Just became master") >= 0:
self.is_master = True
else:
self.is_master = False
regx = re.compile(r"Starting resilientsingle on port (\d*) .*")
match = regx.search(lfs)
if match is None:
raise Exception(timestamp() + "Unable to get my host state! " + self.basedir + " - " + lfs)
self.frontend_port = match.groups()[0] | [
"def getAffectedHosts(vulnName):",
"def _wait_hostname_resolution():\n for host in _env.TrainingEnv().hosts:\n _dns_lookup(host)",
"def get_hosts(self, target, listener_type):",
"def select_active_hosts():\n return IMPL.select_active_hosts()",
"def get_hosts_retry(self, target, listener_type):",
"def _get_hosts_from_state(state):\n active_nodes = set()\n for shard, shard_data in state.get('shards', {}).items():\n replicas = shard_data['replicas']\n for replica, replica_data in replicas.items():\n if replica_data['state'] == 'active':\n active_nodes.add(replica_data['base_url'])\n\n return active_nodes",
"def check_hosts(zk,host_name,task,scheduler_log):\n\n #scheduler_log.debug(\"Scheduler Working...!!!\")\n try:\n #Leader Election\n leader = leaderCheck(zk=zk)\n #scheduler_log.debug(\"Leader Election Over\")\n #Update alive status to zookeeper - seems unnecessary\n imalive(zk=zk)\n #scheduler_log.debug(\"Alive Status Updated\")\n\n #If current Host is the Leader perform Scheduled Checks \n if (leader == host_name):\n scheduler_log.debug(\"%s : I am the Leader\"%host_name)\n\n #Fetch List of Hosts - From API\n host_dict = list_hosts(nova)\n allhosts = host_dict['all_list']\n api_down_nodes = host_dict['down_list']\n dishosts = host_dict['disabled_list']\n\n zk_all = zk.get_children(\"/openstack_ha/hosts/all\")\n zk_alive = zk.get_children(\"/openstack_ha/hosts/alive\")\n \n #Fetch Down nodes that are already Handeled - From Zookeeper\n zk_down = zk.get_children(\"/openstack_ha/hosts/down\")\n\n #Fetch nodes that are down and not already handled - From Zookeeper\n calculated_down_nodes = list(set(zk_all) - set(zk_alive))\n\n #Find Nodes Where Scheduler Only failed\n scheduler_down = list(set(calculated_down_nodes).difference(set(api_down_nodes)))\n for node in scheduler_down:\n scheduler_log.debug(\"HA Scheduler Failed on Node : %s \"%node)\n \n #Find Nodes Where API Only failed \n api_down = list(set(api_down_nodes).difference(set(calculated_down_nodes)))\n for node in api_down:\n scheduler_log.debug(\"API Failed on Node : %s \"%node)\n if node not in zk_all:\n scheduler_log.debug(\"HA Scheduler not even initialized %s\"%node)\n\n #Find nodes where both API and Zookeeper are failed \n api_scheduler_down = list(set(api_down_nodes).intersection(set(calculated_down_nodes)))\n\n # Possible Host states - Api only failure | Complete Host Failure ( Not yet Handled | Handling | Handled )\n if(len(api_scheduler_down))==0:\n scheduler_log.debug(\"Hosts working Normally....!!!\")\n else:\n scheduler_log.warning(\"More likely Disaster\")\n #skip if maintance\n # Here check the host in api_down_nodes(api) are present in calculated_down_nodes\n #if present start the instance migrations\n # Checking whether Cluster is Still under HA Policy\n # high availabity contiditions\n if len(api_scheduler_down) <= len(allhosts) - 1:\n scheduler_log.warn(\"Seems like Manageble Disaster\")\n for host in api_scheduler_down:\n scheduler_log.warning(\"Both Api and HA scheduler on\" +host+\" are down\")\n #checks whether down host from api is un handled(not present in down node calculate from zookeeper )\n #(host in zk_all and host not in zk_alive) == calculated_down_nodes\n if host in zk_down:\n #Node will present in zk_down only when all of it's instances are migrated\n scheduler_log.debug(\"Host %s Already handled...!!!!!\"%host)\n else:\n #Node down on api,zk and ( not handled | handling )\n if host not in dishosts:\n #Node Not disabled | disabled reason is not skippable\n scheduler_log.debug(host+\" is not disabled or reason is not maintenance\")\n if(zk.exists(\"/openstack_ha/hosts/time_out/\"+host)==None):\n scheduler_log.debug(\"Inside Time out Node Creation\")\n \n #adding host down time\n host_down_time = time.time()\n host_down_time = str.encode(str(host_down_time))\n scheduler_log.debug(host_down_time)\n zk.create(\"/openstack_ha/hosts/time_out/\"+host, host_down_time)\n \n #adding time_suffix for json_dump file name\n temp_time=time.localtime(time.time()) \n time_suffix=str(temp_time.tm_mday)+\"_\"+str(temp_time.tm_mon)+\"_\"+\\\n str(temp_time.tm_year)+\"_\"+str(temp_time.tm_hour)+\"_\"+\\\n str(temp_time.tm_min)\n enc_time_suffix=str.encode(time_suffix)\n scheduler_log.debug(time_suffix)\n zk.create(\"/openstack_ha/hosts/time_out/\"+host+\"/time_suffix\",enc_time_suffix)\n\n # call notification_mail(subj,msg) | Adding Down Node details to Notification \n try:\n subject = \"DGP Office VDI Node Down: %s\"%host\n message = \"Please Check the Network Connectivity and Powersupply as soon as possible\"\n notification_mail(subject,message,to_email=['naanalteam@naanal.in'])\n\n message = \"Please Contact System Administrator\"\n notification_mail(subject,message)\n scheduler_log.debug(\"mail in Scheduler...!\")\n except Exception as e:\n scheduler_log.debug(e)\n scheduler_log.debug(\"Error....! mail scheduler..!\")\n\n # add ping test\n ping_status=ping_check(host)\n if(ping_status):\n scheduler_log.debug(\"Not a Disaster\")\n scheduler_log.debug(\"ping test success....!!! Node is alive... Please Check the APIs,HA Scheduler and other Openstack Services\")\n\n else:\n scheduler_log.warning(\"Ping test also Failed on \"+host+\" proceed with migration\")\n if (zk.exists(\"/openstack_ha/hosts/start_migration/\"+ host)): # it checks the permission from the dashborad\n scheduler_log.warning(\" api down host :\"+host+\"present in zookeeper down_node:\")\n scheduler_log.debug(\"Strart migration....!!!!!\")\n scheduler_log.debug(\"migrating instances from the \"+host)\n tmp_time_suffix=zk.get(\"/openstack_ha/hosts/time_out/\"+host+\"/time_suffix\")[0]\n zk_time_suffix = tmp_time_suffix.decode() \n instance_migration(nova,api_down_nodes,task,zk_time_suffix)\n else:\n #check for time out\n scheduler_log.debug(\"Checking Timeout for Down Node\",host)\n curent_time = time.time()\n if (zk.exists(\"/openstack_ha/hosts/time_out/\"+host)):\n down_host_failuretime = zk.get(\"/openstack_ha/hosts/time_out/\"+host)[0]\n down_host_failuretime = down_host_failuretime.decode(encoding='UTF-8')\n scheduler_log.warning(\"down_host_failuretime\",down_host_failuretime)\n down_host_failuretime = float(down_host_failuretime)\n time_interval = curent_time - down_host_failuretime\n if time_interval>migrate_time:\n tmp_time_suffix=zk.get(\"/openstack_ha/hosts/time_out/\"+host+\"/time_suffix\")[0]\n zk_time_suffix = tmp_time_suffix.decode()\n instance_migration(nova,api_down_nodes,task,zk_time_suffix)\n else:\n scheduler_log.debug(\"Will Wait for another %d\"%(migrate_time-time_interval))\n else:\n scheduler_log.debug(\"%s Node Does'nt have TimeOut Value. Hence will not migrate forever\"%host)\n else:\n scheduler_log.debug(\"Host %s Under Maintenance\"%host)\n \n else:\n scheduler_log.warning(\"Un-Manageble Disaster Too many Nodes are down\")\n else:\n scheduler_log.debug(\"%s : Leader is %s\"%(host_name,leader))\n\n except Exception as e:\n if issubclass(e.__class__,kexception.NoNodeError):\n scheduler_log.exception(\"No node error\")\n elif any(issubclass(e.__class__, lv) for lv in kazoo_exceptions):\n scheduler_log.exception(\"Kazoo Exception.....: \")\n time.sleep(2)\n try:\n zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')\n zk.start() \n Node_creation = createNodeinAll(zk=zk, host_name=host_name)\n election_Node = election_node(zk=zk, host_name=host_name)\n except:\n pass\n else:\n scheduler_log.warning(\"Unhandled Error \")\n scheduler_log.exception(\"\")",
"def get_hypervisor_hosts(self):\n try:\n nodes = []\n hypervisors = self.conn.compute.hypervisors()\n for hypervisor in hypervisors:\n if hypervisor.state == \"up\":\n nodes.append(hypervisor.name)\n return nodes\n except Exception as e:\n logger.error(\"Error [get_hypervisors(compute)]: %s\" % e)\n return None",
"def active_failover_detect_host_now_follower(self):\n self.check_that_instance_is_alive()\n lfs = self.get_log_file()\n if lfs.find(\"resilientsingle up and running as follower\") >= 0:\n self.is_master = False\n return True\n return False",
"def _calc_hosts(self) -> None:\n\n classes = self.classes.get(\"class\")\n\n if classes == \"A\":\n host = (self.subnet_range() * (256 ** 2)) - 2\n elif classes == \"B\":\n host = (self.subnet_range() * 256) - 2\n else:\n host = self.subnet_range() - 2\n\n self.host = host",
"def get_upgradable_hosts(dbapi):\n all_hosts = dbapi.ihost_get_list()\n # TODO:(mingyuan) Exclude edgeworker host from upgradable hosts\n # until the final phase of the edgeworker feature completed\n hosts = [i for i in all_hosts if i.personality != constants.EDGEWORKER]\n\n return hosts",
"def set_hosts(self, hypervisor_per_cluster=False):\n\n self.conf['hosts'] = set()\n\n host_patterns, host_others = self._sift_patterns(\n self.conf.get('hosts_list')\n )\n datacenter_patterns = self.conf.get('datacenter', [])\n cluster_patterns = self.conf.get('cluster', [])\n\n if host_patterns:\n self.conf['host_pattern'] = host_patterns\n\n self.conf['hosts'] = self._get_hypervisors_from_api()\n # Filter all host specified with -H\n host_filtered = set()\n if host_others:\n host_filtered = set([\n (dc, cl, h, is_spm, is_up)\n for dc, cl, h, is_spm, is_up in self.conf['hosts']\n if h in host_others\n ])\n not_found = host_others - set(host[2] for host in host_filtered)\n if not_found != set():\n # try to resolve to ip specified hosts\n for fqdn in set(not_found):\n try:\n ipaddr = socket.gethostbyname(fqdn)\n logging.debug('%s --> %s' % (fqdn, ipaddr))\n for (dc, cl, h, is_spm, is_up) in self.conf['hosts']:\n if h == ipaddr:\n host_filtered.add((dc, cl, h, is_spm, is_up))\n not_found.remove(fqdn)\n except socket.error:\n logging.warning(\n _('Cannot resolve {host}').format(\n host=fqdn,\n )\n )\n if not_found != set():\n # try to resolve to ip known hypervisors\n for (dc, cl, h, is_spm, is_up) in self.conf['hosts']:\n try:\n ipaddr = socket.gethostbyname(h)\n logging.debug('%s --> %s' % (h, ipaddr))\n if ipaddr in host_others:\n host_filtered.add((dc, cl, h, is_spm, is_up))\n not_found.remove(ipaddr)\n except socket.error:\n logging.warning(\n _('Cannot resolve {host}').format(\n host=h,\n )\n )\n if not_found != set():\n logging.error(\n _(\n 'The following host are not listed as hypervisors: '\n '{not_listed}. Known hypervisors can be listed using '\n 'the list command'\n ).format(\n not_listed=','.join(not_found)\n )\n )\n sys.exit(ExitCodes.CRITICAL)\n\n orig_hosts = self.conf['hosts'].copy()\n\n if host_patterns:\n for pattern in host_patterns:\n host_filtered |= self._filter_hosts('host', pattern)\n if host_patterns or host_others:\n self.conf['hosts'] &= host_filtered\n\n # Intersect with hosts belonging to the data centers specified with -d\n if datacenter_patterns:\n datacenter_filtered = set()\n for pattern in datacenter_patterns:\n datacenter_filtered |= self._filter_hosts(\n 'datacenter', pattern\n )\n self.conf['hosts'] &= datacenter_filtered\n\n # Intersect with hosts belonging to the clusters specified with -c\n if cluster_patterns:\n # remove all hosts that don't match the patterns\n cluster_filtered = set()\n for pattern in cluster_patterns:\n cluster_filtered |= self._filter_hosts('cluster', pattern)\n self.conf['hosts'] &= cluster_filtered\n\n # If hypervisor_per_cluster is set, collect data only from a single\n # hypervisor per cluster; if the Spm found, collect data from it.\n if hypervisor_per_cluster:\n selected_hosts = dict()\n for dc, cluster, host, is_spm, is_up in self.conf['hosts']:\n # Always add the SPM\n if is_spm:\n selected_hosts[cluster.name] = (dc, cluster, host, is_spm,\n is_up)\n # For the given cluster, if no host added yet, add it\n elif cluster.name not in selected_hosts:\n selected_hosts[cluster.name] = (dc, cluster, host, is_spm,\n is_up)\n # If a host is up and the SPM isn't added yet, add this host\n elif is_up and not selected_hosts[cluster.name][3]:\n selected_hosts[cluster.name] = (dc, cluster, host, is_spm,\n is_up)\n self.conf['hosts'] &= set(selected_hosts.values())\n\n # warn users if they are going to collect logs from all hosts.\n if orig_hosts and self.conf['hosts'] == orig_hosts:\n logging.warning(\n _(\n 'This ovirt-log-collector call will collect logs from '\n 'all available hosts. This may take long time, '\n 'depending on the size of your deployment'\n )\n )\n\n return bool(self.conf.get('hosts'))",
"def check_all_hosts (self, repo_version_id, version_name):\n if self.compare_versions(self.ambari_version, \"2.1.0\") < 0:\n query1 = \"SELECT chm.host_name from ClusterHostMapping chm JOIN clusters c ON c.cluster_name = '{0}';\".format(self.cluster_name)\n else:\n query1 = \"SELECT h.host_name from ClusterHostMapping chm JOIN clusters c ON c.cluster_name = '{0}' JOIN hosts h ON chm.host_id = h.host_id;\".format(self.cluster_name)\n\n if self.compare_versions(self.ambari_version, \"2.1.0\") < 0:\n query2 = \"SELECT hv.host_name, hv.state FROM host_version hv WHERE hv.repo_version_id = {0};\".format(repo_version_id)\n else:\n #query2 = \"SELECT hv.state,h.host_name FROM hosts h JOIN host_version hv ON h.host_id = hv.host_id WHERE hv.repo_version_id = {0};\".format(repo_version_id)\n query2 = \"SELECT hv.state,h.host_name, hs.health_status,hs.agent_version,(h.total_mem/1024/1024) as total_mem_gb,(hs.available_mem/1024/1024) as available_mem_gb FROM hosts h JOIN host_version hv ON h.host_id = hv.host_id JOIN hoststate hs ON h.host_id = hs.host_id WHERE hv.repo_version_id = {0} order by h.host_name;\".format(repo_version_id)\n # All cluster hosts\n host_names = set()\n self.cursor.execute(query1)\n rows = self.cursor.fetchall()\n if self.options.verbose:\n Logger.debug(query1 + \"\\n\")\n if rows and len(rows) > 0:\n host_names = set([row[0] for row in rows if len(row) == 1])\n Logger.debug(\"Hosts: {0}\".format(\", \".join(host_names)))\n\n host_name_to_state = {} # keys should be a subset of host_names\n hosts_with_repo_version_state_not_in_current = set()\n self.cursor.execute(query2 + \"\\n\")\n rows = self.cursor.fetchall()\n Logger.info(\"******************************************************************************************************************************************************\")\n Logger.info(\"\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tHOST(S) STATE\\t\")\n Logger.info(\"******************************************************************************************************************************************************\\n\")\n Logger.info(\"------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\")\n Logger.info(\"State\\t\\tHostname\\t\\t\\t\\tHealth\\t\\tAgentVersion\\tTotalMemory\\tAvailableMemory\")\n Logger.info(\"------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\")\n\n if rows and len(rows) > 0:\n for row in range(len(rows)):\n data = json.loads(rows[row][2])\n data1 = json.loads(rows[row][3])\n Logger.info(\"{0}\\t\\t{1}\\t\\t{2}\\t\\t{3}\\t\\t{4}\\t\\t{5}\".format(rows[row][0], rows[row][1], data[\"healthStatus\"], data1[\"version\"], rows[row][4], rows[row][5]))\n print (\"\\n\")\n Logger.debug(query2)\n if rows and len(rows) > 0:\n for row in rows:\n if len(row) == 6:\n host_name = row[1]\n state = row[0]\n host_name_to_state[host_name] = state\n if state.upper() != \"CURRENT\":\n hosts_with_repo_version_state_not_in_current.add(host_name)\n host_names_with_version = set(host_name_to_state.keys())\n host_names_without_version = host_names - host_names_with_version\n # Logger.info(\"\\t\\tHost(s) state Summary\")\n if len(host_names) > 0:\n if len(host_names_without_version) > 0:\n Logger.error(\"{0} host(s) do not have a Host Version for Repo Version {1}.\\n\" \\\n \"Host(s):\\n{2}\\n\".\n format(len(host_names_without_version), version_name, \", \".join(host_names_without_version)))\n\n if len(hosts_with_repo_version_state_not_in_current) > 0:\n Logger.error(\"{0} host(s) have a Host Version for Repo Version {1} but the state is not CURRENT.\\n\" \\\n \"Host(s):\\n{2}\\n\".\n format(len(hosts_with_repo_version_state_not_in_current), version_name, \", \".join(hosts_with_repo_version_state_not_in_current)))\n\n if len(host_names_without_version) == 0 and len(hosts_with_repo_version_state_not_in_current) == 0:\n Logger.info(\"Found {0} host(s) in the cluster, and all have a Host Version of CURRENT for \" \\\n \"Repo Version {1}. Things look good.\\n\".format(len(host_names), version_name))\n else:\n Logger.error(\"Make sure that all of these hosts are heartbeating, that they have the packages installed, the\\n\" \\\n \"hdp-select symlinks are correct, and that the services on these hosts have been restarated.\\n\")\n pass",
"def hosts(self) -> List[str]:\n if self.head_host:\n return [self.head_host]\n else:\n return [replica.host for replica in self.pod_args['pods'][0]]",
"def _get_active_hosts(self, object):\n\t\t## First, generate the negation list\n\t\tnegate_hosts = []\n\n\t\t## Hostgroups\n\t\tif object.has_key(\"hostgroup_name\"):\n\n\t\t\tfor hostgroup_name in self._get_list(object, 'hostgroup_name'):\n\t\t\t\tif hostgroup_name[0] == \"!\":\n\t\t\t\t\thostgroup_obj = self.get_hostgroup(hostgroup_name[1:])\n\t\t\t\t\tnegate_hosts.extend(self._get_list(hostgroup_obj,'members'))\n\n\t\t## Host Names\n\t\tif object.has_key(\"host_name\"):\n\t\t\tfor host_name in self._get_list(object, 'host_name'):\n\t\t\t\tif host_name[0] == \"!\":\n\t\t\t\t\tnegate_hosts.append(host_name[1:])\n\n\n\t\t## Now get hosts that are actually listed\n\t\tactive_hosts = []\n\n\t\t## Hostgroups\n\t\tif object.has_key(\"hostgroup_name\"):\n\n\t\t\tfor hostgroup_name in self._get_list(object, 'hostgroup_name'):\n\t\t\t\tif hostgroup_name[0] != \"!\":\n\t\t\t\t\tactive_hosts.extend(self._get_list(self.get_hostgroup(hostgroup_name),'members'))\n\n\t\t## Host Names\n\t\tif object.has_key(\"host_name\"):\n\t\t\tfor host_name in self._get_list(object, 'host_name'):\n\t\t\t\tif host_name[0] != \"!\":\n\t\t\t\t\tactive_hosts.append(host_name)\n\n\t\t## Combine the lists\n\t\treturn_hosts = []\n\t\tfor active_host in active_hosts:\n\t\t\tif active_host not in negate_hosts:\n\t\t\t\treturn_hosts.append(active_host)\n\n\t\treturn return_hosts",
"def test_vms_host(self):\n testflow.step(\"Check if VM's started on different hosts\")\n assert (\n ll_vms.get_vm_host(vm_name=conf.VM_NAME[0]) !=\n ll_vms.get_vm_host(vm_name=conf.VM_NAME[1])\n )",
"def test_reports_enabled_hosts_as_up(self):\n compute1 = self.start_service('compute', host='host1')\n compute2 = self.start_service('compute', host='host2')\n hosts = self.scheduler.driver.hosts_up(self.context, 'compute')\n self.assertEqual(2, len(hosts))\n compute1.kill()\n compute2.kill()",
"def all_hosts(self):\n return self.servers.hosts | self.clients.hosts",
"def slave_hosts(self) -> 'List[str]':\n raise NotImplementedError"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
detect whether we successfully respawned the instance, and it became a follower | def active_failover_detect_host_now_follower(self):
self.check_that_instance_is_alive()
lfs = self.get_log_file()
if lfs.find("resilientsingle up and running as follower") >= 0:
self.is_master = False
return True
return False | [
"def isPawnStarted(self):\n self._started = True",
"def respawn_player(self):\n assert self.is_player_dead()\n self.game.respawn_player()\n# self.log('Respawn player')\n self.initialize_game()",
"def _onTacticalRespawnEndInternal(self):\n pass",
"def isFollower(self):\r\n if self.getName() == 'Main' and (core.FW_conf['settings'].TestRun.ExecutionMode == 'Follower' or \\\r\n self.isFullBlackBox()): # fullblackbox is treated like follower\r\n return True\r\n else:\r\n return False",
"def _players_are_done(self):\n self._waiting_for_players = False\n if self.get_state_info(\"show_waiting_for\"):\n for p in self.all_players:\n p.remove_waiting_message()\n\n info = self.states[self.state]\n if \"post\" in info:\n info[\"post\"]()\n\n self._run_next_state()",
"def isLeader():\n print(\"IsLeader()\")\n if status == 0:\n return True\n else:\n return False",
"def poke(self):\r\n if self.alive:\r\n if not self.poked:\r\n print(\"grwwyrhtuitz!!!!!!\")\r\n print (\"I wouldn't do that again!\")\r\n self.poked = True\r\n return True\r\n else:\r\n print(\"Sorry, you poked \" + self.name + \" too often and you are dead\")\r\n return False \r\n else:\r\n return True",
"def check_instance_status(self, instance, wait_state, check_health):\n instance.update()\n\n if (wait_state is None):\n # not waiting for any particular state => DONE\n done = True\n elif instance.state == wait_state:\n # reached the desired state => DONE\n done = True\n else:\n done = False\n\n check_node_health = check_health and self.props_by_id[instance.id].get(\"check_health\", True)\n if done and check_node_health and not self.provider._instance_status_ok(instance):\n # instance running but has not yet been reported as healthy\n self.log.debug(\"%s instance running but system or instance status check not ok yet\", instance.id)\n done = False\n\n if not done:\n return False # try again next time\n\n dns_name = instance.dns_name or instance.private_dns_name or instance.private_ip_address\n out_props = self.get_output_for_instance(instance)\n cloud_prop = out_props.setdefault(\"cloud\", self.props_by_id[instance.id].copy())\n cloud_prop[\"instance\"] = instance.id # changed for spot instances\n if \"host\" not in out_props:\n out_props[\"host\"] = dns_name\n\n out_props[\"private\"] = dict(\n ip=instance.private_ip_address,\n dns=dns_name)\n\n eip_mode = cloud_prop.get(\"eip\")\n if eip_mode:\n # Attaching EIP may fail due to inconsistent server-side state at EC2,\n # if the previous owner has recently terminated, so we cannot do it\n # synchronously here. Delegate waiting for the EIP back to the caller.\n if \"public\" not in out_props:\n instance.add_tag(TAG_PONI_STATE, STATE_ASSIGN_EIP)\n self.log.info(\"%s: initialized, assigning EIP...\", instance.id)\n return False\n else:\n return True\n else:\n if instance in self.pending:\n self.pending.remove(instance)\n self.log.debug(\"Removed %s from pending list (Currently pending %s)\", instance, self.pending)\n\n return (wait_state == \"running\")",
"def ensure_running (self) :\n return_code = self.process.poll ()\n if return_code != None :\n print (\"The player with symbol \"\n + self.symbol\n + \" terminated with exit code \"\n + str (return_code))\n raise BotProcessDiedError (self.symbol)",
"def is_alive(self):\n pass",
"def is_alive(self):\n if self.status == 1:\n return True\n else:\n return False",
"def _wait_until_instance_is_running(self, instance):\n while not instance.state == 'running':\n instance.update()\n time.sleep(1)",
"def is_alive(self) -> bool:\n return self.actor is not None and self.actor.is_alive()",
"def player_joined(self):\n\n self.in_game = True",
"def finish_episode(self):\n self.terminated = True",
"def was_followed(sender, instance, created, **kwargs):\n\n sendr = User.objects.get(id=instance.user_id)\n followed = User.objects.get(id=instance.followed_user_id)\n if created:\n notify.send(sender=sendr, recipient=followed, verb='followed',\n description=\"{} followed you.\".format(sendr.username))",
"def is_alive(self):\n return not self.actor_stopped.is_set()",
"def checkPlayer(self):\n player = self.findCharObj(\"MacReady\")\n return player.isAlive()",
"def take_another_pawn(self):\n for i in range(len(self.pawns)):\n pawn = self.pawns[i]\n if pawn.is_in_home is False:\n self.idx_pawn_in_game = i\n return False\n return True"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Add starter log to allure report | def add_logfile_to_report(self):
logfile = str(self.log_file)
attach.file(logfile, "Starter log file", AttachmentType.TEXT) | [
"def log_app_start():\n\n LOGGER.info(\"\")\n LOGGER.info(\"#######################################\")\n LOGGER.info(\"# #\")\n LOGGER.info(\"# Tableau Extract Refresher #\")\n LOGGER.info(\"# #\")\n LOGGER.info(\"#######################################\")\n LOGGER.info(\"\")\n LOGGER.info(\" Tableau Professional Services \")\n LOGGER.info(\" Run Date: %s\", get_now_as_string())\n LOGGER.info(\"\")\n LOGGER.info(\"#######################################\")",
"def logStarted(build, step, log):",
"def log_init(self):\r\n out=\"# %d - starting new log - %s\\n\"%(time.time(),\r\n time.strftime(\"%Y-%m-%d %H:%M:%S\", time.localtime()))\r\n self.log(out)",
"def log_report():\n log_main = open(main_log, 'r').readlines()\n data_main = []\n for line in log_main:\n split_line = line.split(' ')\n data_main.append([' '.join(split_line[:2]), ' '.join(split_line[2:])])\n return render_template(\n 'log.html',\n title=\"Logs\",\n data_main=data_main)",
"def write_terraform_apply_log_header(self):\n with open(self.terraform_install_log, 'a+') as logfile:\n logfile.write(\"*\" * 100)\n logfile.write(\"\\n*** Terraform Apply Started\")\n logfile.write(\"\\nDateTime: %s\\n\" % datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))\n logfile.write(\"*\" * 100)\n self.write_debug_log(K.TERRAFORM_APPLY_STARTED)",
"def create_hdf5_logger(self):\n super(Inertial_Logger,self).create_hdf5_logger()\n self.logger.add_attribute(self.trial_info_path, 'mode', 'inertial trajectory')",
"def start_log(self):\n self._log = []",
"def report_start(self, out, test, example):\n pass",
"def log_start_run(dataset, run_id, timestamp):\n set_id = dataset['set_id']\n #print \" \", set_id\n set_log = root_dir+set_id+\"/\"+set_id+\"_log.html\"\n param_file = run_id+\"/\"+dirs['reports']+run_id+\"_parameters.txt\"\n header = \"<p><b>Log of processing runs for \"+set_id+\"</b></p><p><ul>\"\n set_log_htm = [\"<li><b>\", run_id, \"</b> - initiated \", timestamp,\n \" (<a href='\", param_file, \"'>parameters</a>)</li>\"]\n linkline = \"\".join(set_log_htm)\n if not path.isfile(set_log): # first time running this dataset?\n open(set_log, 'w').write(header)\n open(set_log, 'a').write(linkline)",
"def _log_trial(self, is_add: bool):\n try:\n with open(str(self.info.trials_log_file), \"r\") as file:\n trials = util.yaml_load(file.read())\n except FileNotFoundError:\n trials = []\n\n if is_add:\n trials.append(self.trial.to_dict())\n else:\n trials[-1] = self.trial.to_dict()\n\n with open(str(self.info.trials_log_file), \"w\") as file:\n file.write(util.yaml_dump(trials))",
"def do_rrt(self, arg):\n self.do_timesheet('report extend track today')",
"def write_terraform_init_log(self, response):\n head_msg = \"Terraform Init is done\"\n with open(self.terraform_install_log, 'a+') as logfile:\n logfile.write(self._write_header(head_msg))\n logfile.write(response[1])\n\n self.write_debug_log(K.TERRAFORM_INIT_COMPLETED)",
"def __first_default_log(self):\n try:\n self.log.info(\"*********** Start Logger Execution: default log *************\")\n self.log.info(\"Type of file to be processed: %s\")\n\n except Exception as err:\n self.log.log(logging.ERROR, f'\\n first_default_log Error ({err})')\n sys.exit(-1)",
"def start_confluence_log_file(S,cfg,bands):\n # RS: making this file store & confluence-markdown-format your data \n if bands is None:\n bands = S.config.get(\"init\").get(\"bands\")\n confluence_fp = os.path.join(S.output_dir,f\"{S.name}_optimization_summary.txt\")\n with open(confluence_fp,'a') as cfile:\n dev_name, crate_and_slot, start_date = get_config_vals(S,cfg)\n cfile.write(f\"h4. *{dev_name} {crate_and_slot}*\\n\")\n #cfile.write(f\"optimization with `{__file__}\")\n cfile.write(\"* Ran {{\" + f\"{' '.join(sys.argv)}\" +\"}}\\n\")\n band_str = ','.join([str(band) for band in bands])\n cfile.write(f\"* Plots of bands {band_str} taken {start_date} in \" +\\\n \"{{\" +f\"{S.plot_dir}\" +\"}}\\n\")\n cfile.write(\"* resultant tunefile: **TODO**\\n\\n\")\n cfile.write(\"|| ||Indiv.||-||-||-||-||togeth||-||\\n\")\n table_top=\"||SMuRF band||uc att (.5dBs)||tone power (3dB steps)||\"+\\\n \"dc att (.5dBs)||Num. Channels||Med. White Noise (pA/rtHz)||\"+\\\n \"Num. Channels||Med. White Noise (pA/rtHz)||\\n\"\n cfile.write(table_top)\n logger.info(f\"made new confluence summary at:\\n{confluence_fp}\")\n return confluence_fp",
"def summary(self, rollouts, log=False, log_prefix=\"\", step=None):",
"def pytest_runtest_logreport(report):\n # ignore setup and teardown reporting of tests that are run.\n # keep skipped items...\n outcome = report.outcome\n if outcome != 'skipped' and report.when != \"call\":\n return\n # print(\"LOGREPORT {} --> {}\".format(report.sco_bla, outcome))\n tst_lst.append(report.sco_bla + (outcome, ))",
"def log_fronts(self):\n current_time = time.time()\n datestring = datetime.datetime.fromtimestamp(current_time).strftime('%Y-%m-%d-%H:%M:%S')\n\n log_list = []\n for front in self.front_list:\n this_front_fitnesses = []\n for individual in front:\n this_front_fitnesses.append(individual.fitnesses)\n\n key1, key2 = tuple(individual.fitnesses.keys())\n\n this_front_fitnesses.sort(key=lambda x: (x[key1], -x[key2]))\n\n log_list.append(this_front_fitnesses)\n\n log_name = datestring + '-P' + str(self.parent_population_size) + '-G' + str(self.generations_run) + '-M' + str(\n self.mutation_rate) + '-C' + str(self.crossover_rate) + '-E' + str(self.tournament_e) + '.log'\n\n log_path = 'traveling_salesman/logs/'\n\n with open(log_path + log_name, 'w') as log_file:\n json.dump(log_list, log_file, indent=2)",
"def __gen_log(self):\n self.__gen_date()\n logdate = self.__gen_date_v\n logext = self.__extension\n current_logname = str(self.__logname) + \"_\" + str(logdate) + logext\n self.__logpath = os.path.join(self.__folderpath, current_logname)\n if not os.path.exists(self.__logpath):\n f = open (self.__logpath, \"w\")\n f.close()",
"def logtool(ctx):"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
get HTTP protocol for this starter(http/https) | def get_http_protocol(self):
if self.cfg.ssl:
return "https"
else:
return "http" | [
"def get_protocol():\n if https():\n protocol = 'https'\n else:\n protocol = 'http'\n return protocol",
"def protocol(self):\n if self.scheme in (\"bolt\", \"bolt+s\", \"bolt+ssc\"):\n return \"bolt\"\n elif self.scheme in (\"http\", \"https\", \"http+s\", \"http+ssc\"):\n return \"http\"\n else:\n return DEFAULT_PROTOCOL",
"def getProtocol(self) -> str:\n ...",
"def protocol(self) -> str:\n return self[\"requestContext\"][\"http\"][\"protocol\"]",
"def get_protocol(url):\n https = url.find('https://')\n if https >= 0 :\n return 'https://'\n return 'http://'",
"def _get_scheme(configs):\n scheme = 'http'\n if configs and 'https' in configs.complete_contexts():\n scheme = 'https'\n return scheme",
"def protocol():\r\n return \"https\" if settings.SESSION_COOKIE_SECURE else \"http\"",
"def protocol(self):\n return self._host[CONF_PROTOCOL]",
"def protocol(self):\n\n if '://' in self.host:\n scheme, host = self.host.split('://', 1)\n return scheme\n elif self.port == 21:\n return 'ftp'\n elif self.port == 22:\n return 'sftp'\n elif self.port == 990:\n return 'ftps'\n else:\n # Uncertain, assume FTP.\n return 'ftp'",
"def get_protocol(self):\n return self._protocol",
"def protocol(self) -> Optional[pulumi.Input['TargetServerProtocol']]:\n return pulumi.get(self, \"protocol\")",
"def _get_base_url(self):\n return 'https://'+self.get_address_and_port_string()",
"def get_protocol(binding_id):\n binding_to_protocol = {VID_TAXII_HTTP_10: \"http\", VID_TAXII_HTTPS_10: \"https\"}\n try:\n return binding_to_protocol[binding_id]\n except:\n raise ValueError(\"Unknown Protocol Binding ID %s\" % binding_id)",
"def protocol(self) -> str:\n return self.parse().scheme or \"file\"",
"def get_browser_protocol(request):\n headers = request.headers\n # first choice: Forwarded header\n forwarded_header = headers.get(\"Forwarded\")\n if forwarded_header:\n first_forwarded = forwarded_header.split(\",\", 1)[0].strip()\n fields = {}\n forwarded_dict = {}\n for field in first_forwarded.split(\";\"):\n key, _, value = field.partition(\"=\")\n fields[key.strip().lower()] = value.strip()\n if \"proto\" in fields and fields[\"proto\"].lower() in {\"http\", \"https\"}:\n return fields[\"proto\"].lower()\n else:\n app_log.warning(\n f\"Forwarded header present without protocol: {forwarded_header}\"\n )\n\n # second choice: X-Scheme or X-Forwarded-Proto\n proto_header = headers.get(\"X-Scheme\", headers.get(\"X-Forwarded-Proto\", None))\n if proto_header:\n proto_header = proto_header.split(\",\")[0].strip().lower()\n if proto_header in {\"http\", \"https\"}:\n return proto_header\n\n # no forwarded headers\n return request.protocol",
"def proxy_protocol(self) -> Optional[pulumi.Input[str]]:\n return pulumi.get(self, \"proxy_protocol\")",
"def fill_protocol(self, data):\n self.protocol = get_optional_value(data, self.PROTOCOL, \"http\")\n self.protocol = self.protocol or \"http\"",
"def req_protocol(self):\n return self._req_protocol",
"def get_client_protocol(handler: RequestHandler) -> dict:\n if \"x-forwarded-proto\" in handler.request.headers:\n hops = [\n h.strip() for h in handler.request.headers[\"x-forwarded-proto\"].split(\",\")\n ]\n protocol = hops[0]\n else:\n protocol = handler.request.protocol\n app_log.debug(\"First protocol from x-forwarded-proto list: %s\" % protocol)\n return protocol"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Check that starter instance is alive | def check_that_instance_is_alive(self):
if not self.instance.is_running():
raise Exception(f"Starter instance is not running. Base directory: {str(self.basedir)}")
if self.instance.status() == psutil.STATUS_ZOMBIE:
raise Exception(f"Starter instance is a zombie. Base directory: {str(self.basedir)}") | [
"def is_alive(self):\n pass",
"def healthy(self):\n return True",
"def is_alive(self):\n if self.status == 1:\n return True\n else:\n return False",
"def __some_alive(self):\n for service in self.__services.values():\n if service.is_alive():\n return True\n return False",
"def check_alive(self):\n self.alive = self.connection.set(self.alive_key, \"1\")",
"def is_alive(self):\n return self.state in [VmInfo.STARTING, VmInfo.READY]",
"def is_alive(self, site):\n try:\n return requests.get(site).status_code == 200\n except Exception:\n pass",
"def KeepAlive(self) -> bool:",
"def is_alive(self):\n try:\n return self.get_life() > 0\n except KeyError:\n return True",
"def is_alive(self) -> bool:\n self._assert_runner()\n return cast(threading.Thread, self._runner).is_alive()",
"def test_instance(self):\n # check if instance with salt installed returned\n ret_str = self.run_cloud(\n \"-p profitbricks-test {}\".format(self.instance_name), timeout=TIMEOUT\n )\n self.assertInstanceExists(ret_str)\n\n self.assertDestroyInstance()",
"def is_alive(self) -> bool:\n self._assert_runner()\n return cast(threading.Thread, self._worker).is_alive()",
"def alive(self):\n return self._thread is not None",
"def IsAlive(self):\n if self._devtools_http is None:\n return False\n try:\n self._devtools_http.Request('')\n except devtools_http.DevToolsClientConnectionError:\n return False\n else:\n return True",
"def has_singleton(cls):\n return ResourceClientSingleton.__singleton is not None",
"def _check_karma_service_alive(self) -> bool:\n retry_strategy = Retry(total=3, backoff_factor=1, allowed_methods=[\"GET\"])\n adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)\n http = requests.Session()\n http.mount(\"https://\", adapter)\n http.mount(\"http://\", adapter)\n r = http.get(\"http://localhost:{}/health\".format(self.port), timeout=3)\n\n if r.status_code == 200 and r.text == \"Pong\\n\":\n return True\n else:\n return False",
"def is_alive(self):\r\n return self.thread.is_alive()",
"def singletonCreated():\r\n if cls.__singleton__ is None:\r\n return False\r\n else:\r\n return True",
"def check_status():\n js = _get_jetstream_conn()\n i = js.compute.instances.get(session.attributes.get('instance_id'))\n if not i:\n return question(\"There was a problem. Please retry your command.\")\n\n status = i.state\n if session.attributes['status'] != status:\n msg = \"New instance status is {0}.\".format(status)\n if not session.attributes['public_ip'] and status == 'running':\n # Attach a floating IP to the instance\n fip = None\n fips = js.network.floating_ips()\n for ip in fips:\n if not ip.in_use():\n fip = ip\n if fip:\n i.add_floating_ip(fip.public_ip)\n session.attributes['public_ip'] = fip.public_ip\n else:\n msg = \"Instance status is {0}\".format(status)\n\n session.attributes['status'] = status\n\n if session.attributes['status'] != 'running':\n q = \"Would you like to check the status again?\"\n return question(msg + q).reprompt(q)\n else:\n card_content = 'Access your instance at http://{0}'.format(\n session.attributes.get('public_ip'))\n return statement(msg).simple_card(\n title=\"Instance {0} was launched.\".format(i.name),\n content=msg + card_content)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
check whether substring is present in the starter log | def check_that_starter_log_contains(self, substring: str):
if self.count_occurances_in_starter_log(substring) > 0:
return
else:
raise Exception(
f"Expected to find the following string: {substring}\n in this log file:\n{str(self.log_file)}"
) | [
"def log_contains(self, s: str) -> bool:\n return len(list(filter(lambda str: s in str, self.logs))) > 0",
"def hasSubstring(self, s):\n node, off = self.followPath(s)\n return node is not None",
"def _is_substring(s1, s2):\n\treturn s1.find(s2) != -1",
"def issubstring(substring, string):\n return substring in string",
"def search(self):\n if self.substring in [None, \"\"]:\n print(\"Invalid Value For Substring\")\n elif self.string in [None, \"\"]:\n print(\"Invalid Value For String\")\n elif len(self.substring) > len(self.string):\n print(\"Length of Substring Less Than String\")\n else:\n posn = self.comparison()\n if posn == -1:\n print(\" Substring Not Found :: Search Failed\")\n else:\n print(\" Substring Found at Position --> \", posn+1)",
"def is_substring(string, string_set):\n\tsubstrings = filter(lambda cur_string: (string in cur_string) and string != cur_string, string_set)\n\tis_substring = len(substrings) > 0\n\treturn is_substring",
"def isSubstring(s1, s2):\n return s1 in s2",
"def list_has_substring(substring, l):\n found_substring = False\n for item in l:\n if substring in item:\n found_substring = True\n break\n\n return found_substring",
"def isstringIs_substring(str1, str2):\r\n if str1 in str2:\r\n return True\r\n else:\r\n False",
"def _is_substring(a, b):\n return a in b",
"def starts_with(text, substring):\n assert text.startswith(substring), \"%r doesn't start with %r\" % (text,\n substring)",
"def checklog (self, tid):\n\n tidp = re.compile(r\":\\[%s-\" % tid)\n\n with open(self.hagglelog, 'rb') as f:\n return [line.strip() for line in f.readlines() if tidp.search(line)]",
"def dz_is_in(dz_string, substring):\n if substring not in dz_string:\n return 0\n else:\n return 1",
"def count_occurances_in_starter_log(self, substring: str):\n number_of_occurances = self.get_log_file().count(substring)\n return number_of_occurances",
"def is_substring(str1, str2):\n return str1 in str2",
"def test_string(self, string: str) -> bool:\n if self.input.startswith(string, self.offset):\n self.offset += len(string)\n return True\n return False",
"async def contains(self, ctx, *, substr: str):\n if len(substr) < 3:\n await ctx.send(\"The substring length must be at least 3 characters.\")\n else:\n await self.do_removal(ctx, 100, lambda e: substr in e.content)",
"async def contains(self, ctx, *, substr: str):\n if len(substr) < 3:\n await ctx.send('The substring length must be at least 3 characters.')\n else:\n await self.do_removal(ctx, 100, lambda e: substr in e.content)",
"def contains_strings(strs, tgts, devptr=0):\n rtn = pyniRave.n_contains_strings(strs, tgts, devptr)\n return rtn"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
count occurrences of a substring in the starter log | def count_occurances_in_starter_log(self, substring: str):
number_of_occurances = self.get_log_file().count(substring)
return number_of_occurances | [
"def strCount(s: str, sub: str) -> int:\n pass",
"def count_occurrences(lines, substrings):\n for substring in substrings:\n pattern = get_pattern(substring)\n count = sum(len(pattern.findall(line)) for line in lines)\n print(count)",
"def overcount(string, sub):\n count, start = 0, 0\n while True:\n start = string.find(sub, start) + 1\n if start > 0:\n count += 1\n else:\n return count",
"def get_number_of_given_str(self):\n self.result = 0\n with open(self.path, 'r') as file:\n self.result = file.read().count(self.string_to_count)\n return f'{self.result} strings were found in the file\\n'",
"def _GetLineNumberOfSubstring(content, substring):\n index = content.index(substring)\n return content[:index].count('\\n') + 1",
"def distinct_substr_counter(st):\n count = 0\n for node in st: # bound by 2 x |S| (Bioinformatics Algorithms Volume 2, p. 131)\n if terminal(node):\n count += len(node[D]) - 1\n else:\n count += len(node[L])\n \"\"\"\n I'm unsure how Python handles this but it can be performed in\n constant time in a language that allows direct memory access (C/C++).\n We just need to append a reference to this node to the list we're\n iterating over.\n \"\"\"\n [st.append(x) for x in node[D]]\n return count",
"def consecutiveSubstrInStr(string, substr):\n\tcheckLen = len(substr)\n\tcount = 0\n\tfor i in range(math.ceil(len(string)/checkLen)):\n\t\tpos = i * checkLen\n\t\tif string[pos:].startswith(substr):\n\t\t\tcount += 1\n\treturn count",
"def count(self, tokens):",
"def strings_counts(strs, tgts, devptr=0):\n rtn = pyniRave.n_strings_counts(strs, tgts, devptr)\n return rtn",
"def CountOccurrences(pattern, bwt, starts, occ_counts_before):\n # Implement this function yourself\n return 0",
"def check_that_starter_log_contains(self, substring: str):\n if self.count_occurances_in_starter_log(substring) > 0:\n return\n else:\n raise Exception(\n f\"Expected to find the following string: {substring}\\n in this log file:\\n{str(self.log_file)}\"\n )",
"def _count_strs(self, dna_str):\n largest_count = 0\n # Given an STR of a variable size, let's iterate through the sequence looking\n # for that pattern.\n for i in range(len(self.raw_sequence) - len(dna_str) + 1):\n count = 0\n # We want to look ahead in the sequence without losing our place, so copy\n # the current index.\n j = i\n while self.raw_sequence[j: j + len(dna_str)] == dna_str and len(\n dna_str\n ) < len(self.raw_sequence):\n # Increment our match count for each consecutive chunk that matches.\n count += 1\n j += len(dna_str)\n\n if count > largest_count:\n # If it is the largest string we've encountered, update our largest.\n largest_count = count\n\n return largest_count",
"def countSubStringMatchRecursive(target,key,count):\r\n print target\r\n index = find(target,key)\r\n if index < 0 :\r\n return 0\r\n else :\r\n count += countSubStringMatchRecursive(target[index+len(key):len(target)+1],key,count)\r\n count += 1\r\n print count\r\n return count",
"def count_substrings(self,term):\n C = self.counts = [0]*len(self.nodes)\n choices = self.make_choices()\n def f(node=0):\n t=0\n for c in choices[node]:\n if c==term: continue\n first,last,end = self.E[node,c]\n # All end points along this edge result in new unique substrings\n t+=last-first+1\n t+=f(end)\n C[node]=t\n return t\n return f()",
"def occurrences(substring, string, sensitive=True):\n pos = -1\n o = []\n if not sensitive:\n substring = substring.lower()\n string = string.lower()\n while True:\n pos = string.find(substring, pos + 1)\n if pos == -1:\n return o\n else:\n o.append([pos, pos + len(substring)])",
"def count_request_contains_str(sting_input):\n request_list = var_cache['local'].get_request_list()\n match_count = 0\n for url in request_list:\n if url.find(sting_input) > -1:\n match_count += 1\n return match_count",
"def count(self):\n string_count = 0\n string = ['abc', 'xyz', 'aba', '1221']\n for elements in string:\n length = len(elements) \n if length >= 2:\n if elements[0] == elements[-1]: \n string_count +=1\n print(\"String count :\", string_count)",
"def count_hi(str):\n\t\n\treturn str.count(\"hi\")",
"def count_sub(dna, sub):\n sub_len = len(sub)\n dna_len = len(dna)\n count = 0\n\n # iterate over each char of the dna string\n for start in range(dna_len):\n # if we find a match for our substring - reset the current counter\n if dna[start:start+sub_len] == sub:\n tmp_count = 0\n # count how many consecutive occurrences we find\n while dna[start:start+sub_len] == sub:\n tmp_count += 1\n start += sub_len\n # update counter if we find a bigger number of consecutive occurrences\n if tmp_count > count:\n count = tmp_count\n # return the max number of consecutive occurrences\n return count"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
fake run starter method | def run_starter(self, expect_to_fail=False): | [
"def start_test_run(self):",
"def test_demo_runs(self):\n self.star.run_demo()",
"def test_get_run(self):\n pass",
"def before_tester_run(self) -> None:",
"def run_experiment(self):",
"def test_run_started(self):",
"def run_test(self, *args):\n pass",
"def test_main(self):\n pass",
"def run(self, test, env):\n\n raise NotImplementedError",
"def before_test_run(self) -> None:",
"def test_runGame(self):\n # this is tested by playing the game. No good way to unit test this.\n pass",
"def main():\n tng.api.runner()",
"def run(self, *sys_argv):\r\n pass",
"def after_tester_run(self) -> None:",
"def run_one_step(self):\n pass",
"def test_create_run(self):\n pass",
"def main(self):\n pass",
"def Run(self, test_definition):",
"def run(self, *args, **kwargs):\n self.run_command('develop')\n super(test, self).run(*args, **kwargs)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
création des annexes de facture | def annexes(sommes, clients, edition, livraisons, acces, machines, reservations, prestations, comptes,
dossier_annexe, plateforme, coefprests, coefmachines, generaux, nom_dossier='deprecated'):
# dossier_annexe = Outils.chemin_dossier([nom_dossier, "annexes"], plateforme, generaux)
prefixe = "annexe_"
garde = r'''Annexes factures \newline Billing Appendices'''
Annexes.creation_annexes(sommes, clients, edition, livraisons, acces, machines, reservations, prestations,
comptes, dossier_annexe, plateforme, prefixe, coefprests, coefmachines, generaux, garde)
"""
# tant que les annexes techniques et les annexes de factures sont identiques
dossier_annexe_t = Outils.chemin_dossier([nom_dossier, "annexes_techniques"], plateforme, generaux)
prefixe_t = "annexeT_"
for file_t in os.listdir(dossier_annexe_t):
if file_t.endswith(".pdf"):
file = file_t.replace(prefixe_t, prefixe)
shutil.copyfile(dossier_annexe_t + file_t, dossier_annexe + file)
""" | [
"def imprime(nota_fiscal):\n\n print(\"Imprimindo nota fiscal %s\" % nota_fiscal.cnpj)",
"def reu_docencia(self):\n self.exigencia_act = 7 + uniform(1, 5) / float(self.contenidos[self.semanas].dificultad)\n self.exigencia_cont = 7 + uniform(1, 5) / float(self.contenidos[self.semanas].dificultad)\n print(\"Reunion Docencia de la semana\", self.semanas)",
"def afficher_pres_etud_au_cours(valeurs):\n msg_erreur = \"Valeure incorrectes: un acronyme et un matricule atendus\"\n if len(valeurs)!=2: # vérifie le nombre d'argument fournis, et si != 2\n print(msg_erreur) # on affiche un message d'erreur\n exit() # et on quitte la fonction\n\n acro,mat = valeurs # affectation multiple\n tab_pres = pres_etud_au_cours(acro,mat) # le tableau de présences propre à l'étudiant\n pres_str = \"\" # la chaine finale qui contiendra les présences de l'étudiant\n for p in tab_pres: # on parcourt toutes les présences de l'étudiant une-à-une\n date, am_pm, p_a, resume = p[3], p[4], p[1], p[5] #affectation multiple de trois éléments qui font la présence\n pres_str += (\"\"\"\n -> %s %s - %s \"\"\" % (date, am_pm, p_a))# d'un étudiant à une séance et on les ajoute à la chaine finale\n if (p_a=='A'): # et si l'étudiant était absent à la séance\n pres_str += \"\"\"\n Résumé: %s \"\"\" % (resume) # on ajoute aussi le résumé de la leçon faite à cette séance-là\n # et après voir traité toutes les présence de l'étudiant\n finaliser_affi_pres_etud(pres_str,mat,acro) # on peut maintenant finaliser l'affichage en envoyant \n # la chaine finale, le matricule de l'étudiant et l'acronyme",
"def incidencia(self):\n self.covidbr['incidencia'] = self.covidbr['casosAcumulado'] / \\\n (self.covidbr['populacaoTCU2019'] / (10**5))",
"def processa_compra(self, compra):\n print(\"Cartão de debito aceito!\\n\" + compra.nota_fiscal)",
"def cesar(texte, decalage):",
"def déposer(self, montant, une_date=date.today()):\n if une_date > date.today():\n raise ErreurDate(\"La date est postérieure à la date d'aujourd'hui\")\n\n else:\n if une_date not in self.argent:\n self.argent[une_date] = float(montant)\n\n elif une_date in self.argent:\n self.argent[une_date] += float(montant)",
"def cesar2(texte, decalage):",
"def idade(self, data = date.today().strftime(\"%d/%m/%Y\")):\n self.data = data\n anos = (int(self.transformaData(self.data)) - int(self.transformaData(self.dataNascimento)) ) / 365\n return int(anos)",
"def ridCedant(self):\n ceder = - self.quantite_reference_individuelle_accorde\n if self.type_mouvement == 'Reprise administrative':\n c = Campagne.objects.order_by('annee').last()\n Cannee = int(c.annee)\n cR = Campagne.objects.get(pacage=self.pacage_cedant, annee=Cannee)\n produc_commer = float(cR.production_commerciale_totale)\n print(produc_commer)\n print(self.quantite_reference_individuelle_accorde)\n ceder = - \\\n float(self.quantite_reference_individuelle_accorde) * \\\n 0.80 + produc_commer\n\n return ceder",
"def reagendar_citas(self, empleado, cantidad=None):\n\n HistorialEstado = import_string(HISTORIAL_ESTADO_PATH)\n\n num_reagendar = cantidad\n if not cantidad:\n numero_validas = self.citas.exclude_by_estados([\n HistorialEstado.EXCUSADA,\n HistorialEstado.NO_ASISTIO,\n HistorialEstado.NO_ATENDIDA\n ]).count()\n num_reagendar = self.cantidad - numero_validas\n\n self._agendar_futuras_citas(num_reagendar, empleado)",
"def ask_beginning_date(self):\n return super().ask_for_date(\n \"Entrez l'année de début sous ce format yyyy : \",\n \"Entrez le mois de début sous ce format mm : \",\n \"Entrez le jour du début sous ce format dd : \",\n )",
"def fecha_cadena(anno, mes, dia):\n dia_ = str(dia).strip()\n mes_ = str(mes).strip()\n anno_ = str(anno).strip()\n # día\n if len(dia_) < 2:\n dia_ = \"0\" + dia_\n # mes\n if len(mes_) < 2:\n mes_ = \"0\" + mes_\n # año\n for i in range(len(anno_), 4):\n anno_ = \"0\" + anno_\n return anno_ + mes_ + dia_",
"def get_facteur(self):\n return 1",
"def pentecost(year):\n return GregorianDate.easter(year) + 49",
"def calculo_idade(data_nascimento):\n data_atual = date.today()\n return data_atual.year - data_nascimento.year - ((data_atual.month, data_atual.day) < (data_nascimento.month, data_nascimento.day))",
"def frais_portuaires() :\n nom_voilier = input(\"Veuillez saisir le nom du voilier: \")\n longueur_voilier = float(input(\"Veuillez saisir sa taille: \"))\n categorie_voilier = int(input(\"Veillez saisir sa catégorie: \"))\n\n taxe_annuelle = [100,150,250]\n\n if(longueur_voilier < 5) :\n cout_mensuel = 100\n\n elif(longueur_voilier <= 10) :\n cout_mensuel = 200\n\n elif(longueur_voilier <=12) :\n cout_mensuel = 400\n\n else :\n cout_mensuel = 600\n\n cout_annuel = cout_mensuel*12 + taxe_annuelle[categorie_voilier-1]\n \n print(\"Le coût annuel d'une place au port pour le voilier\",nom_voilier,\"est de\",cout_annuel,\"euros\")",
"def process_month(self):\n self._balance = self._balance * ((1 + self._apr) ** (1/12))\n if self._count > 10:\n temp = self._count - 10\n self._balance += PredatoryCreditCard.SURCHARGE * temp\n self._count = 0",
"def nouveau_calendrier(request):\n\tdebut = datetime(int(request.POST['annee']), int(request.POST['mois'])+1, int(request.POST['jour']), int(request.POST['heures_debut']), int(request.POST['minutes_debut']))\n\tfin = datetime(int(request.POST['annee']), int(request.POST['mois'])+1, int(request.POST['jour']), int(request.POST['heures_fin']), int(request.POST['minutes_fin']))\n\t\n\tif fin < debut: # Si l'heure de fin est avant l'heure de debut, c'est que ca termine le lendemain\n\t\tfin = fin + timedelta(days=1)\n\n\tEvenement.objects.create(association = None, createur = request.user.get_profile(), titre = request.POST['title'], description = request.POST['body'], date_debut = debut, date_fin = fin)\n\t\n\treturn HttpResponse('Ok (ajout)')"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
création des annexes techniques | def annexes_techniques(sommes, clients, edition, livraisons, acces, machines, reservations, prestations, comptes,
dossier_annexe, plateforme, coefprests, coefmachines, generaux):
prefixe = "annexeT_"
garde = r'''Annexes techniques \newline Technical Appendices'''
Annexes.creation_annexes(sommes, clients, edition, livraisons, acces, machines, reservations, prestations,
comptes, dossier_annexe, plateforme, prefixe, coefprests, coefmachines, generaux, garde) | [
"def annexes_techniques(sommes, clients, edition, livraisons, acces, machines, reservations, comptes, dossier_annexe,\n plateforme, generaux, users, couts):\n prefixe = \"annexeT_\"\n garde = r'''Annexes techniques \\newline Technical Appendices'''\n\n Annexes.creation_annexes(sommes, clients, edition, livraisons, acces, machines, reservations, comptes,\n dossier_annexe, plateforme, prefixe, generaux, garde, users, couts)",
"def annexes(sommes, clients, edition, livraisons, acces, machines, reservations, prestations, comptes,\n dossier_annexe, plateforme, coefprests, coefmachines, generaux, nom_dossier='deprecated'):\n # dossier_annexe = Outils.chemin_dossier([nom_dossier, \"annexes\"], plateforme, generaux)\n prefixe = \"annexe_\"\n garde = r'''Annexes factures \\newline Billing Appendices'''\n\n Annexes.creation_annexes(sommes, clients, edition, livraisons, acces, machines, reservations, prestations,\n comptes, dossier_annexe, plateforme, prefixe, coefprests, coefmachines, generaux, garde)\n\n \"\"\"\n # tant que les annexes techniques et les annexes de factures sont identiques\n dossier_annexe_t = Outils.chemin_dossier([nom_dossier, \"annexes_techniques\"], plateforme, generaux)\n prefixe_t = \"annexeT_\"\n for file_t in os.listdir(dossier_annexe_t):\n if file_t.endswith(\".pdf\"):\n file = file_t.replace(prefixe_t, prefixe)\n shutil.copyfile(dossier_annexe_t + file_t, dossier_annexe + file)\n \"\"\"",
"def reu_docencia(self):\n self.exigencia_act = 7 + uniform(1, 5) / float(self.contenidos[self.semanas].dificultad)\n self.exigencia_cont = 7 + uniform(1, 5) / float(self.contenidos[self.semanas].dificultad)\n print(\"Reunion Docencia de la semana\", self.semanas)",
"def cesar2(texte, decalage):",
"def cesar(texte, decalage):",
"def __init__(self):\r\n self.lang = \"de\"\r\n self.cache = {} # Store calculated professions genders\r\n self.nlp = spacy.load(\"de_core_news_sm\")",
"def aplica(self, estado, accion):\n raise NotImplementedError",
"def afficher_pres_etud_au_cours(valeurs):\n msg_erreur = \"Valeure incorrectes: un acronyme et un matricule atendus\"\n if len(valeurs)!=2: # vérifie le nombre d'argument fournis, et si != 2\n print(msg_erreur) # on affiche un message d'erreur\n exit() # et on quitte la fonction\n\n acro,mat = valeurs # affectation multiple\n tab_pres = pres_etud_au_cours(acro,mat) # le tableau de présences propre à l'étudiant\n pres_str = \"\" # la chaine finale qui contiendra les présences de l'étudiant\n for p in tab_pres: # on parcourt toutes les présences de l'étudiant une-à-une\n date, am_pm, p_a, resume = p[3], p[4], p[1], p[5] #affectation multiple de trois éléments qui font la présence\n pres_str += (\"\"\"\n -> %s %s - %s \"\"\" % (date, am_pm, p_a))# d'un étudiant à une séance et on les ajoute à la chaine finale\n if (p_a=='A'): # et si l'étudiant était absent à la séance\n pres_str += \"\"\"\n Résumé: %s \"\"\" % (resume) # on ajoute aussi le résumé de la leçon faite à cette séance-là\n # et après voir traité toutes les présence de l'étudiant\n finaliser_affi_pres_etud(pres_str,mat,acro) # on peut maintenant finaliser l'affichage en envoyant \n # la chaine finale, le matricule de l'étudiant et l'acronyme",
"def __init__(self, n, sents, corpus='', beta=None, addone=True):\n self.n = n\n self.beta = beta\n self.corpus = corpus\n self.beta_flag = True\n self.addone = addone\n self.smoothingtechnique = 'Back Off (Katz) with Discounting Smoothing'\n self.counts = counts = defaultdict(int)\n self.A_set = defaultdict(set)\n voc = ['</s>']\n for s in sents:\n voc += s\n self.voc = set(voc)\n if beta is None:\n self.beta_flag = False\n\n # if no beta given, we compute it\n if not self.beta_flag:\n total_sents = len(sents)\n aux = int(total_sents * 90 / 100)\n # 90 per cent por training\n train_sents = sents[:aux]\n # 10 per cent for perplexity (held out data)\n held_out_sents = sents[-total_sents+aux:]\n\n train_sents = list(map((lambda x: ['<s>']*(n-1) + x), train_sents))\n train_sents = list(map((lambda x: x + ['</s>']), train_sents))\n for sent in train_sents:\n for j in range(n+1):\n for i in range(n-j, len(sent) - j + 1):\n ngram = tuple(sent[i: i + j])\n counts[ngram] += 1\n # for efficiency, we save the A set as a dict of sets\n if j:\n self.A_set[ngram[:-1]].add(ngram[-1])\n for i in range(1, n):\n counts[('<s>',)*i] += len(train_sents)\n counts[('</s>',)] = len(train_sents)\n\n self.tocounts = counts\n # search for the beta that gives lower perplexity\n beta_candidates = [i*0.1 for i in range(1, 10)]\n # xs is a list with (beta, perplexity)\n xs = []\n self.sents = train_sents\n for aux_beta in beta_candidates:\n self.beta = aux_beta\n aux_perx = self.perplexity(held_out_sents)\n xs.append((aux_beta, aux_perx))\n xs.sort(key=lambda x: x[1])\n self.beta = xs[0][0]\n with open('old-stuff/backoff_'+str(n)+'_parameters_'+corpus, 'a') as f:\n f.write('Order: {}\\n'.format(self.n))\n f.write('Beta: {}\\n'.format(self.beta))\n f.write('AddOne: {}\\n'.format(self.addone))\n f.write('Perplexity observed: {}\\n'.format(xs[0][1]))\n f.write('-------------------------------\\n')\n f.close()\n else:\n sents = list(map((lambda x: x + ['</s>']), sents))\n sents = list(map((lambda x: ['<s>']*(n-1) + x), sents))\n\n for sent in sents:\n for j in range(n+1):\n for i in range(n-j, len(sent) - j + 1):\n ngram = tuple(sent[i: i + j])\n counts[ngram] += 1\n # for efficiency, we save the A set as a dict of sets\n if j:\n self.A_set[ngram[:-1]].add(ngram[-1])\n for i in range(1, n):\n counts[('<s>',)*i] += len(sents)\n counts[('</s>',)] = len(sents)",
"def avancer(self, nb_cartes_deplacement, modele):\n pass",
"def catedra(self):\n numero = 0\n numero1 = 0\n if random() <= 0.5 and self.controles < 5:\n self.control = True\n print(\"Control sorpresa numero\", self.controles + 1)\n else:\n self.control = False\n usados = []\n for seccion in range(1, self.secciones + 1):\n ay1, ay2, ay3 = 0, 0, 0\n while ay1 == ay2 or ay2 == ay3 or ay1 == ay3 or ay1 in usados or ay2 in usados or ay3 in usados:\n ay1, ay2, ay3 = randint(0, len(self.docencia) - 1), randint(0, len(self.docencia) - 1), \\\n randint(0, len(self.docencia) - 1)\n usados.append(ay1)\n usados.append(ay2)\n usados.append(ay3)\n encargados = [self.docencia[ay1], self.docencia[ay2], self.docencia[ay3]]\n q = 0\n for alumno in self.alumnos:\n if alumno.seccion == seccion:\n q += alumno.preguntas\n for ayudante in encargados:\n while ayudante.respuestas > 0 and q > 0:\n alumno = choice(self.alumnos)\n if alumno.preguntas > 0 and alumno.seccion == seccion:\n alumno.manejo_de_contenidos *= 1.01\n alumno.preguntas -= 1\n ayudante.respuestas -= 1\n q -= 1\n ayudante.respuestas = 200\n for seccion in range(1, self.secciones + 1):\n for alumno in self.alumnos:\n if alumno.seccion == seccion:\n if random() < 0.1:\n alumno.manejo_de_contenidos *= 1.1\n alumno.actividad(self.contenidos[self.semanas], self.exigencia_act)\n numero += 1\n if self.control:\n numero1 += 1\n alumno.control(self.contenidos[self.semanas], self.exigencia_cont)\n print(numero, \"alumnos rindieron la actividad\", self.semanas + 1)\n if self.control:\n self.eventos.append([14, self.numerox.pop(), self.entregar_notas, [self.semanas, self.controles], 2])\n self.controles += 1\n print(numero1, \"alumnos rindieron el control\", self.controles)\n else:\n self.eventos.append([14, self.numerox.pop(), self.entregar_notas, self.semanas, 1])\n self.control = False",
"def diagnostico_gonorreia(self, sintomas):\n MUDA_DEZ = 10\n MUDA_VINTE = 20\n MUDA_TRINTA = 30\n MUDA_QUARENTA = 40\n\n #==============================================================================================================#\n #====================================== Antecedentes e Conseqquentes ==========================================#\n #==============================================================================================================#\n ultima_relacao_sexual_vaginal = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, self.acuracia), 'ultima_relacao_sexual_vaginal')\n ultima_relacao_sexual_oral = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, self.acuracia), 'ultima_relacao_sexual_oral')\n ultima_relacao_sexual_anal = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, self.acuracia), 'ultima_relacao_sexual_anal')\n\n dor_urinar = ctrl.Antecedent(np.arange(LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.ALTA.value, self.acuracia), 'dor_urinar')\n corrimento_amarelado_claro = ctrl.Antecedent(np.arange(LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.ALTA.value, self.acuracia), 'corrimento_amarelado_claro')\n dor_durante_relacao_sexual = ctrl.Antecedent(np.arange(LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.ALTA.value, self.acuracia), 'dor_durante_relacao_sexual')\n coceira_genitalia = ctrl.Antecedent(np.arange(LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.ALTA.value, self.acuracia), 'coceira_genitalia')\n\n possibilidade_gonorreia = ctrl.Consequent(np.arange(LabelDoencas.NENHUMA.value, LabelDoencas.MUITO_ALTA.value, self.acuracia), 'possibilidade_gonorreia', defuzzify_method = self.in_met_defuzz)\n\n # ==============================================================================================================#\n # ====================================== Funções das Variáveis =================================================#\n # ==============================================================================================================#\n # Ultima relaação sexual vaginal\n ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_vaginal.universe, [0, 0, 2])\n ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] = fuzz.trapmf(ultima_relacao_sexual_vaginal.universe, [0, 2, 9, 11])\n ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_vaginal.universe, [9, 11, 11])\n\n # Ultima relaação sexual anal\n ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_anal.universe, [0, 0, 2])\n ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE'] = fuzz.trapmf(ultima_relacao_sexual_anal.universe, [0, 2, 9, 11])\n ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_anal.universe, [9, 11, 11])\n\n # Ultima relação sexual oral\n ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_oral.universe, [0, 0, 2])\n ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] = fuzz.trapmf(ultima_relacao_sexual_oral.universe, [0, 2, 9, 11])\n ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_oral.universe,[9, 11, 11])\n\n #dor ao urinar\n dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(dor_urinar.universe, [LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.NENHUMA.value, (LabelSintomas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] = fuzz.trapmf(dor_urinar.universe, [LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_TRINTA])\n dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] = fuzz.trapmf(dor_urinar.universe, [LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_TRINTA])\n dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] = fuzz.trimf(dor_urinar.universe, [LabelSintomas.ALTA.value - MUDA_TRINTA, LabelSintomas.ALTA.value, LabelSintomas.ALTA.value])\n\n #Corrimento amarelo claro\n corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(corrimento_amarelado_claro.universe, [LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.NENHUMA.value, (LabelSintomas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] = fuzz.trapmf(corrimento_amarelado_claro.universe, [LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_TRINTA])\n corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] = fuzz.trapmf(corrimento_amarelado_claro.universe, [LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_TRINTA])\n corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] = fuzz.trimf(corrimento_amarelado_claro.universe, [LabelSintomas.ALTA.value - MUDA_TRINTA, LabelSintomas.ALTA.value, LabelSintomas.ALTA.value])\n\n #Dor Durante Relação sexual\n dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(dor_durante_relacao_sexual.universe, [LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.NENHUMA.value, (LabelSintomas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] = fuzz.trapmf(dor_durante_relacao_sexual.universe, [LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_TRINTA])\n dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.MEDIA.name] = fuzz.trapmf(dor_durante_relacao_sexual.universe, [LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_TRINTA])\n dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] = fuzz.trimf(dor_durante_relacao_sexual.universe, [LabelSintomas.ALTA.value - MUDA_TRINTA, LabelSintomas.ALTA.value, LabelSintomas.ALTA.value])\n\n #Coceira Genital\n coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(coceira_genitalia.universe, [LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.NENHUMA.value, (LabelSintomas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] = fuzz.trapmf(coceira_genitalia.universe, [LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_TRINTA])\n coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] = fuzz.trapmf(coceira_genitalia.universe, [LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_TRINTA])\n coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] = fuzz.trimf(coceira_genitalia.universe, [LabelSintomas.ALTA.value - MUDA_TRINTA, LabelSintomas.ALTA.value, LabelSintomas.ALTA.value])\n\n #==========================================Possibilidade de Gonorreia==========================================#\n possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_gonorreia.universe,[LabelDoencas.NENHUMA.value, LabelDoencas.NENHUMA.value,(LabelDoencas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_gonorreia.universe, [LabelDoencas.NENHUMA.value, LabelDoencas.MUITO_BAIXA.value, (LabelDoencas.MUITO_BAIXA.value + MUDA_VINTE)])\n possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_gonorreia.universe, [LabelDoencas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelDoencas.BAIXA.value, LabelDoencas.BAIXA.value + MUDA_VINTE])\n possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_gonorreia.universe, [LabelDoencas.MEDIA.value - MUDA_VINTE, LabelDoencas.MEDIA.value, LabelDoencas.MEDIA.value + MUDA_VINTE])\n possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.ALTA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_gonorreia.universe, [LabelDoencas.ALTA.value - MUDA_VINTE, LabelDoencas.ALTA.value, LabelDoencas.ALTA.value + MUDA_VINTE])\n possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_ALTA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_gonorreia.universe, [LabelDoencas.MUITO_ALTA.value - MUDA_DEZ, LabelDoencas.MUITO_ALTA.value, LabelDoencas.MUITO_ALTA.value])\n\n # ==============================================================================================================#\n # ============================================= Regras =========================================================#\n # ==============================================================================================================#\n r0 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r1 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r2 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r3 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r4 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r5 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r6 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r7 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r8 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r9 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r10 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r11 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r12 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r13 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r14 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r15 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r16 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r17 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r18 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r19 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r20 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r21 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r22 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r23 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r24 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r25 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r26 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r27 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r28 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r29 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r30 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r31 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r32 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r33 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r34 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r35 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r36 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r37 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r38 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r44 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r45 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), 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corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r56 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r57 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r63 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r64 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r115 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.MEDIA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r116 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.MEDIA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), 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dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.MEDIA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r144 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r145 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r146 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r147 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), 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possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r155 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r156 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r157 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r158 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r159 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | 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corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r165 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r166 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | 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dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r189 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r190 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.ALTA.name])\n r191 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r192 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r193 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r194 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r195 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r196 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r197 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r198 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r199 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r200 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r201 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r202 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r205 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r206 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r207 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r208 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r209 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r210 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r211 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r212 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r213 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r214 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r215 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r216 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r217 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r218 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r243 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r244 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r245 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r246 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r247 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r341 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r342 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), 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dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r363 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r364 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r365 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r366 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), 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corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r613 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r614 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r620 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r621 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.NENHUMA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), 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ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r630 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r631 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.BAIXA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.NENHUMA.name] & 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r737 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r738 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), 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dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r742 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.ALTA.name])\n r743 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.BAIXA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.ALTA.name])\n r749 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r750 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n 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corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r754 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_ALTA.name])\n r755 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.MEDIA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r756 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r757 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.ALTA.name])\n r758 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r759 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r760 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.ALTA.name])\n r761 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r762 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n 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corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r766 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MUITO_ALTA.name])\n r767 = ctrl.Rule(coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_durante_relacao_sexual[LabelSintomas.ALTA.name] & dor_urinar[LabelSintomas.ALTA.name] & corrimento_amarelado_claro[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_gonorreia[LabelDoencas.MEDIA.name])\n\n #define o controlador do sistema de gonorreia\n gonorreia_ctrl = ctrl.ControlSystem(\n [r0, r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8, r9, r10, r11, r12, r13, r14, r15, r16, r17, r18, r19, r20, r21, r22,\n r23, r24, r25, r26, r27, r28, r29, r30, r31, r32, r33, r34, r35, r36, r37, r38, r39, r40, r41, r42, r43,\n r44, r45, r46, r47, r48, r49, r50, r51, r52, r53, r54, r55, r56, r57, r58, r59, r60, r61, r62, r63, r64,\n r65, r66, r67, r68, r69, r70, r71, r72, r73, r74, r75, r76, r77, r78, r79, r80, r81, r82, r83, r84, r85,\n r86, r87, r88, r89, r90, r91, r92, r93, r94, r95, r96, r97, r98, r99, r100, r101, r102, r103, r104, r105,\n r106, r107, r108, r109, r110, r111, r112, r113, r114, r115, r116, r117, r118, r119, r120, r121, r122, r123,\n r124, r125, r126, r127, r128, r129, r130, r131, r132, r133, r134, r135, r136, r137, r138, r139, r140, r141,\n r142, r143, r144, r145, r146, r147, r148, r149, r150, r151, r152, r153, r154, r155, r156, r157, r158, r159,\n r160, r161, r162, r163, r164, r165, r166, r167, r168, r169, r170, r171, r172, r173, r174, r175, r176, r177,\n r178, r179, r180, r181, r182, r183, r184, r185, r186, r187, r188, r189, r190, r191, r192, r193, r194, r195,\n r196, r197, r198, r199, r200, r201, r202, r203, r204, r205, r206, r207, r208, r209, r210, r211, r212, r213,\n r214, r215, r216, r217, r218, r219, r220, r221, r222, r223, r224, r225, r226, r227, r228, r229, r230, r231,\n r232, r233, r234, r235, r236, r237, r238, r239, r240, r241, r242, r243, r244, r245, r246, r247, r248, r249,\n r250, r251, r252, r253, r254, r255, r256, r257, r258, r259, r260, r261, r262, r263, r264, r265, r266, r267,\n r268, r269, r270, r271, r272, r273, r274, r275, r276, r277, r278, r279, r280, r281, r282, r283, r284, r285,\n r286, r287, r288, r289, r290, r291, r292, r293, r294, r295, r296, r297, r298, r299, r300, r301, r302, r303,\n r304, r305, r306, r307, r308, r309, r310, r311, r312, r313, r314, r315, r316, r317, r318, r319, r320, r321,\n r322, r323, r324, r325, r326, r327, r328, r329, r330, r331, r332, r333, r334, r335, r336, r337, r338, r339,\n r340, r341, r342, r343, r344, r345, r346, r347, r348, r349, r350, r351, r352, r353, r354, r355, r356, r357,\n r358, r359, r360, r361, r362, r363, r364, r365, r366, r367, r368, r369, r370, r371, r372, r373, r374, r375,\n r376, r377, r378, r379, r380, r381, r382, r383, r384, r385, r386, r387, r388, r389, r390, r391, r392, r393,\n r394, r395, r396, r397, r398, r399, r400, r401, r402, r403, r404, r405, r406, r407, r408, r409, r410, r411,\n r412, r413, r414, r415, r416, r417, r418, r419, r420, r421, r422, r423, r424, r425, r426, r427, r428, r429,\n r430, r431, r432, r433, r434, r435, r436, r437, r438, r439, r440, r441, r442, r443, r444, r445, r446, r447,\n r448, r449, r450, r451, r452, r453, r454, r455, r456, r457, r458, r459, r460, r461, r462, r463, r464, r465,\n r466, r467, r468, r469, r470, r471, r472, r473, r474, r475, r476, r477, r478, r479, r480, r481, r482, r483,\n r484, r485, r486, r487, r488, r489, r490, r491, r492, r493, r494, r495, r496, r497, r498, r499, r500, r501,\n r502, r503, r504, r505, r506, r507, r508, r509, r510, r511, r512, r513, r514, r515, r516, r517, r518, r519,\n r520, r521, r522, r523, r524, r525, r526, r527, r528, r529, r530, r531, r532, r533, r534, r535, r536, r537,\n r538, r539, r540, r541, r542, r543, r544, r545, r546, r547, r548, r549, r550, r551, r552, r553, r554, r555,\n r556, r557, r558, r559, r560, r561, r562, r563, r564, r565, r566, r567, r568, r569, r570, r571, r572, r573,\n r574, r575, r576, r577, r578, r579, r580, r581, r582, r583, r584, r585, r586, r587, r588, r589, r590, r591,\n r592, r593, r594, r595, r596, r597, r598, r599, r600, r601, r602, r603, r604, r605, r606, r607, r608, r609,\n r610, r611, r612, r613, r614, r615, r616, r617, r618, r619, r620, r621, r622, r623, r624, r625, r626, r627,\n r628, r629, r630, r631, r632, r633, r634, r635, r636, r637, r638, r639, r640, r641, r642, r643, r644, r645,\n r646, r647, r648, r649, r650, r651, r652, r653, r654, r655, r656, r657, r658, r659, r660, r661, r662, r663,\n r664, r665, r666, r667, r668, r669, r670, r671, r672, r673, r674, r675, r676, r677, r678, r679, r680, r681,\n r682, r683, r684, r685, r686, r687, r688, r689, r690, r691, r692, r693, r694, r695, r696, r697, r698, r699,\n r700, r701, r702, r703, r704, r705, r706, r707, r708, r709, r710, r711, r712, r713, r714, r715, r716, r717,\n r718, r719, r720, r721, r722, r723, r724, r725, r726, r727, r728, r729, r730, r731, r732, r733, r734, r735,\n r736, r737, r738, r739, r740, r741, r742, r743, r744, r745, r746, r747, r748, r749, r750, r751, r752, r753,\n r754, r755, r756, r757, r758, r759, r760, r761, r762, r763, r764, r765, r766, r767])\n\n #define o simulador da gonorreia\n gonorreia_simulacao = ctrl.ControlSystemSimulation(gonorreia_ctrl)\n\n #definindo as entradas do sistema\n gonorreia_simulacao.input['ultima_relacao_sexual_vaginal'] = sintomas.ultima_relacao_sexual_vaginal\n gonorreia_simulacao.input['ultima_relacao_sexual_oral'] = sintomas.ultima_relacao_sexual_oral\n gonorreia_simulacao.input['ultima_relacao_sexual_anal'] = sintomas.ultima_relacao_sexual_anal\n\n gonorreia_simulacao.input['dor_urinar'] = sintomas.dor_urinar\n gonorreia_simulacao.input['corrimento_amarelado_claro'] = sintomas.corrimento_amarelado_claro\n gonorreia_simulacao.input['dor_durante_relacao_sexual'] = sintomas.dor_durante_relacao_sexual\n gonorreia_simulacao.input['coceira_genitalia'] = sintomas.coceira_genitalia\n\n gonorreia_simulacao.compute()\n\n print(f\"Resultado gonorreia: {gonorreia_simulacao.output['possibilidade_gonorreia']:.2}%\")\n\n possibilidade_gonorreia.view(sim=gonorreia_simulacao)",
"def SetupYearRecForIncomeTax(\n self, earnings=0, oas=0, gis=0, cpp=0, ei=0,\n rrsp=0, bridging=0,nonreg=0, gains=0, eoy_gains=0,\n unapplied_losses=0, rrsp_contributions=0,\n age=30, retired=False, cpi=1):\n j_canuck = person.Person(strategy=self.default_strategy)\n j_canuck.capital_loss_carry_forward = unapplied_losses\n j_canuck.age += age - world.START_AGE\n j_canuck.year += age - world.START_AGE\n j_canuck.retired = retired\n\n year_rec = utils.YearRecord()\n year_rec.is_retired = j_canuck.retired\n year_rec.year = j_canuck.year\n year_rec.incomes.append(incomes.IncomeReceipt(earnings, incomes.INCOME_TYPE_EARNINGS))\n year_rec.incomes.append(incomes.IncomeReceipt(oas, incomes.INCOME_TYPE_OAS))\n year_rec.incomes.append(incomes.IncomeReceipt(gis, incomes.INCOME_TYPE_GIS))\n year_rec.incomes.append(incomes.IncomeReceipt(cpp, incomes.INCOME_TYPE_CPP))\n year_rec.incomes.append(incomes.IncomeReceipt(ei, incomes.INCOME_TYPE_EI))\n year_rec.withdrawals.append(funds.WithdrawReceipt(nonreg, gains, funds.FUND_TYPE_NONREG))\n year_rec.withdrawals.append(funds.WithdrawReceipt(rrsp, 0, funds.FUND_TYPE_RRSP))\n year_rec.withdrawals.append(funds.WithdrawReceipt(bridging, 0, funds.FUND_TYPE_BRIDGING))\n year_rec.tax_receipts.append(funds.TaxReceipt(eoy_gains, funds.FUND_TYPE_NONREG))\n year_rec.deposits.append(funds.DepositReceipt(rrsp_contributions, funds.FUND_TYPE_RRSP))\n year_rec.cpi = cpi\n\n year_rec = j_canuck.CalcPayrollDeductions(year_rec)\n\n return (j_canuck, year_rec)",
"def examen(self):\n promedio = []\n for i in range(len(self.notast)):\n promedio.append(((self.notasa[i] + self.notast[i] / 2), i))\n promedio.sort()\n temas_facil = [promedio[-1][1], promedio[-2][1]]\n temas_dif = [i[1] for i in promedio[:6]]\n temas = temas_dif + temas_facil\n exigencia = uniform(1, 5)\n for alumno in self.alumnos:\n for i in temas:\n progreso_c = 0.5 * alumno.manejos[i] + 0.1 * alumno.nivel_programacion + 0.4 * alumno.confianza\n progreso_f = 0.3 * alumno.manejos[i] + 0.2 * alumno.nivel_programacion + 0.5 * alumno.confianza\n progreso_total = 0.3 * progreso_c + 0.7 * progreso_f\n exigencia = 7 + exigencia / int(self.contenidos[i].dificultad)\n nota = min(max(progreso_total / exigencia * 7, 1), 7)\n alumno.nota_examen += (1 / 8) * nota\n alumno.nota_examen = round(alumno.nota_examen, 2)\n self.eventos.append([14, 4, self.entregar_notas, 0, 3])\n self.eventos.append([20, \"terminar\"])",
"def year_exp(self, config):\n now = datetime.datetime.now()\n current_year = now.year\n return current_year - config['tutor_start']",
"def imprime(nota_fiscal):\n\n print(\"Imprimindo nota fiscal %s\" % nota_fiscal.cnpj)",
"def ADJ(nom,liste_dom,style):\n ADJ_DOM = liste_dom\n ADJ_CA = []\n Accords = ''\n Liste_CA = ['A-','K-','L-','A1','A2','A3','A4','A5','A6','A7','A8','A9']\n a = 0\n while (a<len(Liste_CA)):\n \n CA_def = CA(Liste_CA[a],ADJ_DOM)\n if not CA_def == []:\n for i in CA_def:\n ADJ_CA.append(i) \n a = a+1\n if not style == '' :\n ADJ_CA2 = style_langage(style,ADJ_CA)\n if ADJ_CA2 == [] :\n ADJ_CA2 = ADJ_CA \n else :\n ADJ_CA2 = ADJ_CA\n\n ADJ_V1 = Cellule_de_la_ligne(ADJ_CA2)\n MOT = ADJ_V1[randint(0,len(ADJ_V1)-1)]\n CA_val = nom[1]\n \n # Gestion des accords de l'adjectif\n if not (CA_val == '-1' or CA_val == '-3'or CA_val == '-4' or CA_val == '-5' or CA_val == '-7' or CA_val == '-8') :\n if (MOT[-1] == 'l' and MOT[-2] == 'u') or (MOT[-1] == 'l' and MOT[-2] == 'e') or (MOT[-1] == 'l' and MOT[-2] == 'e' and MOT[-3] == 'i') or (MOT[-1] == 'l' and MOT[-2] == 'i' and MOT[-3] == 'e'):\n Accords = 'le'\n elif MOT[-1] == 'u' and MOT[-2] == 'a' and MOT[-3] == 'e' :\n Accords = 'lle'\n MOT = MOT[0:-2]\n elif MOT[-1] == 'u' and MOT[-2] == 'g' :\n Accords = 'üe'\n MOT = MOT[0:-1]\n elif MOT[-1] == 'r' and MOT[-2] == 'e' and MOT[-3] == 'i' :\n Accords = 'ère'\n MOT = MOT[0:-2]\n elif MOT[-1] == 't' and MOT[-2] == 'e' and MOT[-3] == 'i' :\n Accords = 'ète'\n MOT = MOT[0:-2]\n elif (MOT[-1] == 'n' and MOT[-2] == 'o') or (MOT[-1] == 'n' and MOT[-2] == 'e') or (MOT[-1] == 'n' and MOT[-2] == 'e' and MOT[-3] == 'i'):\n Accords = 'ne'\n elif MOT == 'fou' :\n Accords = ''\n MOT = 'folle'\n elif MOT == 'mou' :\n Accords = ''\n MOT = 'molle'\n elif MOT == 'foufou' :\n Accords = ''\n MOT = 'fofolle'\n elif MOT == 'chou' :\n Accords = ''\n MOT = 'choute'\n elif MOT == 'chouchou' :\n Accords = ''\n MOT = 'chouchoute'\n elif MOT == 'andalou ' :\n Accords = ''\n MOT = 'andalouse'\n elif MOT[-1] == 'u' and MOT[-2] == 'o' :\n Accords = 'e'\n elif MOT == 'antérieur' or MOT == 'extérieur' or MOT == 'inférieur' or MOT == 'intérieur' or MOT == 'majeur' or MOT == 'meilleur' or MOT == 'mineur' or MOT == 'postérieur' or MOT == 'supérieur' or MOT == 'ultérieur' :\n Accords = 'e'\n elif MOT[-1] == 'r' and MOT[-2] == 'u' and MOT[-3] == 'e' and MOT[-4] == 't' :\n Accords = 'rice'\n MOT = MOT[0:-3]\n elif MOT[-1] == 'r' and MOT[-2] == 'u' and MOT[-3] == 'e' :\n Accords = 'se'\n MOT = MOT[0:-1]\n elif MOT == 'chérot' :\n Accords = ''\n elif MOT == 'bigot' or MOT == 'dévot' or MOT == 'fiérot' or MOT == 'idiot' or MOT == 'loupiot' or MOT == 'manchot' or MOT == 'petiot' or MOT == 'poivrot' :\n Accords = 'e'\n elif (MOT[-1] == 't' and MOT[-2] == 'o') or (MOT[-1] == 't' and MOT[-2] == 'e') :\n Accords = 'te'\n elif MOT == 'complet':\n MOT = 'complète'\n elif MOT == 'imcomplet':\n MOT = 'imcomplète'\n Accords = ''\n elif MOT == 'discret':\n MOT = 'discrète'\n Accords = ''\n elif MOT == 'indiscret':\n MOT = 'indiscrète'\n Accords = ''\n elif MOT == 'inquiet':\n MOT = 'inquiète'\n Accords = ''\n elif MOT == 'secret':\n MOT = 'secrète'\n Accords = ''\n elif MOT == 'concret':\n MOT = 'concrète'\n Accords = ''\n elif MOT == 'désuet':\n MOT = 'désuète'\n Accords = ''\n elif MOT == 'faux':\n MOT = 'fausse'\n Accords = ''\n elif MOT == 'roux':\n MOT = 'rousse'\n Accords = ''\n elif MOT == 'doux':\n MOT = 'douce'\n Accords = ''\n elif MOT == 'enchanteur':\n MOT = 'enchanteresse'\n Accords = ''\n elif MOT == 'désenchanteur':\n MOT = 'désenchanteresse'\n Accords = '' \n elif MOT[-1] == 'x' :\n MOT = MOT[0:-1] \n Accords = 'se'\n elif MOT[-1] == 'c' : \n Accords = 'he'\n elif MOT[-1] == 'f' :\n MOT = MOT[0:-1] \n Accords = 've'\n elif MOT[-1] == 's' : \n Accords = 'se'\n else :\n if not MOT[-1] == 'e': \n Accords = 'e'\n\n return (MOT + Accords)",
"def gen_rate_laws(self):\n\n model = self.model \n cell = self.knowledge_base.cell\n nucleus = model.compartments.get_one(id='n') \n mitochondrion = model.compartments.get_one(id='m')\n\n transcription_unit = self.options['transcription_unit']\n\n ref_polr_width = model.references.get_one(\n title='Structure and mechanism of the RNA Polymerase II transcription machinery')\n\n ref_model = wc_lang.Reference(\n model=model,\n title='Transcriptional regulation by the numbers: models',\n author='Lacramioara Bintu, Nicolas E. Buchler, Hernan G. Garcia, '\n 'Ulrich Gerland, Terence Hwa, Jane Kondev, Rob Phillips', \n year=2005,\n type=onto['WC:article'],\n publication='Current Opinion in Genetics and Development', \n volume='15',\n pages='116-124'\n )\n ref_model.id = 'ref_'+str(len(model.references))\n\n ref_kd = wc_lang.Reference(\n model=model,\n title='Macromolecular crowding as a regulator of gene transcription',\n author='Hiroaki Matsuda, Gregory Garbes Putzel, Vadim Backman, Igal Szleifer', \n year=2014,\n type=onto['WC:article'],\n publication='Biophysical Journal', \n volume='106',\n pages='1801-1810'\n )\n ref_kd.id = 'ref_'+str(len(model.references))\n\n Kd_non_specific_polr = model.parameters.create(\n id='K_d_non_specific_polr',\n type=None,\n value=1e-03,\n units=unit_registry.parse_units('M'),\n references=[ref_kd],\n comments='Value taken from the estimation used in the reference'\n )\n \n Kd_specific_polr = model.parameters.create(\n id='K_d_specific_polr',\n type=None,\n value=1e-09,\n units=unit_registry.parse_units('M'),\n references=[ref_kd],\n comments='Value taken from the estimation used in the reference'\n )\n\n max_bool = model.parameters.get_or_create(\n id='max_bool_substance',\n type=None,\n value=1,\n units=unit_registry.parse_units('molecule'),\n comments='Boolean switch for determining if binding site is still available'\n )\n\n min_bool = model.parameters.get_or_create(\n id='min_bool_substance',\n type=None,\n value=0,\n units=unit_registry.parse_units('molecule'),\n comments='Boolean switch for determining if binding site is still available'\n ) \n \n # Generate rate law for binding of RNA polymerase to non-specific site \n rna_pol_pair = self.options.get('rna_pol_pair')\n self._polr_pool = {}\n for polr in set(rna_pol_pair.values()): \n transcription_compartment = mitochondrion if 'mito' in polr else nucleus\n ns_binding_reaction = model.reactions.get_one(\n name='non-specific binding of {} in {}'.format(polr, transcription_compartment.name))\n\n polr_complex = model.species_types.get_one(name=polr)\n polr_complex_species = model.species.get_one(\n species_type=polr_complex, compartment=transcription_compartment)\n\n non_specific_binding_constant = model.parameters.create(\n id='k_non_specific_binding_{}'.format(polr_complex.id),\n type=None,\n units=unit_registry.parse_units('molecule^-1 s^-1')\n )\n\n expression, error = wc_lang.RateLawExpression.deserialize(\n '{} * {}'.format(non_specific_binding_constant.id, polr_complex_species.id), {\n wc_lang.Species: {polr_complex_species.id: polr_complex_species},\n wc_lang.Parameter: {non_specific_binding_constant.id: non_specific_binding_constant}, \n })\n assert error is None, str(error)\n\n ns_binding_rate_law = model.rate_laws.create(\n direction=wc_lang.RateLawDirection.forward,\n type=None,\n expression=expression,\n reaction=ns_binding_reaction,\n )\n ns_binding_rate_law.id = ns_binding_rate_law.gen_id()\n\n # Create observable for total RNA polymerase\n polr_bound_non_specific_species = model.species.get_one(\n species_type=model.species_types.get_one(\n id='{}_bound_non_specific_site'.format(polr_complex.id)), \n compartment=transcription_compartment)\n \n self._polr_pool[polr] = {i.id: i for i in self._gene_bound_polr[polr]}\n self._polr_pool[polr][polr_complex_species.id] = polr_complex_species \n self._polr_pool[polr][polr_bound_non_specific_species.id] = polr_bound_non_specific_species \n \n chunked_data = [[k, v] for k, v in self._polr_pool[polr].items()]\n size = 800\n chunked_data = [chunked_data[i * size:(i + 1) * size] for i in range((len(chunked_data) + size - 1) // size )]\n \n all_subtotal_obs = {}\n group = 10\n for ind, chunk in enumerate(chunked_data):\n chunked_dict = {k:v for k,v in chunk}\n expr = list(chunked_dict.keys())\n expr = [expr[i * group:(i + 1) * group] for i in range((len(expr) + group - 1) // group )]\n expr = ' + '.join(['('+' + '.join(i)+')' for i in expr]) \n polr_subtotal_exp, error = wc_lang.ObservableExpression.deserialize(\n expr,\n {wc_lang.Species: chunked_dict}) \n assert error is None, str(error) \n polr_subtotal_obs = model.observables.create(\n id='subtotal_{}_{}_{}'.format(polr_complex_species.species_type.id, transcription_compartment.id, ind+1), \n name='subtotal {} of {} in {}'.format(ind+1, polr, transcription_compartment.name), \n units=unit_registry.parse_units('molecule'), \n expression=polr_subtotal_exp)\n all_subtotal_obs[polr_subtotal_obs.id] = polr_subtotal_obs\n \n polr_obs_exp, error = wc_lang.ObservableExpression.deserialize(\n ' + '.join(all_subtotal_obs.keys()),\n {wc_lang.Observable: all_subtotal_obs}) \n assert error is None, str(error)\n polr_obs = model.observables.create(\n id='total_{}_{}'.format(polr_complex_species.species_type.id, transcription_compartment.id), \n name='total {} in {}'.format(polr, transcription_compartment.name), \n units=unit_registry.parse_units('molecule'), \n expression=polr_obs_exp)\n\n specific_binding_constant = model.parameters.create(\n id='k_specific_binding_{}'.format(polr_complex.id),\n type=None,\n units=unit_registry.parse_units('molecule^-2 s^-1')\n ) \n \n # Generate response function for initiation, elongation and termination factors for each RNA polymerase\n init_factors = self.options.get('init_factors')\n elongation_termination_factors = self.options.get('elongation_termination_factors')\n elongation_negative_factors = self.options.get('elongation_negative_factors')\n beta = self.options.get('beta')\n \n # Generate response function for each transcription initiation factor group\n init_factor_functions = {}\n for rnap, factors in init_factors.items():\n init_factor_functions[rnap] = {}\n compartment = mitochondrion if 'polm' in rnap else nucleus\n n = 1\n for factor in factors:\n factor_exp, all_species, all_parameters, all_volumes, all_observables = utils.gen_response_functions(\n model, beta, 'transcription_init_{}'.format(rnap[:4]), 'transcription_init_{}'.format(rnap[:4]), \n compartment, [factor])\n \n objects = {\n wc_lang.Species: all_species,\n wc_lang.Parameter: all_parameters,\n wc_lang.Observable: all_observables,\n wc_lang.Function: all_volumes, \n } \n \n expression, error = wc_lang.FunctionExpression.deserialize(factor_exp[0], objects)\n assert error is None, str(error)\n\n init_factor_functions[rnap][','.join(factor)] = {\n 'function': model.functions.create( \n id='transcription_init_function_{}_{}'.format(rnap, n), \n name='response function for transcription initiation factor {} for {}'.format(n, rnap),\n expression=expression,\n units=unit_registry.parse_units(''),\n ),\n 'objects': objects}\n n += 1\n \n # Generate response function for each transcription elongation factor group\n elongation_termination_factor_functions = {}\n for rnap, factors in elongation_termination_factors.items():\n elongation_termination_factor_functions[rnap] = {}\n compartment = mitochondrion if 'polm' in rnap else nucleus\n n = 1\n for factor in factors:\n factor_exp, all_species, all_parameters, all_volumes, all_observables = utils.gen_response_functions(\n model, beta, 'transcription_el_{}'.format(rnap[:4]), 'transcription_el_{}'.format(rnap[:4]), \n compartment, [factor])\n \n objects = {\n wc_lang.Species: all_species,\n wc_lang.Parameter: all_parameters,\n wc_lang.Observable: all_observables,\n wc_lang.Function: all_volumes, \n } \n \n expression, error = wc_lang.FunctionExpression.deserialize(factor_exp[0], objects)\n assert error is None, str(error)\n\n elongation_termination_factor_functions[rnap][','.join(factor)] = {\n 'function': model.functions.create( \n id='transcription_el_function_{}_{}'.format(rnap, n), \n name='response function for transcription elongation factor {} for {}'.format(n, rnap),\n expression=expression,\n units=unit_registry.parse_units(''),\n ),\n 'objects': objects}\n n += 1\n\n # Generate response function for each transcription elongation negative factor group (only RNA Pol II has this factor)\n elongation_negative_factor_functions = {}\n for rnap, factors in elongation_negative_factors.items():\n elongation_negative_factor_functions[rnap] = {}\n compartment = mitochondrion if 'polm' in rnap else nucleus\n n = 1\n for factor in factors:\n factor_exp, all_species, all_parameters, all_volumes, all_observables = utils.gen_response_functions(\n model, beta, 'transcription_neg_{}'.format(rnap[:4]), 'transcription_neg_{}'.format(rnap[:4]), \n compartment, [factor])\n \n objects = {\n wc_lang.Species: all_species,\n wc_lang.Parameter: all_parameters,\n wc_lang.Observable: all_observables,\n wc_lang.Function: all_volumes, \n } \n \n expression, error = wc_lang.FunctionExpression.deserialize(factor_exp[0], objects)\n assert error is None, str(error)\n\n elongation_negative_factor_functions[rnap][','.join(factor)] = {\n 'function': model.functions.create( \n id='transcription_neg_function_{}_{}'.format(rnap, n), \n name='response function for transcription elongation negative factor {} for {}'.format(n, rnap),\n expression=expression,\n units=unit_registry.parse_units(''),\n ),\n 'objects': objects}\n n += 1\n\n # Generate rate laws for initiation and elongation & termination\n rna_init_factors = self.options.get('rna_init_factors')\n rna_elongation_termination_factors = self.options.get('rna_elongation_termination_factors')\n rna_elongation_negative_factors = self.options.get('rna_elongation_negative_factors')\n polr_occupancy_width = self.options.get('polr_occupancy_width')\n p_function_exprs = {}\n self._gene_p_function_map = {}\n rate_law_no = 0\n transcribed_together = [j for i in transcription_unit.values() for j in i] \n rnas_kb = [i for i in cell.species_types.get(__type=wc_kb.eukaryote.TranscriptSpeciesType) \\\n if i.id not in transcribed_together]\n for rna_kb in rnas_kb:\n\n rna_kb_compartment_id = rna_kb.species[0].compartment.id\n if rna_kb_compartment_id == 'c':\n no_of_binding_sites = model.parameters.get_or_create(\n id='total_nuclear_genome_binding',\n type=None,\n value=self._nuclear_max_binding_sites,\n units=unit_registry.parse_units('molecule'),\n references=[ref_polr_width],\n comments='Set to genome length divided by {} bp'.format(polr_occupancy_width)\n )\n transcription_compartment = nucleus \n else:\n no_of_binding_sites = model.parameters.get_or_create(\n id='total_mitochondrial_genome_binding',\n type=None,\n value=self._mitochondrial_max_binding_sites,\n units=unit_registry.parse_units('molecule'),\n references=[ref_polr_width],\n comments='Set to genome length divided by {} bp'.format(polr_occupancy_width)\n )\n transcription_compartment = mitochondrion\n\n # Assign transcriptional regulation\n reg_species = {} \n reg_parameters = {}\n reg_functions = {}\n\n reg_parameters[Kd_specific_polr.id] = Kd_specific_polr\n reg_parameters[Kd_non_specific_polr.id] = Kd_non_specific_polr \n reg_parameters[no_of_binding_sites.id] = no_of_binding_sites \n \n F_regs = []\n reaction_id = 'transcription_initiation_' + rna_kb.id\n for reg in rna_kb.gene.regulatory_modules: \n for tf in reg.transcription_factor_regulation: \n \n tf_model = model.species.get_one(\n species_type=model.species_types.get_one(id=tf.transcription_factor.id), \n compartment=transcription_compartment) \n \n if tf_model and tf.direction == wc_kb.eukaryote.RegulatoryDirection.activation: \n F_act, species_act, param_act, func_act = utils.simple_activator(\n model, reaction_id, tf_model)\n F_regs.append(F_act)\n reg_species.update(species_act)\n reg_parameters.update(param_act)\n reg_functions.update(func_act)\n \n elif tf_model and tf.direction == wc_kb.eukaryote.RegulatoryDirection.repression:\n F_rep, species_rep, param_rep, func_rep = utils.simple_repressor(\n model, reaction_id, tf_model) \n F_regs.append(F_rep)\n reg_species.update(species_rep)\n reg_parameters.update(param_rep)\n reg_functions.update(func_rep)\n \n F_reg_N = ' * '.join(F_regs)\n\n # Generate rate law for initiation\n polr_bound_non_specific_species = model.species.get_one(\n species_type=model.species_types.get_one(\n id='{}_bound_non_specific_site'.format(\n self._initiation_polr_species[rna_kb.id].species_type.id)), \n compartment=transcription_compartment)\n reg_species[polr_bound_non_specific_species.id] = polr_bound_non_specific_species\n\n polr_complex_species = model.species.get_one(\n species_type=model.species_types.get_one(name=rna_pol_pair[rna_kb.id]), \n compartment=transcription_compartment)\n polr_obs = model.observables.get_one(\n id='total_{}_{}'.format(polr_complex_species.species_type.id, transcription_compartment.id))\n\n p_bound = '1 / (1 + {} / ({} * {}) * exp(log({} / {})))'.format(\n no_of_binding_sites.id, \n polr_obs.id, \n F_reg_N if F_reg_N else 1,\n Kd_specific_polr.id,\n Kd_non_specific_polr.id\n )\n if p_bound in p_function_exprs:\n p_bound_function = p_function_exprs[p_bound]\n self._gene_p_function_map[rna_kb.id] = p_bound_function\n else: \n p_bound_expression, error = wc_lang.FunctionExpression.deserialize(p_bound, {\n wc_lang.Species: reg_species,\n wc_lang.Parameter: reg_parameters, \n wc_lang.Function: reg_functions,\n wc_lang.Observable: {polr_obs.id: polr_obs}\n })\n assert error is None, str(error)\n \n p_bound_function = model.functions.create( \n name='probability of RNAP binding {}'.format(len(p_function_exprs)),\n expression=p_bound_expression,\n references=[ref_model],\n units=unit_registry.parse_units(''),\n )\n p_bound_function.id = 'p_bound_{}'.format(len(p_function_exprs)+1)\n p_function_exprs[p_bound] = p_bound_function\n self._gene_p_function_map[rna_kb.id] = p_bound_function\n \n specific_binding_constant = model.parameters.get_one(\n id='k_specific_binding_{}'.format(polr_complex_species.species_type.id))\n reg_parameters[specific_binding_constant.id] = specific_binding_constant\n\n objects = {\n wc_lang.Species: {},\n wc_lang.Parameter: {},\n wc_lang.Observable: {},\n wc_lang.Function: {}, \n }\n expression_terms = []\n for factor in init_factors[rna_init_factors[rna_kb.id]]:\n factor_details = init_factor_functions[rna_init_factors[rna_kb.id]][','.join(factor)]\n expression_terms.append(factor_details['function'].id)\n for cl, dictionary in objects.items():\n dictionary.update(factor_details['objects'][cl])\n objects[wc_lang.Function][factor_details['function'].id] = factor_details['function']\n\n expression = '{} * {} * {} * max(min({} , {}) , {}) * {} * 2**{}'.format(\n p_bound_function.id,\n specific_binding_constant.id,\n polr_bound_non_specific_species.id,\n self._allowable_queue_len[rna_kb.id][0].id,\n max_bool.id,\n min_bool.id,\n ' * '.join(expression_terms),\n len(expression_terms), \n )\n reg_species[self._allowable_queue_len[rna_kb.id][0].id] = self._allowable_queue_len[rna_kb.id][0]\n reg_parameters[max_bool.id] = max_bool\n reg_parameters[min_bool.id] = min_bool\n\n objects[wc_lang.Species].update(reg_species)\n objects[wc_lang.Parameter].update(reg_parameters)\n objects[wc_lang.Function].update({p_bound_function.id: p_bound_function})\n \n init_rate_law_expression, error = wc_lang.RateLawExpression.deserialize(expression, objects)\n assert error is None, str(error)\n\n init_rate_law = model.rate_laws.create(\n direction=wc_lang.RateLawDirection.forward,\n type=None,\n expression=init_rate_law_expression,\n reaction=model.reactions.get_one(id='transcription_initiation_' + rna_kb.id),\n units=unit_registry.parse_units('s^-1'), \n )\n init_rate_law.id = init_rate_law.gen_id() \n\n # Generate rate law for the lumped reaction of elongation & termination\n elongation_reaction = model.reactions.get_one(id='transcription_elongation_' + rna_kb.id)\n\n objects = {\n wc_lang.Species: {},\n wc_lang.Parameter: {},\n wc_lang.Observable: {},\n wc_lang.Function: {}, \n }\n expression_terms = []\n for factor in elongation_termination_factors[rna_elongation_termination_factors[rna_kb.id]]:\n factor_details = elongation_termination_factor_functions[\n rna_elongation_termination_factors[rna_kb.id]][','.join(factor)]\n expression_terms.append(factor_details['function'].id)\n for cl, dictionary in objects.items():\n dictionary.update(factor_details['objects'][cl])\n objects[wc_lang.Function][factor_details['function'].id] = factor_details['function']\n\n if elongation_negative_factors.get(rna_elongation_negative_factors[rna_kb.id]):\n for factor in elongation_negative_factors[rna_elongation_negative_factors[rna_kb.id]]:\n factor_details = elongation_negative_factor_functions[\n rna_elongation_negative_factors[rna_kb.id]][','.join(factor)]\n expression_terms.append(factor_details['function'].id)\n for cl, dictionary in objects.items():\n dictionary.update(factor_details['objects'][cl])\n objects[wc_lang.Function][factor_details['function'].id] = factor_details['function'] \n \n polr_gene_bound_species = self._elongation_modifier[rna_kb.id]\n objects[wc_lang.Species][polr_gene_bound_species.id] = polr_gene_bound_species\n\n substrates = [[i.species_type.id] for i in elongation_reaction.get_reactants() \n if (i.species_type.id!='h2o' and i!=polr_gene_bound_species)]\n expressions, all_species, all_parameters, all_volumes, all_observables = utils.gen_response_functions(\n model, beta, elongation_reaction.id, 'transcription_elongation', transcription_compartment, substrates)\n expression_terms += expressions\n objects[wc_lang.Species].update(all_species)\n objects[wc_lang.Parameter].update(all_parameters)\n objects[wc_lang.Function].update(all_volumes)\n objects[wc_lang.Observable].update(all_observables) \n \n k_cat_elongation = model.parameters.create(\n id='k_cat_{}'.format(elongation_reaction.id),\n type=onto['WC:k_cat'],\n units=unit_registry.parse_units('molecule^-1 s^-1'),\n )\n objects[wc_lang.Parameter][k_cat_elongation.id] = k_cat_elongation\n\n expression = '{} * {} * {} * 2**{}'.format(\n k_cat_elongation.id,\n polr_gene_bound_species.id,\n ' * '.join(expression_terms),\n len(expression_terms),\n )\n\n el_rate_law_expression, error = wc_lang.RateLawExpression.deserialize(expression, objects)\n assert error is None, str(error)\n \n rate_law = model.rate_laws.create(\n direction=wc_lang.RateLawDirection.forward,\n type=None,\n expression=el_rate_law_expression,\n reaction=elongation_reaction,\n )\n rate_law.id = rate_law.gen_id()\n\n rate_law_no += 1\n\n print('{} rate laws for initiation and elongation have been generated'.format(rate_law_no))",
"def diagnostico_herpes_genital(self, sintomas):\n\n MUDA_DEZ = 10\n MUDA_VINTE = 20\n MUDA_TRINTA = 30\n MUDA_QUARENTA = 40\n\n #----------------------------------------------------------------------#\n # Variável de entrada #\n #----------------------------------------------------------------------#\n\n ultima_relacao_sexual_vaginal = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 20, self.acuracia), 'ultima_relacao_sexual_vaginal')\n ultima_relacao_sexual_oral = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 20, self.acuracia), 'ultima_relacao_sexual_oral')\n ultima_relacao_sexual_anal = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 20, self.acuracia), 'ultima_relacao_sexual_anal')\n\n ganglio_inchado = ctrl.Antecedent(np.arange(LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.ALTA.value, self.acuracia), 'ganglio_inchado')\n\n # Essa variavel serve para identificar bolhas na regiao genital\n bolhas_regiao_genital = ctrl.Antecedent(np.arange(LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.ALTA.value, self.acuracia), 'bolhas_regiao_genital')\n\n # Variavel representando coceira e desconforto na regial genital\n coceira_genitalia = ctrl.Antecedent(np.arange(LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.ALTA.value, self.acuracia), 'coceira_genitalia')\n\n ardor = ctrl.Antecedent(np.arange(LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.ALTA.value, self.acuracia), 'ardor');\n\n possibilidade_herpes_genital = ctrl.Consequent(np.arange(LabelDoencas.NENHUMA.value, LabelDoencas.MUITO_ALTA.value, self.acuracia), 'possibilidade_herpes_genital', defuzzify_method = self.in_met_defuzz)\n\n #----------------------------------------------------------------------#\n # Funções das Variáveis #\n #----------------------------------------------------------------------#\n # Ultima relação sexual vaginal\n ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_vaginal.universe, [0, 0, 8])\n ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] = fuzz.trapmf(ultima_relacao_sexual_vaginal.universe, [0, 10, 15, 20])\n ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_vaginal.universe, [9, 20, 20])\n\n # Ultima relaação sexual anal\n ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_anal.universe, [0, 0, 8])\n ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE'] = fuzz.trapmf(ultima_relacao_sexual_anal.universe, [0, 10, 15, 20])\n ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_anal.universe, [9, 20, 20])\n\n # Ultima relação sexual oral\n ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_oral.universe,[0, 0, 8])\n ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] = fuzz.trapmf(ultima_relacao_sexual_oral.universe, [0, 10, 15, 20])\n ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] = fuzz.trimf(ultima_relacao_sexual_oral.universe, [9, 20, 20])\n\n\n #dor ao urinar\n ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(ganglio_inchado.universe, [LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.NENHUMA.value, (LabelSintomas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] = fuzz.trapmf(ganglio_inchado.universe, [LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_TRINTA])\n ganglio_inchado[LabelSintomas.MEDIA.name] = fuzz.trapmf(ganglio_inchado.universe, [LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_TRINTA])\n ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] = fuzz.trimf(ganglio_inchado.universe, [LabelSintomas.ALTA.value - MUDA_TRINTA, LabelSintomas.ALTA.value, LabelSintomas.ALTA.value])\n\n # bolhas_regiao_genital\n bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(bolhas_regiao_genital.universe, [LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.NENHUMA.value, (LabelSintomas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.BAIXA.name] = fuzz.trapmf(bolhas_regiao_genital.universe, [LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_TRINTA])\n bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.MEDIA.name] = fuzz.trapmf(bolhas_regiao_genital.universe, [LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_TRINTA])\n bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] = fuzz.trimf(bolhas_regiao_genital.universe, [LabelSintomas.ALTA.value - MUDA_TRINTA, LabelSintomas.ALTA.value, LabelSintomas.ALTA.value])\n\n # Variavel representando coceira ou desconforto\n coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(coceira_genitalia.universe, [LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.NENHUMA.value, (LabelSintomas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] = fuzz.trapmf(coceira_genitalia.universe, [LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_TRINTA])\n coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] = fuzz.trapmf(coceira_genitalia.universe, [LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_TRINTA])\n coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] = fuzz.trimf(coceira_genitalia.universe, [LabelSintomas.ALTA.value - MUDA_TRINTA, LabelSintomas.ALTA.value, LabelSintomas.ALTA.value])\n\n #ardor\n ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(ardor.universe, [LabelSintomas.NENHUMA.value, LabelSintomas.NENHUMA.value, (LabelSintomas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] = fuzz.trapmf(ardor.universe, [LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.BAIXA.value + MUDA_TRINTA])\n ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] = fuzz.trapmf(ardor.universe, [LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_QUARENTA, LabelSintomas.MEDIA.value - MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_DEZ, LabelSintomas.MEDIA.value + MUDA_TRINTA])\n ardor[LabelSintomas.ALTA.name] = fuzz.trimf(ardor.universe, [LabelSintomas.ALTA.value - MUDA_TRINTA, LabelSintomas.ALTA.value, LabelSintomas.ALTA.value])\n\n # Possibilidade de herpes_genital\n possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_herpes_genital.universe,[LabelDoencas.NENHUMA.value, LabelDoencas.NENHUMA.value,(LabelDoencas.NENHUMA.value + MUDA_DEZ)])\n possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_herpes_genital.universe, [LabelDoencas.NENHUMA.value, LabelDoencas.MUITO_BAIXA.value, (LabelDoencas.MUITO_BAIXA.value + MUDA_VINTE)])\n possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.BAIXA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_herpes_genital.universe, [LabelDoencas.BAIXA.value - MUDA_VINTE, LabelDoencas.BAIXA.value, LabelDoencas.BAIXA.value + MUDA_VINTE])\n possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_herpes_genital.universe, [LabelDoencas.MEDIA.value - MUDA_VINTE, LabelDoencas.MEDIA.value, LabelDoencas.MEDIA.value + MUDA_VINTE])\n possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.ALTA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_herpes_genital.universe, [LabelDoencas.ALTA.value - MUDA_VINTE, LabelDoencas.ALTA.value, LabelDoencas.ALTA.value + MUDA_VINTE])\n possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_ALTA.name] = fuzz.trimf(possibilidade_herpes_genital.universe, [LabelDoencas.MUITO_ALTA.value - MUDA_DEZ, LabelDoencas.MUITO_ALTA.value, LabelDoencas.MUITO_ALTA.value])\n\n # --------------------------------- REGRAS --------------------------------- #\n r0 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r1 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r2 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r3 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r4 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r5 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r6 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r7 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r8 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r9 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r10 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r11 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r12 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r13 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r14 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r15 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r16 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r17 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r18 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r19 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r20 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r21 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r22 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r23 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r24 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r25 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r26 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r27 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r28 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r29 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r30 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r31 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r32 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r33 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r34 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r35 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r36 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r37 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r38 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r39 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r40 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r41 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r42 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & 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ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.MEDIA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r100 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.MEDIA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r101 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.MEDIA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & 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= ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.MEDIA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r115 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.MEDIA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.BAIXA.name])\n r116 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.NENHUMA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.MEDIA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & 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(ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r197 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r198 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r199 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r200 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r201 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r202 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r203 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r204 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.NENHUMA.name])\n r205 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.BAIXA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r206 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & 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r221 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r222 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r223 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.NENHUMA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.MEDIA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & 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& bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.BAIXA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r249 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.BAIXA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_BAIXA.name])\n r250 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.BAIXA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.BAIXA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.NENHUMA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | 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possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r756 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r757 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.ALTA.name])\n r758 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.NENHUMA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r759 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r760 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.ALTA.name])\n r761 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.BAIXA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r762 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r763 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_ALTA.name])\n r764 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.MEDIA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r765 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name])\n r766 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_oral['SUFICIENTE'] | ultima_relacao_sexual_anal['SUFICIENTE']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MUITO_ALTA.name])\n r767 = ctrl.Rule(ganglio_inchado[LabelSintomas.ALTA.name] & bolhas_regiao_genital[LabelSintomas.ALTA.name] & coceira_genitalia[LabelSintomas.ALTA.name] & ardor[LabelSintomas.ALTA.name] & (ultima_relacao_sexual_vaginal['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_oral['INSUFICIENTE_ALTO'] | ultima_relacao_sexual_anal['INSUFICIENTE_ALTO']), possibilidade_herpes_genital[LabelDoencas.MEDIA.name])\n # --------------------------------- \\REGRAS --------------------------------- #\n\n herpes_genital_ctrl = ctrl.ControlSystem([r0,r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7,r8,r9,r10,r11,r12,r13,r14,r15,r16,r17,r18,r19,r20,r21,r22,r23,r24,r25,r26,r27,r28,r29,r30,r31,r32,r33,r34,r35,r36,r37,r38,r39,r40,r41,r42,r43,r44,r45,r46,r47,r48,r49,r50,r51,r52,r53,r54,r55,r56,r57,r58,r59,r60,r61,r62,r63,r64,r65,r66,r67,r68,r69,r70,r71,r72,r73,r74,r75,r76,r77,r78,r79,r80,r81,r82,r83,r84,r85,r86,r87,r88,r89,r90,r91,r92,r93,r94,r95,r96,r97,r98,r99,r100,r101,r102,r103,r104,r105,r106,r107,r108,r109,r110,r111,r112,r113,r114,r115,r116,r117,r118,r119,r120,r121,r122,r123,r124,r125,r126,r127,r128,r129,r130,r131,r132,r133,r134,r135,r136,r137,r138,r139,r140,r141,r142,r143,r144,r145,r146,r147,r148,r149,r150,r151,r152,r153,r154,r155,r156,r157,r158,r159,r160,r161,r162,r163,r164,r165,r166,r167,r168,r169,r170,r171,r172,r173,r174,r175,r176,r177,r178,r179,r180,r181,r182,r183,r184,r185,r186,r187,r188,r189,r190,r191,r192,r193,r194,r195,r196,r197,r198,r199,r200,r201,r202,r203,r204,r205,r206,r207,r208,r209,r210,r211,r212,r213,r214,r215,r216,r217,r218,r219,r220,r221,r222,r223,r224,r225,r226,r227,r228,r229,r230,r231,r232,r233,r234,r235,r236,r237,r238,r239,r240,r241,r242,r243,r244,r245,r246,r247,r248,r249,r250,r251,r252,r253,r254,r255,r256,r257,r258,r259,r260,r261,r262,r263,r264,r265,r266,r267,r268,r269,r270,r271,r272,r273,r274,r275,r276,r277,r278,r279,r280,r281,r282,r283,r284,r285,r286,r287,r288,r289,r290,r291,r292,r293,r294,r295,r296,r297,r298,r299,r300,r301,r302,r303,r304,r305,r306,r307,r308,r309,r310,r311,r312,r313,r314,r315,r316,r317,r318,r319,r320,r321,r322,r323,r324,r325,r326,r327,r328,r329,r330,r331,r332,r333,r334,r335,r336,r337,r338,r339,r340,r341,r342,r343,r344,r345,r346,r347,r348,r349,r350,r351,r352,r353,r354,r355,r356,r357,r358,r359,r360,r361,r362,r363,r364,r365,r366,r367,r368,r369,r370,r371,r372,r373,r374,r375,r376,r377,r378,r379,r380,r381,r382,r383,r384,r385,r386,r387,r388,r389,r390,r391,r392,r393,r394,r395,r396,r397,r398,r399,r400,r401,r402,r403,r404,r405,r406,r407,r408,r409,r410,r411,r412,r413,r414,r415,r416,r417,r418,r419,r420,r421,r422,r423,r424,r425,r426,r427,r428,r429,r430,r431,r432,r433,r434,r435,r436,r437,r438,r439,r440,r441,r442,r443,r444,r445,r446,r447,r448,r449,r450,r451,r452,r453,r454,r455,r456,r457,r458,r459,r460,r461,r462,r463,r464,r465,r466,r467,r468,r469,r470,r471,r472,r473,r474,r475,r476,r477,r478,r479,r480,r481,r482,r483,r484,r485,r486,r487,r488,r489,r490,r491,r492,r493,r494,r495,r496,r497,r498,r499,r500,r501,r502,r503,r504,r505,r506,r507,r508,r509,r510,r511,r512,r513,r514,r515,r516,r517,r518,r519,r520,r521,r522,r523,r524,r525,r526,r527,r528,r529,r530,r531,r532,r533,r534,r535,r536,r537,r538,r539,r540,r541,r542,r543,r544,r545,r546,r547,r548,r549,r550,r551,r552,r553,r554,r555,r556,r557,r558,r559,r560,r561,r562,r563,r564,r565,r566,r567,r568,r569,r570,r571,r572,r573,r574,r575,r576,r577,r578,r579,r580,r581,r582,r583,r584,r585,r586,r587,r588,r589,r590,r591,r592,r593,r594,r595,r596,r597,r598,r599,r600,r601,r602,r603,r604,r605,r606,r607,r608,r609,r610,r611,r612,r613,r614,r615,r616,r617,r618,r619,r620,r621,r622,r623,r624,r625,r626,r627,r628,r629,r630,r631,r632,r633,r634,r635,r636,r637,r638,r639,r640,r641,r642,r643,r644,r645,r646,r647,r648,r649,r650,r651,r652,r653,r654,r655,r656,r657,r658,r659,r660,r661,r662,r663,r664,r665,r666,r667,r668,r669,r670,r671,r672,r673,r674,r675,r676,r677,r678,r679,r680,r681,r682,r683,r684,r685,r686,r687,r688,r689,r690,r691,r692,r693,r694,r695,r696,r697,r698,r699,r700,r701,r702,r703,r704,r705,r706,r707,r708,r709,r710,r711,r712,r713,r714,r715,r716,r717,r718,r719,r720,r721,r722,r723,r724,r725,r726,r727,r728,r729,r730,r731,r732,r733,r734,r735,r736,r737,r738,r739,r740,r741,r742,r743,r744,r745,r746,r747,r748,r749,r750,r751,r752,r753,r754,r755,r756,r757,r758,r759,r760,r761,r762,r763,r764,r765,r766,r767])\n\n #define o simulador da herpes_genital\n herpes_genital_simulacao = ctrl.ControlSystemSimulation(herpes_genital_ctrl)\n\n #definindo as entradas do sistema\n herpes_genital_simulacao.input['ultima_relacao_sexual_vaginal'] = sintomas.ultima_relacao_sexual_vaginal\n herpes_genital_simulacao.input['ultima_relacao_sexual_oral'] = sintomas.ultima_relacao_sexual_oral\n herpes_genital_simulacao.input['ultima_relacao_sexual_anal'] = sintomas.ultima_relacao_sexual_anal\n\n herpes_genital_simulacao.input['bolhas_regiao_genital'] = sintomas.bolhas_regiao_genital\n herpes_genital_simulacao.input['coceira_genitalia'] = sintomas.coceira_genitalia\n herpes_genital_simulacao.input['ardor'] = sintomas.ardor\n herpes_genital_simulacao.input['ganglio_inchado'] = sintomas.ganglio_inchado\n\n herpes_genital_simulacao.compute()\n\n print(f\"Resultado herpes genital: {herpes_genital_simulacao.output['possibilidade_herpes_genital']:.2}%\")\n possibilidade_herpes_genital.view(sim=herpes_genital_simulacao)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Test case for basketballteams_get | def test_basketballteams_get(self):
pass | [
"def test_teams_get(self):\n pass",
"def test_basketballteams_id_get(self):\n pass",
"def test_get_teams(self):\n pass",
"def test_get_team(self):\n pass",
"def test_teams_get_teams_v2(self):\n pass",
"def test_retrieve_team(self):\n pass",
"def test_teams_id_team_data_team_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_portals_nk_team_get(self):\n pass",
"def test_teams_get_teams_v1(self):\n pass",
"def test_list_teams(self):\n pass",
"def test_teams_get_team_v1(self):\n pass",
"def test_teams_id_data_source_soaps_nk_team_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_builder_configs_nk_team_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_get(self):\n pass",
"def test_teams_list(self):\n pass",
"def test_teams_count_get(self):\n pass",
"def test_get_teams_by_username(self):\n pass",
"def test_teams_read(self):\n pass",
"def test_workflows_id_team_get(self):\n pass"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Test case for basketballteams_id_get | def test_basketballteams_id_get(self):
pass | [
"def test_teams_id_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_exists_get(self):\n pass",
"def test_baseballteams_id_get(self):\n headers = { \n 'Accept': 'application/json',\n }\n response = self.client.open(\n '/v0.0.1/baseballteams/{id}'.format(id='id_example'),\n method='GET',\n headers=headers)\n self.assert200(response,\n 'Response body is : ' + response.data.decode('utf-8'))",
"def test_volleyballcoachs_id_get(self):\n pass",
"def test_basketballteams_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_team_data_team_get(self):\n pass",
"def test_workflows_id_team_get(self):\n pass",
"def test_gridironfootballplayers_id_get(self):\n pass",
"def test_australianfootballleagues_id_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_brand_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_portals_nk_team_get(self):\n pass",
"def test_data_source_soaps_id_team_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_dynamic_datas_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_portals_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_patch(self):\n pass",
"def test_teams_id_data_source_soaps_nk_team_get(self):\n pass",
"def test_teams_id_head(self):\n pass",
"def test_teams_id_team_members_get(self):\n pass",
"def test_brains_id_get(self):\n pass"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Update the internal state of the Plot to represent the given key tuple (where integers represent frames). Returns this state. | def update(self, key):
return self.state | [
"def __getitem__(self, frame):\n if not self.dynamic == 'open' and isinstance(frame, int) and frame > len(self):\n self.warning(\"Showing last frame available: %d\" % len(self))\n if not self.drawn: self.handles['fig'] = self.initialize_plot()\n if not self.dynamic == 'open' and not isinstance(frame, tuple):\n frame = self.keys[frame]\n self.update_frame(frame)\n return self.state",
"def update(self, key, val):\n state_dict = self.todict()\n assert key in state_dict\n state_dict[key] = val\n return self.state_factory.build(state_dict)",
"def _set_tuple_structure(self, key):\n if len(key) == 2:\n self.ks = list(np.array(key[1]))\n self.set_neighs(key[0])",
"def __setitem__(self, *args):\n return _osgAnimation.vectorMatrixKeyframe___setitem__(self, *args)",
"def __setitem__(self, *args):\n return _osgAnimation.vectorFloatKeyframe___setitem__(self, *args)",
"def update_overlaid_plot(self, key, _):\n if key == self.controls.Arrays.WAVEFORMS:\n\n trigger = self.pv_monitor.arrays[self.controls.Arrays.WAVEFORMS][0]\n trace = self.pv_monitor.arrays[self.controls.Arrays.WAVEFORMS][1]\n waveforms = [trigger, trace]\n\n first_peak, second_peak = self.get_windowed_data(waveforms[0], waveforms[1])\n self.overlaid_lines[0].set_ydata(first_peak)\n self.overlaid_lines[0].set_xdata(range(len(first_peak)))\n self.overlaid_lines[1].set_ydata(second_peak)\n self.overlaid_lines[1].set_xdata(range(len(second_peak)))\n\n areas = [integ.simps(first_peak), integ.simps(second_peak)]\n labels = ['%.1f' % areas[0], '%.1f' % areas[1]]\n\n# for area in areas:\n# if area < 0.1:\n# raise RangeError # calculation warning error for example\n self.ax2.legend([self.overlaid_lines[0], self.overlaid_lines[1]],\n labels)\n\n self.draw()",
"def _refreshKey(self, displayKey):\n refreshRect = Rect(*displayKey.scaled)\n refreshRect.Inflate(2, 2)\n self.RefreshRect(refreshRect.Get())",
"def __setitem__(self, *args):\n return _osgAnimation.vectorQuatKeyframe___setitem__(self, *args)",
"def __setitem__(self, key, value: numbers.Number) -> None:\n if key in self.layout.bladeTupMap.keys():\n self.value[self.layout.bladeTupMap[key]] = value\n elif isinstance(key, tuple):\n sign, blade = compute_reordering_sign_and_canonical_form(key, np.array(self.layout.sig),\n self.layout.firstIdx)\n self.value[self.layout.bladeTupMap[blade]] = sign*value\n else:\n self.value[key] = value",
"def __setitem__(self, *args):\n return _osgAnimation.vectorVec3Keyframe___setitem__(self, *args)",
"def setValue(self, *args):\n return _osgAnimation.MatrixKeyframe_setValue(self, *args)",
"def key_state(self, key):\r\n return self.handler.key_state(key_to_code(key))",
"def __setitem__(self, *args):\n return _osgAnimation.vectorVec2Keyframe___setitem__(self, *args)",
"def __setitem__(self, *args):\n return _osgAnimation.vectorVec4Keyframe___setitem__(self, *args)",
"def setPositionKey(self, time, index, value, id, view) -> None:\n ...",
"def __setitem__(self, key, value):\n if isinstance(key, list) or isinstance(key, tuple):\n self.edges[self[key[0]]][self[key[1]]] = value\n else:\n self.vertices[key] = value",
"def __setitem__(self, key: Union[int, np.ndarray], value):\n super().__setitem__(key, value)\n if self.VTKObject is not None:\n self.VTKObject.Modified()\n\n # the associated dataset should also be marked as modified\n dataset = self.dataset\n if dataset is not None and dataset.Get():\n dataset.Get().Modified()",
"def update_plot(self, msg):\n if not self.plots_created:\n self.create_plots(msg.keys())\n self.plots_created = True\n\n for k, v in msg.iteritems():\n current = self.plotdata.get_data(k)\n self.plotdata.set_data(k, np.r_[current, v])",
"def update(self):\n self.state.update()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Get the state of the Plot for a given frame number. | def __getitem__(self, frame):
if not self.dynamic == 'open' and isinstance(frame, int) and frame > len(self):
self.warning("Showing last frame available: %d" % len(self))
if not self.drawn: self.handles['fig'] = self.initialize_plot()
if not self.dynamic == 'open' and not isinstance(frame, tuple):
frame = self.keys[frame]
self.update_frame(frame)
return self.state | [
"def getFrame(self, number):\n if self._frames is None:\n self.load()\n return self._frames[number]",
"def get_plot_state(self_or_cls, obj, renderer=None, **kwargs):\n if not isinstance(obj, Plot):\n obj = self_or_cls.get_plot(obj=obj, renderer=renderer, **kwargs)\n return obj.state",
"def get_state_frame(self, frame_number: Optional[int] = None, featureset: Optional[int] = None) -> np.ndarray:\n # todo: eliminate duplicate code ~ calculate (calculate should just call get_state_frame, ideally)\n\n if featureset is None:\n featureset = 0\n\n # Empty state image in BGR\n state = np.zeros(self.design._overlay.shape, dtype=np.uint8)\n\n if hasattr(self, '_featuresets') and len(self._featuresets):\n frame = self.transform(self.read_frame(frame_number))\n assert frame is not None\n\n k,fs = list(self._featuresets.items())[featureset]\n\n for feature in fs._features:\n if not feature.skip:\n state = feature.state(\n frame.copy(), # don't overwrite self.frame ~ cv2 dst parameter\n state # additive; each feature adds to state\n )\n\n # Add overlay on top of state\n # state = overlay(self.design._overlay.copy(), state, self.design.config.overlay_alpha)\n else:\n log.debug('skipping state frame')\n\n state[np.equal(state, 0)] = 255\n return cv2.cvtColor(state, cv2.COLOR_BGR2HSV)",
"def getCurrentFrameNumber(self):\n return self.currentFrame",
"def get_plot():\r\n return _LAST_PLOT",
"def get_frame(self, frame: int) -> BaseImage:\n return self.sequence[frame]",
"def get_frame(self):\n return self.frames.get()",
"def _get_state(self):\n # gst's get_state function returns a 3-tuple; we just want the\n # status flag in position 1.\n return self.pipeline.get_state(Gst.CLOCK_TIME_NONE)[1]",
"def get_frame(self):\n value = self.frames[self.current_item]\n self.current_item += 1\n return value[0:-1]",
"def get_frame(self):\n return self.get_frame_at_index(self.current_frame)",
"def _get_value_at_frame(self, frame_index):\n frame = self._get_frame_average_color(self, self._get_frame_at(frame_index))\n return self._color_to_number(frame)",
"def plot_state(self, **kwargs):\n raise NotImplementedError",
"def get_frame(self, frame_id):\n if frame_id is None:\n return None\n return skimage.io.imread(self.get_frame_id_path(frame_id), as_gray=True, plugin=\"matplotlib\")",
"def getCurrentFrameNumber(self):\r\n return self._next_frame_index",
"def get_frame(self, index = None):\n if index == None:\n index = self._index #just use current frame\n if index < 0:\n index = self._n +index # recalculate for negative lookback.\n logger.info('Reading frame %d' % index)\n #check if frame exists or not\n if index >= self._n or index < 0:\n raise IndexError('Frame %i does not exist' % index)\n #if it exists then try to get info from the storred offsets,\n try:\n self._index, offset = index, self._offsets[index]\n return self._get_frame(offset)\n #otherwise iterate over frames to get the desired frame\n except KeyError:\n while index >= self._index:\n offset = self._offsets[self._index]\n desc, im = self._get_frame(offset)\n return desc, im",
"def FrameNumber(self):\n return self.__FrameNumber",
"def _get_frame_at(self, frame_index):\n return list(self._clip.iter_frames())[frame_index]",
"def plot_state(self, interactive=True):\n global fig\n global ax\n global texts\n global implot\n\n if interactive:\n plt.ion()\n\n # if this is the first time this function is called\n if not interactive or fig is None:\n fig = plt.figure()\n ax = fig.add_subplot(111)\n colors = [(0.0, 0.0, 0.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0, 1.0)]\n cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('Custom cmap', colors,2)\n ax.clear()\n state = np.copy(self.state)\n state[state > 0] = 1\n implot = ax.imshow(state, cmap=cmap, interpolation='nearest')\n # Shift grid to be at 0.5, 1.5, etc\n locs = np.arange(state.shape[0])\n for axis in [ax.xaxis, ax.yaxis]:\n axis.set_ticks(locs + 0.5, minor=True)\n axis.set(ticks=[], ticklabels=[])\n ax.grid(True, which='minor')\n else:\n for t in texts:\n t.remove()\n texts.clear()\n for i in range(self.width):\n for j in range(self.width):\n c = self.state.T[i, j]\n texts.append(ax.text(i, j, str(c), va='center', ha='center', size=20))\n\n plt.draw()\n plt.pause(1e-3)",
"def return_state(self):\n # determine the smoothed measurements\n Abar = np.dot(self.K, self.frame)\n # compute the mean dt in this frame\n dt = self.dt_frame.mean()\n # if dt is valid:\n if dt > 0.0:\n # compute values\n x = np.dot(self.f[0:(self.filter_order+1)], Abar)\n if self.filter_order > 0:\n xd = (np.dot(self.fp[0:(self.filter_order+1)], Abar) /\n (dt*self.window_size))\n else:\n xd = np.array([0.0])\n if self.filter_order > 1:\n xdd = (np.dot(self.fpp[0:(self.filter_order+1)], Abar) /\n (dt*self.window_size)**2.0)\n else:\n xdd = np.array([0.0])\n if self.filter_order > 2:\n xddd = (np.dot(self.fppp[0:(self.filter_order+1)], Abar) /\n (dt*self.window_size)**3.0)\n else:\n xddd = np.array([0.0])\n # return\n return [(x.squeeze()).tolist(),\n (xd.squeeze()).tolist(),\n (xdd.squeeze()).tolist(),\n (xddd.squeeze()).tolist()]\n else:\n return [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Traverses any nested DimensionedPlot returning a list of all plots that match the specs. The specs should be supplied as a list of either Plot types or callables, which should return a boolean given the plot class. | def traverse(self, fn=None, specs=None, full_breadth=True):
accumulator = []
matches = specs is None
if not matches:
for spec in specs:
matches = self.matches(spec)
if matches: break
if matches:
accumulator.append(fn(self) if fn else self)
# Assumes composite objects are iterables
if hasattr(self, 'subplots') and self.subplots:
for el in self.subplots.values():
accumulator += el.traverse(fn, specs, full_breadth)
if not full_breadth: break
return accumulator | [
"def get_all_kb2d_plots(self, *kind):\n d = {\"graphs\" : \"gr_dpTOverpT_vs_qd0\",\n \"dpT/pT hists\" : \"h_dpTOverpT\",\n \"qd0 hists\" : \"h_qd0\",}\n all_plots = []\n if len(kind) > 0:\n # User requests specific plots. Grab them.\n for k in kind:\n attr = d[k]\n plts = [getattr(kb2d, attr) for kb2d in self.KinBin2D_dict.values()]\n all_plots.extend(plts)\n else:\n # Get all available plots.\n for attr in d.values():\n plts = [getattr(kb2d, attr) for kb2d in self.KinBin2D_dict.values()]\n all_plots.extend(plts)\n return all_plots",
"def supported_spectrographs(cls):\n return [child.spec_name for child in cls.__subclasses__()]",
"def figures(self):\n return [el for el in self.elements if isinstance(el, Figure)]",
"def get_all_kb3d_plots(self, *kind):\n d = {\"1/pT iterfit\" : \"frame_1OverpT\",\n \"dpT/pT iterfit\" : \"frame_dpTOverpT\",\n \"dpT/pT hists\" : \"h_dpTOverpT\",\n \"qd0 hists\" : \"h_qd0\",}\n all_plots = []\n if len(kind) > 0:\n # User requests specific plots. Grab them.\n for k in kind:\n attr = d[k]\n plts = [getattr(kb3d, attr) for kb2d in self.KinBin2D_dict.values() for kb3d in kb2d.KinBin3D_dict.values()]\n all_plots.extend(plts)\n else:\n # Get all available plots.\n for attr in d.values():\n plts = [getattr(kb3d, attr) for kb2d in self.KinBin2D_dict.values() for kb3d in kb2d.KinBin3D_dict.values()]\n all_plots.extend(plts)\n return all_plots",
"def get_available_plots() -> Set:\n plots = set()\n for _, modname, _ in pkgutil.iter_modules(merlin.plots.__path__):\n module = importlib.import_module(merlin.plots.__name__ + \".\" + modname)\n for _, obj in inspect.getmembers(module):\n if inspect.isclass(obj) and issubclass(obj, AbstractPlot) and obj != AbstractPlot:\n plots.add(obj)\n return plots",
"def get_plots(self) -> List[AbstractPlot]:\n return self.plots",
"def get_available_figures(self):\n return sorted((method[5:], func) \\\n for method, func in self.__class__.__dict__.iteritems() \\\n if method.startswith(\"plot_\") and callable(func))",
"def get_all_plots(self):\n # plot_ls.extend([hist for hist in self.hist_inclusive_ls])\n # plot_ls.extend([kb.h_qd0 for kb in self.KinBin2D_dict.values()])\n # plot_ls.extend([kb.h_dpTOverpT for kb in self.KinBin2D_dict.values()])\n # plot_ls.extend([kb.gr_dpTOverpT_vs_qd0 for kb in self.KinBin2D_dict.values()])\n all_plots = [\n *self.multigraph_ls,\n *self.multigraph_1divpT_ls,\n *self.hist_inclusive_ls,\n *self.get_all_kb2d_plots(),\n *self.get_all_kb3d_plots(),\n ]\n return all_plots",
"def get_plots(self):\n return list(self.plots.values())",
"def _specs_for_flat_tensors(element_spec):\n if isinstance(element_spec, StructuredTensor.Spec):\n specs = []\n for _, field_spec in sorted(\n element_spec._field_specs.items(), key=lambda t: t[0]): # pylint: disable=protected-access\n specs.extend(_specs_for_flat_tensors(field_spec))\n elif isinstance(element_spec, type_spec.BatchableTypeSpec) and (\n element_spec.__class__._flat_tensor_specs is # pylint: disable=protected-access\n type_spec.BatchableTypeSpec._flat_tensor_specs): # pylint: disable=protected-access\n # Classes which use the default `_flat_tensor_specs` from\n # `BatchableTypeSpec` case (i.e. a derived class does not override\n # `_flat_tensor_specs`.) are encoded using `component_specs`.\n specs = nest.flatten(\n element_spec._component_specs, # pylint: disable=protected-access\n expand_composites=False)\n else:\n # In addition flatting any nesting in Python,\n # this default case covers things that are encoded by one tensor,\n # such as dense tensors which are unchanged by encoding and\n # ragged tensors and sparse tensors which are encoded by a variant tensor.\n specs = nest.flatten(element_spec, expand_composites=False)\n return specs",
"def plotAllCategoricals(df_exp, x_labels, y_labels, hue_labels = None, \r\n path = \"..//figures//\", plot_type = \"all\", \r\n name = \"\", plot_size = (15, 7)):\r\n \r\n if (plot_type == \"all\") | (plot_type == [\"all\"]):\\\r\n #all suported categorical plots\r\n cat_plots = [\"strip\", \"swarm\", \"box\", \"violin\", \"boxen\", \"point\", \"bar\", \"count\"]\r\n else:\r\n #only use the specified plots\r\n cat_plots = plot_type\r\n \r\n fails = {x: [] for x in cat_plots}\r\n \r\n #plot and save everyting\r\n for cp in cat_plots:\r\n fails[cp] = plotCategoricals(df_exp, \r\n x_labels, \r\n y_labels, \r\n hue_labels, \r\n path, \r\n cp, \r\n name,\r\n plot_size)\r\n \r\n return fails",
"def list_groups(self, specs):\n glist = []\n for sp in specs:\n group = LayerGroup(*sp)\n glist.append(group)\n return glist",
"def latex_figure_list(spec, includes, outfile, **kwargs):\n # Enable subsetting of, e.g. figures and tables...\n type = kwargs.pop(\"type\",'figure')\n for cfg, (id,item) in zip(spec,includes):\n if type != cfg.get('type','figure'):\n continue\n print(item, file=outfile)",
"def plot_available_shapes(self) -> Axes:\n num_cols = 5\n num_plots = len(self.AVAILABLE_SHAPES)\n num_rows = int(np.ceil(num_plots / num_cols))\n\n fig, axs = plt.subplots(\n num_rows,\n num_cols,\n layout='constrained',\n figsize=(10, 2 * num_rows),\n )\n fig.get_layout_engine().set(w_pad=0.2, h_pad=0.2)\n\n for shape, ax in zip_longest(self.AVAILABLE_SHAPES, axs.flatten()):\n if shape:\n ax.tick_params(\n axis='both',\n which='both',\n bottom=False,\n left=False,\n right=False,\n labelbottom=False,\n labelleft=False,\n )\n shape_obj = self.generate_shape(shape)\n ax = shape_obj.plot(ax=ax).set(\n xlabel='', ylabel='', title=str(shape_obj)\n )\n else:\n ax.remove()\n return axs",
"def plotAll(self):\n plotsections = [x for x in self.cfg\n if re.match(u'plot_', x) and not x == 'plot_defaults']\n for section in plotsections:\n self.plot(section)",
"def all_plots_from_super_data_dir(path_to_data_dir, edge_conservation_range, selectivity_range, output_dir=None):\n if output_dir is None:\n output_dir = path_to_data_dir\n\n sub_dirs = sorted([dirs[0] for dirs in os.walk(path_to_data_dir) if dirs[0] != str(path_to_data_dir)])\n for sub_dir in sub_dirs:\n node_nums = int(str(str(sub_dir).split('/')[-1]).split('_')[-1]) # takes the node number as the end number of the latest subdirectory\n grid_search_meta_plots(Path(sub_dir), edge_conservation_range, selectivity_range, output_dir=output_dir)",
"def getComponentsThatAreLinkedTo(self, comp, dim):\n linked = []\n for c in self.iterComponents():\n for dimName, val in c.p.items():\n if c.dimensionIsLinked(dimName):\n requiredComponent = val[0]\n if requiredComponent is comp and val[1] == dim:\n linked.append((c, dimName))\n return linked",
"def available_plots(self):\n return self.visualizer.available_plots()",
"def process_specs( specfiles ):\n \n output_nodes = []\n output_digraph = []\n for specfilename in specfiles:\n print('Processing spec file: ' + specfilename)\n spec = Spec.from_file(specfilename)\n nodelist = build_node_labels(spec)\n reqlist = build_requirements_digraph(spec)\n\n output_nodes.append(nodelist)\n output_digraph.extend(reqlist)\n print(' ...found {} requirements, {} files.'.format(len(reqlist), len(spec.files)))\n\n return {'output_digraph': output_digraph, \n 'output_nodes' : output_nodes }"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Given an object, a specific key and the normalization options this method will find the specified normalization options on the appropriate OptionTree, group the elements according to the selected normalization option (i.e. either per frame or over the whole animation) and finally compute the dimension ranges in each group. The new set of ranges is returned. | def compute_ranges(self, obj, key, ranges):
all_table = all(isinstance(el, Table) for el in obj.traverse(lambda x: x, [Element]))
if obj is None or not self.normalize or all_table:
return OrderedDict()
# Get inherited ranges
ranges = self.ranges if ranges is None else dict(ranges)
# Get element identifiers from current object and resolve
# with selected normalization options
norm_opts = self._get_norm_opts(obj)
# Traverse displayed object if normalization applies
# at this level, and ranges for the group have not
# been supplied from a composite plot
return_fn = lambda x: x if isinstance(x, Element) else None
for group, (axiswise, framewise) in norm_opts.items():
elements = []
# Skip if ranges are cached or already computed by a
# higher-level container object.
framewise = framewise or self.dynamic
if group in ranges and (not framewise or ranges is not self.ranges):
continue
elif not framewise: # Traverse to get all elements
elements = obj.traverse(return_fn, [group])
elif key is not None: # Traverse to get elements for each frame
frame = self._get_frame(key)
elements = [] if frame is None else frame.traverse(return_fn, [group])
if not axiswise or ((not framewise or len(elements) == 1)
and isinstance(obj, HoloMap)): # Compute new ranges
self._compute_group_range(group, elements, ranges)
self.ranges.update(ranges)
return ranges | [
"def _get_norm_opts(self, obj):\n norm_opts = {}\n\n # Get all elements' type.group.label specs and ids\n type_val_fn = lambda x: (x.id, (type(x).__name__, util.group_sanitizer(x.group, escape=False),\n util.label_sanitizer(x.label, escape=False))) \\\n if isinstance(x, Element) else None\n element_specs = {(idspec[0], idspec[1]) for idspec in obj.traverse(type_val_fn)\n if idspec is not None}\n\n # Group elements specs by ID and override normalization\n # options sequentially\n key_fn = lambda x: -1 if x[0] is None else x[0]\n id_groups = groupby(sorted(element_specs, key=key_fn), key_fn)\n for gid, element_spec_group in id_groups:\n gid = None if gid == -1 else gid\n group_specs = [el for _, el in element_spec_group]\n\n backend = self.renderer.backend\n optstree = Store.custom_options(\n backend=backend).get(gid, Store.options(backend=backend))\n # Get the normalization options for the current id\n # and match against customizable elements\n for opts in optstree:\n path = tuple(opts.path.split('.')[1:])\n applies = any(path == spec[:i] for spec in group_specs\n for i in range(1, 4))\n if applies and 'norm' in opts.groups:\n nopts = opts['norm'].options\n if 'axiswise' in nopts or 'framewise' in nopts:\n norm_opts.update({path: (nopts.get('axiswise', False),\n nopts.get('framewise', False))})\n element_specs = [spec for _, spec in element_specs]\n norm_opts.update({spec: (False, False) for spec in element_specs\n if not any(spec[:i] in norm_opts.keys() for i in range(1, 4))})\n return norm_opts",
"def normalize_all_data_in_dict(data: Data_dict_type, normalizers: Tuple[object, ...]) -> Data_dict_type:\n for key, item in data.items():\n values, sample_rate = item\n # save old shape and reshape data to supported format for normalizer\n old_shape = values.shape\n values = values.reshape((-1, values.shape[-1]))\n # normalize data\n for normalizer in normalizers:\n values = normalizer.transform(values)\n # Reshape data back to old shape\n values = values.reshape(old_shape)\n data[key] = (values, sample_rate)\n return data",
"def _apply_compositor(self, holomap, ranges=None, keys=None, dimensions=None):\n # Compute framewise normalization\n defaultdim = holomap.ndims == 1 and holomap.kdims[0].name != 'Frame'\n\n if keys and ranges and dimensions and not defaultdim:\n dim_inds = [dimensions.index(d) for d in holomap.kdims]\n sliced_keys = [tuple(k[i] for i in dim_inds) for k in keys]\n frame_ranges = OrderedDict([(slckey, self.compute_ranges(holomap, key, ranges[key]))\n for key, slckey in zip(keys, sliced_keys) if slckey in holomap.data.keys()])\n else:\n mapwise_ranges = self.compute_ranges(holomap, None, None)\n frame_ranges = OrderedDict([(key, self.compute_ranges(holomap, key, mapwise_ranges))\n for key in holomap.keys()])\n ranges = frame_ranges.values()\n\n return Compositor.collapse(holomap, (ranges, frame_ranges.keys()), mode='display')",
"def all_gizmo_to_group():\n\n for n in nuke.allNodes():\n # Avoid scripted gizmo.\n if nuke.knobChangeds.get(n.Class()):\n continue\n\n gizmo_to_group(n)",
"def _normalize(self, data, sliceobj=()):\n ddt = self.get_data_dtype()\n if ddt.type in np.sctypes['float']:\n return data\n image_max = self._image_max\n image_min = self._image_min\n mx_dims = self._get_dimensions(image_max)\n mn_dims = self._get_dimensions(image_min)\n if mx_dims != mn_dims:\n raise MincError('\"image-max\" and \"image-min\" do not have the same'\n 'dimensions')\n nscales = len(mx_dims)\n if nscales > 2:\n raise MincError('More than two scaling dimensions')\n if mx_dims != self._dim_names[:nscales]:\n raise MincError('image-max and image dimensions do not match')\n dmin, dmax = self._get_valid_range()\n out_data = np.clip(data, dmin, dmax)\n if nscales == 0: # scalar values\n imax = self._get_scalar(image_max)\n imin = self._get_scalar(image_min)\n else: # 1D or 2D array of scaling values\n # We need to get the correct values from image-max and image-min to\n # do the scaling.\n shape = self.get_data_shape()\n sliceobj = canonical_slicers(sliceobj, shape)\n # Indices into sliceobj referring to image axes\n ax_inds = [i for i, obj in enumerate(sliceobj) if obj is not None]\n assert len(ax_inds) == len(shape)\n # Slice imax, imin using same slicer as for data\n nscales_ax = ax_inds[nscales]\n i_slicer = sliceobj[:nscales_ax]\n # Fill slicer to broadcast against sliced data; add length 1 axis\n # for each axis except int axes (which are dropped by slicing)\n broad_part = tuple(None for s in sliceobj[ax_inds[nscales]:]\n if not isinstance(s, Integral))\n i_slicer += broad_part\n imax = self._get_array(image_max)[i_slicer]\n imin = self._get_array(image_min)[i_slicer]\n slope = (imax - imin) / (dmax - dmin)\n inter = (imin - dmin * slope)\n out_data *= slope\n out_data += inter\n return out_data",
"def _generateScales(self):\n # Start with default (and finish if there are no observations)\n self._scales = dict(ScaleManager._DEFAULT_SCALES)\n if self._observations is None or not self._observations:\n return\n\n # Compute the mean for each entry in the dict\n for k, v in self._observations.items():\n self._scales[k] = np.sum(np.prod(v, 0)) / np.sum(v[1])\n\n # print(\"\\tNew scale set:\\n%s\" % (self._scales))",
"def _normalize_detectors_group(data_dict):\n if 'setup' not in data_dict:\n return\n det_grp = data_dict['setup']['detectors']\n for name in _detectors_group_fields:\n if name in det_grp:\n det_grp[name] = np.asarray(det_grp[name])",
"def _init_group_dicts(self):\n\n all_groups = set()\n\n for detection in config['detections'].values():\n if 'action' in detection and detection['action'] == 'buy':\n if 'groups' in detection:\n for group in detection['groups']:\n all_groups.add(group)\n\n for group in all_groups:\n self.trade_sizes[group] = config['trade_min_size']\n self.trade_proceeds[group] = {}\n\n self.trade_sizes['default'] = config['trade_min_size']\n self.trade_proceeds['default'] = {}",
"def find_glass_items(config, vmf: VMF) -> Iterator[Tuple[str, Vec, Vec, Vec, dict]]:\n # targetname -> min, max, normal, config\n glass_items: dict[str, tuple[Vec, Vec, Vec, dict]] = {}\n for inst in vmf.by_class['func_instance']:\n try:\n conf = config[inst['file'].casefold()]\n except KeyError:\n continue\n targ = inst['targetname']\n norm = Vec(x=1).rotate_by_str(inst['angles'])\n origin = Vec.from_str(inst['origin']) - 64 * norm\n try:\n bbox_min, bbox_max, group_norm, group_conf = glass_items[targ]\n except KeyError:\n # First of this group..\n bbox_min, bbox_max = origin.copy(), origin.copy()\n group_norm = norm.copy()\n glass_items[targ] = bbox_min, bbox_max, group_norm, conf\n else:\n bbox_min.min(origin)\n bbox_max.max(origin)\n assert group_norm == norm, '\"{}\" is inconsistently rotated!'.format(targ)\n assert group_conf is conf, '\"{}\" has multiple configs!'.format(targ)\n inst.remove()\n\n for targ, (bbox_min, bbox_max, norm, conf) in glass_items.items():\n yield targ, bbox_min, bbox_max, norm, conf",
"def normalize(self):\n \"*** YOUR CODE HERE ***\"\n dist_keys = list(self.keys()) # Keys in distribution, as list\n dist_sum = self.total() # Total of the distribution values\n if dist_sum == 0:\n return None # To avoid the divide-by-zero exception\n for key in dist_keys:\n value = self[key] # Value of the key\n value_normalized = value / dist_sum # Value, normalized\n self[key] = value_normalized # Value of the key changed to normalized value",
"def get_option_groups(self):\n\n if self._option_groups is None:\n # Product option values that belong in the option group.\n copy_option_set_keys = (\n \"Product SKU\",\n \"Product Id\",\n \"Product Name\",\n )\n copy_option_group_keys = (\n \"Option Group Name\",\n \"First Option Value\",\n \"Use First Option Value\"\n )\n\n # Process product options sorted by product, option group sku.\n product_options = sorted(\n self.get_product_options(),\n key=lambda product_option: (\n product_option[\"Product Id\"],\n product_option[\"Option Set SKU\"]\n )\n )\n\n option_group_ids = []\n self._option_groups = []\n for product_option in product_options:\n for idx in range(1, 10):\n group_id_key = \"Option Group Id [{}]\".format(idx)\n if group_id_key not in product_option:\n break\n option_group_id = product_option[group_id_key]\n if option_group_id in option_group_ids:\n continue\n option_group_ids.append(option_group_id)\n option_group = {}\n option_group[\"Option Group Id\"] = option_group_id\n for key in copy_option_set_keys:\n option_group[key] = product_option[key]\n for key in copy_option_group_keys:\n product_option_key = \"{} [{}]\".format(key, idx)\n option_group[key] = product_option[product_option_key]\n self._option_groups.append(option_group)\n\n return self._option_groups",
"def aggregate_sizes(self):\n root_children = self.all_children(type='roots')\n obj_sizes = self.sizes()\n additions = self.addition_events()\n\n # Extract first updates for each object\n first_updates = {}\n for evt in self.loc_events():\n evt_id = UUID(evt['id'])\n if evt_id in first_updates: continue\n first_updates[evt_id] = evt\n\n # For each parent object, aggregate all child info\n agg_sizes = {}\n for parent,children in root_children.items():\n parent_update = first_updates[parent]\n parent_pos = parse_vec3(parent_update['pos'])\n bbox_min,bbox_max = obj_sizes[parent]\n # We assume that the center of the parent object is the\n # center of the bounding sphere. We just need to compute a\n # radius for each sub object, which is distance\n # (parent_center, child_center) + child radius.\n for child in children:\n if (child not in first_updates): continue\n child_update = first_updates[child]\n child_offset = parse_vec3(child_update['pos'])\n child_bbox_min,child_bbox_max = obj_sizes[child]\n bbox_min = vec3.min(bbox_min, child_bbox_min)\n bbox_max = vec3.min(bbox_max, child_bbox_max)\n\n agg_sizes[parent] = (bbox_min, bbox_max)\n\n return agg_sizes",
"def get_entityset_ranges(my_core, meshset, geom_dim):\n\n entityset_ranges = {}\n entityset_types = ['Nodes', 'Curves', 'Surfaces', 'Volumes']\n for dimension, set_type in enumerate(entityset_types):\n entityset_ranges[set_type] = my_core.get_entities_by_type_and_tag(meshset, types.MBENTITYSET, geom_dim,\n [dimension])\n return entityset_ranges",
"def _normaliseHistograms(self):\n norm = self._findOption(drawoptions.Normalisation, default=drawoptions.Normalisation(drawoptions.Normalisation.noNormalisation))\n treatAsData = self._findOption(drawoptions.TreatAsData, default=drawoptions.TreatAsData())\n mode = norm.getMode()\n if mode == drawoptions.Normalisation.noNormalisation:\n #do nothing\n pass\n elif mode == drawoptions.Normalisation.pot:\n raise NotImplemented\n elif mode == drawoptions.Normalisation.mcToData:\n totalData = 0.0\n totalMc = 0.0\n for k,h in self.histCol:\n n = h.Integral(0,h.GetNbinsX()+1)\n if k in treatAsData:\n totalData += n\n else:\n totalMc += n\n scale = 1.0\n if (not totalData == 0.0) and (not totalMc == 0.0):\n scale = totalData / totalMc\n for k,h in self.histCol:\n if k not in treatAsData:\n h.Scale(scale)\n elif mode == drawoptions.Normalisation.totalUnitArea:\n totalData = 0.0\n totalMc = 0.0\n for k,h in self.histCol:\n n = h.Integral(0,h.GetNbinsX()+1)\n if k in treatAsData:\n totalData += n\n else:\n totalMc += n\n scaleData = 1.0\n scaleMC = 1.0\n if (not totalMc == 0.0):\n scaleMC = 1.0 / totalMc\n if (not totalData == 0.0):\n scaleData = 1.0 / totalData\n for k,h in self.histCol:\n if k not in treatAsData:\n h.Scale(scaleMC)\n else:\n h.Scale(scaleData)\n elif mode == drawoptions.Normalisation.unitArea:\n for k,h in self.histCol:\n n = h.Integral(0,h.GetNbinsX()+1)\n scale = 0.0\n if n>0:\n scale = 1./n\n h.Scale(scale)\n else:\n raise Exception(\"invalid normalisation option\",norm)\n return",
"def _normalize(self, value_dict):\n median = np.median([value_dict[i] for i in list(value_dict.keys())])\n n = len(value_dict.keys())\n if median < 1.0 / float(n):\n divisor = 1.0 / float(n)\n else:\n divisor = median\n return_dict = {}\n for i in list(value_dict.keys()):\n return_dict[i] = float(value_dict[i]) / float(divisor)\n return return_dict",
"def _do_group_data(self):\n self.height_levels = []\n self.all_expt_data = []\n\n self.expts = ExptList(self.suite)\n self.expts.find(self.task.expts)\n for expt in self.task.expts:\n expt_obj = self.expts.get(expt)\n cubes = self.expt_cubes[expt]\n sorted_cubes = []\n\n for cube in cubes:\n if cube.name().startswith('mass_flux'):\n (height_level_index, thresh_index) = cube.attributes['mass_flux_key']\n mf_key = (height_level_index, thresh_index)\n sorted_cubes.append((mf_key, cube))\n\n # Each element is a tuple like: ((1, 3), cube)\n # Sorting will put in correct order, sorting on initial tuple.\n sorted_cubes.sort()\n\n # Group on first element of tuple, i.e. on 1 for ((1, 3), cube)\n # i.e. group on height_level_index.\n for height_level_index, cubes in groupby(sorted_cubes, lambda x: x[0][0]):\n if height_level_index not in self.height_levels:\n self.height_levels.append(height_level_index)\n expt_data = {\n 'cubes': list(cubes),\n 'expt_obj': expt_obj,\n 'height_level_index': height_level_index\n }\n self.all_expt_data.append(expt_data)",
"def normalize_other_inputs(X, Args):\n other_keys = list(X.keys())\n other_keys.remove(\"blend_image\")\n for key in other_keys:\n X[key] = (X[key] - np.mean(X[key])) / np.std(X[key])\n if Args.model == \"orchid\":\n loc_im = np.zeros_like(X[other_keys[0]])\n for i, key in enumerate(other_keys):\n im = X.pop(key)\n maximum = np.min((im.max(axis=2).max(axis=1)))\n im[im < maximum / 1.5] = 0\n im[im >= maximum / 1.5] = i + 1\n loc_im += im\n X['loc_im'] = loc_im\n return X",
"def _traverse_options(cls, obj, opt_type, opts, specs=None, keyfn=None, defaults=True):\n def lookup(x):\n \"\"\"\n Looks up options for object, including plot defaults,\n keyfn determines returned key otherwise None key is used.\n \"\"\"\n options = cls.lookup_options(x, opt_type)\n selected = {o: options.options[o]\n for o in opts if o in options.options}\n if opt_type == 'plot' and defaults:\n plot = Store.registry[cls.backend].get(type(x))\n selected['defaults'] = {o: getattr(plot, o) for o in opts\n if o not in selected and hasattr(plot, o)}\n key = keyfn(x) if keyfn else None\n return (key, selected)\n\n # Traverse object and accumulate options by key\n traversed = obj.traverse(lookup, specs)\n options = defaultdict(lambda: defaultdict(list))\n default_opts = defaultdict(lambda: defaultdict(list)) \n for key, opts in traversed:\n defaults = opts.pop('defaults', {})\n for opt, v in opts.items():\n options[key][opt].append(v)\n for opt, v in defaults.items():\n default_opts[key][opt].append(v)\n\n # Merge defaults into dictionary if not explicitly specified\n for key, opts in default_opts.items():\n for opt, v in opts.items():\n if opt not in options[key]:\n options[key][opt] = v\n return options if keyfn else options[None]",
"def rescale(image, col, collection_to_match, reference='all', renamed=False,\n drop=False):\n # Create comparative collection\n # bands = ee.Dictionary(col.bands)\n common_bands = getCommonBands(col, collection_to_match,\n reference=reference, match='name')\n # keep only bands with min and max values\n new_common = []\n\n ranges = {}\n ranges_other = {}\n\n def setrange(band, range_dict):\n if not renamed:\n name = band.id\n else:\n name = band.name\n\n range_dict[name] = {'min': band.min, 'max': band.max}\n\n precisions = {}\n for band in common_bands:\n b = col.getBand(band, 'name')\n b_proxy = collection_to_match.getBand(band, 'name')\n if b.min is not None and \\\n b.max is not None and \\\n b_proxy.min is not None and \\\n b_proxy.max is not None:\n if not renamed:\n name = b.id\n else:\n name = b.name\n new_common.append(name)\n setrange(b, ranges)\n setrange(b_proxy, ranges_other)\n precisions[name] = b_proxy.precision\n\n new_common = ee.List(new_common)\n ranges_this = ee.Dictionary(ranges)\n ranges_proxy = ee.Dictionary(ranges_other)\n precisions = ee.Dictionary(precisions)\n\n def iteration(band, ini):\n ini = ee.Image(ini)\n band = ee.String(band)\n ranges_this_band = ee.Dictionary(ranges_this.get(band))\n ranges_proxy_band = ee.Dictionary(ranges_proxy.get(band))\n min_this = ee.Number(ranges_this_band.get('min'))\n min_proxy = ee.Number(ranges_proxy_band.get('min'))\n max_this = ee.Number(ranges_this_band.get('max'))\n max_proxy = ee.Number(ranges_proxy_band.get('max'))\n\n equal_min = min_this.eq(min_proxy)\n equal_max = max_this.eq(max_proxy)\n equal = equal_min.And(equal_max)\n\n def true(ini):\n return ini\n\n def false(ini, band, min_this, max_this, min_proxy, max_proxy):\n return tools.image.parametrize(ini,\n (min_this, max_this),\n (min_proxy, max_proxy),\n bands=[band])\n\n return ee.Image(ee.Algorithms.If(\n equal, true(ini),\n false(ini, band, min_this, max_this, min_proxy, max_proxy)))\n\n final = ee.Image(new_common.iterate(iteration, image))\n final = convertPrecisions(final, precisions)\n if drop:\n final = final.select(new_common)\n\n return final"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Gets the normalization options for a LabelledData object by traversing the object for to find elements and their ids. The id is then used to select the appropriate OptionsTree, accumulating the normalization options into a dictionary. Returns a dictionary of normalization options for each element in the tree. | def _get_norm_opts(self, obj):
norm_opts = {}
# Get all elements' type.group.label specs and ids
type_val_fn = lambda x: (x.id, (type(x).__name__, util.group_sanitizer(x.group, escape=False),
util.label_sanitizer(x.label, escape=False))) \
if isinstance(x, Element) else None
element_specs = {(idspec[0], idspec[1]) for idspec in obj.traverse(type_val_fn)
if idspec is not None}
# Group elements specs by ID and override normalization
# options sequentially
key_fn = lambda x: -1 if x[0] is None else x[0]
id_groups = groupby(sorted(element_specs, key=key_fn), key_fn)
for gid, element_spec_group in id_groups:
gid = None if gid == -1 else gid
group_specs = [el for _, el in element_spec_group]
backend = self.renderer.backend
optstree = Store.custom_options(
backend=backend).get(gid, Store.options(backend=backend))
# Get the normalization options for the current id
# and match against customizable elements
for opts in optstree:
path = tuple(opts.path.split('.')[1:])
applies = any(path == spec[:i] for spec in group_specs
for i in range(1, 4))
if applies and 'norm' in opts.groups:
nopts = opts['norm'].options
if 'axiswise' in nopts or 'framewise' in nopts:
norm_opts.update({path: (nopts.get('axiswise', False),
nopts.get('framewise', False))})
element_specs = [spec for _, spec in element_specs]
norm_opts.update({spec: (False, False) for spec in element_specs
if not any(spec[:i] in norm_opts.keys() for i in range(1, 4))})
return norm_opts | [
"def collect_children_by_id(self):\n self.children_by_id = {}\n self.root_by_id = {}\n self.ns_for_root_id = {}\n\n def recursive_fill_root_id(entry):\n root_id = self.root_by_id.get(entry.mount_id)\n if root_id is not None:\n return root_id\n\n if entry.parent_id == entry.mount_id:\n # self-referencing is a root\n root_id = entry.mount_id\n self.root_by_id[root_id] = root_id\n return root_id\n\n parent_entry = self.items.get(entry.parent_id)\n if parent_entry is None:\n # The parent is unknown, so it is an implicit root\n root_id = entry.mount_id\n self.root_by_id[root_id] = root_id\n return root_id\n\n root_id = recursive_fill_root_id(parent_entry)\n self.root_by_id[entry.mount_id] = root_id\n return root_id\n\n for entry in self.items.values():\n if entry.parent_id not in self.children_by_id:\n self.children_by_id[entry.parent_id] = {}\n self.children_by_id[entry.parent_id][entry.mount_id] = entry.abs_mount_point(no_question=True)\n root_id = recursive_fill_root_id(entry)\n if root_id not in self.ns_for_root_id:\n self.ns_for_root_id[root_id] = set()\n self.ns_for_root_id[root_id].add(entry.mount_ns)\n\n # Sanity check\n assert len(self.items) == len(self.root_by_id)",
"def convert_labels(self, data):\n for sentence in data:\n current_label_sent = sentence.label_sent\n try:\n sentence.label_sent = self.label2id_sent[current_label_sent]\n except KeyError:\n print(\"Key error for \", current_label_sent)\n print(\"Sentence: \", [token.value for token in sentence.tokens])\n print(\"Label to id\", self.label2id_sent)\n for token in sentence.tokens:\n current_label_tok = token.label_tok\n token.label_tok = self.label2id_tok[current_label_tok]\n return data",
"def _normalise_ids(sel):\n def do_simple_sel(s, neg):\n stype = type(s).__name__\n if stype == \"Hash\":\n return (\"=\", s.id)\n elif stype == \"Attrib\":\n if ((s.namespace == specialns or (s.namespace is None and neg)) and\n s.attrib == idatt):\n return (s.operator, s.value)\n return None\n\n norm = _normalise_special(sel, do_simple_sel)\n\n if norm is None:\n return None\n else:\n (s, v) = norm\n return s if v is None else Hash(s, v)",
"def get_descendant_objective_id_terms(self):\n return # osid.search.terms.IdTerm",
"def _descendants(self, _id):\n result = set([_id])\n for c in self._children[_id]:\n result.update(self._descendants(c))\n return result",
"def normalized_abl1():\n return {\n \"id\": \"normalize.gene:ABL1\",\n \"type\": \"GeneDescriptor\",\n \"value\": {\n \"id\": \"hgnc:76\",\n \"type\": \"Gene\"\n },\n \"label\": \"ABL1\",\n \"xrefs\": {\n \"ensembl:ENSG00000097007\",\n \"ncbigene:25\"\n },\n \"alternate_labels\": [\n \"c-ABL\",\n \"JTK7\",\n \"p150\",\n \"CHDSKM\",\n \"BCR-ABL\",\n \"v-abl\",\n \"c-ABL1\",\n \"bcr/abl\",\n \"LOC116063\",\n \"LOC112779\",\n \"ABL\"\n ],\n \"extensions\": [\n {\n \"name\": \"previous_symbols\",\n \"value\": [\n \"LOC116063\",\n \"LOC112779\",\n \"ABL\"\n ],\n \"type\": \"Extension\"\n },\n {\n \"name\": \"approved_name\",\n \"value\": \"ABL proto-oncogene 1, non-receptor tyrosine kinase\",\n \"type\": \"Extension\"\n },\n {\n \"name\": \"symbol_status\",\n \"value\": \"approved\",\n \"type\": \"Extension\"\n },\n {\n \"name\": \"associated_with\",\n \"value\": [\n \"vega:OTTHUMG00000020813\",\n \"ucsc:uc004bzv.4\",\n \"ccds:CCDS35166\",\n \"ccds:CCDS35165\",\n \"uniprot:P00519\",\n \"pubmed:1857987\",\n \"pubmed:12626632\",\n \"cosmic:ABL1\",\n \"omim:189980\",\n \"orphanet:117691\",\n \"iuphar:1923\",\n \"ena.embl:M14752\",\n \"refseq:NM_007313\"\n ],\n \"type\": \"Extension\"\n },\n {\n \"name\": \"chromosome_location\",\n \"value\": {\n \"_id\": \"ga4gh:VCL.WvMfE67KxSDAV8JaK593TI74yyJWIsMQ\",\n \"type\": \"ChromosomeLocation\",\n \"species_id\": \"taxonomy:9606\",\n \"chr\": \"9\",\n \"interval\": {\n \"end\": \"q34.12\",\n \"start\": \"q34.12\",\n \"type\": \"CytobandInterval\"\n }\n },\n \"type\": \"Extension\"\n }\n ]\n }",
"def get_intent_labels(labels_data: np.array) -> Dict[str, Set[str]]:\n assert len(labels_data) > 0, \"intents is empty!\"\n\n intent_labels = {\"root\": set()}\n for labels_str in labels_data:\n for label in labels_str.replace(\" \", \"\").split(\",\"):\n levels = label.split(\"/\")\n name = levels[0]\n intent_labels[\"root\"].add(name)\n for level in levels[1:]:\n if name not in intent_labels:\n intent_labels[name] = set()\n new_name = name + \"/\" + level\n intent_labels[name].add(new_name)\n name = new_name\n\n return intent_labels",
"def _lookup_r(self, id, pred=None):\n rv = {}\n q = [id]\n root_path = getattr(self.lookup(id), 'path')\n\n while len(q) > 0:\n cur = self.lookup(q.pop(0))\n if ICollection.providedBy(cur):\n for child in cur['Contents']:\n q.append(getattr(cur, 'path') + '/' + child)\n if cur and (not pred or pred(cur)):\n rvpath = util.norm_path(getattr(cur, 'path')[len(root_path):])\n rv[rvpath] = cur\n return rv",
"def _ascendants(self, _id):\n x = _id\n result = []\n while x is not None:\n result.append(x)\n x = self._parent[x]\n return result",
"def preprocess(self, data, opt):\n processed = []\n for d in data:\n # tokens\n tokens = list(d['text'])\n\n # labels\n label = [self.label2id['-2']] * len(self.ASP_TO_ID)\n flag = 0\n for asp, pol in zip(d['aspects'], d['polarities']):\n if asp not in self.ASP_TO_ID:\n flag = 1\n break\n else:\n label[self.ASP_TO_ID[asp]] = self.label2id[pol]\n if flag == 1:\n continue\n # mapping to ids\n tokens = map_to_ids(tokens, self.vocab.word2id)\n l = len(tokens)\n if l == 0:\n continue\n\n # mask for real length\n mask_s = [1 for i in range(l)]\n processed += [(tokens, mask_s, label)]\n return processed",
"def get_label_set(corpusID):\n existing_corpus = DBcorpus.query.get_or_404(corpusID)\n corpus_data = fix_corpus_format(CorpusSchema().dump(existing_corpus).data)\n\n results = []\n for label in labels_set(existing_corpus):\n results.append(LabelSchema().dump(label).data)\n\n return {\"corpus\": corpus_data, \"labels\": results }, 200",
"def get_descendant_objective_bank_id_terms(self):\n return # osid.search.terms.IdTerm",
"def id_forms(self, pydic_id):\n try:\n return self.dictionaries[pydic_id.dict].id_forms(pydic_id)\n except (ValueError, KeyError):\n return None",
"def ids_to_bboxes(root):\n namespaces = {\"svg\": \"http://www.w3.org/2000/svg\"}\n mapping = {}\n for path in root.iterfind(\".//svg:path[@id]\", namespaces):\n mapping[path.get('id')] = bbox(path)\n return mapping",
"def get_attrs(data_id):\n# smrylogger.debug(\"get_attrs( )|data_id: %s\", data_id)\n\n objs = GeoDataAttrs.objects.all()\n objs = objs.filter(data_id__contains=data_id)\n obj = objs[0]\n \n dct = {}\n dct[\"data_id\"] = obj.data_id\n dct[\"descr\"] = obj.descr\n dct[\"years\"] = obj.years\n dct[\"year_list\"] = extr_years(dct[\"years\"])\n# smrylogger.debug(\"get_attrs( )|dct: %s\", dct)\n \n return dct",
"def get_unit_spectrograms(dataset: KantoData, ID: str) -> Dict[str, np.ndarray]:\n units = pickle.load(\n open(\n dataset.files.query(\"ID==@ID\")[\n \"average_units\" if dataset.parameters.song_level else \"units\"\n ][0],\n \"rb\",\n )\n )\n return units",
"def get_opt_dict(cls, opts, opt, def_val):\n normalize_dict = {}\n # normalize dict src/tgt for each dataset\n if hasattr(opts, \"data\"):\n for c_name, corpus in opts.data.items():\n normalize = cls._get_opt(corpus, opt, def_val)\n if normalize is not None:\n logger.debug(f\"Get {opt} for {c_name}: {normalize}\")\n normalize_dict[c_name] = normalize\n\n return normalize_dict",
"def preprocess_id_dict(self, id_dict):\n if self.id_dict_preprocessing is not None:\n return self.id_dict_preprocessing(id_dict)\n return id_dict",
"def getAttributsByIdref(self, id) :\n\t\t# if id in self.lid.keys() :\n\t\t# \treturn self.lid[id]\n\t\t# else :\n\t\treturn self._getIdrefs(self.doc.documentElement, id)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Traverses the supplied object getting all options in opts for the specified opt_type and specs. Also takes into account the plotting class defaults for plot options. If a keyfn is supplied the returned options will be grouped by the returned keys. | def _traverse_options(cls, obj, opt_type, opts, specs=None, keyfn=None, defaults=True):
def lookup(x):
"""
Looks up options for object, including plot defaults,
keyfn determines returned key otherwise None key is used.
"""
options = cls.lookup_options(x, opt_type)
selected = {o: options.options[o]
for o in opts if o in options.options}
if opt_type == 'plot' and defaults:
plot = Store.registry[cls.backend].get(type(x))
selected['defaults'] = {o: getattr(plot, o) for o in opts
if o not in selected and hasattr(plot, o)}
key = keyfn(x) if keyfn else None
return (key, selected)
# Traverse object and accumulate options by key
traversed = obj.traverse(lookup, specs)
options = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
default_opts = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
for key, opts in traversed:
defaults = opts.pop('defaults', {})
for opt, v in opts.items():
options[key][opt].append(v)
for opt, v in defaults.items():
default_opts[key][opt].append(v)
# Merge defaults into dictionary if not explicitly specified
for key, opts in default_opts.items():
for opt, v in opts.items():
if opt not in options[key]:
options[key][opt] = v
return options if keyfn else options[None] | [
"def _all_opt_infos(self):\n for info in self._opts.values():\n yield info, None\n for group in self._groups.values():\n for info in group._opts.values():\n yield info, group",
"def get_plot_kwargs(cfg, option, key=None):\n plot_kwargs = cfg.get(option, {}).get('plot_kwargs', {})\n if key is None:\n return plot_kwargs\n if '_xy' in option:\n additional_plot_kwargs = cfg.get('additional_plot_kwargs_xy_plots', {})\n if key in additional_plot_kwargs:\n return {**plot_kwargs, **additional_plot_kwargs[key]}\n subkey = key.split(SEP)[-1]\n if subkey in additional_plot_kwargs:\n return {**plot_kwargs, **additional_plot_kwargs[subkey]}\n return deepcopy(plot_kwargs)",
"def get_opt_dict(cls, opts, opt, def_val):\n normalize_dict = {}\n # normalize dict src/tgt for each dataset\n if hasattr(opts, \"data\"):\n for c_name, corpus in opts.data.items():\n normalize = cls._get_opt(corpus, opt, def_val)\n if normalize is not None:\n logger.debug(f\"Get {opt} for {c_name}: {normalize}\")\n normalize_dict[c_name] = normalize\n\n return normalize_dict",
"def get_options(self, section='default', opt_keys=None, vars=None):\n vars = vars if vars else self.default_vars\n conf = self.parser\n opts = {}\n if opt_keys is None:\n if conf is None:\n opt_keys = {}\n else:\n if not self.robust or conf.has_section(section):\n opt_keys = conf.options(section)\n else:\n opt_keys = {}\n else:\n logger.debug('conf: %s' % conf)\n copts = conf.options(section) if conf else {}\n opt_keys = set(opt_keys).intersection(set(copts))\n for option in opt_keys:\n logger.debug(f'option: {option}, vars: {vars}')\n opts[option] = conf.get(section, option, vars=vars)\n return opts",
"def _all_cli_opts(self):\n for item in self._cli_opts:\n yield item['opt'], item['group']",
"def get_options(self) -> Dict[str, Any]:",
"def visualization_opts(context, obj, arg1='', arg2=''):\n # parse options\n opts = {}\n for arg in [arg1, arg2]:\n if arg and '=' in arg:\n k, v = arg.split('=')\n v = ast.literal_eval(v)\n opts[k] = v\n\n field_labels = {\n 'tags': _('Tags'),\n 'name': _('Name'),\n 'title': _('Name'),\n 'creation_date': _('Date'),\n 'community': _('Community'),\n 'need_categories': _('Need categories'),\n 'target_audiences': _('Target audiences'),\n }\n\n # sorters\n sort_fields = [(field_labels[field], field) for field in opts.get('sorters', [])]\n\n # filters\n field_widgets = _get_widgets_dict(obj)\n filter_fields = [(field, field_labels[field], field_widgets[field]) \\\n for field in opts.get('filters', [])]\n\n return dict(filters=filter_fields, sorters=sort_fields)",
"def lookup(x):\n options = cls.lookup_options(x, opt_type)\n selected = {o: options.options[o]\n for o in opts if o in options.options}\n if opt_type == 'plot' and defaults:\n plot = Store.registry[cls.backend].get(type(x))\n selected['defaults'] = {o: getattr(plot, o) for o in opts\n if o not in selected and hasattr(plot, o)}\n key = keyfn(x) if keyfn else None\n return (key, selected)",
"def get_testing_options(cls, **kwargs):\n iobj = {'a': ['b', int(1), float(1.0)], 'c': {'z': 'hello'}}\n out = {'kwargs': {},\n 'empty': {}, 'dtype': None,\n 'extra_kwargs': {},\n 'objects': [iobj],\n 'typedef': {'type': 'object'}}\n out['contents'] = b'a:\\n- b\\n- 1\\n- 1.0\\nc:\\n z: hello\\n'\n return out",
"def get_options(self, key):\n if key in self.options.get_option_names():\n return self.options\n\n try:\n scope, scoped_key = key.split('.')\n except ValueError:\n return None\n\n if scope == 'input' and scoped_key in self.input.options.get_option_names():\n return self.input.options\n elif scope == 'output' and scoped_key in self.output.options.get_option_names():\n return self.output.options\n elif scope == 'exploit' and scoped_key in self.exploit.options.get_option_names():\n return self.exploit.options\n else:\n return None",
"def __iter__(self):\n for key in itertools.chain(list(self._opts.keys()),\n list(self._groups.keys())):\n yield key",
"def get_options(cls):\n for option in cls._general_options.items():\n yield option\n for option in cls._specific_options.items():\n yield option",
"def _get_norm_opts(self, obj):\n norm_opts = {}\n\n # Get all elements' type.group.label specs and ids\n type_val_fn = lambda x: (x.id, (type(x).__name__, util.group_sanitizer(x.group, escape=False),\n util.label_sanitizer(x.label, escape=False))) \\\n if isinstance(x, Element) else None\n element_specs = {(idspec[0], idspec[1]) for idspec in obj.traverse(type_val_fn)\n if idspec is not None}\n\n # Group elements specs by ID and override normalization\n # options sequentially\n key_fn = lambda x: -1 if x[0] is None else x[0]\n id_groups = groupby(sorted(element_specs, key=key_fn), key_fn)\n for gid, element_spec_group in id_groups:\n gid = None if gid == -1 else gid\n group_specs = [el for _, el in element_spec_group]\n\n backend = self.renderer.backend\n optstree = Store.custom_options(\n backend=backend).get(gid, Store.options(backend=backend))\n # Get the normalization options for the current id\n # and match against customizable elements\n for opts in optstree:\n path = tuple(opts.path.split('.')[1:])\n applies = any(path == spec[:i] for spec in group_specs\n for i in range(1, 4))\n if applies and 'norm' in opts.groups:\n nopts = opts['norm'].options\n if 'axiswise' in nopts or 'framewise' in nopts:\n norm_opts.update({path: (nopts.get('axiswise', False),\n nopts.get('framewise', False))})\n element_specs = [spec for _, spec in element_specs]\n norm_opts.update({spec: (False, False) for spec in element_specs\n if not any(spec[:i] in norm_opts.keys() for i in range(1, 4))})\n return norm_opts",
"def create_option_kwargs_dicts(self):\n\n # Create a kwargs_dict_box\n kwargs_dict_box = KwargsDictBoxLayout(self)\n self.kwargs_dict_box = kwargs_dict_box\n\n # Add all kwargs_dicts to it\n # FIG_KWARGS\n tooltip = (\"Keyword arguments used when creating the subplots figure \"\n \"(<i>plt.figure</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"Figure\", 'fig_kwargs', tooltip,\n std_entries=['dpi'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_fig_kwargs'))\n\n # IMPL_KWARGS_2D\n tooltip = (\"Keyword arguments used for making the 2D minimum \"\n \"implausibility plot (<i>plt.plot</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"2D implausibility\", 'impl_kwargs_2D', tooltip,\n std_entries=['linestyle', 'linewidth', 'marker', 'markersize',\n 'color', 'alpha'],\n banned_entries=[*self.get_proj_attr('pop_plt_kwargs'), 'cmap'])\n\n # IMPL_KWARGS_3D\n tooltip = (\"Keyword arguments used for making the 3D minimum \"\n \"implausibility plot (<i>plt.hexbin</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"3D implausibility\", 'impl_kwargs_3D', tooltip,\n std_entries=['cmap', 'alpha', 'xscale', 'yscale'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_plt_kwargs'))\n\n # LOS_KWARGS_2D\n tooltip = (\"Keyword arguments used for making the 2D line-of-sight \"\n \"plot (<i>plt.plot</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"2D line-of-sight\", 'los_kwargs_2D', tooltip,\n std_entries=['linestyle', 'linewidth', 'marker', 'markersize',\n 'color', 'alpha'],\n banned_entries=[*self.get_proj_attr('pop_plt_kwargs'), 'cmap'])\n\n # LOS_KWARGS_3D\n tooltip = (\"Keyword arguments used for making the 3D line-of-sight \"\n \"plot (<i>plt.hexbin</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"3D line-of-sight\", 'los_kwargs_3D', tooltip,\n std_entries=['cmap', 'alpha', 'xscale', 'yscale'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_plt_kwargs'))\n\n # LINE_KWARGS_EST\n tooltip = (\"Keyword arguments used for drawing the parameter estimate \"\n \"lines (<i>plt.plot</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"Estimate lines\", 'line_kwargs_est', tooltip,\n std_entries=['linestyle', 'color', 'alpha', 'linewidth'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_line_kwargs'))\n\n # ARROW_KWARGS_EST\n tooltip = (\"Keyword arguments used for drawing the parameter estimate \"\n \"arrows (<i>plt.arrow</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"Estimate arrows\", 'arrow_kwargs_est', tooltip,\n std_entries=['color', 'alpha', 'fh_arrowlength', 'ft_arrowlength',\n 'fh_arrowwidth', 'ft_arrowwidth', 'rel_xpos',\n 'rel_ypos'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_arrow_kwargs'))\n\n # LINE_KWARGS_CUT\n tooltip = (\"Keyword arguments used for drawing the implausibility \"\n \"cut-off line(s) in 2D projections (<i>plt.plot</i> kwargs)\"\n )\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"Cut-off lines\", 'line_kwargs_cut', tooltip,\n std_entries=['linestyle', 'color', 'alpha', 'linewidth'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_line_kwargs'))\n\n # Return kwargs_dict box\n return('Projection keyword dicts:', kwargs_dict_box)",
"def options(self):\n options_to_report = dict()\n for cls in inspect.getmro(type(self)):\n parameter_names, _, _, defaults, _, _, _ = inspect.getfullargspec(cls.__init__)\n if defaults:\n class_options = {parameter_name: getattr(self, '_' + parameter_name) for\n parameter_name in parameter_names[-len(defaults):]}\n options_to_report.update(class_options)\n options_to_report.pop('mcmc_moves')\n return options_to_report",
"def options(name, option=None, value=None, opt_dict=None):\n\n if isinstance(name, int):\n name = list(pytplot.data_quants.keys())[name]\n\n if opt_dict is None:\n opt_dict = {option: value}\n else:\n if not isinstance(opt_dict,dict):\n print(\"dict must be a dictionary object. Returning.\")\n return\n\n if not isinstance(name, list):\n name = [name]\n\n for i in name:\n\n for option, value in opt_dict.items():\n\n # Lower case option for consistency\n option = option.lower()\n\n if i not in pytplot.data_quants.keys():\n print(str(i) + \" is currently not in pytplot.\")\n return\n\n if option == 'color':\n if isinstance(value, list):\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['line_color'] = value\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['line_color'] = [value]\n\n if option == 'link':\n if isinstance(value, list):\n pytplot.link(i, value[1], value[0])\n\n if option == 'colormap':\n if isinstance(value, list):\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['colormap'] = value\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['colormap'] = [value]\n\n if option == 'spec':\n _reset_plots(i)\n if value:\n if 'spec_bins' not in pytplot.data_quants[i].coords:\n print(f\"{i} does not contain coordinates for spectrogram plotting. Continuing...\")\n continue\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['spec'] = value\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['y_range'] = utilities.get_y_range(pytplot.data_quants[i])\n\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['spec'] = value\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['y_range'] = utilities.get_y_range(pytplot.data_quants[i])\n\n # Set the default dimension to plot by. All others will be summed over.\n if 'spec_dim_to_plot' not in pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']:\n if 'v' in pytplot.data_quants[i].coords:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['spec_dim_to_plot'] = 'v'\n elif 'v2' in pytplot.data_quants[i].coords:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['spec_dim_to_plot'] = 'v2'\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['spec_dim_to_plot'] = 'v1'\n\n if option == 'alt':\n _reset_plots(i)\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['alt'] = value\n\n if option == 'map':\n _reset_plots(i)\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['map'] = value\n\n if option == 'legend_names':\n if isinstance(value, list):\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['legend_names'] = value\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['legend_names'] = [value]\n\n if option == 'xlog_slice':\n if value:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['slice_xaxis_opt']['xi_axis_type'] = 'log'\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['slice_xaxis_opt']['xi_axis_type'] = 'linear'\n\n if option == 'ylog':\n negflag = 0 # _ylog_check(data_quants, value, i)\n if negflag == 0 and value:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['y_axis_type'] = 'log'\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['y_axis_type'] = 'linear'\n\n if option == 'ylog_slice':\n if value:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['slice_yaxis_opt']['yi_axis_type'] = 'log'\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['slice_yaxis_opt']['yi_axis_type'] = 'linear'\n\n if option == 'zlog':\n # check for negative values and warn the user that they will be ignored\n negflag = _zlog_check(pytplot.data_quants, value, i)\n if negflag != 0 and value:\n print(str(i) + ' contains negative values; setting the z-axis to log scale will cause the negative values to be ignored on figures.')\n\n if value:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['zaxis_opt']['z_axis_type'] = 'log'\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['zaxis_opt']['z_axis_type'] = 'linear'\n\n if option == 'nodata':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['line_opt']['visible'] = value\n\n if option == 'line_style':\n if value == 0 or value == 'solid_line':\n to_be = []\n elif value == 1 or value == 'dot':\n to_be = [2, 4]\n elif value == 2 or value == 'dash':\n to_be = [6]\n elif value == 3 or value == 'dash_dot':\n to_be = [6, 4, 2, 4]\n elif value == 4 or value == 'dash_dot_dot_dot':\n to_be = [6, 4, 2, 4, 2, 4, 2, 4]\n elif value == 5 or value == 'long_dash':\n to_be = [10]\n else:\n to_be=value\n\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['line_opt']['line_style'] = to_be\n\n if(value == 6 or value == 'none'):\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['line_opt']['visible'] = False\n\n if option == 'char_size':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['char_size'] = value\n\n if option == 'name':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['line_opt']['name'] = value\n\n if option == \"panel_size\":\n if value > 1 or value <= 0:\n print(\"Invalid value. Should be (0, 1]\")\n return\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['panel_size'] = value\n\n if option == 'basemap':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['basemap'] = value\n\n if option == 'alpha':\n if value > 1 or value < 0:\n print(\"Invalid value. Should be [0, 1]\")\n return\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['alpha'] = value\n\n if option == 'thick':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['line_opt']['line_width'] = value\n\n if option == 'yrange' or option == 'y_range':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['y_range'] = [value[0], value[1]]\n\n if option == 'zrange' or option == 'z_range':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['zaxis_opt']['z_range'] = [value[0], value[1]]\n\n if option == 'xrange_slice':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['slice_xaxis_opt']['xi_range'] = [value[0], value[1]]\n\n if option == 'yrange_slice':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['slice_yaxis_opt']['yi_range'] = [value[0], value[1]]\n\n if option == 'xtitle':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['xaxis_opt']['axis_label'] = value\n\n if option == 'ytitle':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['axis_label'] = value\n\n if option == 'ztitle':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['zaxis_opt']['axis_label'] = value\n\n if option == 'xsubtitle':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['xaxis_opt']['axis_subtitle'] = value\n\n if option == 'ysubtitle':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['axis_subtitle'] = value\n\n if option == 'zsubtitle':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['zaxis_opt']['axis_subtitle'] = value\n\n if option == 'ybar':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['ybar'] = value\n\n if option == 'ybar_color':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['ybar'] = value\n\n if option == 'ybar_size':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['ysize'] = value\n\n if option == 'plotter':\n _reset_plots(i)\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['plotter'] = value\n\n if option == 'crosshair_x':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['xaxis_opt']['crosshair'] = value\n\n if option == 'crosshair_y':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['crosshair'] = value\n\n if option == 'crosshair_z':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['zaxis_opt']['crosshair'] = value\n\n if option == 'static':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['static'] = value\n\n if option == 'static_tavg':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['static_tavg'] = [value[0], value[1]]\n\n if option == 't_average':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['t_average'] = value\n\n if option == 'spec_dim_to_plot' or option == 'spec_plot_dim':\n if len(pytplot.data_quants[i].values.shape) <= 2:\n print(f\"Must have more than 2 coordinate dimensions to set spec_coord_to_plot for {pytplot.data_quants[i].name}\")\n continue\n\n # Set the 'spec_dim_to_plot' value to either 'v' or 'v1', 'v2', 'v3', etc.\n if isinstance(value, int):\n coord_to_plot = \"v\" + str(value)\n if coord_to_plot not in pytplot.data_quants[i].coords:\n if value == 1:\n coord_to_plot = \"v\"\n if coord_to_plot not in pytplot.data_quants[i].coords:\n print(f\"Dimension {value} not found in {pytplot.data_quants[i].name}\")\n continue\n else:\n print(f\"Dimension {value} not found in {pytplot.data_quants[i].name}\")\n continue\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['spec_dim_to_plot'] = coord_to_plot\n elif isinstance(value, str):\n coord_to_plot = value\n if coord_to_plot not in pytplot.data_quants[i].coords:\n print(f\"Dimension {value} not found in {pytplot.data_quants[i].name}\")\n continue\n else:\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['spec_dim_to_plot'] = value\n\n # If we're plotting against different coordinates, we need to change what we consider the \"spec_bins\"\n pytplot.data_quants[i].coords['spec_bins'] = pytplot.data_quants[i].coords[coord_to_plot]\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['yaxis_opt']['y_range'] = utilities.get_y_range(pytplot.data_quants[i])\n\n if option == 'spec_slices_to_use':\n if not isinstance(value, dict):\n print(\"Must be a dictionary object in the format {'v2':15, 'v3':7}\")\n return\n else:\n for coord in value:\n if coord not in pytplot.data_quants[i].coords:\n print(f\"Dimension {coord} not found in {pytplot.data_quants[i].name}\")\n continue\n\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['spec_slices_to_use'] = value\n\n if option == 'border':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['extras']['border'] = value\n\n if option == 'var_label_ticks':\n pytplot.data_quants[i].attrs['plot_options']['var_label_ticks'] = value\n\n\n return",
"def format_option_kwargs(kwargs):\n return {\n format_option(key): value for key, value in six.iteritems(kwargs)\n }",
"def create_options(options, passthru_args=None, fingerprintable_options=None):\n fingerprintable = fingerprintable_options or defaultdict(dict)\n\n class FakeOptions(object):\n def for_scope(self, scope):\n # TODO(John Sirois): Some users pass in A dict of scope -> _FakeOptionValues instead of a\n # dict of scope -> (dict of option name -> value). Clean up these usages and kill this\n # accommodation.\n options_for_this_scope = options.get(scope) or {}\n if isinstance(options_for_this_scope, _FakeOptionValues):\n options_for_this_scope = options_for_this_scope.option_values\n\n scoped_options = {}\n if scope:\n scoped_options.update(self.for_scope(enclosing_scope(scope)).option_values)\n scoped_options.update(options_for_this_scope)\n return _FakeOptionValues(scoped_options)\n\n def for_global_scope(self):\n return self.for_scope('')\n\n def passthru_args_for_scope(self, scope):\n return passthru_args or []\n\n def items(self):\n return options.items()\n\n @property\n def scope_to_flags(self):\n return {}\n\n def get_fingerprintable_for_scope(self, bottom_scope, include_passthru=False):\n \"\"\"Returns a list of fingerprintable (option type, option value) pairs for\n the given scope.\n\n Note that this method only collects values for a single scope, NOT from\n all enclosing scopes as in the Options class!\n\n :param str bottom_scope: The scope to gather fingerprintable options for.\n :param bool include_passthru: Whether to include passthru args captured by `bottom_scope` in the\n fingerprintable options.\n \"\"\"\n pairs = []\n if include_passthru:\n pu_args = self.passthru_args_for_scope(bottom_scope)\n pairs.extend((str, arg) for arg in pu_args)\n\n option_values = self.for_scope(bottom_scope)\n for option_name, option_type in fingerprintable[bottom_scope].items():\n pairs.append((option_type, option_values[option_name]))\n return pairs\n\n def __getitem__(self, scope):\n return self.for_scope(scope)\n\n return FakeOptions()",
"def _get_specific_options(cls, ops, params):\n\n # TODO: Check GPU option!\n ops[\"GPU\"] = params[\"useGPU\"] # whether to run this code on an Nvidia GPU (much faster, mexGPUall first)\n ops[\"parfor\"] = 0.0 # whether to use parfor to accelerate some parts of the algorithm\n ops[\"verbose\"] = 1.0 # whether to print command line progress\n ops[\"showfigures\"] = 0.0 # whether to plot figures during optimization\n\n ops[\"Nfilt\"] = params[\n \"Nfilt\"\n ] # number of clusters to use (2-4 times more than Nchan, should be a multiple of 32)\n ops[\"nNeighPC\"] = min(\n 12.0, ops[\"Nchan\"]\n ) # visualization only (Phy): number of channnels to mask the PCs, leave empty to skip (12)\n ops[\"nNeigh\"] = 16.0 # visualization only (Phy): number of neighboring templates to retain projections of (16)\n\n # options for channel whitening\n ops[\n \"whitening\"\n ] = \"full\" # type of whitening (default 'full', for 'noSpikes' set options for spike detection below)\n ops[\"nSkipCov\"] = 1.0 # compute whitening matrix from every N-th batch (1)\n ops[\n \"whiteningRange\"\n ] = 32.0 # how many channels to whiten together (Inf for whole probe whitening, should be fine if Nchan<=32)\n\n # ops['criterionNoiseChannels'] = 0.2 # fraction of \"noise\" templates allowed to span all channel groups (see createChannelMapFile for more info).\n\n # other options for controlling the model and optimization\n ops[\"Nrank\"] = 3.0 # matrix rank of spike template model (3)\n ops[\"nfullpasses\"] = 6.0 # number of complete passes through data during optimization (6)\n ops[\"maxFR\"] = 20000 # maximum number of spikes to extract per batch (20000)\n ops[\"fshigh\"] = params[\"freq_min\"] # frequency for high pass filtering\n ops[\"fslow\"] = params[\"freq_max\"] # frequency for low pass filtering (optional)\n ops[\"ntbuff\"] = params[\"ntbuff\"] # samples of symmetrical buffer for whitening and spike detection\n ops[\"scaleproc\"] = 200.0 # int16 scaling of whitened data\n ops[\"NT\"] = params[\"NT\"] # 32*1024+ ops.ntbuff;\n # this is the batch size (try decreasing if out of memory)\n # for GPU should be multiple of 32 + ntbuff\n\n # the following options can improve/deteriorate results.\n # when multiple values are provided for an option, the first two are beginning and ending anneal values,\n # the third is the value used in the final pass.\n ops[\"Th\"] = [4.0, 10.0, 10.0] # threshold for detecting spikes on template-filtered data ([6 12 12])\n ops[\"lam\"] = [5.0, 5.0, 5.0] # large means amplitudes are forced around the mean ([10 30 30])\n ops[\"nannealpasses\"] = 4.0 # should be less than nfullpasses (4)\n ops[\"momentum\"] = [1 / 20, 1 / 400] # start with high momentum and anneal (1./[20 1000])\n ops[\"shuffle_clusters\"] = 1.0 # allow merges and splits during optimization (1)\n ops[\"mergeT\"] = 0.1 # upper threshold for merging (.1)\n ops[\"splitT\"] = 0.1 # lower threshold for splitting (.1)\n\n ops[\"initialize\"] = \"fromData\" # 'fromData' or 'no'\n ops[\"spkTh\"] = -params[\"detect_threshold\"] # spike threshold in standard deviations (-6)\n ops[\"loc_range\"] = [3.0, 1.0] # ranges to detect peaks; plus/minus in time and channel ([3 1])\n ops[\"long_range\"] = [30.0, 6.0] # ranges to detect isolated peaks ([30 6])\n ops[\"maskMaxChannels\"] = 5.0 # how many channels to mask up/down ([5])\n ops[\"crit\"] = 0.65 # upper criterion for discarding spike repeates (0.65)\n ops[\"nFiltMax\"] = 10000.0 # maximum \"unique\" spikes to consider (10000)\n\n # options for posthoc merges (under construction)\n ops[\"fracse\"] = 0.1 # binning step along discriminant axis for posthoc merges (in units of sd)\n ops[\"epu\"] = np.Inf\n\n ops[\"ForceMaxRAMforDat\"] = 20e9 # maximum RAM the algorithm will try to use; on Windows it will autodetect.\n\n ## option for wavelength\n ops[\"nt0\"] = params[\n \"wave_length\"\n ] # size of the waveform extracted around each detected peak. Be sure to make it odd to make alignment easier.\n return ops"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Looks up options for object, including plot defaults, keyfn determines returned key otherwise None key is used. | def lookup(x):
options = cls.lookup_options(x, opt_type)
selected = {o: options.options[o]
for o in opts if o in options.options}
if opt_type == 'plot' and defaults:
plot = Store.registry[cls.backend].get(type(x))
selected['defaults'] = {o: getattr(plot, o) for o in opts
if o not in selected and hasattr(plot, o)}
key = keyfn(x) if keyfn else None
return (key, selected) | [
"def _traverse_options(cls, obj, opt_type, opts, specs=None, keyfn=None, defaults=True):\n def lookup(x):\n \"\"\"\n Looks up options for object, including plot defaults,\n keyfn determines returned key otherwise None key is used.\n \"\"\"\n options = cls.lookup_options(x, opt_type)\n selected = {o: options.options[o]\n for o in opts if o in options.options}\n if opt_type == 'plot' and defaults:\n plot = Store.registry[cls.backend].get(type(x))\n selected['defaults'] = {o: getattr(plot, o) for o in opts\n if o not in selected and hasattr(plot, o)}\n key = keyfn(x) if keyfn else None\n return (key, selected)\n\n # Traverse object and accumulate options by key\n traversed = obj.traverse(lookup, specs)\n options = defaultdict(lambda: defaultdict(list))\n default_opts = defaultdict(lambda: defaultdict(list)) \n for key, opts in traversed:\n defaults = opts.pop('defaults', {})\n for opt, v in opts.items():\n options[key][opt].append(v)\n for opt, v in defaults.items():\n default_opts[key][opt].append(v)\n\n # Merge defaults into dictionary if not explicitly specified\n for key, opts in default_opts.items():\n for opt, v in opts.items():\n if opt not in options[key]:\n options[key][opt] = v\n return options if keyfn else options[None]",
"def get_plot_kwargs(cfg, option, key=None):\n plot_kwargs = cfg.get(option, {}).get('plot_kwargs', {})\n if key is None:\n return plot_kwargs\n if '_xy' in option:\n additional_plot_kwargs = cfg.get('additional_plot_kwargs_xy_plots', {})\n if key in additional_plot_kwargs:\n return {**plot_kwargs, **additional_plot_kwargs[key]}\n subkey = key.split(SEP)[-1]\n if subkey in additional_plot_kwargs:\n return {**plot_kwargs, **additional_plot_kwargs[subkey]}\n return deepcopy(plot_kwargs)",
"def _plot_option_logic(plot_options_from_args):\n default_plot_options = copy.deepcopy(DEFAULT_PLOT_OPTIONS)\n file_options = tools.get_config_file()\n session_options = session.get_session_plot_options()\n plot_options_from_args = copy.deepcopy(plot_options_from_args)\n\n # Validate options and fill in defaults w world_readable and sharing\n for option_set in [plot_options_from_args, session_options, file_options]:\n utils.validate_world_readable_and_sharing_settings(option_set)\n utils.set_sharing_and_world_readable(option_set)\n\n user_plot_options = {}\n user_plot_options.update(default_plot_options)\n user_plot_options.update(file_options)\n user_plot_options.update(session_options)\n user_plot_options.update(plot_options_from_args)\n user_plot_options = {\n k: v\n for k, v in user_plot_options.items()\n if k in default_plot_options or k == \"filename\"\n }\n\n return user_plot_options",
"def plotOptionsStandard(**kwargs) -> Dict:\n default: Dict = {}\n default[\"figsize\"] = (20, 12)\n default[\"plotfonts\"] = getViewFonts()\n default[\"block\"] = True\n default = parseKeywords(default, kwargs)\n return default",
"def get_options(self) -> Dict[str, Any]:",
"def _plot3d_options(self, options=None):\n if options is None:\n options = dict(self.options())\n for o in ['thickness', 'zorder', 'legend_label', 'fill', 'edgecolor']:\n options.pop(o, None)\n return GraphicPrimitive_xydata._plot3d_options(self, options)",
"def _allowed_options(self):\n return {'alpha':'How transparent the figure is.',\n 'thickness': 'How thick the border line is.',\n 'edgecolor':'The color for the border of filled polygons.',\n 'fill':'Whether or not to fill the polygon.',\n 'legend_label':'The label for this item in the legend.',\n 'legend_color':'The color of the legend text.',\n 'rgbcolor':'The color as an RGB tuple.',\n 'hue':'The color given as a hue.',\n 'zorder':'The layer level in which to draw'}",
"def default_get_skykey_options():\n\n obj = utils.default_options(\"/skynet/skykey\")\n\n return obj",
"def plotOptionsTransferFunction(**kwargs) -> Dict:\n default = plotOptionsStandard()\n default[\"figsize\"] = None\n default[\"res_ylim\"] = [0.01, 10000]\n default[\"phase_ylim\"] = [-20, 90]\n default[\"xlim\"] = [0.0001, 10000]\n default = parseKeywords(default, kwargs)\n return default",
"def plotOptionsSpec(**kwargs) -> Dict:\n\n default = plotOptionsStandard()\n default[\"amplim\"] = []\n default = parseKeywords(default, kwargs)\n return default",
"def default_get_skykeys_options():\n\n obj = utils.default_options(\"/skynet/skykeys\")\n\n return obj",
"def options(self, request, key, default):\n if key in request.GET and (request.GET[key] in self.opts_dict or\n request.GET[key] in self.extras_dict):\n opt = request.GET[key]\n else:\n opt = default\n if opt in self.opts_dict:\n title = self.opts_dict[opt]\n else:\n title = self.extras_dict[opt]\n return opt, title",
"def get_figure_opts(self):\n if self.figure_opts is None:\n return dict()\n return self.figure_opts",
"def get_kwargs_for_plotting(self):\n return self.plot_kwargs",
"def visualization_opts(context, obj, arg1='', arg2=''):\n # parse options\n opts = {}\n for arg in [arg1, arg2]:\n if arg and '=' in arg:\n k, v = arg.split('=')\n v = ast.literal_eval(v)\n opts[k] = v\n\n field_labels = {\n 'tags': _('Tags'),\n 'name': _('Name'),\n 'title': _('Name'),\n 'creation_date': _('Date'),\n 'community': _('Community'),\n 'need_categories': _('Need categories'),\n 'target_audiences': _('Target audiences'),\n }\n\n # sorters\n sort_fields = [(field_labels[field], field) for field in opts.get('sorters', [])]\n\n # filters\n field_widgets = _get_widgets_dict(obj)\n filter_fields = [(field, field_labels[field], field_widgets[field]) \\\n for field in opts.get('filters', [])]\n\n return dict(filters=filter_fields, sorters=sort_fields)",
"def plot_options(cls, obj, percent_size):\n raise NotImplementedError",
"def create_option_kwargs_dicts(self):\n\n # Create a kwargs_dict_box\n kwargs_dict_box = KwargsDictBoxLayout(self)\n self.kwargs_dict_box = kwargs_dict_box\n\n # Add all kwargs_dicts to it\n # FIG_KWARGS\n tooltip = (\"Keyword arguments used when creating the subplots figure \"\n \"(<i>plt.figure</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"Figure\", 'fig_kwargs', tooltip,\n std_entries=['dpi'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_fig_kwargs'))\n\n # IMPL_KWARGS_2D\n tooltip = (\"Keyword arguments used for making the 2D minimum \"\n \"implausibility plot (<i>plt.plot</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"2D implausibility\", 'impl_kwargs_2D', tooltip,\n std_entries=['linestyle', 'linewidth', 'marker', 'markersize',\n 'color', 'alpha'],\n banned_entries=[*self.get_proj_attr('pop_plt_kwargs'), 'cmap'])\n\n # IMPL_KWARGS_3D\n tooltip = (\"Keyword arguments used for making the 3D minimum \"\n \"implausibility plot (<i>plt.hexbin</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"3D implausibility\", 'impl_kwargs_3D', tooltip,\n std_entries=['cmap', 'alpha', 'xscale', 'yscale'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_plt_kwargs'))\n\n # LOS_KWARGS_2D\n tooltip = (\"Keyword arguments used for making the 2D line-of-sight \"\n \"plot (<i>plt.plot</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"2D line-of-sight\", 'los_kwargs_2D', tooltip,\n std_entries=['linestyle', 'linewidth', 'marker', 'markersize',\n 'color', 'alpha'],\n banned_entries=[*self.get_proj_attr('pop_plt_kwargs'), 'cmap'])\n\n # LOS_KWARGS_3D\n tooltip = (\"Keyword arguments used for making the 3D line-of-sight \"\n \"plot (<i>plt.hexbin</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"3D line-of-sight\", 'los_kwargs_3D', tooltip,\n std_entries=['cmap', 'alpha', 'xscale', 'yscale'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_plt_kwargs'))\n\n # LINE_KWARGS_EST\n tooltip = (\"Keyword arguments used for drawing the parameter estimate \"\n \"lines (<i>plt.plot</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"Estimate lines\", 'line_kwargs_est', tooltip,\n std_entries=['linestyle', 'color', 'alpha', 'linewidth'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_line_kwargs'))\n\n # ARROW_KWARGS_EST\n tooltip = (\"Keyword arguments used for drawing the parameter estimate \"\n \"arrows (<i>plt.arrow</i> kwargs)\")\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"Estimate arrows\", 'arrow_kwargs_est', tooltip,\n std_entries=['color', 'alpha', 'fh_arrowlength', 'ft_arrowlength',\n 'fh_arrowwidth', 'ft_arrowwidth', 'rel_xpos',\n 'rel_ypos'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_arrow_kwargs'))\n\n # LINE_KWARGS_CUT\n tooltip = (\"Keyword arguments used for drawing the implausibility \"\n \"cut-off line(s) in 2D projections (<i>plt.plot</i> kwargs)\"\n )\n kwargs_dict_box.add_dict(\n \"Cut-off lines\", 'line_kwargs_cut', tooltip,\n std_entries=['linestyle', 'color', 'alpha', 'linewidth'],\n banned_entries=self.get_proj_attr('pop_line_kwargs'))\n\n # Return kwargs_dict box\n return('Projection keyword dicts:', kwargs_dict_box)",
"def _default_options(self):",
"def get_options(self, key):\n if key in self.options.get_option_names():\n return self.options\n\n try:\n scope, scoped_key = key.split('.')\n except ValueError:\n return None\n\n if scope == 'input' and scoped_key in self.input.options.get_option_names():\n return self.input.options\n elif scope == 'output' and scoped_key in self.output.options.get_option_names():\n return self.output.options\n elif scope == 'exploit' and scoped_key in self.exploit.options.get_option_names():\n return self.exploit.options\n else:\n return None"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Uses traversal to find the appropriate projection for a nested object. Respects projections set on Overlays before considering Element based settings, before finally looking up the default projection on the plot type. If more than one nonNone projection type is found an exception is raised. | def _get_projection(cls, obj):
isoverlay = lambda x: isinstance(x, CompositeOverlay)
opts = cls._traverse_options(obj, 'plot', ['projection'],
[CompositeOverlay, Element],
keyfn=isoverlay)
from_overlay = not all(p is None for p in opts[True]['projection'])
projections = opts[from_overlay]['projection']
custom_projs = [p for p in projections if p is not None]
if len(set(custom_projs)) > 1:
raise Exception("An axis may only be assigned one projection type")
return custom_projs[0] if custom_projs else None | [
"async def test_entity_nested_projection(self):\n test_name = 'test_entity_nested_projection'\n entity_name = 'TestEntityNestedProjection'\n\n corpus = TestHelper.get_local_corpus(self.tests_subpath, test_name)\n expected_output_path = TestHelper.get_expected_output_folder_path(self.tests_subpath, test_name)\n manifest = await corpus.fetch_object_async('local:/default.manifest.cdm.json')\n\n ent_test_entity_nested_projection = await corpus.fetch_object_async('local:/{}.cdm.json/{}'.format(entity_name, entity_name), manifest)\n self.assertIsNotNone(ent_test_entity_nested_projection)\n resolved_test_entity_nested_projection = await ProjectionTestUtils.get_resolved_entity(corpus, ent_test_entity_nested_projection, [])\n self.assertIsNotNone(resolved_test_entity_nested_projection)\n await AttributeContextUtil.validate_attribute_context(self, corpus, expected_output_path, entity_name, resolved_test_entity_nested_projection)",
"def apply_projection(projection, dataset):\n out = DatasetType(name=dataset.name, attributes=dataset.attributes)\n\n for var in projection:\n target, template = out, dataset\n while var:\n name, slice_ = var.pop(0)\n candidate = template[name]\n \n # apply slice\n if slice_:\n if isinstance(candidate, BaseType):\n candidate.data = candidate[slice_]\n elif isinstance(candidate, SequenceType):\n candidate = candidate[slice_[0]]\n elif isinstance(candidate, GridType):\n candidate = candidate[slice_]\n\n # handle structures\n if isinstance(candidate, StructureType):\n # add variable to target\n if name not in target.keys():\n if var:\n # if there are more children to add we need to clear the\n # candidate so it has only explicitly added children; \n # also, Grids are degenerated into Structures\n if isinstance(candidate, GridType):\n candidate = StructureType(candidate.name, candidate.attributes)\n candidate._keys = []\n target[name] = candidate\n target, template = target[name], template[name]\n else:\n target[name] = candidate\n\n # fix sequence data, including only variables that are in the sequence\n for seq in walk(out, SequenceType):\n seq.data = get_var(dataset, seq.id)[tuple(seq.keys())].data\n\n return out",
"def _get_projection(el):\n result = None\n if hasattr(el, 'crs'):\n result = (int(el._auxiliary_component), el.crs)\n return result",
"def test_compatible_projections(self):\n\n # Read two layers with compatible projections\n hazard_filename = '%s/donut.shp' % TESTDATA\n exposure_filename = ('%s/pop_merapi_prj_problem.asc' % TESTDATA)\n H = read_layer(hazard_filename)\n E = read_layer(exposure_filename)\n\n # Verify that their projection strings are different\n assert H.get_projection() != E.get_projection()\n assert H.get_projection(proj4=True) != E.get_projection(proj4=True)\n\n # But the InaSAFE comparison does pass\n assert H.projection == E.projection",
"def get_projections_on_elts_and_orbitals(self, dictio):\n if len(self._projections) == 0:\n return {}\n if self.is_spin_polarized:\n result = {Spin.up: [], Spin.down: []}\n else:\n result = {Spin.up: []}\n structure = self._structure\n for spin in result:\n result[spin] = [[{str(e): collections.defaultdict(float)\n for e in dictio}\n for i in range(len(self._kpoints))]\n for j in range(self._nb_bands)]\n\n for i, j, k in itertools.product(\n list(range(self._nb_bands)), list(range(len(self._kpoints))),\n list(range(structure.num_sites))):\n for orb in self._projections[Spin.up][i][j]:\n if str(structure[k].specie) in dictio:\n if str(orb)[0] in dictio[str(structure[k].specie)]:\n result[spin][i][j][str(structure[k].specie)]\\\n [str(orb)[0]] += \\\n self._projections[spin][i][j][orb][k]\n return result",
"async def test_entity_attribute_nested_projection(self):\n test_name = 'test_entity_attribute_nested_projection'\n entity_name = 'TestEntityAttributeNestedProjection'\n\n corpus = TestHelper.get_local_corpus(self.tests_subpath, test_name)\n expected_output_path = TestHelper.get_expected_output_folder_path(self.tests_subpath, test_name)\n manifest = await corpus.fetch_object_async('local:/default.manifest.cdm.json')\n\n ent_test_entity_attribute_nested_projection = await corpus.fetch_object_async('local:/{}.cdm.json/{}'.format(entity_name, entity_name), manifest)\n self.assertIsNotNone(ent_test_entity_attribute_nested_projection)\n resolved_test_entity_attribute_nested_projection = await ProjectionTestUtils.get_resolved_entity(corpus, ent_test_entity_attribute_nested_projection, [])\n self.assertIsNotNone(resolved_test_entity_attribute_nested_projection)\n await AttributeContextUtil.validate_attribute_context(self, corpus, expected_output_path, entity_name, resolved_test_entity_attribute_nested_projection)",
"def test_projection_comparisons(self):\n\n # Although the two test datasets have the same projection,\n # this example failed with the message:\n # The reason was that comparison was done with get_projection()\n # rather than the projection objects themselves.\n\n #Projections must be the same: I got\n #GEOGCS[\"GCS_WGS_1984\",DATUM[\"WGS_1984\",\n # SPHEROID[\"WGS_1984\",6378137,298.257223563]],\n # PRIMEM[\"Greenwich\",0],UNIT[\"Degree\",0.017453292519943295]] and\n #GEOGCS[\"WGS 84\",DATUM[\"WGS_1984\",\n # SPHEROID[\"WGS 84\",6378137,298.257223563,\n # AUTHORITY[\"EPSG\",\"7030\"]],TOWGS84[0,0,0,0,0,0,0],\n # AUTHORITY[\"EPSG\",\"6326\"]],PRIMEM[\"Greenwich\",0,\n # AUTHORITY[\"EPSG\",\"8901\"]],UNIT[\"degree\",0.01745329251994328,\n # AUTHORITY[\"EPSG\",\"9122\"]],AUTHORITY[\"EPSG\",\"4326\"]]\n\n # Name file names for hazard level and exposure\n hazard_filename = ('%s/rw_jakarta_singlepart.shp' % TESTDATA)\n exposure_filename = ('%s/indonesia_highway_sample.shp' % TESTDATA)\n\n # Read\n H = read_layer(hazard_filename)\n E = read_layer(exposure_filename)\n\n Hp = H.projection\n Ep = E.projection\n msg = 'Projections did not match: %s != %s' % (Hp, Ep)\n assert Hp == Ep, msg",
"def project(self, run, projection=None, projection_name=None):\n if projection is None:\n projection = get_run_projection(run, projection_name)\n if projection is None:\n raise ProjectionError(f\"Projection could not be found {run.cat.name} {run.metadata['start']['uid']}\")\n\n for field_key, mapping in projection['projection'].items():\n # go through each projection\n projection_type = mapping['type']\n projection_location = mapping.get('location')\n projection_linked_field = mapping.get('field')\n\n if projection_location == 'start':\n if self._metadata_cb:\n value = run.metadata['start'].get(projection_linked_field)\n if value is None:\n self.issues.append(\n (f\"{run.metadata['start']['uid']} \"\n f\"Start key misising in run {field_key}: \"\n f\"{projection_linked_field}\")\n )\n continue\n self._metadata_cb(field_key, value)\n continue\n\n elif projection_location == 'event':\n projection_stream = mapping.get('stream')\n\n if projection_stream is None:\n # raise ProjectionError(f'stream missing for event projection: {field_key}')\n self._issues.append(f'stream missing for event projection: {field_key}')\n\n if projection_type == \"calculated\":\n if self._event_field_cb:\n self._event_field_cb(field_key,\n projection_stream,\n projection_linked_field,\n get_calculated_value(run, field_key, mapping))\n continue\n\n # TODO check if field exists in stream first\n if self._event_field_cb:\n stream = None\n try:\n stream = run[projection_stream]\n except KeyError:\n # raise ProjectionError(f\"Stream {projection_stream} specified does\" +\n # f\"not exists {run.metadata['start']['uid']}\")\n self._issues.append(f\"Stream {projection_stream} specified does\" +\n f\"not exists {run.metadata['start']['uid']}\")\n continue\n\n value = stream.to_dask()[projection_linked_field]\n self._event_field_cb(field_key,\n projection_stream,\n projection_linked_field,\n value)\n continue\n\n elif projection_location == 'configuration':\n if self._event_configuration_cb:\n projection_stream = mapping['stream']\n config_index = mapping['config_index']\n config_device = mapping['config_device']\n value = run.primary.metadata['descriptors'][config_index]['configuration'][config_device]\n value = value['data'][projection_linked_field]\n self._event_configuration_cb(field_key,\n projection_stream,\n config_index,\n config_device,\n projection_linked_field,\n value)\n else:\n # raise ProjectionError(f'Unknown location: {projection_location} in projection.')\n self._issues.append(f\"Unknown location: {projection_location} in projection.\")",
"def get_projection_on_elements(self):\n if len(self._projections) == 0:\n return {}\n if self.is_spin_polarized:\n result = {Spin.up: [], Spin.down: []}\n else:\n result = {Spin.up: []}\n structure = self._structure\n for spin in result:\n result[spin] = [[collections.defaultdict(float)\n for i in range(len(self._kpoints))]\n for j in range(self._nb_bands)]\n for i, j, k in itertools.product(list(range(self._nb_bands)),\n list(range(len(self._kpoints))),\n list(range(structure.num_sites))):\n for orb in self._projections[Spin.up][i][j]:\n result[spin][i][j][str(structure[k].specie)] += \\\n self._projections[spin][i][j][orb][k]\n return result",
"def GetProjectionAxes(self):\n ...",
"def _convert_projection(keys_only, gae_projection_fields, index_schema):\n if gae_projection_fields:\n # Process projection_fields\n solr_projection_fields = ['id', 'rank', 'language']\n for gae_name in gae_projection_fields:\n # (1) In GAE fields with different type can have the same name,\n # in Solr they are stored as fields with different name (type suffix).\n try:\n solr_projection_fields += [\n solr_field.solr_name for solr_field in\n index_schema.grouped_fields[gae_name]\n ]\n except KeyError:\n logger.warning('Unknown field \"{}\" in projection'.format(gae_name))\n return solr_projection_fields\n elif keys_only:\n # Skip everything but ID.\n return ['id', 'rank', 'language']\n else:\n # Return all fields.\n return None",
"def _get_crs(self):\n gemproj = self.navigation_block.projection\n proj, ptype = GEMPROJ_TO_PROJ[gemproj]\n radius_sph = 6371200.0\n\n if ptype == 'azm':\n lat_0 = self.navigation_block.proj_angle1\n lon_0 = self.navigation_block.proj_angle2\n rot = self.navigation_block.proj_angle3\n if rot != 0:\n log.warning('Rotated projections currently '\n 'not supported. Angle3 (%7.2f) ignored.', rot)\n self.crs = pyproj.CRS.from_dict({'proj': proj,\n 'lat_0': lat_0,\n 'lon_0': lon_0,\n 'R': radius_sph})\n elif ptype == 'cyl':\n if gemproj != 'mcd':\n lat_0 = self.navigation_block.proj_angle1\n lon_0 = self.navigation_block.proj_angle2\n rot = self.navigation_block.proj_angle3\n if rot != 0:\n log.warning('Rotated projections currently '\n 'not supported. Angle3 (%7.2f) ignored.', rot)\n self.crs = pyproj.CRS.from_dict({'proj': proj,\n 'lat_0': lat_0,\n 'lon_0': lon_0,\n 'R': radius_sph})\n else:\n avglat = (self.navigation_block.upper_right_lat\n + self.navigation_block.lower_left_lat) * 0.5\n k_0 = (1 / math.cos(avglat)\n if self.navigation_block.proj_angle1 == 0\n else self.navigation_block.proj_angle1\n )\n lon_0 = self.navigation_block.proj_angle2\n self.crs = pyproj.CRS.from_dict({'proj': proj,\n 'lat_0': avglat,\n 'lon_0': lon_0,\n 'k_0': k_0,\n 'R': radius_sph})\n elif ptype == 'con':\n lat_1 = self.navigation_block.proj_angle1\n lon_0 = self.navigation_block.proj_angle2\n lat_2 = self.navigation_block.proj_angle3\n self.crs = pyproj.CRS.from_dict({'proj': proj,\n 'lon_0': lon_0,\n 'lat_1': lat_1,\n 'lat_2': lat_2,\n 'R': radius_sph})",
"def test_validation_get_valid_projections(self):\n self.assertIsInstance(api.validation.fetch_projections(), dict)",
"def parse_projection(self, header): # pragma: no cover\n pass",
"def projection_type(self):\n mode = self.mode\n slitless_modes = self.telescope.slitless_modes\n spec_modes = self.telescope.spec_modes\n image_modes = self.telescope.image_modes\n if hasattr(self.telescope, 'multiorder_modes'):\n multiorder_modes = self.telescope.multiorder_modes\n else:\n multiorder_modes = []\n\n if mode in slitless_modes:\n proj_type = 'slitless'\n if mode in spec_modes:\n proj_type = 'spec'\n if mode in image_modes:\n proj_type = 'image'\n if mode in multiorder_modes:\n proj_type = 'multiorder'\n return proj_type",
"def _process_proj(self, processed):\n try:\n roi_combo = self._get_roi_combo(\n self._roi1, self._roi2, self._proj_combo, \"projection\")\n except ProcessingError as e:\n logger.error(str(e))\n return\n\n if roi_combo is None:\n return\n proj = self._compute_proj(roi_combo)\n\n x = np.arange(len(proj))\n\n normalized_proj = self._normalize_fom(\n processed, proj, self._proj_norm, x=x, auc_range=self._proj_auc_range)\n fom = np.sum(normalized_proj)\n\n roi = processed.roi\n roi.proj.x = x\n roi.proj.y = normalized_proj\n roi.proj.fom = fom",
"def set_projection_type(self, p_type):\n self.scenes[self.current_scene].set_projection_type(p_type)",
"def getProjectionType1(self):\n # ˅\n return int(self.config(['projection_type']['projector1']))\n # ˄",
"def find_item_project(self, eitem):\n # get the data source name relying on the cfg section name, if null use the connector name\n ds_name = self.cfg_section_name if self.cfg_section_name else self.get_connector_name()\n\n try:\n # retrieve the project which includes the repo url in the projects.json,\n # the variable `projects_json_repo` is passed from mordred to ELK when\n # iterating over the repos in the projects.json, (see: param\n # `projects_json_repo` in the functions elk.feed_backend and\n # elk.enrich_backend)\n if self.projects_json_repo:\n project = self.prjs_map[ds_name][self.projects_json_repo]\n # if `projects_json_repo` (e.g., AOC study), use the\n # method `get_project_repository` (defined in each enricher)\n else:\n repository = self.get_project_repository(eitem)\n project = self.prjs_map[ds_name][repository]\n # With the introduction of `projects_json_repo` the code in the\n # except should be unreachable, and could be removed\n except KeyError:\n # logger.warning(\"Project not found for repository %s (data source: %s)\", repository, ds_name)\n project = None\n\n if self.filter_raw:\n fltr = eitem['origin'] + ' --filter-raw=' + self.filter_raw\n if ds_name in self.prjs_map and fltr in self.prjs_map[ds_name]:\n project = self.prjs_map[ds_name][fltr]\n elif ds_name in self.prjs_map:\n # this code is executed to retrieve the project of private repositories (in particular Git ones)\n # the URLs in the prjs_map are retrieved, anonymized and compared with the value\n # returned by `get_project_repository`\n repository = self.get_project_repository(eitem)\n for r in self.prjs_map[ds_name]:\n anonymized_repo = anonymize_url(r)\n if repository == anonymized_repo:\n project = self.prjs_map[ds_name][r]\n break\n\n if project == UNKNOWN_PROJECT:\n return None\n if project:\n return project\n\n # Try to use always the origin in any case\n if 'origin' in eitem:\n if ds_name in self.prjs_map and eitem['origin'] in self.prjs_map[ds_name]:\n project = self.prjs_map[ds_name][eitem['origin']]\n elif ds_name in self.prjs_map:\n # Try to find origin as part of the keys\n for ds_repo in self.prjs_map[ds_name]:\n ds_repo = str(ds_repo) # discourse has category_id ints\n if eitem['origin'] in ds_repo:\n project = self.prjs_map[ds_name][ds_repo]\n break\n\n if project == UNKNOWN_PROJECT:\n project = None\n\n return project"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Computes the zorder of element in the NdOverlay taking into account possible batching of elements. | def get_zorder(self, overlay, key, el):
spec = util.get_overlay_spec(overlay, key, el)
try:
return self.ordering.index(spec)
except ValueError:
self.ordering = sorted(self.ordering+[spec])
return self.ordering.index(spec) | [
"def compute_overlayable_zorders(obj, path=[]):\n path = path+[obj]\n zorder_map = defaultdict(list)\n\n # Process non-dynamic layers\n if not isinstance(obj, DynamicMap):\n if isinstance(obj, CompositeOverlay):\n for z, o in enumerate(obj):\n zorder_map[z] = [o, obj]\n elif isinstance(obj, HoloMap):\n for el in obj.values():\n if isinstance(el, CompositeOverlay):\n for k, v in compute_overlayable_zorders(el, path).items():\n zorder_map[k] += v + [obj]\n else:\n zorder_map[0] += [obj, el]\n elif obj not in zorder_map[0]:\n zorder_map[0].append(obj)\n return zorder_map\n\n isoverlay = isinstance(obj.last, CompositeOverlay)\n isdynoverlay = obj.callback._is_overlay\n if obj not in zorder_map[0] and not isoverlay:\n zorder_map[0].append(obj)\n depth = overlay_depth(obj)\n\n # Process the inputs of the DynamicMap callback\n dmap_inputs = obj.callback.inputs if obj.callback.link_inputs else []\n for z, inp in enumerate(dmap_inputs):\n no_zorder_increment = False\n if any(not (isoverlay_fn(p) or p.last is None) for p in path) and isoverlay_fn(inp):\n # If overlay has been collapsed do not increment zorder\n no_zorder_increment = True\n\n input_depth = overlay_depth(inp)\n if depth is not None and input_depth is not None and depth < input_depth:\n # Skips branch of graph where the number of elements in an\n # overlay has been reduced but still contains more than one layer\n if depth > 1:\n continue\n else:\n no_zorder_increment = True\n\n # Recurse into DynamicMap.callback.inputs and update zorder_map\n z = z if isdynoverlay else 0\n deep_zorders = compute_overlayable_zorders(inp, path=path)\n offset = max(zorder_map.keys())\n for dz, objs in deep_zorders.items():\n global_z = offset+z if no_zorder_increment else offset+dz+z\n zorder_map[global_z] = list(unique_iterator(zorder_map[global_z]+objs))\n\n # If object branches but does not declare inputs (e.g. user defined\n # DynamicMaps returning (Nd)Overlay) add the items on the DynamicMap.last\n found = any(isinstance(p, DynamicMap) and p.callback._is_overlay for p in path)\n linked = any(isinstance(s, (LinkedStream, Params)) and s.linked\n for s in obj.streams)\n if (found or linked) and isoverlay and not isdynoverlay:\n offset = max(zorder_map.keys())\n for z, o in enumerate(obj.last):\n if isoverlay and linked:\n zorder_map[offset+z].append(obj)\n if o not in zorder_map[offset+z]:\n zorder_map[offset+z].append(o)\n return zorder_map",
"def zorder(self):\n return self._zorder",
"def getZOrder(self):\n\t\treturn self._zOrder",
"def coo_to_zorder(i, j, k, xscale=1, yscale=1, zscale=1):\n return (\n +i * xscale / abs(xscale)\n - j * yscale / abs(yscale)\n + k * zscale / abs(zscale)\n )",
"def get_zorder (self):\n return self.selection_box.get_zorder()",
"def _clustermap_ordering(D):\n zmatrix = _clustermap(D)\n plt.close(zmatrix.fig)\n xordering = zmatrix.dendrogram_col.reordered_ind\n yordering = zmatrix.dendrogram_row.reordered_ind\n return (xordering, yordering)",
"def getz_index(self):\n return self._getz_index",
"def _depth_to_z(self, depth):\n val = self.depth_value\n return val - depth * 2 * val",
"def optimise_z(z, *args):\n x, y, elements, coordinates = args\n window_com = np.array([x, y, z])\n return pore_diameter(elements, coordinates, com=window_com)[0]",
"def zorder(self, zorder):\n self._zorder = zorder",
"def _set_planar_pixel_order(img):\n if img.ndim == 3:\n # C-order increments along the y-axis slowest (0), then x-axis (1),\n # then z-axis (2). We want it to go along the z-axis slowest, then\n # y-axis, then x-axis.\n img = np.swapaxes(img, 1, 2)\n img = np.swapaxes(img, 0, 1)\n\n return img.copy()",
"def cube_mesh_connectivity(nnod_x, nnod_y, nnod_z):\n num_elems = (nnod_x - 1) * (nnod_y - 1) * (nnod_z - 1)\n elems = np.zeros((num_elems, 9),\n dtype=int) # this stores first element number and then the nodes of each mesh element\n element_number = 0\n ne = 0\n # loop through elements\n for k in range(1, nnod_z):\n for j in range(1, nnod_y):\n for i in range(1, nnod_x):\n elems[ne][0] = ne # store element number\n elems[ne][1] = (i - 1) + (nnod_x) * (j - 1) + nnod_x * nnod_y * (k - 1) # lowest coordinates\n elems[ne][2] = elems[ne][1] + 1 # add one in x\n elems[ne][3] = elems[ne][1] + nnod_x # go through x and find first in y\n elems[ne][4] = elems[ne][3] + 1 # add one in y\n elems[ne][5] = elems[ne][1] + nnod_x * nnod_y # same as 1 -4 but at higher z -coord\n elems[ne][6] = elems[ne][2] + nnod_x * nnod_y\n elems[ne][7] = elems[ne][3] + nnod_x * nnod_y\n elems[ne][8] = elems[ne][4] + nnod_x * nnod_y\n ne = ne + 1\n\n return elems",
"def obtain_depth(self):\n self.z_buffer = image(self.image_plane.width, self.image_plane.height)\n for j in range(self.image_plane.height):\n for i in range(self.image_plane.width):\n single_point = None\n for ray_tracing in self.ray_tracer:\n ray_tracing.ray_direction(i, j)\n ray_tracing.sphere_to_ray()\n ray_tracing.ray_sphere_intersection()\n ray_tracing.hit_pos()\n hit_point = ray_tracing.getHit()\n\n if single_point is None:\n single_point = hit_point\n elif single_point is not None and single_point.z > hit_point.z:\n single_point = hit_point\n self.z_buffer.setColor(single_point, i, j)",
"def tile_order(self):\n cdef tiledb_layout_t order = TILEDB_UNORDERED\n self._tile_order(&order)\n return _tiledb_layout_string(order)",
"def z_index(self):\n return self._z_index",
"def BP_n_layers(z, z0_str, n, L, R_i):\n # create array of 1's the same length as z\n BP_array = z*0+1\n # start the first step's top at the top of the structure\n step_top = z0_str\n # Loop across each i step\n for i in range(n):\n # Set bottom of step\n step_bot = step_top - L\n # Set the vertical structure to 0 for that step\n for j in range(len(BP_array)):\n if z[j] < step_top and z[j] > step_bot:\n BP_array[j] = 0\n # Set step top for next step\n step_top = step_bot - R_i*L\n return BP_array",
"def get_z_locations(self):\r\n zi = self.z0\r\n z = [zi]\r\n for i in range(self.nPlies()):\r\n t = self.Thickness(i)\r\n zi += t\r\n z.append(zi)\r\n return array(z)",
"def find_layer(z, params):\r\n N = len(params['d_list'])\r\n for i in range(N):\r\n if z <= params['layer_bottom_list'][i]:\r\n return i-1\r\n return N-1",
"def voxel_order(self):\n return self._voxel_order"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Gets the extents for the axes from the current View. The globally computed ranges can optionally override the extents. | def get_extents(self, view, ranges):
ndims = len(view.dimensions())
num = 6 if self.projection == '3d' else 4
if self.apply_ranges:
if ranges:
dims = view.dimensions()
x0, x1 = ranges[dims[0].name]
if ndims > 1:
y0, y1 = ranges[dims[1].name]
else:
y0, y1 = (np.NaN, np.NaN)
if self.projection == '3d':
if len(dims) > 2:
z0, z1 = ranges[dims[2].name]
else:
z0, z1 = np.NaN, np.NaN
else:
x0, x1 = view.range(0)
y0, y1 = view.range(1) if ndims > 1 else (np.NaN, np.NaN)
if self.projection == '3d':
z0, z1 = view.range(2)
if self.projection == '3d':
range_extents = (x0, y0, z0, x1, y1, z1)
else:
range_extents = (x0, y0, x1, y1)
else:
range_extents = (np.NaN,) * num
if self.apply_extents:
norm_opts = self.lookup_options(view, 'norm').options
if norm_opts.get('framewise', False) or self.dynamic:
extents = view.extents
else:
extent_list = self.hmap.traverse(lambda x: x.extents, [Element])
extents = util.max_extents(extent_list, self.projection == '3d')
else:
extents = (np.NaN,) * num
return tuple(l1 if l2 is None or not np.isfinite(l2) else
l2 for l1, l2 in zip(range_extents, extents)) | [
"def extents(self):\n if self.direction == 'horizontal':\n vmin = self._selection_artist.get_x()\n vmax = vmin + self._selection_artist.get_width()\n else:\n vmin = self._selection_artist.get_y()\n vmax = vmin + self._selection_artist.get_height()\n return vmin, vmax",
"def get_extent(self):\n xpts = []\n if self.direction == \"x\":\n for nn, verts in self.xypts.items():\n for v in verts:\n xpts.append(v[0])\n else:\n for _, verts in self.xypts.items():\n for v in verts:\n xpts.append(v[1])\n\n xmin = np.min(xpts)\n xmax = np.max(xpts)\n\n ymin = np.min(self.elev)\n ymax = np.max(self.elev)\n\n return (xmin, xmax, ymin, ymax)",
"def _get_extent_axes(self, x):\n if not hasattr(self, 'get_subplotspec'):\n return [self]\n y = ('y' if x == 'x' else 'x')\n idx = (0 if x == 'x' else 1)\n argfunc = (np.argmax if x == 'x' else np.argmin)\n irange = self._range_gridspec(x)\n axs = [ax for ax in self.figure._axes_main\n if ax._range_gridspec(x) == irange]\n if not axs:\n return [self]\n else:\n pax = axs.pop(argfunc([ax._range_gridspec(y)[idx] for ax in axs]))\n return [pax, *axs]",
"def return_extents(self):\n\n return [qm.tree.mins, qm.tree.maxs]",
"def GetExtents(self, transform=None):\n # Prepare GDAL functions to compute extents\n x_size, y_size = self.RasterXSize, self.RasterYSize\n\n # Compute four corners in destination projection\n upper_left = self.PixelCoordinates(0, 0,\n transform=transform)\n upper_right = self.PixelCoordinates(x_size, 0,\n transform=transform)\n lower_left = self.PixelCoordinates(0, y_size,\n transform=transform)\n lower_right = self.PixelCoordinates(x_size, y_size,\n transform=transform)\n x_values, y_values = list(zip(upper_left, upper_right,\n lower_left, lower_right))\n\n # Return lower-left and upper-right extents\n return Extents(lower_left=XY(min(x_values), min(y_values)),\n upper_right=XY(max(x_values), max(y_values)))",
"def extent(self):\n from .point import Point\n\n env = self.envelope\n if isinstance(env, Point):\n xmin, ymin = env.tuple\n xmax, ymax = xmin, ymin\n else:\n xmin, ymin = env[0][0]\n xmax, ymax = env[0][2]\n return (xmin, ymin, xmax, ymax)",
"def extent(self):\r\n return np.array(\r\n [\r\n self.scaled_minima[1],\r\n self.scaled_maxima[1],\r\n self.scaled_minima[0],\r\n self.scaled_maxima[0],\r\n ]\r\n )",
"def extent(self):\n ulx, uly, lrx, lry = self.ul_lr\n return ulx, lry, lrx, uly",
"def extent(self):\n rx0 = gxapi.float_ref()\n ry0 = gxapi.float_ref()\n rz0 = gxapi.float_ref()\n rx1 = gxapi.float_ref()\n ry1 = gxapi.float_ref()\n rz1 = gxapi.float_ref()\n self.gxvox.get_area(rx0, ry0, rz0, rx1, ry1, rz1)\n if self.is_depth:\n return gxgm.Point2(((rx0.value, ry0.value, -rz1.value), (rx1.value, ry1.value, -rz0.value)))\n return gxgm.Point2(((rx0.value, ry0.value, rz0.value), (rx1.value, ry1.value, rz1.value)),\n self.coordinate_system)",
"def VolumeExtents(self):\n ext = list(self.pixelExtents)\n ext.extend(self.sliceRange)\n return ext",
"def geoextent(self):\r\n return self.series_extent",
"def extent(self) -> np.ndarray:\r\n return np.asarray(\r\n [\r\n self.scaled_minima[1],\r\n self.scaled_maxima[1],\r\n self.scaled_minima[0],\r\n self.scaled_maxima[0],\r\n ]\r\n )",
"def _extent(self):\n x = self.true_energy.range.value\n y = self.reco_energy.range.value\n return x[0], x[1], y[0], y[1]",
"def get_axes(self):\n return self._axes",
"def get_extent(self):\n geot = self.geotransform()\n return (geot[0], geot[3] + self.YSize() * geot[5],\n geot[0] + self.XSize() * geot[1], geot[3])",
"def get_axes_bounds(fig):\r\n x_min, x_max, y_min, y_max = [], [], [], []\r\n for axes_obj in fig.get_axes():\r\n bounds = axes_obj.get_position().bounds\r\n x_min.append(bounds[0])\r\n x_max.append(bounds[0]+bounds[2])\r\n y_min.append(bounds[1])\r\n y_max.append(bounds[1]+bounds[3])\r\n x_min, y_min, x_max, y_max = min(x_min), min(y_min), max(x_max), max(y_max)\r\n return (x_min, x_max), (y_min, y_max)",
"def getExtentUnits(self):\n return _libsbml.Model_getExtentUnits(self)",
"def axes(self):\n return self._axes",
"def GetExtent(vDataSet):\r\n return [vDataSet.GetExtendMinX(),vDataSet.GetExtendMaxX(),\r\n vDataSet.GetExtendMinY(),vDataSet.GetExtendMaxY(),\r\n vDataSet.GetExtendMinZ(),vDataSet.GetExtendMaxZ()]"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Given a HoloMap compute the appropriate (mapwise or framewise) ranges in order to apply the Compositor collapse operations in display mode (data collapse should already have happened). | def _apply_compositor(self, holomap, ranges=None, keys=None, dimensions=None):
# Compute framewise normalization
defaultdim = holomap.ndims == 1 and holomap.kdims[0].name != 'Frame'
if keys and ranges and dimensions and not defaultdim:
dim_inds = [dimensions.index(d) for d in holomap.kdims]
sliced_keys = [tuple(k[i] for i in dim_inds) for k in keys]
frame_ranges = OrderedDict([(slckey, self.compute_ranges(holomap, key, ranges[key]))
for key, slckey in zip(keys, sliced_keys) if slckey in holomap.data.keys()])
else:
mapwise_ranges = self.compute_ranges(holomap, None, None)
frame_ranges = OrderedDict([(key, self.compute_ranges(holomap, key, mapwise_ranges))
for key in holomap.keys()])
ranges = frame_ranges.values()
return Compositor.collapse(holomap, (ranges, frame_ranges.keys()), mode='display') | [
"def _collapse(clutter_levels: List) -> np.ndarray:\n # kernel approximation for the five - tap 1D Gaussian filter used in pyramid methods for image processing\n kernel_1d: np.ndarray = np.array([[0.05, 0.25, 0.4, 0.25, 0.05]])\n kernel_2d: np.ndarray = conv2(kernel_1d, kernel_1d.T)\n\n clutter_map: np.ndarray = clutter_levels[0].copy()\n for scale in range(1, len(clutter_levels)):\n clutter_here: np.ndarray = clutter_levels[scale]\n\n for kk in range(scale, 0, -1):\n clutter_here = pt.upConv(\n image=clutter_here,\n filt=kernel_2d,\n edge_type=\"reflect1\",\n step=[2, 2],\n start=[0, 0],\n )\n\n common_sz = min(clutter_map.shape[0], clutter_here.shape[0]), min(\n clutter_map.shape[1], clutter_here.shape[1]\n )\n for i in range(0, common_sz[0]):\n for j in range(0, common_sz[1]):\n clutter_map[i][j] = max(\n clutter_map[i][j], clutter_here[i][j]\n )\n\n return clutter_map",
"def _build_subrange_mapcalc(self, subrange):\n # formula = '{c0} + {c1}*{dummy} + {c2}*{dummy}^2'\n formula = ('{b0} + '\n '({b1} + '\n '({b2}) * ((1 - {ae}) / {ae}^2) + '\n '({b3}) * ({de}/{ae}^2)) * (({DUMMY_T10}+{DUMMY_T11})/2) + '\n '({b4} + '\n '({b5}) * ((1 - {ae}) / {ae}) + '\n '({b6}) * ({de}/{ae}^2)) * (({DUMMY_T10}-{DUMMY_T11})/2) + '\n '({b7}) * ({DUMMY_T10} - {DUMMY_T11})^2')\n\n # Implement mechanism to either select\n\n try:\n if self.landcover_class:\n # print \"Fixed land cover class\"\n emissivity_t10 = float(self.emissivity_t10)\n emissivity_t11 = float(self.emissivity_t11)\n avg_lse = self._compute_delta_emissivity(emissivity_t10,\n emissivity_t11)\n delta_lse = \\\n self._compute_delta_emissivity(emissivity_t10,\n emissivity_t11)\n except:\n pass\n\n if not self.landcover_class:\n\n # This is required for when a fixed emissivity_class is used,\n # instead of a FROM-GLC (landcover) map.\n\n # print \"Using the FROM-GLC map\"\n avg_lse = DUMMY_MAPCALC_STRING_AVG_LSE\n delta_lse = DUMMY_MAPCALC_STRING_DELTA_LSE\n\n coefficients = self._retrieve_cwv_coefficients(subrange)\n b0, b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7 = coefficients\n\n mapcalc = formula.format(b0=b0,\n b1=b1,\n b2=b2,\n ae=avg_lse,\n de=delta_lse,\n b3=b3,\n b4=b4,\n b5=b5,\n b6=b6,\n b7=b7,\n DUMMY_T10=DUMMY_MAPCALC_STRING_T10,\n DUMMY_T11=DUMMY_MAPCALC_STRING_T11)\n\n return mapcalc",
"def _modify_map_size(self, merged_map):\n pos_x_white, pos_y_white = np.where(merged_map == 255)\n pos_x_black, pos_y_black = np.where(merged_map == 0)\n\n pos_x_M = np.amax(np.hstack((pos_x_black, pos_x_white)))\n pos_x_m = np.amin(np.hstack((pos_x_black, pos_x_white)))\n pos_y_M = np.amax(np.hstack((pos_y_black, pos_y_white)))\n pos_y_m = np.amin(np.hstack((pos_y_black, pos_y_white)))\n\n reduced_map = merged_map[pos_x_m-5:pos_x_M+5, pos_y_m-5:pos_y_M+5]\n\n return reduced_map",
"def disp_map(disp):\n map = np.array([\n [0,0,0,114],\n [0,0,1,185],\n [1,0,0,114],\n [1,0,1,174],\n [0,1,0,114],\n [0,1,1,185],\n [1,1,0,114],\n [1,1,1,0]\n ])\n # grab the last element of each column and convert into float type, e.g. 114 -> 114.0\n # the final result: [114.0, 185.0, 114.0, 174.0, 114.0, 185.0, 114.0]\n bins = map[0:map.shape[0]-1,map.shape[1] - 1].astype(float)\n\n # reshape the bins from [7] into [7,1]\n bins = bins.reshape((bins.shape[0], 1))\n\n # accumulate element in bins, and get [114.0, 299.0, 413.0, 587.0, 701.0, 886.0, 1000.0]\n cbins = np.cumsum(bins)\n\n # divide the last element in cbins, e.g. 1000.0\n bins = bins / cbins[cbins.shape[0] -1]\n\n # divide the last element of cbins, e.g. 1000.0, and reshape it, final shape [6,1]\n cbins = cbins[0:cbins.shape[0]-1] / cbins[cbins.shape[0] -1]\n cbins = cbins.reshape((cbins.shape[0], 1))\n\n # transpose disp array, and repeat disp 6 times in axis-0, 1 times in axis-1, final shape=[6, Height*Width]\n ind = np.tile(disp.T, (6,1))\n tmp = np.tile(cbins, (1, disp.size))\n\n # get the number of disp's elements bigger than each value in cbins, and sum up the 6 numbers\n b = (ind > tmp).astype(int)\n s = np.sum(b, axis=0)\n\n bins = 1 / bins\n\n # add an element 0 ahead of cbins, [0, cbins]\n t = cbins\n cbins = np.zeros((cbins.size+1,1))\n cbins[1:] = t\n\n # get the ratio and interpolate it\n disp = (disp - cbins[s]) * bins[s]\n disp = map[s,0:3] * np.tile(1 - disp,(1,3)) + map[s + 1,0:3] * np.tile(disp,(1,3))\n\n return disp",
"def disp_map(disp):\n map = np.array([\n [0, 0, 0, 114],\n [0, 0, 1, 185],\n [1, 0, 0, 114],\n [1, 0, 1, 174],\n [0, 1, 0, 114],\n [0, 1, 1, 185],\n [1, 1, 0, 114],\n [1, 1, 1, 0]\n ])\n # grab the last element of each column and convert into float type, e.g. 114 -> 114.0\n # the final result: [114.0, 185.0, 114.0, 174.0, 114.0, 185.0, 114.0]\n bins = map[0:map.shape[0] - 1, map.shape[1] - 1].astype(float)\n\n # reshape the bins from [7] into [7,1]\n bins = bins.reshape((bins.shape[0], 1))\n\n # accumulate element in bins, and get [114.0, 299.0, 413.0, 587.0, 701.0, 886.0, 1000.0]\n cbins = np.cumsum(bins)\n\n # divide the last element in cbins, e.g. 1000.0\n bins = bins / cbins[cbins.shape[0] - 1]\n\n # divide the last element of cbins, e.g. 1000.0, and reshape it, final shape [6,1]\n cbins = cbins[0:cbins.shape[0] - 1] / cbins[cbins.shape[0] - 1]\n cbins = cbins.reshape((cbins.shape[0], 1))\n\n # transpose disp array, and repeat disp 6 times in axis-0, 1 times in axis-1, final shape=[6, Height*Width]\n ind = np.tile(disp.T, (6, 1))\n tmp = np.tile(cbins, (1, disp.size))\n\n # get the number of disp's elements bigger than each value in cbins, and sum up the 6 numbers\n b = (ind > tmp).astype(int)\n s = np.sum(b, axis=0)\n\n bins = 1 / bins\n\n # add an element 0 ahead of cbins, [0, cbins]\n t = cbins\n cbins = np.zeros((cbins.size + 1, 1))\n cbins[1:] = t\n\n # get the ratio and interpolate it\n disp = (disp - cbins[s]) * bins[s]\n disp = map[s, 0:3] * np.tile(1 - disp, (1, 3)) + map[s + 1, 0:3] * np.tile(disp, (1, 3))\n\n return disp",
"def _crop_map(self, df, minx=-24.95, miny=30.05, maxx=44.95, maxy=71.95) -> pd.DataFrame:\n # eu_bounds = Polygon([(minx, miny), (maxx, miny), (maxx, maxy), (minx, maxy), (minx, miny)])\n\n return gpd.clip(df, self.eu_bounds)",
"def test_change_min_max(self):\n\n datarange = self.colormap.range\n\n # Perform a dummy mapping.\n a = ArrayDataSource(array([0.0, 0.5, 1.0]))\n datarange.add(a)\n b = self.colormap.map_screen(a.get_data())\n datarange.remove(a)\n\n # Update the min_value.\n datarange.low = -1.0\n\n # Test that the map still works.\n a = ArrayDataSource(array([-1.0, 0.0, 1.0]))\n datarange.add(a)\n b = self.colormap.map_screen(a.get_data())\n datarange.remove(a)\n expected = array([0.0, 0.5, 1.0])\n\n close = allclose(ravel(b[:,:1]), expected, atol=0.02)\n self.assert_(close,\n \"Changing min value broke map. Expected %s. Got %s\" % (expected, b[:,:1]))\n\n # Update the max_value.\n datarange.high = 0.0\n # Test that the map still works.\n a = ArrayDataSource(array([-1.0, -0.5, 0.0]))\n datarange.add(a)\n b = self.colormap.map_screen(a.get_data())\n datarange.remove(a)\n expected = array([0.0, 0.5, 1.0])\n\n close = allclose(ravel(b[:,:1]), expected, atol=0.02)\n self.assert_(close,\n \"Changing min value broke map. Expected %s. Got %s\" % (expected, b[:,:1]))\n\n\n return",
"def _build_swlst_mapcalc(self):\n # subrange limits, low, high\n low_1, high_1 = COLUMN_WATER_VAPOR['Range_1'].subrange\n low_2, high_2 = COLUMN_WATER_VAPOR['Range_2'].subrange\n low_3, high_3 = COLUMN_WATER_VAPOR['Range_3'].subrange\n low_4, high_4 = COLUMN_WATER_VAPOR['Range_4'].subrange\n low_5, high_5 = COLUMN_WATER_VAPOR['Range_5'].subrange\n low_6, high_6 = COLUMN_WATER_VAPOR['Range_6'].subrange # unused\n\n # build mapcalc expression for each subrange\n expression_range_1 = self._build_subrange_mapcalc('Range_1')\n expression_range_2 = self._build_subrange_mapcalc('Range_2')\n expression_range_3 = self._build_subrange_mapcalc('Range_3')\n expression_range_4 = self._build_subrange_mapcalc('Range_4')\n expression_range_5 = self._build_subrange_mapcalc('Range_5')\n\n # complete range\n expression_range_6 = self._build_subrange_mapcalc('Range_6')\n\n # build one big expression using mighty eval\n expression = ('eval( sw_lst_1 = {exp_1},'\n '\\ \\n sw_lst_2 = {exp_2},'\n '\\ \\n sw_lst_12 = (sw_lst_1 + sw_lst_2) / 2,'\n '\\ \\n sw_lst_3 = {exp_3},'\n '\\ \\n sw_lst_23 = (sw_lst_2 + sw_lst_3) / 2,'\n '\\ \\n sw_lst_4 = {exp_4},'\n '\\ \\n sw_lst_34 = (sw_lst_3 + sw_lst_4) / 2,'\n '\\ \\n sw_lst_5 = {exp_5},'\n '\\ \\n sw_lst_45 = (sw_lst_4 + sw_lst_5) / 2,'\n '\\ \\n sw_lst_6 = {exp_6},'\n '\\ \\n in_range_1 = {low_1} < {DUMMY_CWV} && {DUMMY_CWV} < {high_1},'\n '\\ \\n in_range_2 = {low_2} < {DUMMY_CWV} && {DUMMY_CWV} < {high_2},'\n '\\ \\n in_range_3 = {low_3} < {DUMMY_CWV} && {DUMMY_CWV} < {high_3},'\n '\\ \\n in_range_4 = {low_4} < {DUMMY_CWV} && {DUMMY_CWV} < {high_4},'\n '\\ \\n in_range_5 = {low_5} < {DUMMY_CWV} && {DUMMY_CWV} < {high_5},'\n '\\ \\n if( in_range_1 && in_range_2, sw_lst_12,'\n '\\ \\n if( in_range_2 && in_range_3, sw_lst_23,'\n '\\ \\n if( in_range_3 && in_range_4, sw_lst_34,'\n '\\ \\n if( in_range_4 && in_range_5, sw_lst_45,'\n '\\ \\n if( in_range_1, sw_lst_1,'\n '\\ \\n if( in_range_2, sw_lst_2,'\n '\\ \\n if( in_range_3, sw_lst_3,'\n '\\ \\n if( in_range_4, sw_lst_4,'\n '\\ \\n if( in_range_5, sw_lst_5,'\n ' sw_lst_6 ))))))))))') # ' null() ))))))))))')\n\n # replace keywords appropriately\n swlst_expression = expression.format(exp_1=expression_range_1,\n low_1=low_1,\n DUMMY_CWV=DUMMY_MAPCALC_STRING_CWV,\n high_1=high_1,\n exp_2=expression_range_2,\n low_2=low_2, high_2=high_2,\n exp_3=expression_range_3,\n low_3=low_3, high_3=high_3,\n exp_4=expression_range_4,\n low_4=low_4, high_4=high_4,\n exp_5=expression_range_5,\n low_5=low_5, high_5=high_5,\n exp_6=expression_range_6)\n\n return swlst_expression",
"def slice_wfd_area(nslice, target_map, scale_down_factor=0.2):\n # Make it so things still sum to one.\n scale_up_factor = nslice - scale_down_factor*(nslice-1)\n\n wfd = target_map['r'] * 0\n wfd_indices = np.where(target_map['r'] == 1)[0]\n wfd[wfd_indices] = 1\n wfd_accum = np.cumsum(wfd)\n split_wfd_indices = np.floor(np.max(wfd_accum)/nslice*(np.arange(nslice)+1)).astype(int)\n split_wfd_indices = split_wfd_indices.tolist()\n split_wfd_indices = [0] + split_wfd_indices\n\n all_scaled_down = {}\n for filtername in target_map:\n all_scaled_down[filtername] = target_map[filtername]+0\n all_scaled_down[filtername][wfd_indices] *= scale_down_factor\n\n scaled_maps = []\n for i in range(len(split_wfd_indices)-1):\n new_map = {}\n indices = wfd_indices[split_wfd_indices[i]:split_wfd_indices[i+1]]\n for filtername in all_scaled_down:\n new_map[filtername] = all_scaled_down[filtername] + 0\n new_map[filtername][indices] = target_map[filtername][indices]*scale_up_factor\n scaled_maps.append(new_map)\n\n return scaled_maps",
"def project_ranges(cb, msg, attributes):\n if skip(cb, msg, attributes):\n return msg\n\n plot = get_cb_plot(cb)\n x0, x1 = msg.get('x_range', (0, 1000))\n y0, y1 = msg.get('y_range', (0, 1000))\n extents = x0, y0, x1, y1\n x0, y0, x1, y1 = project_extents(extents, plot.projection,\n plot.current_frame.crs)\n coords = {'x_range': (x0, x1), 'y_range': (y0, y1)}\n return {k: v for k, v in coords.items() if k in attributes}",
"def __init__(self, colmaps, min_value, max_value):\n \n self.colmaps = colmaps\n self.anz_seg = len(self.colmaps)\n \n self.xmin = []\n self.xmax = []\n self.colmap = []\n \n # min_value being smaller than the smallest min value\n # of a segment is not allowed (same for max_value)\n if min_value < self.colmaps[0][0]:\n min_value = self.colmaps[0][0]\n \n if max_value > self.colmaps[self.anz_seg-1][1]:\n max_value = self.colmaps[self.anz_seg-1][1]\n \n # scale segment borders to interval [0,1]\n for i in xrange(self.anz_seg):\n x = colmaps[i][0]\n self.xmin.append((x-min_value)/(max_value-min_value))\n \n x = colmaps[i][1]\n self.xmax.append((x-min_value)/(max_value-min_value))\n \n self.colmap.append(colmaps[i][2])\n \n print self.xmin, self.xmax",
"def draw_composite_map(date_obj, t850, u200, v200, u500, v500, mslp, gh500, u850, v850, pwat):\n \n #Get lat and lon arrays for this dataset:\n lat = t850.lat.values\n lon = t850.lon.values\n\n #========================================================================================================\n # Create a Basemap plotting figure and add geography\n #========================================================================================================\n\n #Create a Plate Carree projection object\n proj_ccrs = ccrs.Miller(central_longitude=0.0)\n\n #Create figure and axes for main plot and colorbars\n fig = plt.figure(figsize=(18,12),dpi=125)\n gs = gridspec.GridSpec(12, 36, figure=fig) #[ytop:ybot, xleft:xright]\n ax = plt.subplot(gs[:, :-1],projection=proj_ccrs) #main plot\n ax.set_xticklabels([])\n ax.set_yticklabels([])\n ax2 = plt.subplot(gs[:4, -1]) #top plot\n ax2.set_xticklabels([])\n ax2.set_yticklabels([])\n ax3 = plt.subplot(gs[4:8, -1]) #bottom plot\n ax3.set_xticklabels([])\n ax3.set_yticklabels([])\n ax4 = plt.subplot(gs[8:, -1]) #bottom plot\n ax4.set_xticklabels([])\n ax4.set_yticklabels([])\n\n #Add political boundaries and coastlines\n ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=1.2)\n ax.add_feature(cfeature.BORDERS.with_scale('50m'), linewidths=1.2)\n ax.add_feature(cfeature.STATES.with_scale('50m'), linewidths=0.5)\n\n #Add land/lake/ocean masking\n land_mask = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', '50m',\n edgecolor='face', facecolor='#e6e6e6')\n sea_mask = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'ocean', '50m',\n edgecolor='face', facecolor='#ffffff')\n lake_mask = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'lakes', '50m',\n edgecolor='face', facecolor='#ffffff')\n ax.add_feature(sea_mask,zorder=0)\n ax.add_feature(land_mask,zorder=0)\n ax.add_feature(lake_mask,zorder=0)\n\n #========================================================================================================\n # Fill contours\n #========================================================================================================\n\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n # 850-hPa temperature\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n\n #Specify contour settings\n clevs = np.arange(-40,40,1)\n cmap = plt.get_cmap('jet')\n extend = \"both\"\n\n #Contour fill this variable\n norm = col.BoundaryNorm(clevs,cmap.N)\n cs = ax.contourf(lon,lat,t850,clevs,cmap=cmap,norm=norm,extend=extend,transform=proj_ccrs,alpha=0.1)\n\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n # PWAT\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n\n #Specify contour settings\n clevs = np.arange(20,71,0.5)\n\n #Define a color gradient for PWAT\n pwat_colors = gradient([[(255,255,255),0.0],[(255,255,255),20.0]],\n [[(205,255,205),20.0],[(0,255,0),34.0]],\n [[(0,255,0),34.0],[(0,115,0),67.0]])\n cmap = pwat_colors.get_cmap(clevs)\n extend = \"max\"\n\n #Contour fill this variable\n norm = col.BoundaryNorm(clevs,cmap.N)\n cs = ax.contourf(lon,lat,pwat,clevs,cmap=cmap,norm=norm,extend=extend,transform=proj_ccrs,alpha=0.9)\n\n #Add a color bar\n _ = plt.colorbar(cs,cax=ax2,shrink=0.75,pad=0.01,ticks=[20,30,40,50,60,70])\n\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n # 250-hPa wind\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n\n #Get the data for this variable\n wind = calc.wind_speed(u200, v200)\n\n #Specify contour settings\n clevs = [40,50,60,70,80,90,100,110]\n cmap = col.ListedColormap(['#99E3FB','#47B6FB','#0F77F7','#AC97F5','#A267F4','#9126F5','#E118F3','#E118F3'])\n extend = \"max\"\n\n #Contour fill this variable\n norm = col.BoundaryNorm(clevs,cmap.N)\n cs = ax.contourf(lon,lat,wind,clevs,cmap=cmap,norm=norm,extend=extend,transform=proj_ccrs)\n\n #Add a color bar\n _ = plt.colorbar(cs,cax=ax3,shrink=0.75,pad=0.01,ticks=clevs)\n\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n # 500-hPa smoothed vorticity\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n\n #Get the data for this variable\n dx,dy = calc.lat_lon_grid_deltas(lon,lat)\n vort = calc.vorticity(u500, v500, dx=dx, dy=dy)\n smooth_vort = smooth(vort, 5.0) * 10**5\n\n #Specify contour settings\n clevs = np.arange(2,20,1)\n cmap = plt.get_cmap('autumn_r')\n extend = \"max\"\n\n #Contour fill this variable\n norm = col.BoundaryNorm(clevs,cmap.N)\n cs = ax.contourf(lon,lat,smooth_vort,clevs,cmap=cmap,norm=norm,extend=extend,transform=proj_ccrs,alpha=0.3)\n\n #Add a color bar\n _ = plt.colorbar(cs,cax=ax4,shrink=0.75,pad=0.01,ticks=clevs[::2])\n \n #========================================================================================================\n # Contours\n #========================================================================================================\n\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n # MSLP\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n\n #Specify contour settings\n clevs = np.arange(960,1040+4,4)\n style = 'solid' #Plot solid lines\n color = 'red' #Plot lines as gray\n width = 0.8 #Width of contours 0.25\n\n #Contour this variable\n cs = ax.contour(lon,lat,mslp,clevs,colors=color,linewidths=width,linestyles=style,transform=proj_ccrs,alpha=0.9)\n\n #Include value labels\n ax.clabel(cs, inline=1, fontsize=9, fmt='%d')\n\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n # Geopotential heights\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n\n #Get the data for this variable\n gh500 = gh500 / 10.0\n\n #Specify contour settings\n clevs = np.arange(480,612,4)\n style = 'solid' #Plot solid lines\n color = 'black' #Plot lines as gray\n width = 2.0 #Width of contours\n\n #Contour this variable\n cs = ax.contour(lon,lat,gh500,clevs,colors=color,linewidths=width,linestyles=style,transform=proj_ccrs)\n\n #Include value labels\n ax.clabel(cs, inline=1, fontsize=12, fmt='%d')\n\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n # Surface barbs\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n\n #Plot wind barbs\n _ = ax.quiver(lon, lat, u850.values, v850.values, transform=proj_ccrs, regrid_shape=(38,30), scale=820, alpha=0.5)\n\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n # Label highs & lows\n #--------------------------------------------------------------------------------------------------------\n\n #Label highs and lows\n add_mslp_label(ax, proj_ccrs, mslp, lat, lon)\n\n #========================================================================================================\n # Step 6. Add map boundary, legend, plot title, then save image and close\n #========================================================================================================\n\n #Add china province boundary\n add_china_map_2cartopy(ax, name='province')\n\n #Add custom legend\n from matplotlib.lines import Line2D\n custom_lines = [Line2D([0], [0], color='#00A123', lw=5),\n Line2D([0], [0], color='#0F77F7', lw=5),\n Line2D([0], [0], color='#FFC000', lw=5),\n Line2D([0], [0], color='k', lw=2),\n Line2D([0], [0], color='k', lw=0.1, marker=r'$\\rightarrow$', ms=20),\n Line2D([0], [0], color='r', lw=0.8),]\n\n ax.legend(custom_lines, ['PWAT (mm)', '200-hPa Wind (m/s)', '500-hPa Vorticity', '500-hPa Height (dam)', '850-hPa Wind (m/s)', 'MSLP (hPa)'], loc=2, prop={'size':12})\n\n #Format plot title\n title = \"Synoptic Composite \\nValid: \" + dt.datetime.strftime(date_obj,'%Y-%m-%d %H%M UTC')\n st = plt.suptitle(title,fontweight='bold',fontsize=16)\n st.set_y(0.92)\n\n #Return figuration\n return(fig)",
"def decode(self, heatmaps, offsets):\n posemap = self._offset_to_pose(offsets)\n inst_indexes, inst_scores = self._get_maximum_from_heatmap(heatmaps[:, :1])\n poses = posemap.view(posemap.size(1), -1)[..., inst_indexes]\n poses = poses.view(self.num_joints, 2, -1).permute(2, 0, 1).contiguous()\n inst_scores = inst_scores.unsqueeze(1).unsqueeze(2).expand(poses.size())\n poses = torch.cat((poses, inst_scores), dim=2)\n return poses.clone()",
"def _get_cheap_region(prods, borders):\n if len(borders) > 1:\n return []\n result = []\n for op in borders:\n if prods[op]:\n prod_ops, inputs = prods[op]\n if sum([t.get_size() for t in inputs]) <= op.output.get_size():\n pred = self.area_map.get(inputs[0].op) if inputs and inputs[0].op else None\n result.append([pred, prod_ops[::-1]])\n return result",
"def draw_base_map(self, surf):\n hmap_feature = features.SCREEN_FEATURES.height_map\n hmap = hmap_feature.unpack(self._obs.observation)\n if not hmap.any():\n hmap = hmap + 100 # pylint: disable=g-no-augmented-assignment\n hmap_color = hmap_feature.color(hmap)\n\n creep_feature = features.SCREEN_FEATURES.creep\n creep = creep_feature.unpack(self._obs.observation)\n creep_mask = creep > 0\n creep_color = creep_feature.color(creep)\n\n power_feature = features.SCREEN_FEATURES.power\n power = power_feature.unpack(self._obs.observation)\n power_mask = power > 0\n power_color = power_feature.color(power)\n\n visibility = features.SCREEN_FEATURES.visibility_map.unpack(\n self._obs.observation)\n visibility_fade = np.array([[0.5] * 3, [0.75]*3, [1]*3])\n\n out = hmap_color * 0.6\n out[creep_mask, :] = (0.4 * out[creep_mask, :] +\n 0.6 * creep_color[creep_mask, :])\n out[power_mask, :] = (0.7 * out[power_mask, :] +\n 0.3 * power_color[power_mask, :])\n out *= visibility_fade[visibility]\n\n surf.blit_np_array(out)",
"def _splineloc(self, coa_map, win=5, upscale=10):\n\n # Get shape of 3-D coalescence map\n nx, ny, nz = coa_map.shape\n n = np.array([nx, ny, nz])\n\n # Find maximum coalescence location in grid\n mx, my, mz = np.unravel_index(np.nanargmax(coa_map), coa_map.shape)\n i = np.array([mx, my, mz])\n\n # Determining window about maximum value and trimming coa grid\n w2 = (win - 1)//2\n x1, y1, z1 = np.clip(i - w2, 0 * n, n)\n x2, y2, z2 = np.clip(i + w2 + 1, 0 * n, n)\n\n # If subgrid is not close to the edge\n if (x2 - x1) == (y2 - y1) == (z2 - z1):\n coa_map_trim = coa_map[x1:x2, y1:y2, z1:z2]\n\n # Defining the original interpolation function\n xo = np.linspace(0, coa_map_trim.shape[0] - 1,\n coa_map_trim.shape[0])\n yo = np.linspace(0, coa_map_trim.shape[1] - 1,\n coa_map_trim.shape[1])\n zo = np.linspace(0, coa_map_trim.shape[2] - 1,\n coa_map_trim.shape[2])\n xog, yog, zog = np.meshgrid(xo, yo, zo)\n interpgrid = Rbf(xog.flatten(), yog.flatten(), zog.flatten(),\n coa_map_trim.flatten(),\n function=\"cubic\")\n\n # Creating the new interpolated grid\n xx = np.linspace(0, coa_map_trim.shape[0] - 1,\n (coa_map_trim.shape[0] - 1) * upscale + 1)\n yy = np.linspace(0, coa_map_trim.shape[1] - 1,\n (coa_map_trim.shape[1] - 1) * upscale + 1)\n zz = np.linspace(0, coa_map_trim.shape[2] - 1,\n (coa_map_trim.shape[2] - 1) * upscale + 1)\n xxg, yyg, zzg = np.meshgrid(xx, yy, zz)\n\n # Interpolate spline function on new grid\n coa_map_int = interpgrid(xxg.flatten(), yyg.flatten(),\n zzg.flatten()).reshape(xxg.shape)\n\n # Calculate max coalescence location on interpolated grid\n mxi, myi, mzi = np.unravel_index(np.nanargmax(coa_map_int),\n coa_map_int.shape)\n mxi = mxi/upscale + x1\n myi = myi/upscale + y1\n mzi = mzi/upscale + z1\n self.output.log(\"\\t\\tGridded loc: {} {} {}\".format(mx, my, mz), self.log)\n self.output.log(\"\\t\\tSpline loc: {} {} {}\".format(mxi, myi, mzi), self.log)\n\n # Run check that spline location is within grid-cell\n if (abs(mx - mxi) > 1) or (abs(my - myi) > 1) or \\\n (abs(mz - mzi) > 1):\n msg = \"\\tSpline warning: spline location outside grid cell\"\n msg += \"with maximum coalescence value\"\n self.output.log(msg, self.log)\n\n xyz = self.lut.xyz2loc(np.array([[mxi, myi, mzi]]), inverse=True)\n loc_spline = self.lut.xyz2coord(xyz)[0]\n\n # Run check that spline location is within window\n if (abs(mx - mxi) > w2) or (abs(my - myi) > w2) or \\\n (abs(mz - mzi) > w2):\n msg = \"\\t !!!! Spline error: location outside interpolation \"\n msg += \"window !!!!\\n\\t\\t\\tGridded Location returned\"\n self.output.log(msg, self.log)\n\n xyz = self.lut.xyz2loc(np.array([[mx, my, mz]]), inverse=True)\n loc_spline = self.lut.xyz2coord(xyz)[0]\n\n else:\n msg = \"\\t !!!! Spline error: interpolation window crosses edge of \"\n msg += \"grid !!!!\\n\\t\\t\\tGridded Location returned\"\n self.output.log(msg, self.log)\n\n xyz = self.lut.xyz2loc(np.array([[mx, my, mz]]), inverse=True)\n loc_spline = self.lut.xyz2coord(xyz)[0]\n\n return loc_spline",
"def si_this_map_OLD(map):\n # Find out the value units and convert this and data to SI\n units = 1.0 * u.Unit(map.meta['bunit']).to(u.Tesla) * u.Tesla\n data = deepcopy(map.data) * units.value\n\n # ATM I don't convert the x-axis and y-axis to SI\n\n # Modify the map header to reflect all these changes\n meta = deepcopy(map.meta)\n meta['bunit'] = units.unit\n meta['datamax'] = data.max()\n meta['datamin'] = data.min()\n #meta['cdelt1'] = 0.504295 # Following modified if we convert x/y-axes\n #meta['cdelt2'] = 0.504295\n #meta['cunit1'] = 'arcsec'\n #meta['cunit2'] = 'arcsec'\n #meta['crpix1'] = data.shape[1] / 2.0 + 0.5, # central x-pixel\n #meta['crpix2'] = data.shape[0] / 2.0 + 0.5, # cnetral y-pixel\n #meta['CRVAL1'] = 0.000000\n #meta['CRVAL2'] = 0.000000\n\n # Return the modified map\n return mp.Map((data, meta))",
"def switch_range(self):\n res = self.resolution\n mid = res // 2\n newgrid = _CmapGrid(res)\n for i in range(res):\n for j in range(res):\n # Start from the middle\n newgrid[i, j] = self[(i+mid)%res, (j+mid)%res]\n return newgrid",
"def uk_map(fig1, indata, clevs, datlons, datlats, mtitle, munits, maskswitch):\n\t\n\tfrom mpl_toolkits import basemap as bm\n\timport matplotlib.cm as cm\n\tfrom mpl_toolkits.basemap import shiftgrid \n\tfrom netCDF4 import Dataset\n\tfrom matplotlib.colors import LightSource\n\timport matplotlib.pyplot as plt\n\timport numpy as np\n\timport hillshade\n\timport set_shade\n\timport colour_map\n\t\n\tif maskswitch==1:\n\t\t# import missing data map for masking out of oceans \n\t\tmissdata = Dataset('/exports/work/geos_cxc/users/ahardin4/output/amibatch/afixa/miss.nc', 'r', format='NETCDF3_CLASSIC')\n\t\t\n\t# create the figure and axes instances.\n\tax = fig1.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])\n\tm = bm.Basemap(llcrnrlon=-9.5,llcrnrlat=49.5,urcrnrlon=2.5,urcrnrlat=59,rsphere=(6378137.00,6356752.3142),\\\n \tresolution='f',area_thresh=1000.,projection='laea', lat_0=54.5,lon_0=-2.75,ax=ax)\n\tm.drawcoastlines()\n\t\n\t# read in etopo5 topography/bathymetry.\n\turl = 'http://ferret.pmel.noaa.gov/thredds/dodsC/data/PMEL/etopo5.nc'\n\tetopodata = Dataset(url)\n\ttopoin = etopodata.variables['ROSE'][:]\n\tlons = etopodata.variables['ETOPO05_X'][:]\n\tlats = etopodata.variables['ETOPO05_Y'][:]\n\t\n\t# shift data so lons go from -180 to 180 instead of 00 to 360.\n\ttopoin,lons = shiftgrid(180.,topoin,lons,start=False)\n\n\t# transform coordinates\n\tx,y=m(datlons[:,:],datlats[:,:])\n\t# transform to nx x ny regularly spaced 5km native projection grid\n\tnx = int((m.xmax-m.xmin)/5000.)+1; ny = int((m.ymax-m.ymin)/5000.)+1\n\ttopodat = m.transform_scalar(topoin,lons,lats,nx,ny)\n\t\n\t# create light source object for topography\n\tls = LightSource(azdeg = 0, altdeg = 2)\n\t# use set_shade function (also available)\n\trgb = set_shade(topodat)\n\n\t# plot image over map with imshow.\n\tim = m.imshow(rgb)\n\t\n\t# apply function to colormap pointers, can be any function at all, as long as\n\t# 0 remains 0, 1 remains 1, and values increase from one to the other.\n\t\n\t# x^4 is good for pseudo-log plots of rainfall:\n\t#log_jet=cmap_xmap(lambda x: (x*x*x*x), cm.hsv)\n\t\n\t#set to lambda x: x for no change:\n\tlog_jet=cmap_xmap(lambda x: (x), cm.jet)\n\t\n\t#apply function to colormap if desired to make whole scale 'hotter' or 'colder'\n\t#example makes colourmap significantly hotter by confining values to upper quarter:\t\n\t#log_jet=cmap_map(lambda x: x/4+0.75, cm.gist_rainbow)\n\t\n\t# mask out oceans, but not lakes. Useful when plotting or comparing against observed\n\tif maskswitch==1:\n\t\tmissmap=missdata.variables['land_map']\n\t\tmissmap2=missdata.variables['land_map']\n\t\t# cut from big mask to small mask if necessary\n\t\t#smallmap=missmap[0,6:46,0:34]\n\t\tsmallmap=missmap[0,:,:]\n\t\tsmallmap2=missmap2[0,:,:]\n\t\t# expand out by one to take into account interpolation\n\t\t\n\t\tfor i in range(1,39):\n\t\t\tfor j in range(1,33):\n\t\t\t\tif smallmap[i,j] == 0.0:\n\t\t\t\t\tsmallmap2[i-1,j]=0.0 \n\t\t\t\t\tsmallmap2[i,j-1]=0.0\n\t\t\t\t\tsmallmap2[i+1,j]=0.0 \n\t\t\t\t\tsmallmap2[i,j+1]=0.0\n\t\t\n\t\t# perform masking\n\t\tindata=np.ma.masked_array(indata,mask=(smallmap2<-0.5))\n\t\tprint smallmap2[0,0], smallmap2[36,0], smallmap2[20,20]\n\t\t#indata[indata<=0.1]=np.nan\n\t# produce semi-transparent contour map\n\tcontourmap=m.contourf(x,y,indata,clevs,cmap=cm.get_cmap(log_jet,len(clevs)-1),extend='both',\n\t\talpha=0.5,origin='lower',rasterized=True)\n\t\t\n\t# produce simple block plot\n\t#contourmap=m.pcolor(x,y,indata,shading='interp',cmap=cm.get_cmap(log_jet,len(clevs)-1),\n\t#\talpha=0.5)\n\t\t\n\t# place colour bar on right\n\tcb = m.colorbar(contourmap,\"right\", size=\"5%\", pad='3%')\n\t# configure colour bar labeling\n\tcl = plt.getp(cb.ax, 'ymajorticklabels')\n\tcontourmap=plt.setp(cl, fontsize=14)\n\n\t# draw parallels and meridians so as not to clash with colour bar placement\n\t# labels = [left,right,top,bottom]\n\tm.drawparallels(np.arange(-70.,80,1.), labels=[1,0,0,1], fontsize=13)\n\tm.drawmeridians(np.arange(351.,362.,2.),labels=[1,0,0,1], fontsize=13)\n\t\n\t# configure title and units\n\tcb.ax.set_xlabel(munits, fontsize=12)\n\tcontourmap=plt.title(mtitle, fontsize=14)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
This Function is used to control the Movement of the Snake | def Movement():
keys = pygame.key.get_pressed()
if keys[pygame.K_LEFT] and not snake.ang==90:
snake.x_change = -snake.vel
snake.y_change = 0
snake.left = True
snake.right = False
snake.up = False
snake.down = False
snake.ang = -90
elif keys[pygame.K_RIGHT] and not snake.ang==-90:
snake.x_change = snake.vel
snake.y_change = 0
snake.left = False
snake.right = True
snake.up = False
snake.down = False
snake.ang = 90
elif keys[pygame.K_UP] and not snake.ang==0:
snake.x_change = 0
snake.y_change = -snake.vel
snake.left = False
snake.right = False
snake.up = True
snake.down = False
snake.ang = 180
elif keys[pygame.K_DOWN] and not snake.ang==180:
snake.x_change = 0
snake.y_change = snake.vel
snake.left = False
snake.right = False
snake.up = False
snake.down = True
snake.ang = 0 | [
"def move(self):\n new_pos = self.snake_parts[-1][:]\n if self.direction == 'up':\n new_pos[1] -= 1\n elif self.direction == 'down':\n new_pos[1] += 1\n elif self.direction == 'left':\n new_pos[0] -= 1\n else:\n new_pos[0] += 1\n # When the snake is out of the grid\n if new_pos[0] > 7:\n new_pos[0] = 0\n elif new_pos[0] < 0:\n new_pos[0] = 7\n elif new_pos[1] > 7:\n new_pos[1] = 0\n elif new_pos[1] < 0:\n new_pos[1] = 7\n self.snake_parts.append(new_pos)\n self.actions.append(new_pos)",
"def move_snake():\n move_snake_head_to_next()",
"def move(self, control):\n\n if control == 'keys':\n self.vx = 0\n self.vy = 0\n direction = 0\n keys = pygame.key.get_pressed()\n if keys[pygame.K_s] or keys[pygame.K_DOWN]:\n self.vy = self.speed\n direction = 5\n if keys[pygame.K_w] or keys[pygame.K_UP]:\n self.vy = -self.speed\n direction = 1\n if keys[pygame.K_a] or keys[pygame.K_LEFT]:\n self.vx = -self.speed\n # Adjust direction\n if direction == 5:\n direction = 6\n elif direction == 1:\n direction = 8\n else:\n direction = 7\n if keys[pygame.K_d] or keys[pygame.K_RIGHT]:\n self.vx = self.speed\n #Adjust direction\n if direction == 5:\n direction = 4\n elif direction == 1:\n direction = 2\n else:\n direction = 3\n # Update direction and add to moves list\n self.direction = direction\n self.moves += str(self.direction)\n\n elif control == 'random':\n # 0 - rest, 1 - up, 2 - up right ... 8 - up left\n direction = random.randint(0, 8)\n # Probability of changing directions\n change = random.randint(0, 10)\n\n if change == 0:\n # Another directional change\n self.changes += 1\n self.vx = 0\n self.vy = 0\n\n if direction == 4 or direction == 5 or direction == 6:\n self.vy = self.speed\n if direction == 8 or direction == 1 or direction == 2:\n self.vy = -self.speed\n if direction == 6 or direction == 7 or direction == 8:\n self.vx = -self.speed\n if direction == 2 or direction == 3 or direction == 4:\n self.vx = self.speed\n self.direction = direction\n\n # Update moves list\n self.moves += str(self.direction)",
"def movement_handler(new_direction, snake):\n #Get the head of the snake\n new_head = snake[0].copy()\n #Update the new head position based on where the snake moved\n if new_direction == INPUT.LEFT:\n new_head[0] -= CELL_SIZE\n elif new_direction == INPUT.UP:\n new_head[1] -= CELL_SIZE\n elif new_direction == INPUT.RIGHT:\n new_head[0] += CELL_SIZE\n else: #new_direction == INPUT.DOWN:\n new_head[1] += CELL_SIZE\n\n #We will update the position of the snake's head\n new_x, new_y = new_head\n if len(snake) >= 2:\n old_x, old_y = snake[1]\n else:\n old_x, old_y = [-1, -1]\n\n #If the player is running into themselves, reverse their INPUTection\n if new_x == old_x and new_y == old_y:\n if new_direction == INPUT.LEFT:\n new_head[0] += CELL_SIZE*2\n elif new_direction == INPUT.UP:\n new_head[1] += CELL_SIZE*2\n elif new_direction == INPUT.RIGHT:\n new_head[0] -= CELL_SIZE*2\n else: #new_direction == INPUT.DOWN:\n new_head[1] -= CELL_SIZE*2\n return new_head",
"def movement(self):",
"def move(self): \n # range(start, stop, step)\n for seg_num in range(len(self.segments) - 1, 0, -1):\n new_x_position = self.segments[seg_num - 1].xcor()\n new_y_position = self.segments[seg_num - 1].ycor()\n self.segments[seg_num].goto(new_x_position, new_y_position)\n\n # moving first snake's segment 20 spaces and updating last_direction\n self.head.forward(MOVE_DISTANCE)\n self.last_direction = self.head.heading()",
"def snake_move(snake, direction):\n head = snake[0].copy()\n\n if direction == RIGHT:\n head[0] = head[0] + 1\n elif direction == LEFT:\n head[0] = head[0] - 1\n elif direction == UP:\n head[1] = head[1] - 1\n elif direction == DOWN:\n head[1] = head[1] + 1\n else:\n return snake\n \n snake.insert(0,head)\n snake.pop()\n \n return snake",
"def move_player(self, pressed_keys):\n # Arrow-key movement\n if pressed_keys[K_UP]:\n self.player.rect.move_ip(0, -2)\n self.player.movement_check = True\n self.player.up_check = True\n self.player.down_check = False\n if pressed_keys[K_DOWN]:\n self.player.rect.move_ip(0, 2)\n self.player.movement_check = True\n self.player.up_check = False\n self.player.down_check = True\n if pressed_keys[K_LEFT]:\n self.player.rect.move_ip(-2, 0)\n self.player.movement_check = True\n self.player.direction_check = False\n self.player.up_check = False\n self.player.down_check = False\n if pressed_keys[K_RIGHT]:\n self.player.rect.move_ip(2, 0)\n self.player.movement_check = True\n self.player.direction_check = True\n self.player.up_check = False\n self.player.down_check = False\n # WASD movement\n if pressed_keys[K_w]:\n self.player.rect.move_ip(0, -2)\n self.player.movement_check = True\n self.player.up_check = True\n self.player.down_check = False\n if pressed_keys[K_s]:\n self.player.rect.move_ip(0, 2)\n self.player.movement_check = True\n self.player.up_check = False\n self.player.down_check = True\n if pressed_keys[K_a]:\n self.player.rect.move_ip(-2, 0)\n self.player.movement_check = True\n self.player.direction_check = False\n self.player.up_check = False\n self.player.down_check = False\n if pressed_keys[K_d]:\n self.player.rect.move_ip(2, 0)\n self.player.movement_check = True\n self.player.direction_check = True\n self.player.up_check = False\n self.player.down_check = False\n #Boundary\n if self.player.rect.left < 0:\n self.player.rect.left = 0\n if self.player.rect.right > self.board.screen_width:\n self.player.rect.right = self.board.screen_width\n if self.player.rect.top <= 0:\n self.player.rect.top = 0\n if self.player.rect.bottom >= self.board.screen_height:\n self.player.rect.bottom = self.board.screen_height",
"def snakeSetup(self,display):\n if display:\n self.screen = pygame.display.set_mode(windowSize)\n pygame.display.set_caption('Snake!')\n pygame.init()\n self.clock = pygame.time.Clock()\n self.dir = left #round(3 * random.random())\n self.s = snake(playerColor, unitSize,self.dir)\n self.setup = True",
"def change_movement(self, action):\r\n if action == \"diagonal\" and self.movement != \"diagonal\":\r\n self.movement = \"diagonal\"\r\n self.x_speed = 3\r\n self.y_speed = 3\r\n self.canvas.after(50, self.move_diagonal)\r\n elif action == \"horizontal\" and self.movement != \"horizontal\":\r\n self.movement = \"horizontal\"\r\n self.x_speed = 3\r\n self.y_speed = 0\r\n self.canvas.after(50, self.move_horizontal)\r\n elif action == \"vertical\" and self.movement != \"vertical\":\r\n self.movement = \"vertical\"\r\n self.x_speed = 0\r\n self.y_speed = 3\r\n self.canvas.after(50, self.move_vertical)\r\n elif action == \"inward_outward\":\r\n self.movement = \"inward_outward\"\r\n self.canvas.after(50, self.move_inward_outward)",
"def reset(self):\r\n self.body = [[int(self.x_pos/2), int(self.y_pos/2)]] # initial snake starts at center of screen\r\n self.direction = \"UP\"\r\n self.length = 1\r\n self.alive = True\r\n self.speed = 10",
"def move(self):\r\n\r\n # Randomizes movement after 40 steps and flips sprite \\\r\n # (if x-value of speed variable changes from positive to negative)\r\n if step == 40 and 0 < hunger < 205 and thirst < 175 and self.speed[0] not in range(-1000, 0):\r\n self.speed[0] = random.randint(-5, -1)\r\n self.speed[1] = random.randint(-7, 7)\r\n self.image = pygame.transform.flip(self.image, 1, 0)\r\n\r\n # Randomizes movement after 40 steps, but doesn't flip sprite because \\\r\n # x-value of speed variable doesn't change from positive to negative\r\n elif step == 40 and 0 < hunger < 205 and thirst < 175 and self.speed[0] in range(-1000, 0):\r\n self.speed[0] = random.randint(-5, -1)\r\n self.speed[1] = random.randint(-7, 7)\r\n\r\n # Randomizes movement after 80 steps and flips sprite \\\r\n # (if x-value of speed variable changes from negative to positive)\r\n if step == 80 and 0 < hunger < 205 and thirst < 175 and self.speed[0] not in range(0, 1000):\r\n self.speed[0] = random.randint(1, 5)\r\n self.speed[1] = random.randint(-7, 7)\r\n self.image = pygame.transform.flip(self.image, 1, 0)\r\n\r\n # Randomizes movement after 80 steps, but doesn't flip sprite \\\r\n # because x-value of speed variable doesn't change from positive to negative\r\n elif step == 80 and 0 < hunger < 205 and thirst < 175 and self.speed[0] in range(0, 1000):\r\n self.speed[0] = random.randint(1, 5)\r\n self.speed[1] = random.randint(-7, 7)\r\n\r\n # Flips the dino sprite when it hits the left or right side of the enclosure \\\r\n # and reverses dino's speed\r\n if self.rect.right > 818 or self.rect.left < 182:\r\n # Keeps sprite from getting stuck on wall in an endless cycle of flipping\r\n if step != 40 and step != 80 and 0 < hunger < 205 and thirst < 175:\r\n self.speed[0] = - self.speed[0]\r\n self.image = pygame.transform.flip(self.image, 1, 0)\r\n\r\n # Reverses the dino's speed if it hits the top or bottom side of the enclosure\r\n if self.rect.top < 55 or self.rect.bottom > 542:\r\n # Keeps sprite from getting stuck on wall in an endless cycle of flipping\r\n if step != 40 and step != 80 and 0 < hunger < 205 and thirst < 175:\r\n self.speed[1] = - self.speed[1]\r\n\r\n # Causes dinosaur to go to the tree when hunger is high enough\r\n if hunger >= 205:\r\n if step != 40 and step != 80 and 0 < thirst < 175:\r\n if self.rect.left > 300 and self.speed[0] not in range(-1000, 0):\r\n # Speed must be rounded so that speed[0] and speed[1] is in the range functions above \\\r\n # (range function doesn't take decimal point numbers)\r\n self.speed[0] = round((300 - self.rect.left)/30)\r\n self.speed[1] = round((340 - self.rect.top)/30)\r\n self.image = pygame.transform.flip(self.image, 1, 0)\r\n elif self.rect.left > 300 and self.speed[0] in range(-1000, 0):\r\n self.speed[0] = round((300 - self.rect.left)/30)\r\n self.speed[1] = round((340 - self.rect.top)/30)\r\n if self.rect.left < 300 and self.speed[0] not in range(1, 1000):\r\n self.speed[0] = round((300 - self.rect.left)/30)\r\n self.speed[1] = round((340 - self.rect.top)/30)\r\n self.image = pygame.transform.flip(self.image, 1, 0)\r\n elif self.rect.left < 300 and self.speed[0] in range(1, 1000):\r\n self.speed[0] = round((300 - self.rect.left)/30)\r\n self.speed[1] = round((340 - self.rect.top)/30)\r\n\r\n # Causes dinosaur to go to the pond when thirst is high enough\r\n if thirst == 175:\r\n if step != 40 and step != 80:\r\n if self.rect.left > 540 and self.speed[0] not in range(-1000, 0):\r\n self.speed[0] = round((540 - self.rect.left)/30)\r\n self.speed[1] = round((120 - self.rect.top)/30)\r\n self.image = pygame.transform.flip(self.image, 1, 0)\r\n elif self.rect.left > 540 and self.speed[0] in range(-1000, 0):\r\n self.speed[0] = round((540 - self.rect.left)/30)\r\n self.speed[1] = round((120 - self.rect.top)/30)\r\n if self.rect.left < 540 and self.speed[0] not in range(1, 1000):\r\n self.speed[0] = round((540 - self.rect.left)/30)\r\n self.speed[1] = round((120 - self.rect.top)/30)\r\n self.image = pygame.transform.flip(self.image, 1, 0)\r\n elif self.rect.left < 540 and self.speed[0] in range(1, 1000):\r\n self.speed[0] = round((540 - self.rect.left)/30)\r\n self.speed[1] = round((120 - self.rect.top)/30)\r\n\r\n # Sets rectangle surrounding dino sprite to new position based on its speed\r\n newpos = self.rect.move(self.speed)\r\n self.rect = newpos",
"def keyPressed(self, Event):\n if str(Event.keysym) == \"Up\":\n if self.nextSnakeDirection != [0, 1]:\n self.nextSnakeDirection = [0, -1]\n #print(\"up\")\n\n if str(Event.keysym) == \"Right\":\n if self.nextSnakeDirection != [-1, 0]:\n self.nextSnakeDirection = [1, 0]\n #print(\"Right\")\n\n if str(Event.keysym) == \"Down\":\n if self.nextSnakeDirection != [0, -1]:\n self.nextSnakeDirection = [0, 1]\n #print(\"Down\")\n\n if str(Event.keysym) == \"Left\":\n if self.nextSnakeDirection != [1, 0]:\n self.nextSnakeDirection = [-1, 0]\n #print(\"Left\")\n\n if str(Event.keysym) == \"space\":\n print(\"space\")\n\n if str(Event.keysym) == \"p\" or str(Event.keysym) == \"P\":\n if self.gameStatus == \"run\":\n self.gameStatus = \"pause\"\n else:\n self.gameStatus = \"run\"\n\n if str(Event.keysym) == \"r\" or str(Event.keysym) == \"R\":\n print(\"Epa\")\n self.resetGame()",
"def left(event):\n if event.action == sense_hat.ACTION_RELEASED:\n snake.changeDirection(LEFT)",
"def up(event):\n if event.action == sense_hat.ACTION_RELEASED:\n snake.changeDirection(UP)",
"def move_and_sew():\r\n pass",
"def move_snake():\n next_space = snake.next_space()\n \n if crashed(next_space):\n # Crashed into something. Stop the game. \n set_game_state(GAME_OVER)\n # @5.3 If the current score is greater than the top score then\n # update the top score using set_top_score()\n \n else:\n # @4.3 If the next space contains FOOD - use grid.get_cell() then do\n # the following (there are methods in the grid and snake classes for\n # each).\n # a. Remove the food \n # b. Place another bit of food in a random place on the grid\n # c. Grow the snake (i.e. make it longer)\n # d. Increase the snake's speed. Lower is faster, so subtract 5.\n # Otherwise move the snake.\n snake.move()",
"def automove(self):\n if self.x < self.end_cinematic_x_pos:\n self.x += self.SHIP_SPEED\n if self.x > self.end_cinematic_x_pos:\n self.x -= self.SHIP_SPEED\n if self.y < self.end_cinematic_y_pos:\n self.y += self.SHIP_SPEED\n if self.y > self.end_cinematic_y_pos:\n self.y -= self.SHIP_SPEED",
"def __init__ (self):\n # ------- Parameters of a Snake obejct --------\n # The following properties can be accessed within this class using\n # e.g. self.direction\n \n # The direction the snake is travelling in\n self.direction = EAST\n # The speed of the snake. This value represents the time in milliseconds\n # between moves. So 1000 = 1 move per second, 200 = 5 moves per sec etc.\n self.set_speed(INITIAL_SPEED)\n # The position of the snake (list of (x,y) tuples). The front of the\n # snake is the first element in the list.\n self.reset_position()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
This Function Calculates distance between Food and Snake | def Distance(foodx,foody):
di = ((snake.x - foodx)**2) + ((snake.y - foody)**2)
d = int(math.sqrt(di))
return d | [
"def rel_food_dist(self):\n i0, j0 = self._snake_pos[0]\n i1, j1 = self._food_pos\n return i0 - i1, j0 - j1",
"def abs_food_dist(self):\n d = self.rel_food_dist()\n return abs(d[0]) + abs(d[1])",
"def calculate_distance(asteroid_1: Asteroid, asteroid_2: Asteroid) -> float:\n dy = asteroid_2.y - asteroid_1.y\n dx = asteroid_2.x - asteroid_1.x\n return math.sqrt(dy * dy + dx * dx)",
"def get_distance(self): \n return self.from_station.distance_to(self.to_station)",
"def distance_between_wheels():",
"def distance(self, first_tape, second_tape):\n pairs = zip(first_tape, second_tape)\n return math.sqrt(abs(sum(map((lambda n: self.subsq(*n)), pairs))))",
"def get_distance(self, names, snps):\n # name is the name of one of the paths with this block. snps is the\n # snps in the block.\n # need to look up the positions from path_info dict\n distances = []\n for name in names:\n info = self.path_info[name]\n path_snps = info[0]\n index = path_snps.index(snps[0])\n start_position = info[1][index]\n end_position = info[1][index + len(snps) - 1]\n distances.append(end_position - start_position)\n return sum(distances)/len(distances)",
"def cost_distance(used_road):\n return used_road.distance",
"def manhatam_distance(self) -> int:\n raise NotImplementedError",
"def routeDistance(self):\n i = 0\n \n if self.distance == 0:\n while i < len(self.route):\n fromPlace = LocationPreference(self.route[i][0], self.route[i][1])\n if i == 0:\n fromPlace = LocationPreference(self.Hotel[i][0], self.Hotel[i][1])\n toPlace = self.route[i]\n self.distance = self.distance + fromPlace.Distance(toPlace[1], toPlace[0]) \n elif i + 1 < len(self.route):\n toPlace = self.route[i+1]\n self.distance = self.distance + fromPlace.Distance(toPlace[1], toPlace[0])\n else:\n toPlace = self.Hotel[0]\n self.distance = self.distance + fromPlace.Distance(toPlace[1], toPlace[0])\n i = i + 1\n \n return self.distance",
"def calc_distance(self, observation):\n actual_obs = observation[0]\n scrn_player = actual_obs.observation.feature_screen.player_relative\n scrn_select = actual_obs.observation.feature_screen.selected\n scrn_density = actual_obs.observation.feature_screen.unit_density\n\n state_added = scrn_select + scrn_density\n\n marine_center = np.mean(self.xy_locs(scrn_player == 1), axis=0).round()\n\n # first step\n if np.sum(scrn_select) == 0:\n marine_center = np.mean(self.xy_locs(scrn_player == 1), axis=0).round()\n # marine behind beacon\n if isinstance(marine_center, float):\n marine_center = np.mean(self.xy_locs(state_added == 2), axis=0).round()\n else:\n # normal navigation\n marine_center = np.mean(self.xy_locs(state_added == 2), axis=0).round()\n if isinstance(marine_center, float):\n marine_center = np.mean(self.xy_locs(state_added == 3), axis=0).round()\n\n beacon_center = np.mean(self.xy_locs(scrn_player == 3), axis=0).round()\n #\n # print(state_added)\n # print(\"---- Marine {} | {} Beacon ----\".format(marine_center, beacon_center))\n # time.sleep(0.2)\n distance = math.hypot(beacon_center[0] - marine_center[0],\n beacon_center[1] - marine_center[1])\n\n return beacon_center, marine_center, distance",
"def get_distance(self, scooter1, scooter2):\n return sqrt((scooter1.x - scooter2.x)**2 + (scooter1.y - scooter2.y)**2)",
"def _calculate_distance(self, passenger, driver):\n londriver, latdriver = driver['lon'], driver['lat']\n lonpassenger, latpassenger = passenger['lon'], passenger['lat']\n lon_p, lat_p, lon_d, lat_d = map(radians,\n [float(lonpassenger), float(latpassenger), float(londriver), float(latdriver)])\n lon_distance = lon_d - lon_p\n lat_distance = lat_d - lat_p\n a = sin(lat_distance / 2) ** 2 + cos(lat_p) * cos(lat_d) * sin(lon_distance / 2) ** 2\n c = 2 * asin(sqrt(a))\n km = 6367 * c\n return km",
"def calculate_distance(atom1,atom2): #dot string to show when you go into the help doc of this function\n x_distance = atom1[0]-atom2[0]\n y_distance = atom1[1]-atom2[1]\n z_distance = atom1[2]-atom2[2]\n distance = numpy.sqrt(x_distance**2+ y_distance**2+z_distance**2)\n return distance",
"def pathToFoodLess(self, value):\n ourSnake = self.snakes[self.us]\n headPos = ourSnake.getHeadPosition()\n for pos in self.food.getPositions():\n distance = self.board.optimumPathLength(pos, headPos)\n if distance < value:\n return True\n return False",
"def get_total_distance(self):\n total_distance = 0.0\n for trip in self.trips:\n total_distance += trip.get_distance()\n \n return total_distance",
"def weatherDistance(state1: State, state2):\n shirts_distance = 0\n pants_distance = 0\n shoes_distance = 0\n\n if (state1.getShirt()):\n temp1_shirt_range = state1.getShirt().getTemperture()\n temp2_shirt_range = state2.getShirt().getTemperture()\n shirts_distance = itemWeatherDistance(temp1_shirt_range,\n temp2_shirt_range)\n if (state1.getPants()):\n temp1_pants_range = state1.getPants().getTemperture()\n temp2_pants_range = state2.getPants().getTemperture()\n pants_distance = itemWeatherDistance(temp1_pants_range,\n temp2_pants_range)\n if (state1.getShoes()):\n temp1_shoes_range = state1.getShoes().getTemperture()\n temp2_shoes_range = state2.getShoes().getTemperture()\n shoes_distance = itemWeatherDistance(temp1_shoes_range,\n temp2_shoes_range)\n\n return shirts_distance + pants_distance + shoes_distance",
"def distance(self,data,replica):",
"def distance(self, other_pt, is_lla=True):\n return 0.0"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Updates the value of a leaf node and all the sums above it. Idx expected in the [0, capacity] range. | def update(self, idx, value):
idx = self.__capacity - 1 + idx
self.__tree[idx] = value
self.__update(idx) | [
"def update(self, idx, p):\n if idx < 0 or idx > self.capacity - 1:\n raise ValueError('idx must be a positive integer small than capacity')\n tree_idx = idx + self.capacity - 1\n\n change = p - self.tree[tree_idx]\n self.tree[tree_idx] = p\n\n self._propagate(tree_idx, change)",
"def incr(self, idx, val):\n idx += 1\n while idx < len(self.tree):\n self.tree[idx] += val\n idx += (idx & (-idx))",
"def __update(self, idx):\n parent = (idx - 1) // 2\n while parent >= 0:\n left, right = 2 * parent + 1, 2 * parent + 2\n self.__tree[parent] = self.__tree[left] + self.__tree[right]\n parent = (parent - 1) // 2",
"def update(self, leaf_value):\n # Count visit.\n self._n_visits += 1\n # Update Q, a running average of values for all visits.\n self._Q += 1.0*(leaf_value - self._Q) / self._n_visits\n # N * Q_ = (N - 1) * Q + Q_new",
"def update(self, x: int, k: int) -> None:\n while x <= self.n:\n self.tree[x] += k\n x += self.lowbit(x)",
"def update(self, index, value):\n\n if not 0 <= index <= self._size - 1:\n raise IndexError('Invalid index: {0}'.format(index))\n\n index += 1 # position w.r.t a one-indexed array.\n while index <= self._size:\n self._tree[index - 1] += value\n index += (index & -index)",
"def sum(self, idx):\n idx += 1\n r = 0\n while idx > 0:\n r += self.tree[idx]\n idx -= (idx & (-idx))\n return r",
"def update(self, i, v):\n # index in BTree is 1 more than index in arr[]\n i += 1\n\n # Traverse to ancestors of BITree[i]\n while i <= self.size:\n self.BITree[i] += v\n\n # Update index to next set bit in binary representation\n i += i & (-i)",
"def updateTree(self, i, val, cur):\n start, end = cur.start, cur.end\n if start == end == i:\n cur.val = val\n return\n mid = start+(end-start)/2\n if i <= mid:\n cur.val -= cur.left.val\n self.updateTree(i, val, cur.left)\n cur.val += cur.left.val\n else:\n cur.val -= cur.right.val\n self.updateTree(i, val, cur.right)\n cur.val += cur.right.val",
"def __init__(self, capacity):\n assert isinstance(capacity, int)\n if capacity <= 0:\n raise ValueError(\n 'Sum tree capacity should be positive. Got: {}'.format(capacity))\n\n self.nodes = []\n self.depth = int(np.ceil(np.log2(capacity)))\n self.low_idx = (2**self.depth) - 1 # pri_idx + low_idx -> tree_idx\n self.high_idx = capacity + self.low_idx\n self.nodes = np.zeros(2**(self.depth + 1) - 1) # Double precision.\n self.capacity = capacity\n\n self.highest_set = 0\n\n self.max_recorded_priority = 1.0",
"def heap_update(self):\n print 'SumTree pre-update:', self.replay.tree[0].sum\n last_ixs = self.replay.last_ixs(True)\n while True:\n if len(last_ixs) == 0:\n break\n if len(last_ixs) < 10000:\n ixs = last_ixs\n last_ixs = []\n else:\n ixs = last_ixs[:10000]\n last_ixs = last_ixs[10000:]\n batch = [self.replay.tree[ix].pointer for ix in ixs]\n delta = self.get_delta(batch)\n self.get_p_weights(delta, batch, ixs)\n print 'SumTree post-update:', self.replay.tree[0].sum\n print 'SumTree updated'",
"def _update(self, result):\n leaf = frozenset(result.node.assignments)\n value = result.value if result.value is not None \\\n else self.__penalty * self.__config['timeout']\n self.__log.debug('update nodes for result: %s / %f',\n result.node, value)\n amount = 0\n for node in paramMCTS.types.Node.get_nodes().values():\n params = frozenset(node.assignments)\n if params <= leaf:\n node.visits += 1\n node.value += value\n amount += 1\n self.__log.debug('%d nodes updated', amount)",
"def refresh(self):\n node, ans = self.list_head.next.next, 0\n # first update key_nodes in even positions\n while node:\n ans += 1\n node = node.next.next\n # then update tree_nodes's current_btree_node in odd positions\n node = self.list_head.next\n while node:\n node.current_btree_node = self\n if node.next:\n node = node.next.next\n else:\n break\n self.size = ans",
"def update(self, idx, error):\n p = self._priority(error)\n self.priority_sumtree.update(idx, p)",
"def increment(self):\n if self.is_empty():\n return 0\n else:\n self.get_root().value += 1\n if self.get_left():\n self.get_left().increment()\n if self.get_right():\n self.get_right().increment()",
"def capacity_enlarge(self, k):\n count = 0\n idx = self.capacity - 1\n while count < k:\n left = self.tree[idx]\n right = priorityNode(0, None)\n insert_pos = self.tree.shape[0]\n self.tree = np.insert(self.tree, insert_pos, [left,right])\n idx += 1\n count += 1\n\n self.last_capacity = self.capacity # mark down the last capacity for adding operation\n self.capacity += k # Update the value of capacity",
"def _update_value_at(self, index, value):\n node = self._get_node_at(index)\n if node is None:\n raise IndexError('List index out of range.')\n node.value = value",
"def update_by_amount(self, amnt, increase):\n # increse the amount of <self>\n if increase:\n self.data_size += amnt\n else:\n self.data_size -= amnt\n\n # increase the amount of all the parents\n current = self.get_parent_tree()\n while current is not None:\n if increase:\n current.data_size += amnt\n else:\n current.data_size -= amnt\n\n current = current.get_parent_tree()",
"def leaf_modify(self, func):\n for key, value in self.leaf_items():\n self[key] = func(value)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Receives the idx of a leaf node and updates the sums on all the nodes above it based on its current value. | def __update(self, idx):
parent = (idx - 1) // 2
while parent >= 0:
left, right = 2 * parent + 1, 2 * parent + 2
self.__tree[parent] = self.__tree[left] + self.__tree[right]
parent = (parent - 1) // 2 | [
"def sum(self, idx):\n idx += 1\n r = 0\n while idx > 0:\n r += self.tree[idx]\n idx -= (idx & (-idx))\n return r",
"def incr(self, idx, val):\n idx += 1\n while idx < len(self.tree):\n self.tree[idx] += val\n idx += (idx & (-idx))",
"def update(self, idx, p):\n if idx < 0 or idx > self.capacity - 1:\n raise ValueError('idx must be a positive integer small than capacity')\n tree_idx = idx + self.capacity - 1\n\n change = p - self.tree[tree_idx]\n self.tree[tree_idx] = p\n\n self._propagate(tree_idx, change)",
"def update(self, idx, value):\n idx = self.__capacity - 1 + idx\n self.__tree[idx] = value\n self.__update(idx)",
"def update_indexes(self):\n index = 0\n\n def update_index(node):\n nonlocal index\n if node.left is not None:\n update_index(node.left)\n node.index = index\n index += 1\n if node.right is not None:\n update_index(node.right)\n update_index(self.root)",
"def _propagate(self, indices):\n for d in reversed(range(self.depth)):\n indices = set([i // 2 for i in indices])\n for index in indices:\n self.tree[d][index] = (\n self.tree[d + 1][2 * index] + self.tree[d + 1][2 * index + 1]\n )",
"def update(self, i, v):\n # index in BTree is 1 more than index in arr[]\n i += 1\n\n # Traverse to ancestors of BITree[i]\n while i <= self.size:\n self.BITree[i] += v\n\n # Update index to next set bit in binary representation\n i += i & (-i)",
"def update(self, leaf_value):\n # Count visit.\n self._n_visits += 1\n # Update Q, a running average of values for all visits.\n self._Q += 1.0*(leaf_value - self._Q) / self._n_visits\n # N * Q_ = (N - 1) * Q + Q_new",
"def updateTree(self, i, val, cur):\n start, end = cur.start, cur.end\n if start == end == i:\n cur.val = val\n return\n mid = start+(end-start)/2\n if i <= mid:\n cur.val -= cur.left.val\n self.updateTree(i, val, cur.left)\n cur.val += cur.left.val\n else:\n cur.val -= cur.right.val\n self.updateTree(i, val, cur.right)\n cur.val += cur.right.val",
"def update(self, x: int, k: int) -> None:\n while x <= self.n:\n self.tree[x] += k\n x += self.lowbit(x)",
"def sum_children_t_minus(self, index):\n leftmost_child = self.get_leftmost_child(index)\n return np.sum(self._t_minus[leftmost_child:leftmost_child +\n self._branching_factor])",
"def update(self, index, value):\n\n if not 0 <= index <= self._size - 1:\n raise IndexError('Invalid index: {0}'.format(index))\n\n index += 1 # position w.r.t a one-indexed array.\n while index <= self._size:\n self._tree[index - 1] += value\n index += (index & -index)",
"def sum_tree(t):\n \"*** YOUR CODE HERE ***\"\n if is_leaf(t):\n return entry(t)\n total = entry(t)\n for subtree in subtrees(t):\n total += sum_tree(subtree)\n return total",
"def update_counts(self, x, aa, hh):\n tree = self.trees[hh][aa]\n node = tree.traverse(x, update=True)\n return node",
"def find_and_replace_subtree(root, subtree, node_idx, idx):\n\n # Check if index is the given node idx for replacement\n if node_idx == idx:\n # Replace the subtree\n replace_subtree(subtree, root)\n else:\n # Iterate over the children\n for child in get_children(root):\n # Recursively traverse the tree\n idx = idx + 1\n idx = find_and_replace_subtree(child, subtree, node_idx, idx)\n\n return idx",
"def cumulative_sum(t):\n \"*** YOUR CODE HERE ***\"\n sum = t.label\n for b in t.branches:\n cumulative_sum(b)\n sum += b.label\n t.label = sum",
"def walk_and_update_parents_sum(cls, transaction):\r\n sum = transaction.amount\r\n while transaction.parent_id != transaction.id:\r\n transaction.sum_total = transaction.sum_total + sum\r\n db.session.flush()\r\n log.debug(\"Transaction updated with sum_total=%s,transaction=%s\",transaction.sum_total, transaction)\r\n transaction = transaction.get_transaction(transaction.parent_id)\r\n transaction.sum_total = transaction.sum_total + sum\r\n db.session.flush()\r\n log.debug(\"Transaction updated with sum_total=%s,transaction=%s\",transaction.sum_total, transaction)",
"def sum(self) -> int:\n return self.root.sum",
"def update(self, k, x):\n k = self.num + k\n self.tree[k] = x\n while k > 1:\n k = k // 2\n self.tree[k] = self.func(self.tree[k * 2], self.tree[k * 2 + 1])"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Given an arbitrary number of functions we create a pipeline where the output is piped between functions. you can also specify a tuple of arguments that should be passed to functions in the pipeline. The first arg is always the output of the previous function. | def PipeLine(*funcs, **kwargs):
def wrapper(*data):
if len(funcs) == 1:
combinedArgs = data + kwargs.get(funcs[-1].__name__, tuple())
return funcs[-1](combinedArgs)
else:
combinedArgs = kwargs.get(funcs[-1].__name__, tuple())
if combinedArgs != ():
del kwargs[funcs[-1].__name__]
return funcs[-1](PipeLine(*funcs[:-1], **kwargs)(*data), *combinedArgs)
return wrapper | [
"def make_pipeline(steps):\n def compose2(f, g):\n return lambda x: g(f(x))\n return functools.reduce(compose2, steps)",
"def pipeline(*fns: Callable[[Any], Option[Any]]) -> Callable[[Any], Option[Any]]: # type: ignore\n\n def reducer(acc: Callable[[Any], Option[Any]], fn: Callable[[Any], Option[Any]]) -> Callable[[Any], Option[Any]]:\n def gn(x: Any) -> Option[Any]:\n return acc(x).bind(fn)\n\n return gn\n\n return reduce(reducer, fns, Some)",
"def create_pipeline(*args):\n\t\tconsumer = Pipeline.create_consumer(args[-1])\n\t\tnext(consumer)\n\n\t\ttemp = consumer\n\t\tfor func in reversed(args[1:-1]):\n\t\t\tstage = Pipeline.create_stage(func, temp)\n\t\t\tnext(stage)\n\t\t\ttemp = stage\n\n\t\tproducer = Pipeline.create_producer(args[0], temp)\n\t\tnext(producer)\n\n\t\treturn producer",
"def ReducePipeline(*funcs, **kwargs):\n def accum(val, func):\n funcArgs = kwargs.get(func.__name__, tuple())\n if hasattr(val, \"__call__\"):\n return func(val(), *funcArgs)\n else:\n return func(val, *funcArgs)\n\n def wrapper(*data):\n newFuncs = (partial(funcs[0], *data),) + funcs[1:]\n return reduce(accum, newFuncs)\n return wrapper",
"def fseq(*functions):\n return lambda *args, **kwargs: [f(*args, **kwargs) for f in functions]",
"def pipe(data, *funcs):\n for func in funcs:\n data = func(data)\n return data",
"def function_composer(*args):\n return functools.reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), args)",
"def compose(*functions):\n if not functions:\n raise TypeError('expected at least 1 argument, got 0')\n elif len(functions) == 1:\n return functions[0]\n return reduce(lambda f, g: lambda *a, **kws: f(g(*a, **kws)), functions)",
"def compose1(*functions: _ComposeArg[_T]) -> _Transform[_T]:\n def composition(arg, **kwargs):\n for f in reversed(functions):\n if isinstance(f, tuple):\n f, kws = f\n arg = f(arg, **{kw: kwargs[kw] for kw in kws})\n else:\n arg = f(arg)\n return arg\n return composition",
"def compose(*fns):\n return functools.reduce(lambda f,g: lambda x: f(g(x)), fns)",
"def compose(*fs) -> Callable:\n return lambda x: reduce(flip(funcall), reversed(fs), x)",
"def compose(*functions):\n return functools.reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), functions, lambda x: x)",
"def chainfs(*funcs):\n def execute(value):\n return chainf(value, *funcs)\n return execute",
"def _pipe_and_accumulate(val, fns):\n for fn in fns:\n val = fn(val)\n yield val",
"def chainfs(*funcs, **common):\n def execute(value):\n return chainf(value, *funcs, **common)\n\n return execute",
"def chain(inputs, *funcs):\n for func in funcs:\n inputs = (func() if not inputs else func(*inputs),)\n return inputs[0]",
"def pipeline(filters):\n pipe = partial(reduce, lambda acc, f: f(acc), filters)\n bil = bilateral()\n\n def procme(img):\n img = bil(img)\n return pipe(img)\n\n return lambda img: map(procme, [img[:, :, 0], img[:, :, 1], img[:, :, 2]])",
"def n_composition(*functions):\n return reduce((lambda f, g: lambda x: g(f(x))), functions, lambda x: x)",
"def chain_apply(it: Iterable, *callables: Callable) -> Iterable:\n for f in callables:\n it = f(it)\n return it"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Given an arbitrary number of functions we create a pipeline where the output is piped between functions. You can also specify a tuple of arguments that should be passed to the functions in the pipeline. The first argument is always the output of the previous function. This version uses the reduce builtin instead of using recursion. | def ReducePipeline(*funcs, **kwargs):
def accum(val, func):
funcArgs = kwargs.get(func.__name__, tuple())
if hasattr(val, "__call__"):
return func(val(), *funcArgs)
else:
return func(val, *funcArgs)
def wrapper(*data):
newFuncs = (partial(funcs[0], *data),) + funcs[1:]
return reduce(accum, newFuncs)
return wrapper | [
"def pipeline(*fns: Callable[[Any], Option[Any]]) -> Callable[[Any], Option[Any]]: # type: ignore\n\n def reducer(acc: Callable[[Any], Option[Any]], fn: Callable[[Any], Option[Any]]) -> Callable[[Any], Option[Any]]:\n def gn(x: Any) -> Option[Any]:\n return acc(x).bind(fn)\n\n return gn\n\n return reduce(reducer, fns, Some)",
"def make_pipeline(steps):\n def compose2(f, g):\n return lambda x: g(f(x))\n return functools.reduce(compose2, steps)",
"def compose(*fns):\n return functools.reduce(lambda f,g: lambda x: f(g(x)), fns)",
"def compose(*functions):\n return functools.reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), functions, lambda x: x)",
"def compose(*functions):\n if not functions:\n raise TypeError('expected at least 1 argument, got 0')\n elif len(functions) == 1:\n return functions[0]\n return reduce(lambda f, g: lambda *a, **kws: f(g(*a, **kws)), functions)",
"def compose(*fs) -> Callable:\n return lambda x: reduce(flip(funcall), reversed(fs), x)",
"def function_composer(*args):\n return functools.reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), args)",
"def n_composition(*functions):\n return reduce((lambda f, g: lambda x: g(f(x))), functions, lambda x: x)",
"def PipeLine(*funcs, **kwargs):\n def wrapper(*data):\n if len(funcs) == 1:\n combinedArgs = data + kwargs.get(funcs[-1].__name__, tuple())\n return funcs[-1](combinedArgs)\n else:\n combinedArgs = kwargs.get(funcs[-1].__name__, tuple())\n if combinedArgs != ():\n del kwargs[funcs[-1].__name__]\n return funcs[-1](PipeLine(*funcs[:-1], **kwargs)(*data), *combinedArgs)\n return wrapper",
"def _pipe_and_accumulate(val, fns):\n for fn in fns:\n val = fn(val)\n yield val",
"def pipeline(filters):\n pipe = partial(reduce, lambda acc, f: f(acc), filters)\n bil = bilateral()\n\n def procme(img):\n img = bil(img)\n return pipe(img)\n\n return lambda img: map(procme, [img[:, :, 0], img[:, :, 1], img[:, :, 2]])",
"def chainf(init, *funcs):\n return reduce(reduce_helper, funcs, init)",
"def compose1(*functions: _ComposeArg[_T]) -> _Transform[_T]:\n def composition(arg, **kwargs):\n for f in reversed(functions):\n if isinstance(f, tuple):\n f, kws = f\n arg = f(arg, **{kw: kwargs[kw] for kw in kws})\n else:\n arg = f(arg)\n return arg\n return composition",
"def fseq(*functions):\n return lambda *args, **kwargs: [f(*args, **kwargs) for f in functions]",
"def compose(*funcs):\n if not funcs:\n return identity\n else:\n f0 = funcs[0]\n def composed(_):\n # f_1 o f_2 o ... o f_n\n pre_composed = compose(*funcs[1:])\n return f0(pre_composed(_))\n return composed",
"def chainfs(*funcs, **common):\n def execute(value):\n return chainf(value, *funcs, **common)\n\n return execute",
"def chainfs(*funcs):\n def execute(value):\n return chainf(value, *funcs)\n return execute",
"def pipe(data, *funcs):\n for func in funcs:\n data = func(data)\n return data",
"def chain(inputs, *funcs):\n for func in funcs:\n inputs = (func() if not inputs else func(*inputs),)\n return inputs[0]"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Check move possibility using observation window | def is_move_possible(obs_window, displacement):
pos_row = obs_window.shape[0] // 2
pos_col = obs_window.shape[1] // 2
new_pos_row = pos_row + displacement[0]
new_pos_col = pos_col + displacement[1]
is_traversable = obs_window[new_pos_row, new_pos_col] == 0
is_shortcut = obs_window[new_pos_row, pos_col] or obs_window[pos_row, new_pos_col]
return is_traversable and (not is_shortcut) | [
"def _ismoving(self):\n return self.dp.state()==PyTango.DevState.MOVING",
"def ismoving(self):\n return not self.get_par(\"done_moving\")",
"def is_moving(self):\n is_moving = self.get_raw_status() & self.STATUS_MOVING\n return bool(is_moving)",
"def o_win(self):\r\n if (self.x_can_move(self._XPos[0] - 1, self._XPos[1] - 1) or\r\n self.x_can_move(self._XPos[0] + 1, self._XPos[1] - 1) or\r\n self.x_can_move(self._XPos[0] - 1, self._XPos[1] + 1) or\r\n self.x_can_move(self._XPos[0] + 1, self._XPos[1] + 1)):\r\n return False\r\n else:\r\n return True",
"def CheckPaneMove(self, pane):\r\n\r\n win_rect = pane.frame.GetRect()\r\n win_rect.x, win_rect.y = pane.floating_pos\r\n \r\n if win_rect == self._last_rect:\r\n return False\r\n\r\n # skip the first move event\r\n if self._last_rect.IsEmpty():\r\n self._last_rect = wx.Rect(*win_rect)\r\n return False\r\n\r\n # skip if moving too fast to avoid massive redraws and\r\n # jumping hint windows\r\n if abs(win_rect.x - self._last_rect.x) > 10 or \\\r\n abs(win_rect.y - self._last_rect.y) > 10:\r\n self._last_rect = wx.Rect(*win_rect)\r\n return False\r\n\r\n return True",
"def test_go_for_win_column(self):\n state = [0,0,0,C,0,0,C,0,0]\n self.assertEquals(botMove(state),0)\n\n state = [C,0,0,0,0,0,C,0,0]\n self.assertEquals(botMove(state),3)\n\n state = [C,0,0,C,0,0,0,0,0]\n self.assertEquals(botMove(state),6)\n\n state = [0,0,0,0,C,0,0,C,0]\n self.assertEquals(botMove(state),1)\n\n state = [0,C,0,0,0,0,0,C,0]\n self.assertEquals(botMove(state),4)\n\n state = [0,C,0,0,C,0,0,0,0]\n self.assertEquals(botMove(state),7)\n\n state = [0,0,0,0,0,C,0,0,C]\n self.assertEquals(botMove(state),2)\n\n state = [0,0,C,0,0,0,0,0,C]\n self.assertEquals(botMove(state),5)\n\n state = [0,0,C,0,0,C,0,0,0]\n self.assertEquals(botMove(state),8)",
"def test_move(self):\n self.notify('Move mouse pointer')\n self.assert_cumulative(\n 'Failed to register movement',\n on_move=lambda a, b: True)",
"def is_moving(self):\n return self.steps < self.max_steps",
"def OnWindowMove(self):",
"def move_valid(move):\n return True",
"def winning_move(board):\n for row in WINNING_POSITIONS:\n if board[row[0]] == board[row[1]] == board[row[2]] != EMPTY:\n return True\n\n return False",
"def is_moving(self):\n return self.gripper_io.get_signal_value(\"is_moving\")",
"def is_in_desired_position(self,observations, epsilon=0.05):\n is_in_desired_pos = False\n current_position = Point()\n current_position.x = observations[0]\n current_position.y =0\n current_position.z = observations[1]\n distance = self.get_distance_from_desired_point(current_position, self.desired_point)\n\n if(abs(distance)<0.22 and abs(observations[2]-self.desired_pitch)<0.2):\n is_in_desired_pos = True\n return is_in_desired_pos",
"def has_moved(self):\n return self.move_count > 0",
"def move_and_sew():\r\n pass",
"def test_move():\n\n print\n print '--------------'\n print 'test certain_move and uncertain_move are different'\n tgt = ComponentMove()\n tgt.certain_move()\n tgt.uncertain_move()\n tgt.component.model_step_is_done()\n\n assert np.all(tgt.delta['lat'] != tgt.u_delta['lat'])\n assert np.all(tgt.delta['long'] != tgt.u_delta['long'])\n assert np.all(tgt.delta['z'] == tgt.u_delta['z'])",
"def move_atoms(self):\n return self.abivars.ionmov != 0",
"def check_for_instant_move(self):\n\n level = self.owner().level\n owner_coord = self.owner().coord.get\n\n owner_is_in_fov = level.fov_map.point_is_visible(owner_coord)\n move_is_in_fov = level.fov_map.point_is_visible(self.move)\n\n if owner_is_in_fov or move_is_in_fov:\n\n return 'complete'\n\n elif not Settings.MOVE_ANIMATION:\n\n return 'fast_complete'\n\n else:\n\n self.complete = True\n return 'fast_complete'",
"def test_movementNoObstacles():\n initial_state = [('s','ping',(25,11)),\n ('s','emp',(13,0)),\n ('s','scrambler',(3,10))]\n tester = Tester(initial_state)\n tester.Assert(when=104,what='scrambler',which='s',where=(16,23))\n tester.Assert(when=107,what='scrambler',which='s',where=(16,23))\n tester.Assert(when=21,what='ping',which='s',where=(20,16))\n tester.Assert(when=21,what='emp',which='s',where=(15,3))\n tester.Assert(when=21,what='scrambler',which='s',where=(5,13))\n tester.test()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Returns the CPModule from within the loaded Python module m an imported module returns the CPModule class | def find_cpmodule(m):
for v, val in list(m.__dict__.items()):
if isinstance(val, type) and issubclass(val, cellprofiler_core.module.Module):
return val
raise ValueError(
"Could not find cellprofiler_core.module.Module class in %s" % m.__file__
) | [
"def _module(self):\n if self._module_cache is None:\n self._module_cache = load_module(self._name, self._path)\n return self._module_cache",
"def get_module(self):\n return self.module",
"def get_module_class(module):\n try:\n for name, obj in inspect.getmembers(module):\n # must check for parent module name (should be beacon/codec/etc) as to avoid imported class objects\n if inspect.isclass(obj) and obj.__module__ == module.__name__:\n return obj\n # have it instantiate the object? depends where I decide to use this method: obj_() creates an instance.\n except Exception, e:\n print \"Error getting class from %s module\" % (module.__name__)\n raise",
"def get_module(cls, module=None):\n return module or sys.modules[cls.module_name()]",
"def module(self, module_path):\n return self.modpath(module_path).module",
"def module(self):\n ## FIXME: this should reload the module as necessary.\n if self.module_name:\n if self.module_name not in self._modules:\n new_mod = simple_import(self.module_name)\n for name, value in self.default_objs.items():\n if not hasattr(new_mod, name):\n setattr(new_mod, name, value)\n self._modules[self.module_name] = new_mod\n return self._modules[self.module_name]\n else:\n filename = self.expand_filename(self.filename, self.source_location)\n if filename not in self._modules:\n name = filename.strip('/').strip('\\\\')\n name = os.path.splitext(name)[0]\n name = name.replace('\\\\', '_').replace('/', '_')\n new_mod = new.module(name)\n new_mod.__file__ = filename\n for name, value in self.default_objs.items():\n if not hasattr(new_mod, name):\n setattr(new_mod, name, value)\n execfile(filename, new_mod.__dict__)\n self._modules[filename] = new_mod\n return self._modules[filename]",
"def _get_module(self):\n # e.g., 'platforms.twitter.handler'\n module_full_name = '%s.%s.%s' % (PLATFORMS_PACKAGE,\n self.platform.name,\n self.api_module)\n\n # load the module (will raise ImportError if module cannot be loaded)\n module = importlib.import_module(module_full_name)\n\n return module",
"def get_python_autogenerated_module(self):\n return self.wrap_directory.file(\"madz.py\")",
"def get_module_object(self, module):\n\t\t\n\t\treturn self.modules_objects[module]",
"def module(self):\n return self._module",
"def _get_required_module(self):\n return self.__required_module",
"def _get_module(self, name):\n module = self._modules.get(name)\n if not module:\n module = importlib.import_module(name)\n self._modules[name] = module\n return module",
"def get_class(fileName):\n module = __import__(fileName)\n return getattr(module, fileName)",
"def load_class(module_and_name): \n module, name = module_and_name.rsplit('.', 1)\n __import__(module)\n return getattr(sys.modules[module], name)",
"def _get_module_instance(node: torch._C.Node,\n node_name_to_module: Dict[str, torch.nn.Module]) -> torch.nn.Module:\n input_name: str = node.input().debugName()\n attributes = _get_attribute_name(node)\n model = node_name_to_module[input_name]\n sub_model = getattr(model, attributes['name'])\n return sub_model",
"def _import_module(name):\r\n __import__(name)\r\n return sys.modules[name]",
"def get_module(model, name):\n for n, m in model.named_modules():\n if n == name:\n return m\n raise LookupError(name)",
"def get_module(name) -> Module:\n if isinstance(name, str):\n obj = get_object(name)\n else:\n obj = name\n\n name = obj.__name__\n if name in modules:\n return modules[name]\n else:\n module = Module(obj)\n modules[name] = module\n return module",
"def import_module(self) -> ModuleType:\n return importlib.import_module(self.name)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
CPU mnist test for TF Training Instance Type c5.4xlarge Given above parameters, registers a task with family named after this test, runs the task, and waits for the task to be stopped before doing teardown operations of instance and cluster. | def test_ecs_tensorflow_training_mnist_cpu(cpu_only, ecs_container_instance, tensorflow_training, training_cmd,
ecs_cluster_name):
instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance
ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, tensorflow_training, instance_id) | [
"def test_ecs_mxnet_training_mnist_cpu(cpu_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd, ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id)",
"def task_train():\n output_path = CONFIG[\"volume_path\"] + \"/output\"\n data_path = CONFIG[\"volume_path\"] + \"/data\"\n\n return {\n 'actions': [\"docker run --volume \\\"%s\\\":/app/output --volume \\\"%s\\\":/app/data %s python3 -m surround_tensorboard_example --mode train\" % (output_path, data_path, IMAGE)]\n }",
"def run_sm_perf_test(image_uri, num_nodes, region):\n _, framework_version = get_framework_and_version_from_tag(image_uri)\n if framework_version.startswith(\"1.\"):\n pytest.skip(\"Skipping benchmark test on TF 1.x images.\")\n\n processor = \"gpu\" if \"gpu\" in image_uri else \"cpu\"\n device_cuda_str = (\n f\"{processor}-{get_cuda_version_from_tag(image_uri)}\" if processor == \"gpu\" else processor\n )\n\n ec2_instance_type = \"p3.16xlarge\" if processor == \"gpu\" else \"c5.18xlarge\"\n\n py_version = \"py2\" if \"py2\" in image_uri else \"py37\" if \"py37\" in image_uri else \"py3\"\n\n time_str = time.strftime(\"%Y-%m-%d-%H-%M-%S\")\n commit_info = os.getenv(\"CODEBUILD_RESOLVED_SOURCE_VERSION\")\n target_upload_location = os.path.join(\n BENCHMARK_RESULTS_S3_BUCKET,\n \"tensorflow\",\n framework_version,\n \"sagemaker\",\n \"training\",\n device_cuda_str,\n py_version,\n )\n training_job_name = f\"tf{framework_version[0]}-tr-bench-{device_cuda_str}-{num_nodes}-node-{py_version}-{commit_info[:7]}-{time_str}\"\n\n # Inserting random sleep because this test starts multiple training jobs around the same time, resulting in\n # a throttling error for SageMaker APIs.\n time.sleep(Random(x=training_job_name).random() * 60)\n\n test_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), \"resources\")\n venv_dir = os.path.join(test_dir, \"sm_benchmark_venv\")\n\n ctx = Context()\n\n with ctx.cd(test_dir), ctx.prefix(f\"source {venv_dir}/bin/activate\"):\n log_file = f\"results-{commit_info}-{time_str}-{framework_version}-{device_cuda_str}-{py_version}-{num_nodes}-node.txt\"\n run_out = ctx.run(\n f\"timeout 45m python tf_sm_benchmark.py \"\n f\"--framework-version {framework_version} \"\n f\"--image-uri {image_uri} \"\n f\"--instance-type ml.{ec2_instance_type} \"\n f\"--node-count {num_nodes} \"\n f\"--python {py_version} \"\n f\"--region {region} \"\n f\"--job-name {training_job_name}\"\n f\"2>&1 | tee {log_file}\",\n warn=True,\n echo=True,\n )\n\n if not (run_out.ok or run_out.return_code == 124):\n target_upload_location = os.path.join(target_upload_location, \"failure_log\")\n\n ctx.run(\n f\"aws s3 cp {os.path.join(test_dir, log_file)} {os.path.join(target_upload_location, log_file)}\"\n )\n\n LOGGER.info(f\"Test results can be found at {os.path.join(target_upload_location, log_file)}\")\n\n result_statement, throughput = _print_results_of_test(\n os.path.join(test_dir, log_file), processor\n )\n throughput /= num_nodes\n\n assert run_out.ok, (\n f\"Benchmark Test failed with return code {run_out.return_code}. \"\n f\"Test results can be found at {os.path.join(target_upload_location, log_file)}\"\n )\n\n threshold_table = (\n (\n TENSORFLOW_SM_TRAINING_CPU_1NODE_THRESHOLD\n if num_nodes == 1\n else TENSORFLOW_SM_TRAINING_CPU_4NODE_THRESHOLD\n )\n if processor == \"cpu\"\n else TENSORFLOW_SM_TRAINING_GPU_1NODE_THRESHOLD\n if num_nodes == 1\n else TENSORFLOW_SM_TRAINING_GPU_4NODE_THRESHOLD\n )\n threshold = get_threshold_for_image(framework_version, threshold_table)\n LOGGER.info(\n f\"tensorflow {framework_version} sagemaker training {device_cuda_str} {py_version} \"\n f\"imagenet {num_nodes} nodes Throughput: {throughput} images/sec, threshold: {threshold} images/sec\"\n )\n assert throughput > threshold, (\n f\"tensorflow {framework_version} sagemaker training {processor} {py_version} imagenet {num_nodes} nodes \"\n f\"Benchmark Result {throughput} does not reach the threshold {threshold}\"\n )",
"def run(self):\n train_params = self.train_input.get_train_params()\n super().run_core_task(\n api_func=self.core_service.post_tasks_cluster_train, **train_params)",
"def run(self):\n train_params = self.train_input.get_train_params()\n super().run_core_task(\n api_func=self.core_service.post_tasks_auto_ts_train, **train_params)",
"def task_train_single_task_classification():\n dl_multi.config.dl_multi.set_cuda_properties(\n glu.get_value(dl_multi.config.settings._SETTINGS, \"param_cuda\", dict())\n )\n\n dl_multi.models.train_single_task_classification.train(\n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_info\"], \n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_log\"],\n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_batch\"],\n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_save\"], \n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_train\"]\n )",
"def test_ecs_tensorflow_training_mnist_gpu(gpu_only, ecs_container_instance, tensorflow_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, tensorflow_training, instance_id,\n num_gpus=num_gpus)",
"def test_ecs_mxnet_training_gluonnlp_cpu(cpu_only, py3_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id)",
"def test_ecs_mxnet_training_mnist_gpu(gpu_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd, ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id,\n num_gpus=num_gpus)",
"def test_synthetic_samples_versus_normal_increasing_PRETRAINED_VAE(original_task_datasetInterface,PATH_MODELS,model_string_vae, model_string_cnn, record_keeper,\n device='cuda',number_increments=10, extra_new_cat_multi=1):\n\n print(\"***** Testing pseudo-rehearsal versus real samples\")\n\n cat_list_all = original_task_datasetInterface.categories_list\n\n combined_task_branch_synthetic = None\n\n # Increase categories one by one and train data sets.\n # Identical to 'test_synthetic_samples_versus_normal_increasing' but loads pre-trained models instead of training them\n for increment in range(0, number_increments):\n\n task_DIS_orig = copy.deepcopy(original_task_datasetInterface)\n category_list_subset = cat_list_all[0:increment+1]\n task_DIS_orig.reduce_categories_in_dataset(category_list_subset)\n task_DIS_orig_for_synth = copy.deepcopy(task_DIS_orig)\n\n\n if (increment == 0):\n combined_task_branch_synthetic = task.TaskBranch(task_DIS_orig_for_synth.name + \" pseudo\", task_DIS_orig_for_synth,\n device, PATH_MODELS,record_keeper)\n\n print(\"Starting point, just MNIST....\")\n print(\"Training VAE - Starting\")\n\n print(\"\\n Beginning point only \",category_list_subset)\n combined_task_branch_synthetic.load_existing_VAE(PATH_MODELS + model_string_vae[increment])\n combined_task_branch_synthetic.num_categories_in_task = increment+1\n\n print(\"\\nPseudo Samples - CNN\")\n combined_task_branch_synthetic.load_existing_CNN(PATH_MODELS + model_string_cnn[increment])\n\n given_test_set_compare_synthetic_and_normal_approaches([combined_task_branch_synthetic], task_DIS_orig,category_list_subset, extra_new_cat_multi)\n\n record_keeper.record_to_file(\"only blur post:real_versus fake continual learning adding \"+str(category_list_subset[0])+\" to \"+str(category_list_subset[-1])+\" synth multi \"+str(extra_new_cat_multi))\n\n del task_DIS_orig\n torch.cuda.empty_cache()\n\n else:\n\n print(\"\\n------------ Pseudo Samples \",category_list_subset)\n\n print(\"\\nPseudo Samples - Loading VAE\")\n combined_task_branch_synthetic.load_existing_VAE(PATH_MODELS + model_string_vae[increment])\n combined_task_branch_synthetic.num_categories_in_task = increment+1\n\n print(\"\\nPseudo Samples - CNN\")\n combined_task_branch_synthetic.load_existing_CNN(PATH_MODELS + model_string_cnn[increment])\n\n given_test_set_compare_synthetic_and_normal_approaches([combined_task_branch_synthetic], task_DIS_orig,category_list_subset, extra_new_cat_multi)\n\n record_keeper.record_to_file(\"only blur post:real_versus fake continual learning adding \"+str(category_list_subset)+\" synth multi \"+str(extra_new_cat_multi))\n\n del task_DIS_orig\n torch.cuda.empty_cache()",
"def main():\n\n config = ClassificationConfig.parse_arguments()\n os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ','.join([str(gpu) for gpu in config.gpus])\n num_gpus_per_node = len(config.gpus)\n world_size = config.num_nodes * num_gpus_per_node\n distributed = world_size > 1\n setattr(config, 'num_gpus_per_node', num_gpus_per_node)\n setattr(config, 'world_size', world_size)\n setattr(config, 'distributed', distributed)\n setattr(config, 'finetune', not config.freeze)\n\n rich.print(config.__dict__)\n config.save()\n\n if config.distributed:\n rich.print(f\"Distributed training on {world_size} GPUs.\")\n mp.spawn(\n main_worker,\n nprocs=config.num_gpus_per_node,\n args=(config, )\n )\n else:\n rich.print(f\"Single GPU training.\")\n main_worker(0, config=config) # single machine, single gpu",
"def train_distributed():\n # Distributed stuff learnt from this repo: https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-dist-\n # mnist-example/blob/master/trainer/task.py\n\n # For Distributed TensorFlow\n env = json.loads(os.environ.get('TF_CONFIG', '{}'))\n cluster_info = env.get('cluster')\n cluster_spec = tf.train.ClusterSpec(cluster_info)\n task_info = env.get('task')\n job_name, task_index = task_info['type'], task_info['index']\n\n device_fn = tf.train.replica_device_setter(\n cluster=cluster_spec,\n worker_device='/job:%s/task:%d' % (job_name, task_index))\n\n print(\"Start job:%s, index:%d\" % (job_name, task_index))\n\n server = tf.train.Server(cluster_spec,\n job_name=job_name, task_index=task_index)\n\n # Start a parameter server node\n if job_name == 'ps':\n server.join()\n\n # Start a master/worker node\n if job_name == 'master' or job_name == 'worker':\n is_chief = (job_name == 'master')\n\n with tf.Graph().as_default() as graph: # TODO necessary?\n with tf.device(device_fn):\n # Prepare the data\n train_data, test_data, embeddings_file = prepare_data()\n\n # Create the model\n print(\"(%s,%d) Creating %d layers of %d units.\" %\n (job_name, task_index, FLAGS.num_layers, FLAGS.size))\n model = create_model(False)\n\n # Create train_dir\n if is_chief:\n if not tf.gfile.Exists(FLAGS.train_dir):\n tf.gfile.MkDir(FLAGS.train_dir)\n\n # TensorBoard summaries\n (test_loss, test_perplexity, bucket_loss_placeholders,\n bucket_perplexity_placeholders, summary, summary_writer) = create_summary_objects(graph)\n\n # Create supervisor\n init_op = tf.global_variables_initializer()\n\n # Create Supervisor. Disabling checkpoints and summaries, because we do that manually\n sv = tf.train.Supervisor(is_chief=is_chief, logdir=FLAGS.train_dir, init_op=init_op,\n init_fn=lambda session: after_init(session, model, embeddings_file),\n saver=model.saver, global_step=model.global_step,\n save_model_secs=0, save_summaries_secs=0, summary_op=None,\n summary_writer=None)\n\n with sv.managed_session(server.target) as sess:\n train(sess, model, train_data, test_data, summary, summary_writer, test_loss,\n test_perplexity, bucket_loss_placeholders, bucket_perplexity_placeholders,\n is_chief, job_name, task_index, sv.should_stop)\n sv.stop()",
"def run_test(filepath):\n num_class = 120 # dogbreeds class\n model = Resnet50MO(num_class, checkpoint_path=None)\n\n # image settings\n crop_size = model.input_size\n scale_size = model.input_size\n input_size = model.input_size\n input_mean = model.input_mean\n input_std = model.input_std\n\n # hyperparams settings\n epochs = 1\n batch_size = 32 # mini-batch-size\n learning_rate = 0.01\n momentum = 0.5\n decay_factor = 10\n eval_freq = 5 # in epochs\n\n # data generator settings: dataset and dataloader\n train_dataset = DogImageset(filepath, input_size,\n input_mean=input_mean, input_std=input_std)\n val_dataset = DogImageset(filepath, input_size,\n input_mean=input_mean, input_std=input_std)\n \n train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)\n val_loader = DataLoader(dataset=val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)\n\n # Loss and backprop settings\n model.cuda()\n criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()\n optimizer = torch.optim.SGD(\n model.parameters(),\n lr=learning_rate,\n momentum=momentum\n )\n\n run_model_train_test(model, train_loader, criterion, optimizer)",
"def test_ecs_mxnet_training_dgl_cpu(cpu_only, py3_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id)",
"def test_cpu_stress_on_ec2_instance():",
"def main(args):\n word2id = pkl.load(open(args.word2id, 'rb'))\n words_label = load_data(args.dataset, word2id)\n # split data for training and testing\n split_position = int(words_label.shape[0] * args.train_percent)\n train_words_label = words_label[0:split_position, :]\n test_words_label = words_label[split_position:, :]\n\n place = fluid.CUDAPlace(0) if args.use_cuda else fluid.CPUPlace()\n train_prog = fluid.Program()\n test_prog = fluid.Program()\n startup_prog = fluid.Program()\n\n with fluid.program_guard(train_prog, startup_prog):\n with fluid.unique_name.guard():\n model = node_classify_model(\n word2id, args.num_labels, embed_dim=args.embed_dim)\n\n test_prog = train_prog.clone(for_test=True)\n\n with fluid.program_guard(train_prog, startup_prog):\n lr = fl.polynomial_decay(args.lr, 1000, 0.001)\n adam = fluid.optimizer.Adam(lr)\n adam.minimize(model['loss'])\n\n exe = fluid.Executor(place)\n exe.run(startup_prog)\n\n load_param(args.ckpt_path, ['content'])\n\n feed_dict = {}\n X = train_words_label[:, 0].reshape(-1, 1)\n labels = train_words_label[:, 1].reshape(-1, 1)\n logging.info('%d/%d data to train' %\n (labels.shape[0], words_label.shape[0]))\n\n test_feed_dict = {}\n test_X = test_words_label[:, 0].reshape(-1, 1)\n test_labels = test_words_label[:, 1].reshape(-1, 1)\n logging.info('%d/%d data to test' %\n (test_labels.shape[0], words_label.shape[0]))\n\n for epoch in range(args.epochs):\n feed_dict['nodes'] = X\n feed_dict['labels'] = labels\n train_result = run_epoch(exe, train_prog, model, feed_dict, lr)\n\n test_feed_dict['nodes'] = test_X\n test_feed_dict['labels'] = test_labels\n\n test_result = run_epoch(exe, test_prog, model, test_feed_dict, lr=None)\n\n logging.info(\n 'epoch %d | lr %.4f | train_loss %.5f | train_macro_F1 %.4f | train_micro_F1 %.4f | test_loss %.5f | test_macro_F1 %.4f | test_micro_F1 %.4f'\n % (epoch, train_result['lr'], train_result['loss'],\n train_result['macro_f1'], train_result['micro_f1'],\n test_result['loss'], test_result['macro_f1'],\n test_result['micro_f1']))\n\n logging.info(\n 'final_test_macro_f1 score: %.4f | final_test_micro_f1 score: %.4f' %\n (test_result['macro_f1'], test_result['micro_f1']))",
"def run_custom_training_tests():\n test_custom_training()\n test_custom_distributed_training()\n test_custom_multimodel_training()\n test_custom_distributed_multimodel_training()",
"def run_task(data_dir, task_id):\n print(\"Train and test for task %d ...\" % task_id)\n\n print(\"We are going to use this\")\n \n\n # Parse data\n train_files = glob.glob('%s/qa3_*_train.txt' % (data_dir, task_id))\n test_files = glob.glob('%s/qa3_*_test.txt' % (data_dir, task_id))\n\n dictionary = {\"nil\": 0}\n train_story, train_questions, train_qstory = parse_babi_task(train_files, dictionary, False)\n test_story, test_questions, test_qstory = parse_babi_task(test_files, dictionary, False)\n\n general_config = BabiConfig(train_story, train_questions, dictionary)\n\n\n # #### R: this line build a empty model to train\n # memory, model, loss = build_model(general_config)\n\n # if general_config.linear_start:\n # train_linear_start(train_story, train_questions, train_qstory, memory, model, loss, general_config)\n # else:\n # train(train_story, train_questions, train_qstory, memory, model, loss, general_config)\n\n\n\n # memory, model, loss = build_model(general_config)\n\n # this line\n test(test_story, test_questions, test_qstory, memory, model, loss, general_config)",
"def test_t5_model_parallel(self):\n with tempdir() as tmpdir:\n # test finetuning\n mf = os.path.join(tmpdir, 'model')\n valid, test = testing_utils.train_model(\n dict(\n task='integration_tests:reverse',\n model='hugging_face/t5',\n optimizer='adam',\n learningrate=3e-5,\n batchsize=1,\n num_epochs=0.1,\n short_final_eval=True,\n validation_max_exs=12,\n model_file=mf,\n t5_model_parallel=True,\n t5_model_arch='t5-small',\n )\n )"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
GPU mnist test for TF Training Instance Type p3.2xlarge Given above parameters, registers a task with family named after this test, runs the task, and waits for the task to be stopped before doing teardown operations of instance and cluster. | def test_ecs_tensorflow_training_mnist_gpu(gpu_only, ecs_container_instance, tensorflow_training, training_cmd,
ecs_cluster_name):
instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance
num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)
ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, tensorflow_training, instance_id,
num_gpus=num_gpus) | [
"def test_ecs_mxnet_training_mnist_gpu(gpu_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd, ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id,\n num_gpus=num_gpus)",
"def task_train():\n output_path = CONFIG[\"volume_path\"] + \"/output\"\n data_path = CONFIG[\"volume_path\"] + \"/data\"\n\n return {\n 'actions': [\"docker run --volume \\\"%s\\\":/app/output --volume \\\"%s\\\":/app/data %s python3 -m surround_tensorboard_example --mode train\" % (output_path, data_path, IMAGE)]\n }",
"def test_ecs_tensorflow_training_mnist_cpu(cpu_only, ecs_container_instance, tensorflow_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, tensorflow_training, instance_id)",
"def test_ecs_tensorflow_training_fasterrcnn_gpu(gpu_only, ecs_container_instance, tensorflow_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, tensorflow_training, instance_id,\n num_gpus=num_gpus)",
"def run_sm_perf_test(image_uri, num_nodes, region):\n _, framework_version = get_framework_and_version_from_tag(image_uri)\n if framework_version.startswith(\"1.\"):\n pytest.skip(\"Skipping benchmark test on TF 1.x images.\")\n\n processor = \"gpu\" if \"gpu\" in image_uri else \"cpu\"\n device_cuda_str = (\n f\"{processor}-{get_cuda_version_from_tag(image_uri)}\" if processor == \"gpu\" else processor\n )\n\n ec2_instance_type = \"p3.16xlarge\" if processor == \"gpu\" else \"c5.18xlarge\"\n\n py_version = \"py2\" if \"py2\" in image_uri else \"py37\" if \"py37\" in image_uri else \"py3\"\n\n time_str = time.strftime(\"%Y-%m-%d-%H-%M-%S\")\n commit_info = os.getenv(\"CODEBUILD_RESOLVED_SOURCE_VERSION\")\n target_upload_location = os.path.join(\n BENCHMARK_RESULTS_S3_BUCKET,\n \"tensorflow\",\n framework_version,\n \"sagemaker\",\n \"training\",\n device_cuda_str,\n py_version,\n )\n training_job_name = f\"tf{framework_version[0]}-tr-bench-{device_cuda_str}-{num_nodes}-node-{py_version}-{commit_info[:7]}-{time_str}\"\n\n # Inserting random sleep because this test starts multiple training jobs around the same time, resulting in\n # a throttling error for SageMaker APIs.\n time.sleep(Random(x=training_job_name).random() * 60)\n\n test_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), \"resources\")\n venv_dir = os.path.join(test_dir, \"sm_benchmark_venv\")\n\n ctx = Context()\n\n with ctx.cd(test_dir), ctx.prefix(f\"source {venv_dir}/bin/activate\"):\n log_file = f\"results-{commit_info}-{time_str}-{framework_version}-{device_cuda_str}-{py_version}-{num_nodes}-node.txt\"\n run_out = ctx.run(\n f\"timeout 45m python tf_sm_benchmark.py \"\n f\"--framework-version {framework_version} \"\n f\"--image-uri {image_uri} \"\n f\"--instance-type ml.{ec2_instance_type} \"\n f\"--node-count {num_nodes} \"\n f\"--python {py_version} \"\n f\"--region {region} \"\n f\"--job-name {training_job_name}\"\n f\"2>&1 | tee {log_file}\",\n warn=True,\n echo=True,\n )\n\n if not (run_out.ok or run_out.return_code == 124):\n target_upload_location = os.path.join(target_upload_location, \"failure_log\")\n\n ctx.run(\n f\"aws s3 cp {os.path.join(test_dir, log_file)} {os.path.join(target_upload_location, log_file)}\"\n )\n\n LOGGER.info(f\"Test results can be found at {os.path.join(target_upload_location, log_file)}\")\n\n result_statement, throughput = _print_results_of_test(\n os.path.join(test_dir, log_file), processor\n )\n throughput /= num_nodes\n\n assert run_out.ok, (\n f\"Benchmark Test failed with return code {run_out.return_code}. \"\n f\"Test results can be found at {os.path.join(target_upload_location, log_file)}\"\n )\n\n threshold_table = (\n (\n TENSORFLOW_SM_TRAINING_CPU_1NODE_THRESHOLD\n if num_nodes == 1\n else TENSORFLOW_SM_TRAINING_CPU_4NODE_THRESHOLD\n )\n if processor == \"cpu\"\n else TENSORFLOW_SM_TRAINING_GPU_1NODE_THRESHOLD\n if num_nodes == 1\n else TENSORFLOW_SM_TRAINING_GPU_4NODE_THRESHOLD\n )\n threshold = get_threshold_for_image(framework_version, threshold_table)\n LOGGER.info(\n f\"tensorflow {framework_version} sagemaker training {device_cuda_str} {py_version} \"\n f\"imagenet {num_nodes} nodes Throughput: {throughput} images/sec, threshold: {threshold} images/sec\"\n )\n assert throughput > threshold, (\n f\"tensorflow {framework_version} sagemaker training {processor} {py_version} imagenet {num_nodes} nodes \"\n f\"Benchmark Result {throughput} does not reach the threshold {threshold}\"\n )",
"def test_ecs_mxnet_training_mnist_cpu(cpu_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd, ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id)",
"def test_run_single_gpu_fgsm(self):\n from cleverhans_tutorials import mnist_tutorial_tf\n\n # Run the MNIST tutorial on a dataset of reduced size\n flags = {\n \"train_start\": 0,\n \"train_end\": 5000,\n \"test_start\": 0,\n \"test_end\": 333,\n \"nb_epochs\": 5,\n \"testing\": True,\n }\n report = mnist_tutorial_tf.mnist_tutorial(**flags)\n\n # Run the multi-gpu trainer for clean training\n flags.update(\n {\n \"batch_size\": 128,\n \"adam_lrn\": 0.001,\n \"dataset\": \"mnist\",\n \"only_adv_train\": False,\n \"eval_iters\": 1,\n \"ngpu\": 1,\n \"fast_tests\": False,\n \"attack_type_train\": \"\",\n \"save_dir\": None,\n \"save_steps\": 10000,\n \"attack_nb_iter_train\": None,\n \"save\": False,\n \"model_type\": \"basic\",\n \"attack_type_test\": \"FGSM\",\n }\n )\n\n flags.update({\"adv_train\": False})\n HParams = namedtuple(\"HParams\", flags.keys())\n\n hparams = HParams(**flags)\n np.random.seed(42)\n tf.set_random_seed(42)\n with tf.variable_scope(None, \"runner\"):\n report_dict = run_trainer(hparams)\n report_2 = AccuracyReport()\n report_2.train_clean_train_clean_eval = report_dict[\"train\"]\n report_2.clean_train_clean_eval = report_dict[\"test\"]\n report_2.clean_train_adv_eval = report_dict[\"FGSM\"]\n\n # Run the multi-gpu trainer for adversarial training\n flags.update({\"adv_train\": True, \"attack_type_train\": \"FGSM\"})\n HParams = namedtuple(\"HParams\", flags.keys())\n\n hparams = HParams(**flags)\n np.random.seed(42)\n tf.set_random_seed(42)\n with tf.variable_scope(None, \"runner\"):\n report_dict = run_trainer(hparams)\n report_2.train_adv_train_clean_eval = report_dict[\"train\"]\n report_2.adv_train_clean_eval = report_dict[\"test\"]\n report_2.adv_train_adv_eval = report_dict[\"FGSM\"]\n\n self.assertClose(\n report.train_clean_train_clean_eval,\n report_2.train_clean_train_clean_eval,\n atol=5e-2,\n )\n self.assertClose(\n report.clean_train_clean_eval, report_2.clean_train_clean_eval, atol=2e-2\n )\n self.assertClose(\n report.clean_train_adv_eval, report_2.clean_train_adv_eval, atol=5e-2\n )\n self.assertClose(\n report.train_adv_train_clean_eval,\n report_2.train_adv_train_clean_eval,\n atol=1e-1,\n )\n self.assertClose(\n report.adv_train_clean_eval, report_2.adv_train_clean_eval, atol=2e-2\n )\n self.assertClose(\n report.adv_train_adv_eval, report_2.adv_train_adv_eval, atol=1e-1\n )",
"def test_ecs_mxnet_training_gluonnlp_gpu(gpu_only, py3_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id,\n num_gpus=num_gpus)",
"def train_distributed():\n # Distributed stuff learnt from this repo: https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-dist-\n # mnist-example/blob/master/trainer/task.py\n\n # For Distributed TensorFlow\n env = json.loads(os.environ.get('TF_CONFIG', '{}'))\n cluster_info = env.get('cluster')\n cluster_spec = tf.train.ClusterSpec(cluster_info)\n task_info = env.get('task')\n job_name, task_index = task_info['type'], task_info['index']\n\n device_fn = tf.train.replica_device_setter(\n cluster=cluster_spec,\n worker_device='/job:%s/task:%d' % (job_name, task_index))\n\n print(\"Start job:%s, index:%d\" % (job_name, task_index))\n\n server = tf.train.Server(cluster_spec,\n job_name=job_name, task_index=task_index)\n\n # Start a parameter server node\n if job_name == 'ps':\n server.join()\n\n # Start a master/worker node\n if job_name == 'master' or job_name == 'worker':\n is_chief = (job_name == 'master')\n\n with tf.Graph().as_default() as graph: # TODO necessary?\n with tf.device(device_fn):\n # Prepare the data\n train_data, test_data, embeddings_file = prepare_data()\n\n # Create the model\n print(\"(%s,%d) Creating %d layers of %d units.\" %\n (job_name, task_index, FLAGS.num_layers, FLAGS.size))\n model = create_model(False)\n\n # Create train_dir\n if is_chief:\n if not tf.gfile.Exists(FLAGS.train_dir):\n tf.gfile.MkDir(FLAGS.train_dir)\n\n # TensorBoard summaries\n (test_loss, test_perplexity, bucket_loss_placeholders,\n bucket_perplexity_placeholders, summary, summary_writer) = create_summary_objects(graph)\n\n # Create supervisor\n init_op = tf.global_variables_initializer()\n\n # Create Supervisor. Disabling checkpoints and summaries, because we do that manually\n sv = tf.train.Supervisor(is_chief=is_chief, logdir=FLAGS.train_dir, init_op=init_op,\n init_fn=lambda session: after_init(session, model, embeddings_file),\n saver=model.saver, global_step=model.global_step,\n save_model_secs=0, save_summaries_secs=0, summary_op=None,\n summary_writer=None)\n\n with sv.managed_session(server.target) as sess:\n train(sess, model, train_data, test_data, summary, summary_writer, test_loss,\n test_perplexity, bucket_loss_placeholders, bucket_perplexity_placeholders,\n is_chief, job_name, task_index, sv.should_stop)\n sv.stop()",
"def main(args):\n word2id = pkl.load(open(args.word2id, 'rb'))\n words_label = load_data(args.dataset, word2id)\n # split data for training and testing\n split_position = int(words_label.shape[0] * args.train_percent)\n train_words_label = words_label[0:split_position, :]\n test_words_label = words_label[split_position:, :]\n\n place = fluid.CUDAPlace(0) if args.use_cuda else fluid.CPUPlace()\n train_prog = fluid.Program()\n test_prog = fluid.Program()\n startup_prog = fluid.Program()\n\n with fluid.program_guard(train_prog, startup_prog):\n with fluid.unique_name.guard():\n model = node_classify_model(\n word2id, args.num_labels, embed_dim=args.embed_dim)\n\n test_prog = train_prog.clone(for_test=True)\n\n with fluid.program_guard(train_prog, startup_prog):\n lr = fl.polynomial_decay(args.lr, 1000, 0.001)\n adam = fluid.optimizer.Adam(lr)\n adam.minimize(model['loss'])\n\n exe = fluid.Executor(place)\n exe.run(startup_prog)\n\n load_param(args.ckpt_path, ['content'])\n\n feed_dict = {}\n X = train_words_label[:, 0].reshape(-1, 1)\n labels = train_words_label[:, 1].reshape(-1, 1)\n logging.info('%d/%d data to train' %\n (labels.shape[0], words_label.shape[0]))\n\n test_feed_dict = {}\n test_X = test_words_label[:, 0].reshape(-1, 1)\n test_labels = test_words_label[:, 1].reshape(-1, 1)\n logging.info('%d/%d data to test' %\n (test_labels.shape[0], words_label.shape[0]))\n\n for epoch in range(args.epochs):\n feed_dict['nodes'] = X\n feed_dict['labels'] = labels\n train_result = run_epoch(exe, train_prog, model, feed_dict, lr)\n\n test_feed_dict['nodes'] = test_X\n test_feed_dict['labels'] = test_labels\n\n test_result = run_epoch(exe, test_prog, model, test_feed_dict, lr=None)\n\n logging.info(\n 'epoch %d | lr %.4f | train_loss %.5f | train_macro_F1 %.4f | train_micro_F1 %.4f | test_loss %.5f | test_macro_F1 %.4f | test_micro_F1 %.4f'\n % (epoch, train_result['lr'], train_result['loss'],\n train_result['macro_f1'], train_result['micro_f1'],\n test_result['loss'], test_result['macro_f1'],\n test_result['micro_f1']))\n\n logging.info(\n 'final_test_macro_f1 score: %.4f | final_test_micro_f1 score: %.4f' %\n (test_result['macro_f1'], test_result['micro_f1']))",
"def main():\n\n config = ClassificationConfig.parse_arguments()\n os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ','.join([str(gpu) for gpu in config.gpus])\n num_gpus_per_node = len(config.gpus)\n world_size = config.num_nodes * num_gpus_per_node\n distributed = world_size > 1\n setattr(config, 'num_gpus_per_node', num_gpus_per_node)\n setattr(config, 'world_size', world_size)\n setattr(config, 'distributed', distributed)\n setattr(config, 'finetune', not config.freeze)\n\n rich.print(config.__dict__)\n config.save()\n\n if config.distributed:\n rich.print(f\"Distributed training on {world_size} GPUs.\")\n mp.spawn(\n main_worker,\n nprocs=config.num_gpus_per_node,\n args=(config, )\n )\n else:\n rich.print(f\"Single GPU training.\")\n main_worker(0, config=config) # single machine, single gpu",
"def test_ecs_mxnet_training_gluonnlp_cpu(cpu_only, py3_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id)",
"def task_train_single_task_classification():\n dl_multi.config.dl_multi.set_cuda_properties(\n glu.get_value(dl_multi.config.settings._SETTINGS, \"param_cuda\", dict())\n )\n\n dl_multi.models.train_single_task_classification.train(\n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_info\"], \n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_log\"],\n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_batch\"],\n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_save\"], \n dl_multi.config.settings._SETTINGS[\"param_train\"]\n )",
"def train(hparams, summary_dir, num_gpus, model_type, max_steps, save_step,\r\n data_dir, num_targets, dataset, validate):\r\n # summary_dir += '/train/'\r\n # with tf.Graph().as_default():\r\n # # Build model\r\n # train_features = get_features('train', FLAGS.batch_size, num_gpus, max_ngram_len=FLAGS.max_ngram_len)\r\n # valid_features = get_features('valid', FLAGS.batch_size, num_gpus, max_ngram_len=FLAGS.max_ngram_len)\r\n # model = models[model_type](hparams)\r\n # train_result, _ = model.multi_gpu(train_features, num_gpus)\r\n # # valid_result, _ = model.multi_gpu(valid_features, num_gpus)\r\n # # result = [train_result, valid_result]\r\n # # # Print stats\r\n # param_stats = tf.contrib.tfprof.model_analyzer.print_model_analysis(\r\n # tf.get_default_graph(),\r\n # tfprof_options=tf.contrib.tfprof.model_analyzer.\r\n # TRAINABLE_VARS_PARAMS_STAT_OPTIONS)\r\n # sys.stdout.write('total_params: %d\\n' % param_stats.total_parameters)\r\n # writer = tf.summary.FileWriter(summary_dir)\r\n # run_experiment(load_training, summary_dir, writer, train_experiment, train_result,\r\n # max_steps, save_step)\r\n # writer.close()\r\n gpu_id = 3\r\n with tf.device('/gpu:%d' % gpu_id):\r\n with tf.Graph().as_default():\r\n features = dict()\r\n sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True))\r\n init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(),\r\n tf.local_variables_initializer())\r\n sess.run(init_op)\r\n model = models[model_type](hparams)\r\n coord = tf.train.Coordinator()\r\n threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)\r\n for i in range(epoch):\r\n print('--------------------epoch:{}------------------'.format(i + 1))\r\n data = next_batch(batch_size, 'train')\r\n total_correct = 0\r\n total_loss = 0\r\n count = 0\r\n for batched_data in data:\r\n X, Y, ngram_num = batched_data\r\n count += 1\r\n features['text'], features['labels'] = X, Y\r\n features['num_classes'], features['max_ngram_len'] = len(user2idx), max_len\r\n features['ngram_num'] = ngram_num\r\n out = model._single_tower(gpu_id, features)\r\n loss, correct = sess.run([out.losses, out.correct])\r\n total_loss += loss\r\n total_correct += correct\r\n print('train_loss: {}, train_acc: {}'.format(total_loss / i, total_correct / (i * batch_size)))\r\n print('-------------------valid:{}--------------------'.format(i + 1))\r\n data = next_batch(batch_size, 'valid')\r\n total_correct = 0\r\n total_loss = 0\r\n count = 0\r\n for batched_data in data:\r\n X, Y, ngram_num = batched_data\r\n count += 1\r\n features['text'], features['labels'] = X, Y\r\n features['num_classes'], features['max_ngram_len'] = len(user2idx), max_len\r\n features['ngram_num'] = ngram_num\r\n out = model._single_tower(gpu_id, features)\r\n loss, correct = sess.run(out.losses, out.correct)\r\n total_loss += loss\r\n total_correct += correct\r\n print('valid_loss: {}, valid_acc: {}'.format(total_loss / i, total_correct / (i * batch_size)))\r\n coord.join(threads)\r\n sess.close()",
"def run_custom_training_tests():\n test_custom_training()\n test_custom_distributed_training()\n test_custom_multimodel_training()\n test_custom_distributed_multimodel_training()",
"def test_tfclassifier(self):\n # Build TFClassifier\n tfc, sess = get_classifier_tf()\n\n # Get MNIST\n (_, _), (x_test, _) = self.mnist\n\n # Attack\n # import time\n nf = NewtonFool(tfc, max_iter=5)\n\n # print(\"Test Tensorflow....\")\n # starttime = time.clock()\n # x_test_adv = nf.generate(x_test, batch_size=1)\n # self.assertFalse((x_test == x_test_adv).all())\n # endtime = time.clock()\n # print(1, endtime - starttime)\n\n # starttime = time.clock()\n # x_test_adv = nf.generate(x_test, batch_size=10)\n # endtime = time.clock()\n # print(10, endtime - starttime)\n\n # starttime = time.clock()\n x_test_adv = nf.generate(x_test, batch_size=100)\n # endtime = time.clock()\n # print(100, endtime - starttime)\n #\n # starttime = time.clock()\n # x_test_adv = nf.generate(x_test, batch_size=1000)\n # endtime = time.clock()\n # print(1000, endtime - starttime)\n\n self.assertFalse((x_test == x_test_adv).all())\n\n y_pred = tfc.predict(x_test)\n y_pred_adv = tfc.predict(x_test_adv)\n y_pred_bool = y_pred.max(axis=1, keepdims=1) == y_pred\n y_pred_max = y_pred.max(axis=1)\n y_pred_adv_max = y_pred_adv[y_pred_bool]\n self.assertTrue((y_pred_max >= y_pred_adv_max).all())",
"def test_smmodelparallel(sagemaker_session, instance_type, ecr_image, tmpdir, framework_version, test_script, num_processes):\n instance_type = \"ml.p3.16xlarge\"\n _, image_framework_version = get_framework_and_version_from_tag(ecr_image)\n image_cuda_version = get_cuda_version_from_tag(ecr_image)\n if Version(image_framework_version) < Version(\"2.3.1\") or image_cuda_version != \"cu110\":\n pytest.skip(\"Model Parallelism only supports CUDA 11, and on TensorFlow 2.3.1 or higher\")\n smmodelparallel_path = os.path.join(RESOURCE_PATH, 'smmodelparallel')\n estimator = TensorFlow(entry_point=test_script,\n role='SageMakerRole',\n instance_count=1,\n instance_type=instance_type,\n source_dir=smmodelparallel_path,\n distributions={\n \"mpi\": {\n \"enabled\": True,\n \"processes_per_host\": num_processes,\n \"custom_mpi_options\": \"-verbose --mca orte_base_help_aggregate 0\",\n }\n },\n sagemaker_session=sagemaker_session,\n image_uri=ecr_image,\n framework_version=framework_version,\n py_version='py3',\n base_job_name='smp-test1')\n estimator.fit()",
"def train(train=None, \n test=None, \n image_uri=None, \n instance_type=\"ml.c4.xlarge\", \n instance_count=1, \n output_path=None,\n k = 5,\n max_jobs=2,\n max_parallel_jobs=2,\n min_c = 0,\n max_c = 1,\n min_gamma=0.0001,\n max_gamma=0.001,\n gamma_scaling_type=\"Logarithmic\",\n region = \"us-east-2\"):\n sagemaker_session = sagemaker.session.Session()\n role = sagemaker.get_execution_role()\n sm_client = boto3.client(\"sagemaker\")\n\n # An Estimator object to be associated with the HyperparameterTuner job. \n cv_estimator = Estimator(\n image_uri=image_uri,\n instance_type=instance_type,\n instance_count=instance_count,\n role=role,\n sagemaker_session=sagemaker_session,\n output_path=output_path)\n\n cv_estimator.set_hyperparameters(\n train_src = train,\n test_src = test,\n k = k,\n instance_type = instance_type,\n region = region)\n\n hyperparameter_ranges = {\n 'c': ContinuousParameter(min_c, max_c), \n 'kernel' : CategoricalParameter(['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']),\n 'gamma' : ContinuousParameter(min_value=min_gamma, \n max_value=max_gamma, \n scaling_type=gamma_scaling_type)\n }\n\n objective_metric_name = \"test:score\"\n tuner = HyperparameterTuner(cv_estimator,\n objective_metric_name,\n hyperparameter_ranges,\n objective_type=\"Maximize\",\n max_jobs=max_jobs,\n max_parallel_jobs=max_parallel_jobs,\n metric_definitions=[{\"Name\": objective_metric_name, \n \"Regex\": \"model test score:(.*?);\"}])\n\n tuner.fit({\"train\": train, \"test\": test}, include_cls_metadata=True)\n\n best_traning_job_name = tuner.best_training_job()\n tuner_job_name = tuner.latest_tuning_job.name \n best_performing_job = sm_client.describe_training_job(TrainingJobName=best_traning_job_name)\n\n hyper_params = best_performing_job['HyperParameters']\n best_hyperparams = { k:v for k,v in hyper_params.items() if not k.startswith(\"sagemaker_\")}\n\n jobinfo = {}\n jobinfo['name'] = tuner_job_name\n jobinfo['best_training_job'] = best_traning_job_name\n jobinfo['hyperparams'] = best_hyperparams\n metric_value = [ x['Value'] for x in best_performing_job['FinalMetricDataList'] \n if x['MetricName'] == objective_metric_name ][0]\n \n evaluation_metrics = { \"multiclass_classification_metrics\" : {\n \"accuracy\" : {\n \"value\" : metric_value,\n \"standard_deviation\" : \"NaN\"\n },\n }\n }\n os.makedirs(base_dir_evaluation, exist_ok=True) \n with open(f'{base_dir_evaluation}/evaluation.json', 'w') as f:\n f.write(json.dumps(evaluation_metrics))\n\n with open(f'{base_dir_jobinfo}/jobinfo.json', 'w') as f:\n f.write(json.dumps(jobinfo))",
"def run(self):\n train_params = self.train_input.get_train_params()\n super().run_core_task(\n api_func=self.core_service.post_tasks_cluster_train, **train_params)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
GPU Faster RCNN test for TF Training Instance Type g3.8xlarge Given above parameters, registers a task with family named after this test, runs the task, and waits for the task to be stopped before doing teardown operations of instance and cluster. | def test_ecs_tensorflow_training_fasterrcnn_gpu(gpu_only, ecs_container_instance, tensorflow_training, training_cmd,
ecs_cluster_name):
instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance
num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)
ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, tensorflow_training, instance_id,
num_gpus=num_gpus) | [
"def test_ecs_tensorflow_training_mnist_gpu(gpu_only, ecs_container_instance, tensorflow_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, tensorflow_training, instance_id,\n num_gpus=num_gpus)",
"def run_sm_perf_test(image_uri, num_nodes, region):\n _, framework_version = get_framework_and_version_from_tag(image_uri)\n if framework_version.startswith(\"1.\"):\n pytest.skip(\"Skipping benchmark test on TF 1.x images.\")\n\n processor = \"gpu\" if \"gpu\" in image_uri else \"cpu\"\n device_cuda_str = (\n f\"{processor}-{get_cuda_version_from_tag(image_uri)}\" if processor == \"gpu\" else processor\n )\n\n ec2_instance_type = \"p3.16xlarge\" if processor == \"gpu\" else \"c5.18xlarge\"\n\n py_version = \"py2\" if \"py2\" in image_uri else \"py37\" if \"py37\" in image_uri else \"py3\"\n\n time_str = time.strftime(\"%Y-%m-%d-%H-%M-%S\")\n commit_info = os.getenv(\"CODEBUILD_RESOLVED_SOURCE_VERSION\")\n target_upload_location = os.path.join(\n BENCHMARK_RESULTS_S3_BUCKET,\n \"tensorflow\",\n framework_version,\n \"sagemaker\",\n \"training\",\n device_cuda_str,\n py_version,\n )\n training_job_name = f\"tf{framework_version[0]}-tr-bench-{device_cuda_str}-{num_nodes}-node-{py_version}-{commit_info[:7]}-{time_str}\"\n\n # Inserting random sleep because this test starts multiple training jobs around the same time, resulting in\n # a throttling error for SageMaker APIs.\n time.sleep(Random(x=training_job_name).random() * 60)\n\n test_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), \"resources\")\n venv_dir = os.path.join(test_dir, \"sm_benchmark_venv\")\n\n ctx = Context()\n\n with ctx.cd(test_dir), ctx.prefix(f\"source {venv_dir}/bin/activate\"):\n log_file = f\"results-{commit_info}-{time_str}-{framework_version}-{device_cuda_str}-{py_version}-{num_nodes}-node.txt\"\n run_out = ctx.run(\n f\"timeout 45m python tf_sm_benchmark.py \"\n f\"--framework-version {framework_version} \"\n f\"--image-uri {image_uri} \"\n f\"--instance-type ml.{ec2_instance_type} \"\n f\"--node-count {num_nodes} \"\n f\"--python {py_version} \"\n f\"--region {region} \"\n f\"--job-name {training_job_name}\"\n f\"2>&1 | tee {log_file}\",\n warn=True,\n echo=True,\n )\n\n if not (run_out.ok or run_out.return_code == 124):\n target_upload_location = os.path.join(target_upload_location, \"failure_log\")\n\n ctx.run(\n f\"aws s3 cp {os.path.join(test_dir, log_file)} {os.path.join(target_upload_location, log_file)}\"\n )\n\n LOGGER.info(f\"Test results can be found at {os.path.join(target_upload_location, log_file)}\")\n\n result_statement, throughput = _print_results_of_test(\n os.path.join(test_dir, log_file), processor\n )\n throughput /= num_nodes\n\n assert run_out.ok, (\n f\"Benchmark Test failed with return code {run_out.return_code}. \"\n f\"Test results can be found at {os.path.join(target_upload_location, log_file)}\"\n )\n\n threshold_table = (\n (\n TENSORFLOW_SM_TRAINING_CPU_1NODE_THRESHOLD\n if num_nodes == 1\n else TENSORFLOW_SM_TRAINING_CPU_4NODE_THRESHOLD\n )\n if processor == \"cpu\"\n else TENSORFLOW_SM_TRAINING_GPU_1NODE_THRESHOLD\n if num_nodes == 1\n else TENSORFLOW_SM_TRAINING_GPU_4NODE_THRESHOLD\n )\n threshold = get_threshold_for_image(framework_version, threshold_table)\n LOGGER.info(\n f\"tensorflow {framework_version} sagemaker training {device_cuda_str} {py_version} \"\n f\"imagenet {num_nodes} nodes Throughput: {throughput} images/sec, threshold: {threshold} images/sec\"\n )\n assert throughput > threshold, (\n f\"tensorflow {framework_version} sagemaker training {processor} {py_version} imagenet {num_nodes} nodes \"\n f\"Benchmark Result {throughput} does not reach the threshold {threshold}\"\n )",
"def task_train():\n output_path = CONFIG[\"volume_path\"] + \"/output\"\n data_path = CONFIG[\"volume_path\"] + \"/data\"\n\n return {\n 'actions': [\"docker run --volume \\\"%s\\\":/app/output --volume \\\"%s\\\":/app/data %s python3 -m surround_tensorboard_example --mode train\" % (output_path, data_path, IMAGE)]\n }",
"def main(args):\n word2id = pkl.load(open(args.word2id, 'rb'))\n words_label = load_data(args.dataset, word2id)\n # split data for training and testing\n split_position = int(words_label.shape[0] * args.train_percent)\n train_words_label = words_label[0:split_position, :]\n test_words_label = words_label[split_position:, :]\n\n place = fluid.CUDAPlace(0) if args.use_cuda else fluid.CPUPlace()\n train_prog = fluid.Program()\n test_prog = fluid.Program()\n startup_prog = fluid.Program()\n\n with fluid.program_guard(train_prog, startup_prog):\n with fluid.unique_name.guard():\n model = node_classify_model(\n word2id, args.num_labels, embed_dim=args.embed_dim)\n\n test_prog = train_prog.clone(for_test=True)\n\n with fluid.program_guard(train_prog, startup_prog):\n lr = fl.polynomial_decay(args.lr, 1000, 0.001)\n adam = fluid.optimizer.Adam(lr)\n adam.minimize(model['loss'])\n\n exe = fluid.Executor(place)\n exe.run(startup_prog)\n\n load_param(args.ckpt_path, ['content'])\n\n feed_dict = {}\n X = train_words_label[:, 0].reshape(-1, 1)\n labels = train_words_label[:, 1].reshape(-1, 1)\n logging.info('%d/%d data to train' %\n (labels.shape[0], words_label.shape[0]))\n\n test_feed_dict = {}\n test_X = test_words_label[:, 0].reshape(-1, 1)\n test_labels = test_words_label[:, 1].reshape(-1, 1)\n logging.info('%d/%d data to test' %\n (test_labels.shape[0], words_label.shape[0]))\n\n for epoch in range(args.epochs):\n feed_dict['nodes'] = X\n feed_dict['labels'] = labels\n train_result = run_epoch(exe, train_prog, model, feed_dict, lr)\n\n test_feed_dict['nodes'] = test_X\n test_feed_dict['labels'] = test_labels\n\n test_result = run_epoch(exe, test_prog, model, test_feed_dict, lr=None)\n\n logging.info(\n 'epoch %d | lr %.4f | train_loss %.5f | train_macro_F1 %.4f | train_micro_F1 %.4f | test_loss %.5f | test_macro_F1 %.4f | test_micro_F1 %.4f'\n % (epoch, train_result['lr'], train_result['loss'],\n train_result['macro_f1'], train_result['micro_f1'],\n test_result['loss'], test_result['macro_f1'],\n test_result['micro_f1']))\n\n logging.info(\n 'final_test_macro_f1 score: %.4f | final_test_micro_f1 score: %.4f' %\n (test_result['macro_f1'], test_result['micro_f1']))",
"def test_ecs_tensorflow_training_mnist_cpu(cpu_only, ecs_container_instance, tensorflow_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, tensorflow_training, instance_id)",
"def main():\r\n # assert tf.__version__[0] == \"2\"\r\n\r\n \"\"\" Load Config \"\"\"\r\n with open('./config/config_origin.json', 'r') as f:\r\n CONFIG = json.load(f)\r\n BATCH_SIZE = CONFIG[\"BATCH_SIZE\"]\r\n ROOT_PATH = CONFIG[\"ROOT_PATH\"]\r\n TRAIN_DATA_DIR = CONFIG[\"TRAIN_DATA_DIR\"]\r\n TEST_DATA_DIR = CONFIG[\"TEST_DATA_DIR\"]\r\n TRAIN_DATA_DIR = os.path.join(ROOT_PATH, TRAIN_DATA_DIR)\r\n TEST_DATA_DIR = os.path.join(ROOT_PATH, TEST_DATA_DIR)\r\n MODEL_CKPT = CONFIG[\"MODEL_CKPT\"]\r\n\r\n \"\"\" Prepare Model \"\"\"\r\n n = 6 # order of ResNetv2\r\n version = 2\r\n depth = model_depth(n, version)\r\n MODEL_TYPE = 'ResNet%dv%d' % (depth, version)\r\n SAVES_DIR = \"models-%s/\" % MODEL_TYPE\r\n SAVES_DIR = os.path.join(ROOT_PATH, SAVES_DIR)\r\n MODEL_CKPT = os.path.join(SAVES_DIR, MODEL_CKPT)\r\n\r\n # Features directory\r\n FEATURE_DIR = os.path.join(ROOT_PATH, \"features\")\r\n FEATURE_DIR = os.path.join(FEATURE_DIR, \"models-%s/\" % MODEL_TYPE)\r\n if not os.path.exists(FEATURE_DIR):\r\n os.mkdir(FEATURE_DIR)\r\n\r\n if not os.path.exists(SAVES_DIR):\r\n os.mkdir(SAVES_DIR)\r\n model = resnet_v2(input_shape=INPUT_SHAPE, depth=depth, num_classes=2)\r\n model.compile(loss='categorical_crossentropy',\r\n optimizer=Adam(learning_rate=lr_schedule(TRAINING_EPOCHS)),\r\n metrics=METRICS)\r\n # model.summary()\r\n print(MODEL_TYPE)\r\n\r\n \"\"\" Load Weights \"\"\"\r\n model_ckpt_file = os.path.join(SAVES_DIR, MODEL_CKPT)\r\n if os.path.exists(model_ckpt_file):\r\n print(\"Model ckpt found! Loading...:%s\" % model_ckpt_file)\r\n model.load_weights(model_ckpt_file)\r\n\r\n \"\"\" Extract Testing Data \"\"\"\r\n _train_filenames = os.listdir(os.path.join(TRAIN_DATA_DIR, \"bad_1\"))\r\n train_bad_df = pd.DataFrame({\r\n 'filename': _train_filenames\r\n })\r\n n_bad_samples = train_bad_df.shape[0]\r\n train_bad_df.to_csv(os.path.join(\r\n FEATURE_DIR, \"bad_samples_list.csv\"), index=False)\r\n\r\n \"\"\" Extract good samples \"\"\"\r\n _train_filenames = os.listdir(os.path.join(TRAIN_DATA_DIR, \"good_0\"))\r\n train_good_df = pd.DataFrame({\r\n 'filename': _train_filenames\r\n })\r\n n_good_samples = train_good_df.shape[0]\r\n train_good_df.to_csv(os.path.join(\r\n FEATURE_DIR, \"good_samples_list.csv\"), index=False)\r\n\r\n \"\"\" Create bad sample validation generator \"\"\"\r\n train_bad_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)\r\n train_bad_generator = train_bad_datagen.flow_from_dataframe(\r\n train_bad_df,\r\n os.path.join(TRAIN_DATA_DIR, \"bad_1\"),\r\n x_col='filename',\r\n y_col=None,\r\n class_mode=None,\r\n target_size=IMAGE_SIZE,\r\n color_mode=\"grayscale\",\r\n batch_size=BATCH_SIZE,\r\n shuffle=False\r\n )\r\n\r\n \"\"\" Create bad sample validation generator \"\"\"\r\n train_good_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)\r\n train_good_generator = train_good_datagen.flow_from_dataframe(\r\n train_good_df,\r\n os.path.join(TRAIN_DATA_DIR, \"good_0\"),\r\n x_col='filename',\r\n y_col=None,\r\n class_mode=None,\r\n target_size=IMAGE_SIZE,\r\n color_mode=\"grayscale\",\r\n batch_size=BATCH_SIZE,\r\n shuffle=False\r\n )\r\n\r\n \"\"\" Extractor \"\"\"\r\n extractor = Model(\r\n model.inputs, model.layers[-2].output) # flatten_2 (Flatten) (None, 12544)\r\n # features = extractor.predict(data)\r\n\r\n \"\"\" Extract train set 的特征 \"\"\"\r\n import time\r\n # bad samples\r\n start = time.perf_counter()\r\n print(\"Start extracting bad samples...\")\r\n features = extractor.predict_generator(\r\n train_bad_generator, steps=np.ceil(n_bad_samples / BATCH_SIZE),\r\n workers=4, verbose=1)\r\n print(\"features.shape:\", features.shape) # (16/32/etc, 12544)\r\n np.save(os.path.join(FEATURE_DIR, \"features_train_bad.npy\"), features)\r\n\r\n elapsed = (time.perf_counter() - start)\r\n print(\"Prediction time used:\", elapsed)\r\n # TODO 用 pandas 存储\r\n # good samples\r\n start = time.perf_counter()\r\n print(\"Start extracting good samples...\")\r\n features = extractor.predict_generator(\r\n train_good_generator, steps=np.ceil(n_good_samples / BATCH_SIZE),\r\n workers=4, verbose=1)\r\n print(\"features.shape:\", features.shape) # (16/32/etc, 12544)\r\n np.save(os.path.join(FEATURE_DIR, \"features_train_good.npy\"), features)\r\n\r\n elapsed = (time.perf_counter() - start)\r\n print(\"Prediction time used:\", elapsed)",
"def main():\n\n config = ClassificationConfig.parse_arguments()\n os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ','.join([str(gpu) for gpu in config.gpus])\n num_gpus_per_node = len(config.gpus)\n world_size = config.num_nodes * num_gpus_per_node\n distributed = world_size > 1\n setattr(config, 'num_gpus_per_node', num_gpus_per_node)\n setattr(config, 'world_size', world_size)\n setattr(config, 'distributed', distributed)\n setattr(config, 'finetune', not config.freeze)\n\n rich.print(config.__dict__)\n config.save()\n\n if config.distributed:\n rich.print(f\"Distributed training on {world_size} GPUs.\")\n mp.spawn(\n main_worker,\n nprocs=config.num_gpus_per_node,\n args=(config, )\n )\n else:\n rich.print(f\"Single GPU training.\")\n main_worker(0, config=config) # single machine, single gpu",
"def test_ecs_mxnet_training_mnist_gpu(gpu_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd, ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id,\n num_gpus=num_gpus)",
"def train_distributed():\n # Distributed stuff learnt from this repo: https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-dist-\n # mnist-example/blob/master/trainer/task.py\n\n # For Distributed TensorFlow\n env = json.loads(os.environ.get('TF_CONFIG', '{}'))\n cluster_info = env.get('cluster')\n cluster_spec = tf.train.ClusterSpec(cluster_info)\n task_info = env.get('task')\n job_name, task_index = task_info['type'], task_info['index']\n\n device_fn = tf.train.replica_device_setter(\n cluster=cluster_spec,\n worker_device='/job:%s/task:%d' % (job_name, task_index))\n\n print(\"Start job:%s, index:%d\" % (job_name, task_index))\n\n server = tf.train.Server(cluster_spec,\n job_name=job_name, task_index=task_index)\n\n # Start a parameter server node\n if job_name == 'ps':\n server.join()\n\n # Start a master/worker node\n if job_name == 'master' or job_name == 'worker':\n is_chief = (job_name == 'master')\n\n with tf.Graph().as_default() as graph: # TODO necessary?\n with tf.device(device_fn):\n # Prepare the data\n train_data, test_data, embeddings_file = prepare_data()\n\n # Create the model\n print(\"(%s,%d) Creating %d layers of %d units.\" %\n (job_name, task_index, FLAGS.num_layers, FLAGS.size))\n model = create_model(False)\n\n # Create train_dir\n if is_chief:\n if not tf.gfile.Exists(FLAGS.train_dir):\n tf.gfile.MkDir(FLAGS.train_dir)\n\n # TensorBoard summaries\n (test_loss, test_perplexity, bucket_loss_placeholders,\n bucket_perplexity_placeholders, summary, summary_writer) = create_summary_objects(graph)\n\n # Create supervisor\n init_op = tf.global_variables_initializer()\n\n # Create Supervisor. Disabling checkpoints and summaries, because we do that manually\n sv = tf.train.Supervisor(is_chief=is_chief, logdir=FLAGS.train_dir, init_op=init_op,\n init_fn=lambda session: after_init(session, model, embeddings_file),\n saver=model.saver, global_step=model.global_step,\n save_model_secs=0, save_summaries_secs=0, summary_op=None,\n summary_writer=None)\n\n with sv.managed_session(server.target) as sess:\n train(sess, model, train_data, test_data, summary, summary_writer, test_loss,\n test_perplexity, bucket_loss_placeholders, bucket_perplexity_placeholders,\n is_chief, job_name, task_index, sv.should_stop)\n sv.stop()",
"def finetune(ft_ds, model, task, epochs=10, eval_ds=None):\n\n print('==========FINETUNE==========')\n\n # Filter out undesired examples with excluded_label\n ds = ft_ds.filter(lambda x: x['label'] != task['excluded_label'])\n ds = ds.map(data_utils.finetune_preprocess)\n ds = ds.shuffle(1000)\n ds = ds.batch(FLAGS.finetune_bs)\n\n # loss, metrics, optimizers\n train_loss= tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')\n train_sup_acc = tf.keras.metrics.Accuracy(name='train_supervised_accuracy')\n criterion_sup = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits \n optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) \n for epoch in range(epochs): \n train_loss.reset_states()\n train_sup_acc.reset_states()\n for x in ds:\n with tf.GradientTape() as tape:\n image = x['image']\n labels = x[task['name']]\n out = model(image, mode='supervised', sup_layers=1, training=True)\n # print(tf.math.argmax(out, axis=-1))\n metrics.update_supervised_accuracy(train_sup_acc, labels, out)\n loss = criterion_sup(tf.one_hot(labels, depth=task['num_classes']), out)\n loss = tf.math.reduce_mean(loss)\n gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)\n optimizer.apply_gradients(\n filter(lambda gv: gv[0] is not None, zip(gradients, model.trainable_variables))\n )\n train_loss.update_state(loss)\n print('supervised loss')\n print(train_loss.result())\n print('supervised accuracy')\n print(train_sup_acc.result())\n\n # Evaluate results on eval_ds if possible\n if eval_ds: \n evaluate(eval_ds, model, task)",
"def test_synthetic_samples_versus_normal_increasing(original_task_datasetInterface, PATH_MODELS,record_keeper,\n device='cuda',number_increments=10, extra_new_cat_multi=1, is_fast_testing = False):\n\n print(\"***** Testing pseudo-rehearsal versus real samples\")\n\n # initialise variables\n is_save = True\n BATCH = 64\n EPOCH_IMPROVE_LIMIT = 20\n BETA_CNN = (0.999, .999)\n LEARNR_CNN = 0.00025\n BETA_VAE = (0.5, 0.999)\n LAT_DIM_VAE = 50\n LEARNR_VAE = 0.00035\n combined_task_branch_synthetic = None\n cat_list_all = original_task_datasetInterface.categories_list\n EPOCH_CNN = 10\n EPOCH_VAE = 50\n\n # to shorten training in order to demonstrate functionality\n if is_fast_testing:\n EPOCH_CNN = 2\n EPOCH_VAE = 2\n\n\n\n # Increase categories one by one and train data sets.\n for increment in range(0, number_increments):\n\n task_DIS_orig = copy.deepcopy(original_task_datasetInterface)\n category_list_subset = cat_list_all[0:increment+1]\n task_DIS_orig.reduce_categories_in_dataset(category_list_subset)\n task_DIS_orig_for_synth = copy.deepcopy(task_DIS_orig)\n\n name = \"increment\" + str(increment) + \"synth multi \"+ str(extra_new_cat_multi)\n\n # For the first category, only real samples are used\n if (increment == 0):\n combined_task_branch_synthetic = task.TaskBranch(task_DIS_orig_for_synth.name + \" pseudo\", task_DIS_orig_for_synth,\n device, PATH_MODELS,record_keeper)\n\n print(\"Starting point, just ....\")\n print(\"Training VAE - Starting\")\n\n print(\"\\n Beginning point only \",category_list_subset)\n\n combined_task_branch_synthetic.create_and_train_VAE(model_id=name, num_epochs=EPOCH_VAE, batch_size=BATCH,\n hidden_dim=10,\n latent_dim=LAT_DIM_VAE,\n is_synthetic=False, is_take_existing_VAE=False,\n teacher_VAE=None,\n is_new_categories_to_addded_to_existing_task=False,\n is_completely_new_task=True,\n epoch_improvement_limit=EPOCH_IMPROVE_LIMIT,\n learning_rate=LEARNR_VAE, betas=BETA_VAE,\n is_save=True)\n\n combined_task_branch_synthetic.create_and_train_CNN(model_id=name, num_epochs=EPOCH_CNN, batch_size=BATCH,\n is_frozen=False,\n is_off_shelf_model=True,\n epoch_improvement_limit=EPOCH_IMPROVE_LIMIT,\n learning_rate=LEARNR_CNN,\n betas=BETA_CNN, is_save=is_save)\n\n # perform test set benchmarks and record to file\n given_test_set_compare_synthetic_and_normal_approaches([combined_task_branch_synthetic], task_DIS_orig,category_list_subset, extra_new_cat_multi)\n record_keeper.record_to_file(\"real_versus fake continual learning adding \"+str(category_list_subset[0])+\" to \"+str(category_list_subset[-1])+\" synth multi \"+str(extra_new_cat_multi))\n\n # delete from GPU and empty from cache\n del task_DIS_orig\n torch.cuda.empty_cache()\n\n\n # after the intial training, now perform real versus synthetic tests\n else:\n\n\n # TRAIN USING REAL SAMPLES\n print(\"\\n------------ Real Samples\", category_list_subset)\n combined_task_branch_no_synthetic = task.TaskBranch(task_DIS_orig.name +\"real [\"+str(category_list_subset[0])+\" to \"+str(category_list_subset[-1])+ \"] \",task_DIS_orig, device, PATH_MODELS, record_keeper)\n\n # TRAIN REAL CNN\n print(\"\\nReal Samples - CNN\")\n combined_task_branch_no_synthetic.create_and_train_CNN(model_id=name, num_epochs=EPOCH_CNN,\n batch_size=BATCH, is_frozen=False,\n is_off_shelf_model=True,\n epoch_improvement_limit=EPOCH_IMPROVE_LIMIT,\n learning_rate=LEARNR_CNN,\n betas=BETA_CNN, is_save=False)\n # TRAIN REAL VAE\n print(\"\\nReal Samples - VAE\")\n combined_task_branch_no_synthetic.create_and_train_VAE(model_id=name, num_epochs=EPOCH_VAE, hidden_dim=10,\n latent_dim=LAT_DIM_VAE,\n is_synthetic=False,is_take_existing_VAE=False, is_new_categories_to_addded_to_existing_task=False,\n epoch_improvement_limit=EPOCH_IMPROVE_LIMIT,\n learning_rate=LEARNR_VAE,\n betas=BETA_VAE, is_save=False, batch_size=BATCH)\n\n # TRAIN USING FAKE SAMPLES\n print(\"\\n------------ Pseudo Samples \",category_list_subset)\n\n\n # GENERATE THE SAMPLES AND BLEND WITH THE NEW CATEGORY\n print(\"\\nPseudo Samples - create samples\")\n combined_task_branch_synthetic.create_blended_dataset_with_synthetic_samples(task_DIS_orig,[category_list_subset[-1]],extra_new_cat_multi)\n\n\n # TRAIN PSEUDO/REAL VAE\n # note we use transfer learning and take the prior VAE\n print(\"\\nPseudo Samples - Training VAE\")\n combined_task_branch_synthetic.create_and_train_VAE(model_id=name, num_epochs=EPOCH_VAE, batch_size=BATCH,\n hidden_dim=10,\n latent_dim=LAT_DIM_VAE,\n is_synthetic=False, is_take_existing_VAE=True,\n teacher_VAE=combined_task_branch_synthetic.VAE_most_recent,\n is_new_categories_to_addded_to_existing_task=True,\n is_completely_new_task=False,\n epoch_improvement_limit=EPOCH_IMPROVE_LIMIT,\n learning_rate=LEARNR_VAE, betas=BETA_VAE,\n is_save=is_save)\n # TRAIN PSEUDO/REAL CNN\n print(\"\\nPseudo Samples - CNN\")\n combined_task_branch_synthetic.create_and_train_CNN(model_id=name, num_epochs=EPOCH_CNN, batch_size=BATCH,\n is_frozen=False,\n is_off_shelf_model=True,\n epoch_improvement_limit=EPOCH_IMPROVE_LIMIT,\n learning_rate=LEARNR_CNN,\n betas=BETA_CNN, is_save=is_save)\n\n\n # COMPARE REAL AND FAKE ON TEST SET, AND RECORD TO FILE\n given_test_set_compare_synthetic_and_normal_approaches([combined_task_branch_synthetic, combined_task_branch_no_synthetic], task_DIS_orig,\n category_list_subset, extra_new_cat_multi)\n record_keeper.record_to_file(\"real_versus fake continual learning adding \"+str(category_list_subset)+\" synth multi \"+str(extra_new_cat_multi))\n\n # delete from GPU and empty from cache\n del task_DIS_orig, combined_task_branch_no_synthetic\n torch.cuda.empty_cache()",
"def test_run_single_gpu_fgsm(self):\n from cleverhans_tutorials import mnist_tutorial_tf\n\n # Run the MNIST tutorial on a dataset of reduced size\n flags = {\n \"train_start\": 0,\n \"train_end\": 5000,\n \"test_start\": 0,\n \"test_end\": 333,\n \"nb_epochs\": 5,\n \"testing\": True,\n }\n report = mnist_tutorial_tf.mnist_tutorial(**flags)\n\n # Run the multi-gpu trainer for clean training\n flags.update(\n {\n \"batch_size\": 128,\n \"adam_lrn\": 0.001,\n \"dataset\": \"mnist\",\n \"only_adv_train\": False,\n \"eval_iters\": 1,\n \"ngpu\": 1,\n \"fast_tests\": False,\n \"attack_type_train\": \"\",\n \"save_dir\": None,\n \"save_steps\": 10000,\n \"attack_nb_iter_train\": None,\n \"save\": False,\n \"model_type\": \"basic\",\n \"attack_type_test\": \"FGSM\",\n }\n )\n\n flags.update({\"adv_train\": False})\n HParams = namedtuple(\"HParams\", flags.keys())\n\n hparams = HParams(**flags)\n np.random.seed(42)\n tf.set_random_seed(42)\n with tf.variable_scope(None, \"runner\"):\n report_dict = run_trainer(hparams)\n report_2 = AccuracyReport()\n report_2.train_clean_train_clean_eval = report_dict[\"train\"]\n report_2.clean_train_clean_eval = report_dict[\"test\"]\n report_2.clean_train_adv_eval = report_dict[\"FGSM\"]\n\n # Run the multi-gpu trainer for adversarial training\n flags.update({\"adv_train\": True, \"attack_type_train\": \"FGSM\"})\n HParams = namedtuple(\"HParams\", flags.keys())\n\n hparams = HParams(**flags)\n np.random.seed(42)\n tf.set_random_seed(42)\n with tf.variable_scope(None, \"runner\"):\n report_dict = run_trainer(hparams)\n report_2.train_adv_train_clean_eval = report_dict[\"train\"]\n report_2.adv_train_clean_eval = report_dict[\"test\"]\n report_2.adv_train_adv_eval = report_dict[\"FGSM\"]\n\n self.assertClose(\n report.train_clean_train_clean_eval,\n report_2.train_clean_train_clean_eval,\n atol=5e-2,\n )\n self.assertClose(\n report.clean_train_clean_eval, report_2.clean_train_clean_eval, atol=2e-2\n )\n self.assertClose(\n report.clean_train_adv_eval, report_2.clean_train_adv_eval, atol=5e-2\n )\n self.assertClose(\n report.train_adv_train_clean_eval,\n report_2.train_adv_train_clean_eval,\n atol=1e-1,\n )\n self.assertClose(\n report.adv_train_clean_eval, report_2.adv_train_clean_eval, atol=2e-2\n )\n self.assertClose(\n report.adv_train_adv_eval, report_2.adv_train_adv_eval, atol=1e-1\n )",
"def test_ecs_mxnet_training_gluonnlp_gpu(gpu_only, py3_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n num_gpus = ec2_utils.get_instance_num_gpus(instance_id)\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id,\n num_gpus=num_gpus)",
"def configure_training(\n task_spec: training_specs.TaskSpec,\n vocab_tokens_size: int = 10000,\n vocab_tags_size: int = 500,\n max_elements_per_user: int = 1000,\n num_validation_examples: int = 10000) -> training_specs.RunnerSpec:\n\n stackoverflow_train, _, _ = tff.simulation.datasets.stackoverflow.load_data()\n\n _, stackoverflow_validation, stackoverflow_test = stackoverflow_tag_prediction.get_centralized_datasets(\n train_batch_size=task_spec.client_batch_size,\n word_vocab_size=vocab_tokens_size,\n tag_vocab_size=vocab_tags_size,\n num_validation_examples=num_validation_examples)\n\n word_vocab = stackoverflow_tag_prediction.create_word_vocab(vocab_tokens_size)\n tag_vocab = stackoverflow_tag_prediction.create_tag_vocab(vocab_tags_size)\n\n train_preprocess_fn = stackoverflow_tag_prediction.create_preprocess_fn(\n word_vocab=word_vocab,\n tag_vocab=tag_vocab,\n client_batch_size=task_spec.client_batch_size,\n client_epochs_per_round=task_spec.client_epochs_per_round,\n max_elements_per_client=max_elements_per_user)\n input_spec = train_preprocess_fn.type_signature.result.element\n\n model_builder = functools.partial(\n stackoverflow_lr_models.create_logistic_model,\n vocab_tokens_size=vocab_tokens_size,\n vocab_tags_size=vocab_tags_size)\n\n loss_builder = functools.partial(\n tf.keras.losses.BinaryCrossentropy,\n from_logits=False,\n reduction=tf.keras.losses.Reduction.SUM)\n\n def tff_model_fn() -> tff.learning.Model:\n return tff.learning.from_keras_model(\n keras_model=model_builder(),\n input_spec=input_spec,\n loss=loss_builder(),\n metrics=metrics_builder())\n\n iterative_process = task_spec.iterative_process_builder(tff_model_fn)\n\n @tff.tf_computation(tf.string)\n def build_train_dataset_from_client_id(client_id):\n client_dataset = stackoverflow_train.dataset_computation(client_id)\n return train_preprocess_fn(client_dataset)\n\n training_process = tff.simulation.compose_dataset_computation_with_iterative_process(\n build_train_dataset_from_client_id, iterative_process)\n client_ids_fn = tff.simulation.build_uniform_sampling_fn(\n stackoverflow_train.client_ids,\n size=task_spec.clients_per_round,\n replace=False,\n random_seed=task_spec.client_datasets_random_seed)\n # We convert the output to a list (instead of an np.ndarray) so that it can\n # be used as input to the iterative process.\n client_sampling_fn = lambda x: list(client_ids_fn(x))\n\n training_process.get_model_weights = iterative_process.get_model_weights\n\n evaluate_fn = tff.learning.build_federated_evaluation(tff_model_fn)\n\n def validation_fn(state, round_num):\n del round_num\n return evaluate_fn(\n iterative_process.get_model_weights(state), [stackoverflow_validation])\n\n def test_fn(state):\n return evaluate_fn(\n iterative_process.get_model_weights(state),\n [stackoverflow_validation.concatenate(stackoverflow_test)])\n\n return training_specs.RunnerSpec(\n iterative_process=training_process,\n client_datasets_fn=client_sampling_fn,\n validation_fn=validation_fn,\n test_fn=test_fn)",
"def main(seed, filter_, num_classes, setup, model_name, images_dir, precision_mode, test):\n f1, f2 = filter_\n model_name = 'flex_random_seed_{}_resnet_manual_highres_center_only_f1_{}_f2_{}'.format(seed, f1, f2)\n frozen_graph_filepath = './Models/Frozen_graphs/{}_{}/'.format(f1,f2) + model_name + '_frozen_graph.pb'\n frozen_graph, x_tensor, y_tensor = trt_frozen_graph_and_tensors(\n model_name=model_name, \n frozen_graph_filepath=frozen_graph_filepath, \n precision_mode=precision_mode\n )\n\n elapsed_time_full_dataset = []\n sum_of_confusion_matrices = np.zeros((6, 6))\n \n with tf.compat.v1.Session(graph=frozen_graph) as sess:\n for image_file in [img for img in os.listdir(images_dir) if img.endswith('.JPG')]:\n\n img = Image.open(images_dir + image_file)\n sx,sy = img.size\n\n print(\"Image size is %i x %i\" % (sx,sy)) # sx = 4912, sy = 3264\n print(\"Loading image %s\" % image_file)\n\n img_np = np.array(img)/255.0\n del img\n\n print(\"Predicting for image %s (%i x %i pixel)\" % (image_file,sx,sy))\n\n start = time.time()\n predictions_flex = sess.run(y_tensor, feed_dict={x_tensor:np.expand_dims(img_np, 0)})\n elapsed = time.time() - start\n elapsed_time_full_dataset.append(elapsed)\n del img_np #deleting afterwards to not take the deleting time into account\n\n print(\"Prediction took %f seconds (inference on full image)\" % elapsed)\n print(\"Merging predictions\")\n # merge the predictions on the quarter images\n predictions_flex_combined = np.zeros(predictions_flex.shape)\n\n elapsed = time.time()-start\n if embedded_version:\n print(\"Prediction took %f seconds (inference on split up image)\" % elapsed)\n\n if embedded_version:\n predictions_flex = predictions_flex_combined\n\n if save_annotations:\n print(\"Computing annotations...\")\n annotations = []\n d = 4\n for x in range(100, sx-101, d):\n for y in range(100, sy-101, d):\n x0 = int(round(float(x-100)/4) + 15)\n y0 = int(round(float(y-100)/4) + 15)\n probs_flex = np.squeeze(predictions_flex[0, y0, x0, :])\n annotations.append((probs_flex, x, y))\n\n if test: # add a prefix for test to not replace real experiments\n model_name = 'TEST_' + model_name\n\n # saving annotations\n annotation_dir = images_dir.replace('Data', 'Results/seeds/annotations_trt') + image_file\n annotate_and_save(annotations, d, annotation_dir, model_name, precision_mode)\n classes_image = annotate_and_save_per_class(\n annotations, \n d, \n annotation_dir, \n model_name, \n precision_mode\n )\n\n labels = load_labels(annotation_dir)\n confusion_matrix = np.zeros((num_classes, num_classes))\n for (c_name, x, y) in labels:\n if 100 <= x < sx-101 and 100 <= y < sy-101:\n x0 = int(round(float(x-100)/4) + 15 )\n y0 = int(round(float(y-100)/4) + 15)\n probs_flex = np.squeeze(predictions_flex[0, y0, x0, :])\n\n predicted_class = np.argmax(probs_flex)\n c = train_model.get_classes().index(c_name)\n confusion_matrix[c, predicted_class] += 1\n print(confusion_matrix)\n sum_of_confusion_matrices += confusion_matrix\n\n print(sum_of_confusion_matrices)\n sum_of_cm_fp = './Results/seeds/preds_trt/{}/{}_{}/sum_of_cm_'\\\n .format(precision_mode.lower(), f1,f2) + model_name + '_fp32.npy'\n elapsed_time_fp = './Results/seeds/elapsed_trt/{}/{}_{}/time_taken_'\\\n .format(precision_mode.lower(), f1,f2) + model_name + '_fp32.npy'\n\n\n np.save(sum_of_cm_fp, sum_of_confusion_matrices)\n np.save(elapsed_time_fp, elapsed_time_full_dataset)\n tf.reset_default_graph()",
"def run_ncf(_):\n\n model_helpers.apply_clean(FLAGS)\n\n params = ncf_common.parse_flags(FLAGS)\n '''\n params[\"distribute_strategy\"] = strategy'''\n\n #num_users, num_items, _, _, producer = ncf_common.get_inputs(params)\n num_users, num_items = 6040,3706 # dummy values from original dataset\n params[\"num_users\"], params[\"num_items\"] = num_users, num_items\n\n infermodel,trainmodel = _get_keras_model(params)\n # optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(\n # learning_rate=params[\"learning_rate\"],\n # beta_1=params[\"beta1\"],\n # beta_2=params[\"beta2\"],\n # epsilon=params[\"epsilon\"])\n \n return infermodel,trainmodel",
"def test_ecs_mxnet_training_gluonnlp_cpu(cpu_only, py3_only, ecs_container_instance, mxnet_training, training_cmd,\n ecs_cluster_name):\n instance_id, cluster_arn = ecs_container_instance\n\n ecs_utils.ecs_training_test_executor(ecs_cluster_name, cluster_arn, training_cmd, mxnet_training, instance_id)",
"def test_synthetic_samples_versus_normal_increasing_PRETRAINED_VAE(original_task_datasetInterface,PATH_MODELS,model_string_vae, model_string_cnn, record_keeper,\n device='cuda',number_increments=10, extra_new_cat_multi=1):\n\n print(\"***** Testing pseudo-rehearsal versus real samples\")\n\n cat_list_all = original_task_datasetInterface.categories_list\n\n combined_task_branch_synthetic = None\n\n # Increase categories one by one and train data sets.\n # Identical to 'test_synthetic_samples_versus_normal_increasing' but loads pre-trained models instead of training them\n for increment in range(0, number_increments):\n\n task_DIS_orig = copy.deepcopy(original_task_datasetInterface)\n category_list_subset = cat_list_all[0:increment+1]\n task_DIS_orig.reduce_categories_in_dataset(category_list_subset)\n task_DIS_orig_for_synth = copy.deepcopy(task_DIS_orig)\n\n\n if (increment == 0):\n combined_task_branch_synthetic = task.TaskBranch(task_DIS_orig_for_synth.name + \" pseudo\", task_DIS_orig_for_synth,\n device, PATH_MODELS,record_keeper)\n\n print(\"Starting point, just MNIST....\")\n print(\"Training VAE - Starting\")\n\n print(\"\\n Beginning point only \",category_list_subset)\n combined_task_branch_synthetic.load_existing_VAE(PATH_MODELS + model_string_vae[increment])\n combined_task_branch_synthetic.num_categories_in_task = increment+1\n\n print(\"\\nPseudo Samples - CNN\")\n combined_task_branch_synthetic.load_existing_CNN(PATH_MODELS + model_string_cnn[increment])\n\n given_test_set_compare_synthetic_and_normal_approaches([combined_task_branch_synthetic], task_DIS_orig,category_list_subset, extra_new_cat_multi)\n\n record_keeper.record_to_file(\"only blur post:real_versus fake continual learning adding \"+str(category_list_subset[0])+\" to \"+str(category_list_subset[-1])+\" synth multi \"+str(extra_new_cat_multi))\n\n del task_DIS_orig\n torch.cuda.empty_cache()\n\n else:\n\n print(\"\\n------------ Pseudo Samples \",category_list_subset)\n\n print(\"\\nPseudo Samples - Loading VAE\")\n combined_task_branch_synthetic.load_existing_VAE(PATH_MODELS + model_string_vae[increment])\n combined_task_branch_synthetic.num_categories_in_task = increment+1\n\n print(\"\\nPseudo Samples - CNN\")\n combined_task_branch_synthetic.load_existing_CNN(PATH_MODELS + model_string_cnn[increment])\n\n given_test_set_compare_synthetic_and_normal_approaches([combined_task_branch_synthetic], task_DIS_orig,category_list_subset, extra_new_cat_multi)\n\n record_keeper.record_to_file(\"only blur post:real_versus fake continual learning adding \"+str(category_list_subset)+\" synth multi \"+str(extra_new_cat_multi))\n\n del task_DIS_orig\n torch.cuda.empty_cache()",
"def run_custom_training_tests():\n test_custom_training()\n test_custom_distributed_training()\n test_custom_multimodel_training()\n test_custom_distributed_multimodel_training()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Takes a results list and puts it in a pandas dataframe together with other relevant variables (runs, generations, and language class) | def language_stats_to_dataframe(results, n_runs, n_gens, possible_form_lengths):
if len(possible_form_lengths) == 1:
n_language_classes = 4
else:
n_language_classes = 7 #TODO: or should this be 6 (i.e. collapsing the two different reduplication strategies?)
column_proportion = np.array(results)
if n_language_classes == 4 and column_proportion.shape[2] > n_language_classes:
column_proportion_compositional_summed = np.zeros((n_runs, n_gens, n_language_classes))
for r in range(len(column_proportion_compositional_summed)):
for g in range(len(column_proportion_compositional_summed[0])):
column_proportion_compositional_summed[r][g] = np.array([column_proportion[r][g][0], column_proportion[r][g][1], column_proportion[r][g][2]+column_proportion[r][g][3], column_proportion[r][g][4]])
column_proportion = column_proportion_compositional_summed.flatten()
else:
column_proportion = column_proportion.flatten()
column_runs = []
for i in range(n_runs):
for j in range(n_gens):
for k in range(n_language_classes):
column_runs.append(i)
column_runs = np.array(column_runs)
column_generation = []
for i in range(n_runs):
for j in range(n_gens):
for k in range(n_language_classes):
column_generation.append(j)
column_generation = np.array(column_generation)
column_type = []
for i in range(n_runs):
for j in range(n_gens):
if len(possible_form_lengths) == 1:
column_type.append('degenerate')
column_type.append('holistic')
column_type.append('compositional')
column_type.append('other')
else:
column_type.append('degenerate')
column_type.append('holistic')
column_type.append('holistic_diversify_signal')
column_type.append('compositional')
column_type.append('compositional_reduplicate_segments')
column_type.append('compositional_reduplicate_whole_signal')
column_type.append('other')
data = {'run': column_runs,
'generation': column_generation,
'proportion': column_proportion,
'class': column_type}
lang_class_prop_over_gen_df = pd.DataFrame(data)
return lang_class_prop_over_gen_df | [
"def create_dataframe(result):\n # List of elements in the search result\n names = []\n snippet = []\n url = []\n \n # Append search results to list\n for j,item in enumerate(result):\n for i,element in enumerate(result[j]['items']):\n names.append(result[j]['items'][i]['title'])\n snippet.append(result[j]['items'][i]['snippet'])\n url.append(result[j]['items'][i]['link'])\n \n # Create a dataframe\n df = pd.DataFrame(list(zip(names, snippet,url)), \n columns =['name', 'snippet','url']) \n \n return df",
"def results_to_df(results):\n\n cols = ['chunk_id', 'actual', 'pred', 'p0', 'p1']\n results_trans = OrderedDict.fromkeys(cols)\n for k in results_trans.keys():\n results_trans[k] = []\n\n for k, v in results.items():\n for col, val in zip(cols, [k, v[0], v[1], v[2][0], v[2][1]]):\n results_trans[col].append(val)\n \n df = pd.DataFrame(results_trans)\n \n return df",
"def prepare_wg_data(results):\n wg_df = pd.DataFrame(results)\n wg_df['search_engine'] = 'wg-gesucht.de'\n return wg_df",
"def _make_results_dataframe(self):\n LOG.debug(\"Creating Results Dataframes.\")\n results_df = tfs.TfsDataFrame(index=self.twiss_df.index)\n results_df[\"S\"] = self.twiss_df[\"S\"]\n return results_df",
"def get_results():\n columns_list = []\n columns = driver.find_elements_by_class_name(sl.stats_label_class)\n for column in columns:\n columns_list.append(column.text)\n formatted_columns = [x for x in columns_list if x]\n table = DataFrame([beautify_results()[0]],columns=formatted_columns)\n print(table)\n return table",
"def prepare_summary(results):\n results = {k:v for k,v in results.items()\n if k not in {'Test accuracy',\n 'Cross-validation time (in secs.)',\n 'Parameters sampled'}}\n df = pd.DataFrame([results])\n df = df[['Method',\n 'Mean parameters sampled',\n 'Mean test accuracy',\n 'Mean cross-validation time (in secs.)']]\n return df",
"def create_df_recommendations(api_results):\r\n track_name = []\r\n track_id = []\r\n artist = []\r\n album = []\r\n duration = []\r\n popularity = []\r\n for items in api_results['tracks']:\r\n try:\r\n track_name.append(items['name'])\r\n track_id.append(items['id'])\r\n artist.append(items[\"artists\"][0][\"name\"])\r\n duration.append(items[\"duration_ms\"])\r\n album.append(items[\"album\"][\"name\"])\r\n popularity.append(items[\"popularity\"])\r\n except TypeError:\r\n pass\r\n df = pd.DataFrame({ \"track_name\": track_name, \r\n \"album\": album, \r\n \"track_id\": track_id,\r\n \"artist\": artist, \r\n \"duration\": duration, \r\n \"popularity\": popularity})\r\n\r\n return df",
"def organize_results(self):\n\n self.results_df = pd.DataFrame(\n columns=[\"Video\", \"Animal\", \"Cue light\", \"Time period\", \"Measure\", \"Value\"]\n )\n for video_name, video_data in self.results.items():\n for animal_name, animal_data in video_data.items():\n for light_name, light_data in animal_data.items():\n for period_name, period_data in light_data.items():\n for measure_name, measure_data in period_data.items():\n self.results_df.loc[len(self.results_df)] = [\n video_name,\n animal_name,\n light_name,\n period_name,\n measure_name,\n measure_data,\n ]\n\n if self.roi_setting:\n self.results_roi_df = pd.DataFrame(\n columns=[\n \"Video\",\n \"Animal\",\n \"ROI Name\",\n \"Cue light\",\n \"Time period\",\n \"Time in ROI (s)\",\n ]\n )\n for video_name, video_data in self.roi_results.items():\n for animal_name, animal_data in video_data.items():\n for roi_name, roi_data in animal_data.items():\n for light_name, light_data in roi_data.items():\n for period_name, period_data in light_data.items():\n self.results_roi_df.loc[len(self.results_roi_df)] = [\n video_name,\n animal_name,\n roi_name,\n light_name,\n period_name,\n period_data,\n ]",
"def prepare_summaries(results_list):\n dfs = []\n for results in results_list:\n dfs.append(prepare_summary(results))\n combo = pd.concat(dfs, axis=0)\n combo.index = range(1,len(combo)+1)\n return combo",
"def get_samples_results_df(self) -> pd.DataFrame:\n samples = self.get_samples_list()\n print_times = [s.print_time for s in samples]\n qualities = [s.quality for s in samples]\n costs = [s.cost for s in samples]\n df = pd.DataFrame(\n {\"print_time\": print_times, \"quality\": qualities, \"cost\": costs}\n )\n return df",
"def get_results(r):\n myDict = {}\n for name in r[\"results\"]:\n myDict[name[\"name\"]] = {\n \"rank\": name[\"rank\"],\n \"ticker\": name[\"ticker\"],\n \"upvotes\": name[\"upvotes\"],\n \"mentions\": name[\"mentions\"],\n \"mentions_24h_ago\": name[\"mentions_24h_ago\"],\n }\n df = pd.DataFrame.from_dict(myDict, orient=\"index\")\n df[\"rank\"] = df[\"rank\"].astype(int)\n df[\"upvotes\"] = df[\"upvotes\"].astype(int)\n df[\"mentions\"] = df[\"mentions\"].astype(int)\n df[\"mentions_24h_ago\"] = df[\"mentions_24h_ago\"].astype(int)\n\n df[\"delta_mentions_24h\"] = df[\"mentions\"] - df[\"mentions_24h_ago\"]\n df = df[~(df[\"upvotes\"] <= 1000)]\n df = df.sort_values(by=[\"delta_mentions_24h\"], ascending=False)\n return df",
"def to_dataframe(bic_results):\n df = pd.DataFrame()\n df[\"spectrum\"] = [i.spectrum for i in bic_results]\n df[\"title\"] = [i.title for i in bic_results]\n df[\"sequence\"] = [i.sequence for i in bic_results]\n df[\"orig_sequence\"] = [i.orig_sequence for i in bic_results]\n df[\"n\"] = [i.n for i in bic_results]\n df[\"bic\"] = [i.bic for i in bic_results]\n df[\"k\"] = [i.k for i in bic_results]\n df[\"penalty\"] = [i.penalty for i in bic_results]\n df[\"score\"] = [i.score for i in bic_results]\n df[\"tool\"] = [i.tool for i in bic_results]\n df[\"label\"] = [i.label for i in bic_results]\n df[\"confidence\"] = [i.confidence for i in bic_results]\n df[\"fastaId\"] = [i.fastaId for i in bic_results]\n df[\"isSNP\"] = [1 if i.sequence.upper() != i.orig_sequence.upper() else 0 for i in bic_results]\n\n return(df)",
"def check_results_as_data_frame(check_to_check_results: Dict[Check, CheckResult]) -> DataFrame:\n check_names = []\n status = []\n descriptions = []\n for check_result in check_to_check_results.values():\n check_names.append(check_result.check)\n status.append(check_result.status)\n descriptions.append(check_result.description)\n return DataFrame(zip(check_names, status, descriptions), columns=[\"check_name\", \"status\", \"description\"])",
"def create_lstm_model_df(all_results_list):\n\n all_results_dict = dict()\n\n for item in all_results_list:\n for k, v in item.items():\n model_params = k.split(\"_\")\n all_results_dict[\n (\"_\".join(model_params[0:2]))\n ] = {\n model_params[3].split(\":\")[0]: int(\n model_params[3].split(\":\")[1]\n ),\n model_params[4].split(\":\")[0]: int(\n model_params[4].split(\":\")[1]\n ),\n model_params[5].split(\":\")[0]: int(\n model_params[5].split(\":\")[1]\n ),\n model_params[6].split(\":\")[0]: int(\n model_params[6].split(\":\")[1]\n ),\n \"val_loss\": float(\n v[\"model-history\"][\"val_loss\"][0]\n ),\n \"loss\": float(\n v[\"model-history\"][\"loss\"][0]\n ),\n \"MAE-holdout-set\": float(\n v[\"MAE-holdout-set\"].split()[1]\n ),\n \"app-bias-mean-holdout-set\": float(\n v[\"app-bias-mean-holdout-set\"]\n ),\n }\n\n all_results_df = pd.DataFrame(all_results_dict).T\n\n return all_results_df",
"def concat_all_evaluation_results(list_of_folders):\n\n\n train_eval_df_list = []\n val_eval_df_list = []\n train_val_eval_df_list = []\n\n\n for item in list_of_folders:\n path_to_eval_folder = os.path.join(EMBEDDING_DEST, item)\n files = os.listdir(path_to_eval_folder)\n\n for f in files:\n\n # for each evaluation result csv file, see whether it is from training set, or validation set, or training+validation\n if f.endswith(\"image_level_evaluation_result_top_tri.csv\"):\n\n if \"random\" in f:\n if \"random_training_validation\" in f:\n df = pd.read_csv(os.path.join(path_to_eval_folder, f))\n train_val_eval_df_list.append(df)\n\n elif \"random_training\" in f:\n df = pd.read_csv(os.path.join(path_to_eval_folder, f))\n train_eval_df_list.append(df)\n\n\n elif \"random_validation\" in f:\n df = pd.read_csv(os.path.join(path_to_eval_folder, f))\n val_eval_df_list.append(df)\n\n\n else:\n if \"triplet\" in f:\n df = pd.read_csv(os.path.join(path_to_eval_folder, f))\n train_val_eval_df_list.append(df)\n\n elif \"training\" in f:\n df = pd.read_csv(os.path.join(path_to_eval_folder, f))\n train_eval_df_list.append(df)\n\n elif \"validation\" in f:\n df = pd.read_csv(os.path.join(path_to_eval_folder, f))\n val_eval_df_list.append(df)\n\n\n # add 'training_' or 'validation_' to the column names of evaluation results coming from training and validation sets.\n # This is to be able to distinguish them in the final general csv file.\n\n columns = list(train_val_eval_df_list[0])\n train_columns = [\"training_\"+item for item in columns[1:]]\n train_columns = [columns[0]] + train_columns\n train_columns_dict ={}\n \n val_columns = [\"validation_\"+item for item in columns[1:]]\n val_columns = [columns[0]] + val_columns\n val_columns_dict ={}\n\n #train_and_val_columns = [\"train_and_validation_\"+item for item in columns[1:]]\n #train_and_val_columns = [columns[0]] + train_and_val_columns\n #train_and_val_columns_dict ={}\n\n\n for i in range(len(columns)):\n train_columns_dict[columns[i]] = train_columns[i]\n val_columns_dict[columns[i]] = val_columns[i]\n #train_and_val_columns_dict[columns[i]] = train_and_val_columns[i]\n\n\n concatenated_training_df = pd.concat(train_eval_df_list, sort=False)\n concatenated_training_df = concatenated_training_df.rename(columns=train_columns_dict)\n\n concatenated_validation_df = pd.concat(val_eval_df_list, sort=False)\n concatenated_validation_df = concatenated_validation_df.rename(columns=val_columns_dict)\n \n concatenated_train_and_validation_df = pd.concat(train_val_eval_df_list, sort=False)\n #concatenated_train_and_validation_df = concatenated_train_and_validation_df.rename(columns=train_and_val_columns_dict)\n\n\n concatenated_training_df.to_csv(os.path.join(EMBEDDING_DEST,\"compare_with_no_sz\", \"training_all_evaluation_result_top_tri.csv\"),index=None)\n concatenated_validation_df.to_csv(os.path.join(EMBEDDING_DEST, \"compare_with_no_sz\", \"validation_all_evaluation_result_top_tri.csv\"),index=None)\n concatenated_train_and_validation_df.to_csv(os.path.join(EMBEDDING_DEST,\"compare_with_no_sz\",\"training_and_validation_all_evaluation_result_top_tri.csv\"), index=None)\n\n # ---------\n # If you have columns on arguments, keep them in training but drop them in validation and train_and_val to prevent duplicates\n list_of_cols_in_validation_df = list(concatenated_validation_df)\n list_of_cols_in_train_val_df = list(concatenated_train_and_validation_df)\n args_cols = get_json_argument_list()\n\n args_cols_val = [\"validation_\"+item for item in args_cols]\n \n if len(list_of_cols_in_train_val_df) == len(list_of_cols_in_validation_df) and len(list_of_cols_in_train_val_df) > 7:\n concatenated_validation_df = concatenated_validation_df.drop(args_cols_val, axis=1, errors='ignore')\n concatenated_train_and_validation_df = concatenated_train_and_validation_df.drop(args_cols, axis=1, errors='ignore')\n\n\n # ---------\n\n all_three_df_list = [concatenated_training_df, concatenated_validation_df, concatenated_train_and_validation_df]\n concatenated_all_df = pd.concat(all_three_df_list, axis=1)\n concatenated_all_df.to_csv(os.path.join(EMBEDDING_DEST,\"compare_with_no_sz\", \"all_evaluation_result_top_tri.csv\"), index=None)",
"def get_results(self, methods: list = None):\n df = pd.DataFrame(self._results)\n if (methods is not None) & ('method' in df.columns):\n df = df.loc[[x in methods for x in df.method.values]]\n return df",
"def results_table(model, Y, x1, x2, x3):\n model_validation = pd.DataFrame(columns = ['Test', 'Estimate', 'Actual', 'Accuracy'])\n count = 1\n estimate_list = []\n actual_list = []\n accuracy_list = []\n test_list = []\n while count <=5:\n estimate, actual, accuracy = validation_test2(model, Y, x1, x2, x3, count)\n estimate_list.append(estimate)\n actual_list.append(actual)\n accuracy_list.append(accuracy)\n test_list.append(count)\n count +=1\n\n model_validation['Test'] = test_list\n model_validation['Estimate'] = estimate_list\n model_validation['Actual'] = actual_list\n model_validation['Accuracy'] = accuracy_list\n\n return model_validation",
"def aggregate_runs(learn_results):\n rel_name = learn_results['rel_name']\n rel_type = learn_results['rel_type']\n emb_model_results = learn_results['emb_model_results']\n result = []\n for emb in emb_model_results:\n emb_results = emb_model_results[emb]\n emress = EmbeddingModelResults(emb_results)\n basic_agg = {\n 'rel_type': rel_type,\n 'rel_name': rel_name,\n 'emb': emb,\n }\n for test_agg in emress.calc_test_aggregates():\n ba = {**basic_agg, **test_agg}\n ba['result_type'] = 'test'\n result.append(ba)\n for rand_agg in emress.calc_randpredict_aggregates():\n ra = {**basic_agg, **rand_agg}\n ra['result_type'] = 'random'\n result.append(ra)\n return result",
"def test_results(test_dir):\n results_dir = os.path.join(test_dir, \"results\")\n if not os.path.isdir(results_dir):\n log.warn(\"No results for test %s!\", os.path.basename(test_dir))\n return {}\n\n # build dict of test results by test type\n results = {}\n for kind, tests in tests_by_type(results_dir).iteritems():\n if kind not in SUPPORTED_TESTS:\n continue\n results[kind] = pd.DataFrame()\n for test in tests:\n result = test_result(test)\n if results[kind].empty:\n results[kind] = result\n else:\n results[kind] = results[kind].append(result)\n\n # add in information from the test's info.json\n with open(os.path.join(test_dir, \"info.json\")) as f:\n info = json.load(f)\n for kind, result in results.iteritems():\n \ttry:\n \t\ttest_dut_id = info[\"dut_id\"]\n \texcept:\n \t\ttest_dut_id = info[\"dut\"][\"id\"]\n result[\"DUT_ID\"] = test_dut_id\n try:\n for i, tag in enumerate(info[\"tags\"]):\n result[\"TAG_\" + str(i)] = tag \t\n except:\n pass\n result[\"TEST_FLOW\"] = info[\"test_flow\"]\n result[\"TEST_NAME\"] = os.path.basename(test_dir)\n result[\"START_TIME\"] = info[\"start_time\"]\n result[\"END_TIME\"] = info[\"end_time\"]\n result[\"HOST\"] = info[\"host\"]\n \n \n return results"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Takes a pandas dataframe which contains the proportions of language classes over generations and plots timecourses | def plot_timecourse_language_types(lang_class_prop_over_gen_df, title, file_path, file_name):
sns.set_style("darkgrid")
sns.set_context("talk")
fig, ax = plt.subplots()
if len(possible_form_lengths) == 1:
palette = sns.color_palette(["black", "red", "green", "grey"])
else:
palette = sns.color_palette(["black",
sns.color_palette("colorblind")[3],
sns.color_palette("colorblind")[1],
sns.color_palette("colorblind")[2],
sns.color_palette("colorblind")[9],
sns.color_palette("colorblind")[0],
sns.color_palette("colorblind")[7]])
sns.lineplot(x="generation", y="proportion", hue="class", data=lang_class_prop_over_gen_df, palette=palette)
# sns.lineplot(x="generation", y="proportion", hue="class", data=lang_class_prop_over_gen_df, palette=palette, ci=95, err_style="bars")
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=18)
plt.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=18)
plt.ylim(-0.05, 1.05)
plt.title(title, fontsize=22)
plt.xlabel('Generation', fontsize=20)
plt.ylabel('Mean proportion', fontsize=20)
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
labels = ['D', 'H', 'H+Div.', 'C', 'C+Red.-part', 'C+Red.-whole', 'O']
# ax.legend(handles=handles[1:], labels=labels[1:])
ax.legend(handles=handles, labels=labels)
plt.tight_layout()
plt.savefig(file_path + "Timecourse_plot_lang_types_" + file_name + ".png")
plt.show() | [
"def plot_word_class_pr_genre(df):\n df['nouns'] = df['nouns'] * 100\n df['verbs'] = df['verbs'] * 100\n df['adverbs'] = df['adverbs'] * 100\n # plotting nouns\n plotting_helper_method('nouns', 'genre', df)\n plt.title('Amount of nouns pr song pr. genre')\n plt.xlabel(\"Amount of nouns in each song\")\n plt.ylabel('Genre')\n plt.legend()\n plt.show()\n # plt.savefig('src/visualization/feature_plots/nouns_pr_genre_plot')\n\n # plotting verbs\n plotting_helper_method('verbs', 'genre', df)\n plt.title('Amount of verbs pr song pr. genre')\n plt.xlabel('Amount of verbs in each song')\n plt.ylabel('Genre')\n plt.legend()\n plt.show()\n # plt.savefig('src/visualization/feature_plots/verbs_pr_genre_plot')\n\n # plotting adverbs\n plotting_helper_method('adverbs', 'genre', df)\n plt.title('Amount of adverbs pr song pr. genre')\n plt.xlabel('Amount of adverbs in each song')\n plt.ylabel('Genre')\n plt.legend()\n plt.show()\n # plt.savefig('src/visualization/feature_plots/adverbs_pr_genre_plot')",
"def plot_pie_charts_of_word_class_distribution(df):\n genre_dict = {\n 'g':'Rock',\n 'b':'Hip-Hop',\n 'r':'Pop'\n }\n for _, genre in genre_dict.items():\n filtered_df = df[df['genre'] == genre]\n \n # plotting circle diagram for the specific genre\n avg_percentage_nouns = filtered_df['nouns'].mean()\n avg_percentage_verbs = filtered_df['verbs'].mean()\n avg_percentage_adverbs = filtered_df['adverbs'].mean()\n\n total = avg_percentage_nouns + avg_percentage_nouns + avg_percentage_nouns\n nouns = avg_percentage_nouns / total * 100\n verbs = avg_percentage_verbs / total * 100\n adverbs = avg_percentage_adverbs / total * 100\n\n # Pie chart\n labels = ['Nouns', 'Verbs', 'Adverbs']\n sizes = [nouns, verbs, adverbs]\n\n _, ax1 = plt.subplots()\n ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%',\n shadow=True, startangle=90)\n # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle\n ax1.axis('equal') \n plt.tight_layout()\n plt.title(f'Circle diagram of the genre \"{genre}\"s average word classes distribution')\n plt.show()\n # plt.savefig(f'src/visualization/feature_plots/{genre}_word_class_distribution')",
"def plot_barplot_language_types(lang_class_prop_over_gen_df, title, file_path, file_name, n_runs, n_batches, n_gens, gen_start, lang_class_baselines_all, lang_class_baselines_fully_expressive, possible_form_lengths):\n\n sns.set_style(\"darkgrid\")\n sns.set_context(\"talk\")\n\n if len(possible_form_lengths) == 1:\n n_language_classes = 4\n else:\n n_language_classes = 7 #TODO: or should this be 6 (i.e. collapsing the two different reduplication strategies?)\n\n proportion_column_as_results = dataframe_to_language_stats(lang_class_prop_over_gen_df, n_runs, n_batches, n_gens, possible_form_lengths)\n\n proportion_column_from_start_gen = proportion_column_as_results[:, gen_start:]\n\n proportion_column_from_start_gen = proportion_column_from_start_gen.flatten()\n\n runs_column_from_start_gen = []\n for i in range(n_runs*n_batches):\n for j in range(gen_start, n_gens):\n for k in range(n_language_classes):\n runs_column_from_start_gen.append(i)\n runs_column_from_start_gen = np.array(runs_column_from_start_gen)\n\n generation_column_from_start_gen = []\n for i in range(n_runs*n_batches):\n for j in range(gen_start, n_gens):\n for k in range(n_language_classes):\n generation_column_from_start_gen.append(j)\n generation_column_from_start_gen = np.array(generation_column_from_start_gen)\n\n class_column_from_start_gen = []\n for i in range(n_runs*n_batches):\n for j in range(gen_start, n_gens):\n if n_language_classes == 4:\n class_column_from_start_gen.append('degenerate')\n class_column_from_start_gen.append('holistic')\n class_column_from_start_gen.append('compositional')\n class_column_from_start_gen.append('other')\n elif n_language_classes == 7:\n class_column_from_start_gen.append('D')\n class_column_from_start_gen.append('H')\n class_column_from_start_gen.append('H+Div.')\n class_column_from_start_gen.append('C')\n class_column_from_start_gen.append('C+Red.-part')\n class_column_from_start_gen.append('C+Red.-whole')\n class_column_from_start_gen.append('O')\n\n new_data_dict = {'run': runs_column_from_start_gen,\n 'generation': generation_column_from_start_gen,\n 'proportion': proportion_column_from_start_gen,\n 'class': class_column_from_start_gen}\n\n lang_class_prop_over_gen_df_from_starting_gen = pd.DataFrame(new_data_dict)\n\n if len(possible_form_lengths) == 1:\n palette = sns.color_palette([\"black\", \"red\", \"green\", \"grey\"])\n else:\n palette = sns.color_palette([\"black\",\n sns.color_palette(\"colorblind\")[3],\n sns.color_palette(\"colorblind\")[1],\n sns.color_palette(\"colorblind\")[2],\n sns.color_palette(\"colorblind\")[9],\n sns.color_palette(\"colorblind\")[0],\n sns.color_palette(\"colorblind\")[7]])\n\n sns.barplot(x=\"class\", y=\"proportion\", data=lang_class_prop_over_gen_df_from_starting_gen, palette=palette)\n\n # plt.axhline(y=lang_class_baselines_all[0], xmin=0.0, xmax=0.25, color='k', linestyle='--', linewidth=2)\n # plt.axhline(y=lang_class_baselines_all[1], xmin=0.25, xmax=0.5, color='k', linestyle='--', linewidth=2)\n # plt.axhline(y=lang_class_baselines_all[2], xmin=0.5, xmax=0.75, color='k', linestyle='--', linewidth=2)\n # plt.axhline(y=lang_class_baselines_all[3], xmin=0.75, xmax=1.0, color='k', linestyle='--', linewidth=2)\n #\n # if title == 'Mutual Understanding Only' or title == 'Minimal Effort & Mutual Understanding':\n # plt.axhline(y=lang_class_baselines_fully_expressive[0], xmin=0.25, xmax=0.5, color='0.6', linestyle='--', linewidth=2)\n # plt.axhline(y=lang_class_baselines_fully_expressive[1], xmin=0.5, xmax=0.75, color='0.6', linestyle='--', linewidth=2)\n\n plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=18)\n plt.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=18)\n plt.ylim(-0.05, 1.05)\n plt.title(title, fontsize=22)\n # plt.xlabel('Language class')\n plt.xlabel('', fontsize=20)\n plt.ylabel('Mean proportion', fontsize=20)\n plt.tight_layout()\n\n if holistic_without_partial_meaning is True:\n plt.savefig(file_path + \"Barplot_lang_types_\" + file_name + \"_burn_in_\" + str(gen_start) + \".png\")\n else:\n plt.savefig(file_path + \"Barplot_lang_types_\" + file_name + \"_burn_in_\" + str(gen_start) + \"_NEW.png\")\n plt.show()",
"def explore_data(df: pd.DataFrame):\r\n \r\n class_counts_df = count_column_values(df)\r\n \r\n plot_df_data(class_counts_df)",
"def leitner_proportions(df):\n denom = df.shape[0]\n prop_dict = {}\n\n for i in range(1,6):\n df_i = df[df['comfort_level'] == i]\n numer = df_i.shape[0]\n prop_dict[i] = numer / denom\n\n prop_df = pd.DataFrame.from_dict([prop_dict], orient='columns') \n\n prop_df = prop_df.T.rename(columns={0:'proportion'}) \n \n return prop_df",
"def GenerateTotalScoresGraph(df):\n\n # Data is a column identifying whether the data came from YOUR class or other classes...these are the only columns we need to plot scores\n df = df.loc[:, ['Data', 'Survey', 'models', 'methods', 'actions', 'TotalScores']]\n\n matplotlib.rcParams.update({'font.size': 16, 'font.family': \"sans-serif\", 'font.sans-serif': \"Arial\"})\n fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize = (12, 9))\n\n y_max = df.loc[:, 'models':].apply(max)\n if('MID' in list(df['Survey'])): # indicate order of surveys based on whether to include a mid survey level\n Survey_order = ['PRE', 'MID', 'POST']\n else:\n Survey_order = ['PRE', 'POST']\n\n # plots of students scores on factors\n plt.sca(axes[0, 0])\n sns.boxplot(x = 'Data', y = 'models', hue = 'Survey', hue_order = Survey_order, data = df, linewidth = 0.5, palette = {'PRE':'#ece7f2', 'MID':'#a6bddb', 'POST':'#2b8cbe'})\n plt.xticks((0, 1), ('Your Class', 'Other Classes'))\n plt.xlabel('')\n plt.ylabel('Score')\n plt.title('Evaluating models scale')\n axes[0, 0].legend(bbox_to_anchor = (0, 1.12))\n\n plt.sca(axes[0, 1])\n sns.boxplot(x = 'Data', y = 'methods', hue = 'Survey', hue_order = Survey_order, data = df, linewidth = 0.5, palette = {'PRE':'#ece7f2', 'MID':'#a6bddb', 'POST':'#2b8cbe'})\n plt.xticks((0, 1), ('Your Class', 'Other Classes'))\n plt.xlabel('')\n plt.ylabel('Score')\n plt.title('Evaluating methods scale')\n axes[0, 1].legend().remove()\n\n plt.sca(axes[1, 0])\n sns.boxplot(x = 'Data', y = 'actions', hue = 'Survey', hue_order = Survey_order, data = df, linewidth = 0.5, palette = {'PRE':'#ece7f2', 'MID':'#a6bddb', 'POST':'#2b8cbe'})\n plt.xticks((0, 1), ('Your Class', 'Other Classes'))\n plt.xlabel('')\n plt.ylabel('Score')\n plt.title('Suggesting follow-ups scale')\n axes[1, 0].legend().remove()\n\n # and overall sum of scores on different questions\n plt.sca(axes[1, 1])\n sns.boxplot(x = 'Data', y = 'TotalScores', hue = 'Survey', hue_order = Survey_order, data = df, linewidth = 0.5, palette = {'PRE':'#ece7f2', 'MID':'#a6bddb', 'POST':'#2b8cbe'})\n plt.xticks((0, 1), ('Your Class', 'Other Classes'))\n plt.xlabel('')\n plt.ylabel('Score')\n plt.title('Total Scores')\n axes[1, 1].legend().remove()\n\n plt.tight_layout()\n fig.savefig('FactorsLevel.png')\n plt.close()\n plt.clf()",
"def plot_class_distributions(table, series, directory):\n if series == 'count':\n ytitle = 'Number of particles in class'\n else:\n ytitle = 'Percentage of particles in class'\n grouped = table.groupby('rlnClassNumber')\n fig, ax = plt.subplots()\n grouped[series].plot(legend=False, ax=ax)\n ax.legend(loc='upper right', ncol=5)\n ax.set_xlabel('Iteration')\n ax.set_ylabel(ytitle)\n ax.set_title(f'Class distribution of {directory}')\n fig.tight_layout()\n return fig",
"def complex_words_pct(df):\n \n # get percentage\n df[\"Complex_word_percent\"] = df[\"N_polysyllables\"] / df[\"N_words\"]\n \n return df",
"def getFigBysubClass(df, path, nameClass):\n\ttmp = pd.DataFrame()\n\ttmp = tmp.append(df)\n\tdicoNbTrClass = countTranscript.getFig3Percent(path)\n\tdicoNbTrBt = countTranscript.getFig5Percent(path)\n\tdel tmp['nuclA']\n\tdel tmp['nuclT']\n\tdel tmp['nuclN']\n\tdel tmp['Type']\n\tclassDf = pd.DataFrame()\n\tclassDftmp = tmp[ tmp.Class == nameClass]\n\tgroups = classDftmp.groupby('Biotype')\n\tfor name, group in groups:\n\t\tgroupFilter = group[ group.Location == 'intron' ]\n\t\tgroupFilter = groupFilter.append( group[ group.Location == 'exon' ])\n\t\trow = sumSubTable(groupFilter, name)\n\t\trow['Biotype'] = name\n\t\trow['Class'] = nameClass\n\t\tif name not in dicoNbTrBt['Tot']:\n\t\t\tdicoNbTrBt['Tot'][name] = 0\n\t\tif name not in dicoNbTrBt['Wt']:\n\t\t\tdicoNbTrBt['Wt'][name] = 0\n\t\tif name not in dicoNbTrBt['Shuf']:\n\t\t\tdicoNbTrBt['Shuf'][name] = 0\n\t\trow['nbTr'] = dicoNbTrBt['Tot'][name]\n\t\trow['NbTrpG4Wt'] = dicoNbTrBt['Wt'][name]\n\t\trow['NbTrpG4Shuf'] = dicoNbTrBt['Shuf'][name]\n\t\trow.update(computePercent(row))\n\t\trow = pd.DataFrame(row, index=[len(classDftmp)+1])\n\t\tclassDf = classDf.append(row)\n\trow = {'Class' : nameClass,\n\t\t\t'Biotype' : nameClass,\n\t\t\t'nuclG' : sum(classDftmp.nuclG),\n\t\t\t'nuclC' : sum(classDftmp.nuclC),\n\t\t\t'nbTr' : dicoNbTrClass['Tot'][nameClass],\n\t\t\t'NbpG4rWt' : sum(classDftmp.NbpG4rWt),\n\t\t\t'NbpG4rShuf' : sum(classDftmp.NbpG4rShuf),\n\t\t\t'NbTrpG4Wt' : dicoNbTrClass['Wt'][nameClass],\n\t\t\t'NbTrpG4Shuf' : dicoNbTrClass['Shuf'][nameClass],\n\t\t\t'Tot' : sum(classDftmp.Tot)}\n\trow.update(computePercent(row))\n\trow = pd.DataFrame(row, index=[len(classDf)+1])\n\tclassDf = classDf.append(row)\n\tclassDf = computeDensity(classDf, 'Segment')\n\treturn classDf",
"def language_stats_to_dataframe(results, n_runs, n_gens, possible_form_lengths):\n\n if len(possible_form_lengths) == 1:\n n_language_classes = 4\n else:\n n_language_classes = 7 #TODO: or should this be 6 (i.e. collapsing the two different reduplication strategies?)\n\n column_proportion = np.array(results)\n\n if n_language_classes == 4 and column_proportion.shape[2] > n_language_classes:\n column_proportion_compositional_summed = np.zeros((n_runs, n_gens, n_language_classes))\n for r in range(len(column_proportion_compositional_summed)):\n for g in range(len(column_proportion_compositional_summed[0])):\n column_proportion_compositional_summed[r][g] = np.array([column_proportion[r][g][0], column_proportion[r][g][1], column_proportion[r][g][2]+column_proportion[r][g][3], column_proportion[r][g][4]])\n column_proportion = column_proportion_compositional_summed.flatten()\n\n else:\n column_proportion = column_proportion.flatten()\n\n column_runs = []\n for i in range(n_runs):\n for j in range(n_gens):\n for k in range(n_language_classes):\n column_runs.append(i)\n column_runs = np.array(column_runs)\n\n column_generation = []\n for i in range(n_runs):\n for j in range(n_gens):\n for k in range(n_language_classes):\n column_generation.append(j)\n column_generation = np.array(column_generation)\n\n column_type = []\n for i in range(n_runs):\n for j in range(n_gens):\n if len(possible_form_lengths) == 1:\n column_type.append('degenerate')\n column_type.append('holistic')\n column_type.append('compositional')\n column_type.append('other')\n else:\n column_type.append('degenerate')\n column_type.append('holistic')\n column_type.append('holistic_diversify_signal')\n column_type.append('compositional')\n column_type.append('compositional_reduplicate_segments')\n column_type.append('compositional_reduplicate_whole_signal')\n column_type.append('other')\n\n data = {'run': column_runs,\n 'generation': column_generation,\n 'proportion': column_proportion,\n 'class': column_type}\n\n lang_class_prop_over_gen_df = pd.DataFrame(data)\n\n return lang_class_prop_over_gen_df",
"def grid_plot_google(proverbs_list, data, dim = (4,4), ylog = False): \n\n plt.rcParams.update({\n 'font.size': 9,\n 'axes.titlesize': 8,\n 'axes.labelsize': 14,\n 'xtick.labelsize': 7,\n 'ytick.labelsize': 7,\n 'legend.fontsize': 10,\n })\n \n rows, cols = dim[0], dim[1]\n fig = plt.figure(figsize=(12, 5.75))\n gs = gridspec.GridSpec(ncols=cols, nrows=rows)\n gs.update(wspace = 0.2, hspace = 0.2)\n \n \n res = None\n \n i = 0\n \n fig.text(0.5, 0.02,'Year' , ha='center', fontsize=14)\n fig.text(0.02, 0.5, 'Frequency among all volumes in Google Books', va='center', rotation='vertical', fontsize=14)\n for r in np.arange(0, rows, step=1):\n for c in np.arange(cols):\n\n ax = fig.add_subplot(gs[r, c])\n ax.text(0.1,0.9,'\\\"{}\\\"'.format(proverbs_list[i].lower()),horizontalalignment='left', transform=ax.transAxes)\n\n ts = data[data.proverb ==proverbs_list[i]]\n ts = ts[data.year >= 1800]\n ts.year = pd.to_datetime(ts.year, format = '%Y', errors='coerce')\n ts.index = ts.year\n ts = ts.sort_index()\n ts = ts.reindex(pd.date_range('01/01/1800', '01/01/2019', freq = 'AS'), fill_value=0)\n #get 5-year rolling average\n ts2 = ts.copy()\n ts2 = ts2.rolling(window = 5).mean()\n print(ts)\n\n if res != None:\n ts = ts.resample(res).sum()\n \n if ylog == False:\n pass\n\n elif ylog == True:\n ax.set_yscale('log') \n \n ax.plot(ts.index, ts['vol_norm'], alpha = 0.5, color = 'gray')\n ax.plot(ts2.index, ts2['vol_norm'], alpha = 0.9, color='darkorange')\n i+=1\n \n plt.subplots_adjust(left=0.08, right=0.95, top=0.95, bottom=0.1)",
"def makeComparsionChart(columns, data):\n fig = plt.figure(figsize=(16, 10))\n gs = gridspec.GridSpec(2, 3, wspace = 0.2, hspace=0.2, right=0.96, left=0.04)\n ax1 = plt.subplot(gs[0, 0:1], label=\"\")\n ax2 = plt.subplot(gs[0, 1:2], label=\"\" )\n ax3 = plt.subplot(gs[0, 2:3], label=\"\" )\n ax4 = plt.subplot(gs[1, 0:1], label=\"\" )\n ax5 = plt.subplot(gs[1, 1:2], label=\"\" )\n ax1.set_title('Before Scaling')\n ax2.set_title('After Standard Scaler')\n ax3.set_title('After Min-Max Scaler')\n ax4.set_title('After Roboust Scaler')\n ax5.set_title('After Normalization')\n\n for column in columns:\n sns.kdeplot(data[0][column], ax=ax1, legend=False)\n sns.kdeplot(data[1][column], ax=ax2, legend=False)\n sns.kdeplot(data[2][column], ax=ax3, legend=False)\n sns.kdeplot(data[3][column], ax=ax4, legend=False)\n sns.kdeplot(data[4][column], ax=ax5, legend=False)\n\n plt.show()",
"def main(df: pd.DataFrame):\n\n df = df.dropna()\n print(df.shape)\n\n features = df.columns.values.tolist()\n x = df.loc[:, features].values\n\n # Standardizing the features\n scaler = StandardScaler()\n scaler.fit(x)\n x = scaler.transform(x)\n\n # 2D PCA performed\n pca = PCA(2)\n pca.fit(x)\n\n ex_variance = np.var(x, axis=0)\n ex_variance_ratio = ex_variance/np.sum(ex_variance)\n\n logging.info(f'Components: {pca.n_components_}')\n logging.info(f'Variance ratios of PCs:\\n{ex_variance_ratio}')\n\n # Configure PyGame sliders to match features\n slides = setup_sliders(df)\n\n # Run the visualisation\n run_sim(scaler, pca, slides, pca.transform(x))",
"def calculate(classes_to_check):\r\n\r\n gender_list = []\r\n iep_list = []\r\n lap_list = []\r\n sped_list = []\r\n hcp_list = []\r\n grade_list = []\r\n att_list = []\r\n irla_list = []\r\n asian_list = []\r\n black_list = []\r\n hispanic_list =[]\r\n multi_list = []\r\n native_list = []\r\n pi_list = []\r\n white_list = []\r\n\r\n racedf = pd.DataFrame(columns = RACES)\r\n\r\n for grade_levels in classes_to_check:\r\n i =0\r\n for c in grade_levels:\r\n iep_calc = c['504 - 2020-2021'].sum()/len(c)\r\n iep_list.append(iep_calc)\r\n att_calc = c['Attn % - 2020-2021'].sum()/len(c)\r\n att_list.append(att_calc)\r\n gender_calc = c['Gender'].sum()/len(c)\r\n gender_list.append(gender_calc)\r\n lap_calc = c['LAP Indicator - 2020-2021'].sum()/len(c)\r\n lap_list.append(lap_calc)\r\n sped_total = c['SPED'].sum()\r\n sped_list.append(sped_total)\r\n hcp_total = c['HCP - 2020-2021'].sum()\r\n hcp_list.append(hcp_total)\r\n irla_calc = c['IRLA-Score - 2020-2021'].sum()/len(c)\r\n irla_list.append(irla_calc)\r\n race_int= c['Race'].value_counts()\r\n racedf = racedf.append(race_int, ignore_index=True)\r\n racedf = racedf.fillna(0)\r\n asian_list = racedf['Asian'].values.tolist()\r\n black_list = racedf['Black'].to_list()\r\n hispanic_list = racedf['Hispanic'].to_list()\r\n multi_list = racedf['Multiple'].to_list()\r\n native_list = racedf['Native'].to_list()\r\n pi_list = racedf['Pacific Islander'].to_list()\r\n white_list = racedf['White'].to_list() \r\n g = c.iloc[0]['Grade']\r\n grade_list.append(g)\r\n\r\n i= i +1\r\n \r\n \r\n # Instantiate and populate a df for calculations.\r\n calc = pd.DataFrame(columns=ALL_CATEGORIES,index=grade_list).rename_axis('Classes')\r\n calc['Gender']= gender_list\r\n calc['504 - 2020-2021'] = iep_list\r\n calc['LAP Indicator - 2020-2021'] = lap_list\r\n calc['SPED'] = sped_list\r\n calc['HCP - 2020-2021'] = hcp_list\r\n calc['Attn % - 2020-2021'] = att_list\r\n calc['IRLA-Score - 2020-2021'] = irla_list\r\n calc['Asian'] = asian_list\r\n calc['Black'] = black_list\r\n calc['Hispanic'] = hispanic_list\r\n calc['Multiple'] = multi_list\r\n calc['Native'] = native_list\r\n calc['Pacific Islander'] = pi_list\r\n calc['White'] = white_list\r\n\r\n # Create new dfs for each grade's calculations.\r\n calc1 = calc.loc[calc.index == EXIT_GRADES[0]]\r\n calc2 = calc.loc[calc.index == EXIT_GRADES[1]]\r\n calc3 = calc.loc[calc.index == EXIT_GRADES[2]]\r\n calc4 = calc.loc[calc.index == EXIT_GRADES[3]]\r\n calc5 = calc.loc[calc.index == EXIT_GRADES[4]]\r\n calc6 = calc.loc[calc.index == EXIT_GRADES[5]]\r\n calc_dfs = [calc1, calc2, calc3, calc4, calc5, calc6]\r\n\r\n return calc_dfs",
"def plot_language_time(df, device_dic, result_dic, lang_dic):\n\n id_grouped = df.groupby('user_id')\n\n id_df = pd.DataFrame(id_grouped['secs_elapsed'].agg([np.sum, np.mean, np.std]))\n id_df['country_destination'] = id_df.index.map(lambda x: result_dic[x] if x in result_dic.keys() else '0')\n id_df['language'] = id_df.index.map(lambda x: lang_dic[x] if x in lang_dic.keys() else '0')\n id_df['device'] = id_df.index.map(lambda x: device_dic[x] if x in device_dic.keys() else '0')\n full_lang = {'en': 'English', 'zh': 'Chinese', 'ko': 'Korean', 'fr': 'French', 'es': 'Spanish',\n 'de': 'German', 'ru': 'Russian', 'it': 'Italian', 'ja': 'Japanese', 'pt': 'Portuguese'}\n id_df['full_language'] = id_df.language.apply(lambda x: full_lang[x] if x in full_lang.keys() else '0')\n\n id_df[id_df['full_language'] != '0'].boxplot(column='sum', by='full_language', showfliers=False, patch_artist=True)\n plt.title('Average time that a single user spend during booking')\n plt.ylabel('Time/ms')\n plt.xlabel('Language')\n plt.xticks(rotation=\"45\")\n st.pyplot()\n\n\n # ===========part 2.3 ============\n st.subheader(\"Part 2.3 Do devices play a role in this comparisons?\")\n\n device_df = pd.DataFrame({'NDF': id_df[id_df['country_destination'] == 'NDF'].groupby('device')['sum'].agg(np.size),\n 'DF': id_df[id_df['country_destination'] != 'NDF'].groupby('device')['sum'].agg(np.size)\n })\n\n str1 = 'Unsuccessful booking'\n str2 = 'Successful booking'\n\n device_usernum = dict(id_df.groupby('device')['country_destination'].agg(np.size))\n device_df['total_number'] = device_df.index.map(lambda x: device_usernum[x] if x in device_usernum.keys() else '0')\n\n device_df[str1] = device_df.eval('NDF / total_number * 100')\n device_df[str2] = device_df.eval('DF / total_number * 100')\n device_df = device_df.sort_values(by=\"total_number\", ascending=True)\n\n device_df[[str2, str1]].plot.barh(stacked=True,legend=False,figsize=(12,7))\n plt.ylabel('Device type(sorted)')\n plt.xlabel('Percentage',fontsize=\"xx-large\")\n plt.title('Success Booking Rate of each Device')\n plt.legend(loc='lower left',bbox_to_anchor=(-0.1,-0.1))\n st.pyplot()",
"def samplecost(app, endclasses, fxnmode, samptype='std', title=\"\"):\n associated_scens=[]\n for phase in app.phases:\n associated_scens = associated_scens + app.scenids.get((fxnmode, phase), [])\n costs = np.array([endclasses[scen]['cost'] for scen in associated_scens])\n times = np.array([time for phase, timemodes in app.sampletimes.items() if timemodes for time in timemodes if fxnmode in timemodes.get(time)] ) \n rates = np.array(list(app.rates_timeless[fxnmode].values()))\n \n tPlot, axes = plt.subplots(2, 1, sharey=False, gridspec_kw={'height_ratios': [3, 1]})\n phasetimes_start =[times[0] for phase, times in app.phases.items()]\n phasetimes_end =[times[1] for phase, times in app.phases.items()]\n ratetimes =[]\n ratesvect =[]\n phaselocs = []\n for (ind, phasetime) in enumerate(phasetimes_start):\n axes[0].axvline(phasetime, color=\"black\") \n phaselocs= phaselocs +[(phasetimes_end[ind]-phasetimes_start[ind])/2 + phasetimes_start[ind]]\n\n axes[1].axvline(phasetime, color=\"black\") \n ratetimes = ratetimes + [phasetimes_start[ind]] + [phasetimes_end[ind]]\n ratesvect = ratesvect + [rates[ind]] + [rates[ind]]\n #axes[1].text(middletime, 0.5*max(rates), list(app.phases.keys())[ind], ha='center', backgroundcolor=\"white\")\n #rate plots\n axes[1].set_xticks(phaselocs)\n axes[1].set_xticklabels(list(app.phases.keys()))\n \n axes[1].plot(ratetimes, ratesvect)\n axes[1].set_xlim(phasetimes_start[0], phasetimes_end[-1])\n axes[1].set_ylim(0, np.max(ratesvect)*1.2 )\n axes[1].set_ylabel(\"Rate\")\n axes[1].set_xlabel(\"Time (\"+str(app.units)+\")\")\n axes[1].grid()\n #cost plots\n axes[0].set_xlim(phasetimes_start[0], phasetimes_end[-1])\n axes[0].set_ylim(0, 1.2*np.max(costs))\n if samptype=='fullint':\n axes[0].plot(times, costs, label=\"cost\")\n else:\n if samptype=='quadrature' or samptype=='pruned piecewise-linear': \n sizes = 1000*np.array([weight if weight !=1/len(timeweights) else 0.0 for phase, timeweights in app.weights[fxnmode].items() for time, weight in timeweights.items() if time in times])\n axes[0].scatter(times, costs,s=sizes, label=\"cost\", alpha=0.5)\n axes[0].stem(times, costs, label=\"cost\", markerfmt=\",\", use_line_collection=True)\n \n axes[0].set_ylabel(\"Cost\")\n axes[0].grid()\n if title: axes[0].set_title(title)\n elif type(fxnmode[0])==tuple: axes[0].set_title(\"Cost function of \"+str(fxnmode)+\" over time\")\n else: axes[0].set_title(\"Cost function of \"+fxnmode[0]+\": \"+fxnmode[1]+\" over time\")\n #plt.subplot_adjust()\n plt.tight_layout()",
"def create_categorical_plots(train_df, categorical_features):\n education_ordering = [\n \"illiterate\",\n \"basic.4y\",\n \"basic.6y\",\n \"basic.9y\",\n \"high.school\",\n \"professional.course\",\n \"university.degree\",\n \"unknown\",\n ]\n\n month_ordering = [\n \"jan\",\n \"feb\",\n \"mar\",\n \"apr\",\n \"may\",\n \"jun\",\n \"jul\",\n \"aug\",\n \"sep\",\n \"oct\",\n \"nov\",\n \"dec\",\n ]\n\n day_ordering = [\"mon\", \"tue\", \"wed\", \"thu\", \"fri\"]\n\n ordinal_features = {\n \"education\": education_ordering,\n \"day_of_week\": day_ordering,\n \"month\": month_ordering,\n }\n\n for feature in categorical_features:\n name = feature.replace(\"_\", \" \").title()\n counts_y = train_df.groupby(by=[feature, \"target\"])[\"target\"].count()\n percent_purchased = (\n pd.DataFrame(counts_y)\n .rename(columns={\"target\": \"count\"})\n .reset_index()\n .pivot(index=feature, columns=\"target\", values=\"count\")\n .reset_index()\n )\n\n percent_purchased = percent_purchased.assign(\n percent_purchased=round(\n 100\n * (\n percent_purchased[\"Purchased\"]\n / (\n percent_purchased[\"Not Purchased\"]\n + percent_purchased[\"Purchased\"]\n )\n ),\n 2,\n )\n )\n if feature in ordinal_features.keys():\n sort = ordinal_features[feature]\n else:\n sort = \"x\"\n\n percent_purchased.sort_values(\"percent_purchased\", inplace=True)\n plot = (\n alt.Chart(percent_purchased)\n .mark_bar()\n .encode(\n x=alt.X(\n \"percent_purchased:Q\",\n scale=alt.Scale(domain=(0, 100)),\n title=\"Percent Purchased\",\n axis=alt.Axis(grid=False),\n ),\n y=alt.Y(feature, sort=sort, title=name),\n )\n )\n path = str(opt[\"--image_path\"]) + feature + \".png\"\n plot.save(path)\n print(name + \" plot was created and saved\")\n\n print(\n \"Visualizations for categorical variables have been created in the declared path\"\n )",
"def plot_estimated_vs_experimental(results_frame: pandas.DataFrame):\n\n os.makedirs(\"plots\", exist_ok=True)\n\n property_types = results_frame[\"Type\"].unique()\n\n for property_type in property_types:\n\n property_data = results_frame[results_frame[\"Type\"] == property_type]\n\n plot = seaborn.FacetGrid(\n property_data,\n col=\"Force Field\",\n sharex=True,\n sharey=True,\n height=3.0,\n aspect=0.90,\n col_wrap=2,\n )\n plot.map(\n seaborn.scatterplot,\n \"Estimated\",\n \"NIST ThermoML\",\n s=80,\n alpha=0.8,\n )\n\n min_limit = numpy.min(\n [\n numpy.minimum(axis.get_xlim(), axis.get_ylim())\n for axis in plot.axes.ravel()\n ]\n )\n max_limit = numpy.max(\n [\n numpy.maximum(axis.get_xlim(), axis.get_ylim())\n for axis in plot.axes.ravel()\n ]\n )\n\n for axis in plot.axes.ravel():\n axis.set_xlim(min_limit, max_limit)\n axis.set_ylim(min_limit, max_limit)\n\n for axis in plot.axes.ravel():\n axis.plot(\n [0, 1], [0, 1], transform=axis.transAxes, color=\"darkgrey\", zorder=-1\n )\n\n plot.set_titles(\"{col_name}\")\n\n pyplot.subplots_adjust(top=0.86)\n plot.fig.suptitle(PROPERTY_TYPE_TO_TITLE[property_type])\n\n file_name = {\n \"Density_1\": \"physprop-benchmark-density\",\n \"DielectricConstant_1\": \"physprop-benchmark-dielectric\",\n \"EnthalpyOfMixing_2\": \"physprop-benchmark-hmix\",\n \"EnthalpyOfVaporization_1\": \"physprop-benchmark-hvap\",\n \"ExcessMolarVolume_2\": \"physprop-benchmark-vexcess\",\n }[property_type]\n\n plot.savefig(os.path.join(\"plots\", f\"{file_name}.pdf\"))",
"def Subtask1(n_dict_npy):\n n_dict = np.load(n_dict_npy, allow_pickle=True).item()\n data = sorted(n_dict.items(), key=lambda item: n_dict[item[0]], reverse=True) # sort the data.\n total = 0\n for d in data:\n total += d[1] # count the total number of words.\n df = pd.DataFrame(data, columns=['term', 'Freq'])[1:] # exclude 'space'\n df['rank'] = df.index\n df['Pr(%)'] = df['Freq'].div(total) * 100\n df['r*Pr'] = df['rank'] * df['Pr(%)'] / 100\n df_plot = df[:100] # plot the top 100 terms.\n # data = data[:100]\n plt.plot(df_plot['rank'], df_plot['Pr(%)'], 'b-')\n plt.plot(np.arange(0, 100, 1), 10 / np.arange(0, 100, 1), 'r:')\n # plt.plot([d[0] for d in data], [d[1] / total for d in data])\n plt.yticks(np.arange(0, 10, 0.5))\n plt.xticks(np.arange(0, 101, 10))\n plt.ylabel('Probability(%)')\n plt.xlabel('Rank (by decreasing frequency)')\n plt.title(\"Zipf's Law\")\n plt.show()\n plt.savefig('res.jpg')\n print(total)\n print(df.head(25))\n df.to_csv(PATH + 'Subtask1.csv')"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Takes a pandas dataframe which contains the proportions of language classes over generations and generates a barplot (excluding the burnin period) | def plot_barplot_language_types(lang_class_prop_over_gen_df, title, file_path, file_name, n_runs, n_batches, n_gens, gen_start, lang_class_baselines_all, lang_class_baselines_fully_expressive, possible_form_lengths):
sns.set_style("darkgrid")
sns.set_context("talk")
if len(possible_form_lengths) == 1:
n_language_classes = 4
else:
n_language_classes = 7 #TODO: or should this be 6 (i.e. collapsing the two different reduplication strategies?)
proportion_column_as_results = dataframe_to_language_stats(lang_class_prop_over_gen_df, n_runs, n_batches, n_gens, possible_form_lengths)
proportion_column_from_start_gen = proportion_column_as_results[:, gen_start:]
proportion_column_from_start_gen = proportion_column_from_start_gen.flatten()
runs_column_from_start_gen = []
for i in range(n_runs*n_batches):
for j in range(gen_start, n_gens):
for k in range(n_language_classes):
runs_column_from_start_gen.append(i)
runs_column_from_start_gen = np.array(runs_column_from_start_gen)
generation_column_from_start_gen = []
for i in range(n_runs*n_batches):
for j in range(gen_start, n_gens):
for k in range(n_language_classes):
generation_column_from_start_gen.append(j)
generation_column_from_start_gen = np.array(generation_column_from_start_gen)
class_column_from_start_gen = []
for i in range(n_runs*n_batches):
for j in range(gen_start, n_gens):
if n_language_classes == 4:
class_column_from_start_gen.append('degenerate')
class_column_from_start_gen.append('holistic')
class_column_from_start_gen.append('compositional')
class_column_from_start_gen.append('other')
elif n_language_classes == 7:
class_column_from_start_gen.append('D')
class_column_from_start_gen.append('H')
class_column_from_start_gen.append('H+Div.')
class_column_from_start_gen.append('C')
class_column_from_start_gen.append('C+Red.-part')
class_column_from_start_gen.append('C+Red.-whole')
class_column_from_start_gen.append('O')
new_data_dict = {'run': runs_column_from_start_gen,
'generation': generation_column_from_start_gen,
'proportion': proportion_column_from_start_gen,
'class': class_column_from_start_gen}
lang_class_prop_over_gen_df_from_starting_gen = pd.DataFrame(new_data_dict)
if len(possible_form_lengths) == 1:
palette = sns.color_palette(["black", "red", "green", "grey"])
else:
palette = sns.color_palette(["black",
sns.color_palette("colorblind")[3],
sns.color_palette("colorblind")[1],
sns.color_palette("colorblind")[2],
sns.color_palette("colorblind")[9],
sns.color_palette("colorblind")[0],
sns.color_palette("colorblind")[7]])
sns.barplot(x="class", y="proportion", data=lang_class_prop_over_gen_df_from_starting_gen, palette=palette)
# plt.axhline(y=lang_class_baselines_all[0], xmin=0.0, xmax=0.25, color='k', linestyle='--', linewidth=2)
# plt.axhline(y=lang_class_baselines_all[1], xmin=0.25, xmax=0.5, color='k', linestyle='--', linewidth=2)
# plt.axhline(y=lang_class_baselines_all[2], xmin=0.5, xmax=0.75, color='k', linestyle='--', linewidth=2)
# plt.axhline(y=lang_class_baselines_all[3], xmin=0.75, xmax=1.0, color='k', linestyle='--', linewidth=2)
#
# if title == 'Mutual Understanding Only' or title == 'Minimal Effort & Mutual Understanding':
# plt.axhline(y=lang_class_baselines_fully_expressive[0], xmin=0.25, xmax=0.5, color='0.6', linestyle='--', linewidth=2)
# plt.axhline(y=lang_class_baselines_fully_expressive[1], xmin=0.5, xmax=0.75, color='0.6', linestyle='--', linewidth=2)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=18)
plt.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=18)
plt.ylim(-0.05, 1.05)
plt.title(title, fontsize=22)
# plt.xlabel('Language class')
plt.xlabel('', fontsize=20)
plt.ylabel('Mean proportion', fontsize=20)
plt.tight_layout()
if holistic_without_partial_meaning is True:
plt.savefig(file_path + "Barplot_lang_types_" + file_name + "_burn_in_" + str(gen_start) + ".png")
else:
plt.savefig(file_path + "Barplot_lang_types_" + file_name + "_burn_in_" + str(gen_start) + "_NEW.png")
plt.show() | [
"def bar_plot(df_NP):\n cnt = Counter()\n for tax_list in df_NP.taxonomy:\n for tax in list(tax_list):\n if tax != 'no':\n cnt[tax] += 1\n plt.bar(cnt.keys(),cnt.values())\n plt.xlabel('taxonomic provenance')\n plt.ylabel('number of molecules')\n plt.title('number of aglycons with taxonomies')\n plt.savefig(\"output_data/Barplot.png\")\n print(\"BAR PLOT DONE\")",
"def visualize_data(df):\n # Remove 'not available'\n genres = df.genre.unique().tolist()\n remove_index = genres.index('Not Available')\n genres.pop(remove_index)\n print('Genres: ', genres)\n\n # Extract number of songs in each genre\n genre_counts = df.genre.value_counts().tolist()\n genre_counts.pop(remove_index)\n print('Counts: ', genre_counts)\n\n # Plot bar graph\n plt.bar(genres, genre_counts)\n plt.xlabel('Genres')\n plt.ylabel('Count')\n plt.show()",
"def _subplot_damage(damage_df: pd.DataFrame, ax: plt.Axes, region: str):\n damage_df = damage_df.loc[lambda df: df['region'] == region]\n damage_df = pd.crosstab(damage_df['fine'], damage_df['cause'])\n\n with plt.style.context('seaborn-paper'):\n damage_df.plot.bar(\n ax=ax, logy=True, ylim=[10**-1, 10**5],\n width=0.6, bottom=0, align='center',\n title=region, legend=False, rot=0,\n xlabel='Škoda [tisic Kč]', ylabel='Počet',\n )",
"def show_class_imbalance(df, title='Class Imbalance', PATH=None):\n ax = sns.barplot(x=[\"Normal\", \"Clickbait\"], y=df.groupby(['target']).target.count())\n ax.set_title(title, size=20)\n plt.xticks([0,1],[\"Normal\", \"Clickbait\"], size = 20)\n ax.set_ylabel(\"Document Count\", size=17)\n ax.set_xlabel(\"Article Class\", size=20)\n if PATH:\n plt.savefig(PATH, bbox_inches=\"tight\", transparent=True)\n return ax",
"def message_genre_bar_chart(df):\n genre_counts = df.groupby('genre').count()['message']\n genre_names = list(genre_counts.index)\n return {\n 'data': [\n Bar(\n x=genre_names,\n y=genre_counts\n )\n ],\n\n 'layout': {\n 'title': 'Distribution of Message Genres',\n 'yaxis': {\n 'title': \"Count\"\n },\n 'xaxis': {\n 'title': \"Genre\"\n }\n }\n }",
"def plot_distro_for_value_counts_all(df):\n \n c=\"#f7965cff\"\n value_counts_all = pd.DataFrame(df.language.value_counts(ascending=False))\n plt.figure(figsize=(13,10))\n bar = sns.barplot(x=value_counts_all.index, y=\"language\", data=value_counts_all, color = c)\n bar.set_xticklabels(bar.get_xticklabels(),rotation=65)\n bar.set_ylabel(\"counts\")\n\n plt.title(\"How is the data distributed per document for all languages?\")\n plt.show()",
"def plot_balance_class(classes):\n unique, counts = np.unique(classes, return_counts=True)\n plt.bar(unique, counts)\n plt.title('Class Frequency')\n plt.xlabel('Class')\n plt.ylabel('Frequency')\n plt.show()",
"def category_bar_chart(df):\n label_names = df.drop(['message', 'original', 'genre', 'id'], axis=1).columns\n label_counts = []\n for column in label_names:\n label_counts.append(df[column].sum())\n return {\n 'data': [\n Bar(\n x=label_names,\n y=label_counts\n )\n ],\n\n 'layout': {\n 'title': 'Distribution of Labelled Categories',\n 'yaxis': {\n 'title': \"Count\",\n 'type': 'log'\n },\n 'xaxis': {\n 'title': \"Category\"\n }\n }\n }",
"def bar_chart(self, df, n_groups, dict):\n fig, ax = plt.subplots()\n # choose bar width (standard 0.8 chosen)\n bar_width = 0.35\n # get an index to set the ticks for the x axis\n\n index = np.arange(n_groups)\n indexes = df.index.tolist()\n print(indexes)\n df[\"index\"] = indexes\n\n # make barchart for permutation test\n ax.bar(index, df[\"perm\"], bar_width, color='b', linewidth=4,\n label='Permutation test')\n # make barchart for t-test\n ax.bar(index + bar_width, df[\"t_test\"], bar_width, color='r',\n label='t-test')\n\n ax.set_xlabel(dict[\"xlabel\"])\n ax.set_ylabel(dict[\"ylabel\"])\n ax.set_title(dict[\"title\"])\n ax.set_xticks(index + bar_width / 2)\n ax.set_xticklabels(dict[\"xtickslabels\"])\n ax.legend()\n\n fig.tight_layout()\n plt.show()",
"def visualizeData(df):\n for column in df:\n df[column].value_counts().plot(kind = 'bar', rot = 'vertical', use_index = False)",
"def createBarplot(visDict): \n\n xax=np.arange(visDict[1],visDict[2])\n width = 0.8\n countList = np.zeros(visDict[2]-visDict[1]) \n \n for manufacturer in visDict[0]:\n\n countList1=np.array(list(visDict[0][manufacturer].values()))\n countList =countList + countList1\n\n plt.bar(xax, countList, width)\n \n plt.xlabel('Years')\n plt.ylabel('Number of ships constructed')\n plt.title('WikiShips constructed between 1600 and 1945')\n plt.legend()\n plt.show()",
"def plot_distro_for_value_counts_top(df):\n c=\"#f7965cff\"\n value_counts = pd.DataFrame(df.is_top_language.value_counts(ascending=False))\n plt.figure(figsize=(13,10))\n bar = sns.barplot(x=value_counts.index, y=\"is_top_language\", data=value_counts, color = c)\n bar.set_xticklabels(bar.get_xticklabels(),rotation=65)\n bar.set_ylabel(\"counts\")\n\n plt.title(\"How is the data distributed per document for top languages?\")\n plt.show()",
"def plot_pie_charts_of_word_class_distribution(df):\n genre_dict = {\n 'g':'Rock',\n 'b':'Hip-Hop',\n 'r':'Pop'\n }\n for _, genre in genre_dict.items():\n filtered_df = df[df['genre'] == genre]\n \n # plotting circle diagram for the specific genre\n avg_percentage_nouns = filtered_df['nouns'].mean()\n avg_percentage_verbs = filtered_df['verbs'].mean()\n avg_percentage_adverbs = filtered_df['adverbs'].mean()\n\n total = avg_percentage_nouns + avg_percentage_nouns + avg_percentage_nouns\n nouns = avg_percentage_nouns / total * 100\n verbs = avg_percentage_verbs / total * 100\n adverbs = avg_percentage_adverbs / total * 100\n\n # Pie chart\n labels = ['Nouns', 'Verbs', 'Adverbs']\n sizes = [nouns, verbs, adverbs]\n\n _, ax1 = plt.subplots()\n ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%',\n shadow=True, startangle=90)\n # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle\n ax1.axis('equal') \n plt.tight_layout()\n plt.title(f'Circle diagram of the genre \"{genre}\"s average word classes distribution')\n plt.show()\n # plt.savefig(f'src/visualization/feature_plots/{genre}_word_class_distribution')",
"def plot_word_class_pr_genre(df):\n df['nouns'] = df['nouns'] * 100\n df['verbs'] = df['verbs'] * 100\n df['adverbs'] = df['adverbs'] * 100\n # plotting nouns\n plotting_helper_method('nouns', 'genre', df)\n plt.title('Amount of nouns pr song pr. genre')\n plt.xlabel(\"Amount of nouns in each song\")\n plt.ylabel('Genre')\n plt.legend()\n plt.show()\n # plt.savefig('src/visualization/feature_plots/nouns_pr_genre_plot')\n\n # plotting verbs\n plotting_helper_method('verbs', 'genre', df)\n plt.title('Amount of verbs pr song pr. genre')\n plt.xlabel('Amount of verbs in each song')\n plt.ylabel('Genre')\n plt.legend()\n plt.show()\n # plt.savefig('src/visualization/feature_plots/verbs_pr_genre_plot')\n\n # plotting adverbs\n plotting_helper_method('adverbs', 'genre', df)\n plt.title('Amount of adverbs pr song pr. genre')\n plt.xlabel('Amount of adverbs in each song')\n plt.ylabel('Genre')\n plt.legend()\n plt.show()\n # plt.savefig('src/visualization/feature_plots/adverbs_pr_genre_plot')",
"def plot_counts():\n df = load_data()\n counts = np.zeros(6)\n for i in range(len(counts)):\n counts[i] = len(pd.unique(df[df.columns[i]].values.ravel())) - 1\n taxo = list(df.columns.values)[:6]\n df_count = pd.DataFrame(counts, taxo)\n df_count.columns = ['UniqueCounts']\n pp = PdfPages('counts_plot.pdf')\n plt.figure()\n plt.clf()\n sns.barplot(x=df_count.index, y=df_count['UniqueCounts'])\n plt.title('Unique groups in our dataset at different taxonomic ranks')\n plt.xlabel('Taxonomic ranks')\n plt.ylabel('Counts')\n pp.savefig()\n pp.close()",
"def bar_chart(self, period='M', annot=True):\n assert period in [\"W\", \"M\", \"Y\"], \"Wrong Period. Chose between 'W' - 'M' - 'Y'\"\n assert isinstance(annot, bool), 'Error! Annot parameter must be boolean'\n months = [\"Jan\", \"Feb\", \"Mar\", \"Apr\", \"May\", \"Jun\", \"Jul\", \"Aug\", \"Sep\", \"Oct\", \"Nov\", \"Dec\"]\n periods = {\"M\": (\"Monthly\",\"Months\"), \"Y\": (\"Yearly\", \"Years\"), \"W\": (\"Weekly\", \"Weeks\")}\n data = self.data.copy()\n data.set_index(pd.to_datetime(data.index), inplace=True)\n sample = pd.concat([data.head(1), data.resample(period).last()])\n sample['Var%'] = (sample['Profit/Loss'] - sample['Profit/Loss'].shift(1)) / sample['Value'].shift(1) * 100 \n sample.dropna(inplace=True)\n colors = sample['Var%'].apply(lambda x: \"green\" if x > 0 else \"red\")\n fig = plt.figure(figsize=(4,2), dpi=200)\n fig.patch.set_facecolor('#ececec')\n ax = fig.add_subplot(111)\n ax.set_xlabel(periods[period][1])\n ax.set_ylabel(\"Var (%)\")\n ax.set_title(f\"{periods[period][0]} Profit / Loss %\")\n ax.bar(np.arange(len(sample)), sample['Var%'], 0.35, color=colors, alpha=1, label=f\"{periods[period][0]} Statistics\")\n ax.set_xticks(np.arange(len(sample)))\n if period == \"Y\":\n labels = [x for x in sample.index.year]\n ax.set_ylim(sample['Var%'].min()-2,sample['Var%'].max()+2) \n elif period == \"W\":\n sample_M = pd.concat([data.head(1), data.resample(\"M\").last()])\n ax.set_xticks(np.arange(-2, len(sample_M)*4-2, 4))\n labels = [m + \"-\" + y for m, y in zip([months[x-1] for x in sample_M.index.month[1:]], [str(x) for x in sample_M.index.year[1:]])]\n m = months[int(months.index(labels[-1][:-5])) + 1] if int(months.index(labels[-1][:-5])) + 1 != 12 else months[0]\n y = int(labels[-1][-4:]) if m != 0 else int(labels[-1][-4:]+1)\n labels.append(m + '-' + str(y))\n else:\n labels = [m + \"-\" + y for m, y in zip([months[x-1] for x in sample.index.month], [str(x) for x in sample.index.year])]\n ax.set_xticklabels(labels)\n cords = {'M': (0.2, 0.5, 4, 1), 'W': (0.5, 0.5, 'x-small', 1), 'Y': (0.045, 0.3, 'x-large', 0.85)}\n if annot:\n for d, v in zip(range(len(sample)), sample['Var%']):\n if v > 0:\n ax.annotate(str(round(v, 2)) + \" %\", xy=(d - cords[period][0], v+cords[period][1]), fontsize=cords[period][2])\n else:\n ax.annotate(str(round(v, 2)) + \" %\", xy=(d - cords[period][0], v-cords[period][3]), fontsize=cords[period][2])\n if period != \"Y\":\n fig.autofmt_xdate()\n ax.grid(True, alpha=0.5)\n ax.legend()\n return fig, ax",
"def plot_bar_chart_quantum_vs_classical(\n df_bugs: pd.DataFrame,\n column_to_inspect: str,\n mapping_dict: Dict[str, str],\n categories_to_exclude: List[str] = [],\n categories_keep_only: List[str] = None,\n out_file_name: str = None,\n out_folder_path: str = None,\n horizontal: bool = False,\n map_value_since_beginning: bool = False,\n figsize: Tuple[int, int] = (10, 5),\n legend_placement: str = 'upper center'\n ):\n\n fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)\n\n df = expand_columns(df_bugs, column_to_inspect)\n df = df[~(df[column_to_inspect].isin(categories_to_exclude))]\n\n if categories_keep_only is not None:\n df = df[df[column_to_inspect].isin(categories_keep_only)]\n\n if map_value_since_beginning:\n df[column_to_inspect] = df[column_to_inspect].map(mapping_dict)\n\n categories_q_bugs = list(df[\n df['type'] == 'Quantum'].groupby(\n column_to_inspect).count().sort_values(\n by='type', ascending=False).index)\n\n for component in df[column_to_inspect].unique():\n if component not in categories_q_bugs:\n categories_q_bugs.append(component)\n\n args = {\n \"hue\": \"type\",\n \"data\": df,\n \"palette\": PALETTE,\n \"ax\": ax,\n \"order\": categories_q_bugs\n }\n\n if horizontal:\n sns.countplot(y=column_to_inspect, **args)\n ax.grid(axis='x')\n else:\n sns.countplot(x=column_to_inspect, **args)\n ax.grid(axis='y')\n\n if not map_value_since_beginning:\n # map the value at the latest stage, thus in the labels\n obj_labels = ax.get_xticklabels()\n for i, l in enumerate(obj_labels):\n obj_labels[i] = mapping_dict[l.get_text()]\n ax.set_xticklabels(obj_labels, rotation=60, ha='right')\n\n ax.set_xlabel(capitalize(column_to_inspect), fontsize=15)\n ax.set_ylabel(\"Count\", fontsize=15)\n plt.legend(title=\"Type of Bug\", loc=legend_placement)\n plt.tight_layout()\n\n if out_file_name is not None and out_folder_path is not None:\n fig.savefig(os.path.join(out_folder_path, out_file_name), format=\"pdf\")",
"def plot_normalised_barplot(df: pd.DataFrame,\n x_column: str,\n hue_column: str,\n title: str = None,\n figsize: Tuple[int, int] = (14, 8),\n palette: Dict = None,\n legend: bool = True,\n ylims: Tuple = None,\n ticks_rotation: int = 90,\n ticks_fontsize: int = 10,\n output_path: str = None):\n title = title if title else f'percentage of {hue_column} in {x_column}'\n x, y, hue = x_column, \"percentage\", hue_column\n normalized_df = (df[hue_column]\n .groupby(df[x])\n .value_counts(normalize=True)\n .rename(y)\n .reset_index())\n\n plt.figure(figsize=figsize)\n plt.title(title, fontweight='bold', fontsize=16)\n ax = sns.barplot(x=x, y=y, hue=hue, data=normalized_df, palette=palette)\n for p in ax.patches:\n ax.annotate(\n format(p.get_height(), '.2f'),\n (p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()),\n ha='center',\n va='center' if ticks_rotation == 0 else 'bottom',\n xytext=(0, 10),\n textcoords='offset points',\n fontweight='bold',\n rotation=ticks_rotation,\n fontsize=ticks_fontsize\n )\n sns.despine()\n\n if legend:\n plt.legend(loc=\"upper right\", bbox_to_anchor=(1, 1))\n else:\n ax.get_legend().set_visible(False)\n\n if output_path:\n plt.savefig(output_path, bbox_inches='tight')\n\n plt.xticks(rotation=ticks_rotation, fontsize=ticks_fontsize, fontweight='bold')\n plt.yticks(fontsize=ticks_fontsize, fontweight='bold')\n plt.xlabel(x, fontsize=12, fontweight='bold')\n plt.ylabel(y, fontsize=12, fontweight='bold')\n\n if ylims:\n plt.ylim(*ylims)\n\n plt.tight_layout()\n plt.show()",
"def plot_bigrams(df):\n \n top_20_bigrams, top_20_js_bigrams, top_20_p_bigrams, top_20_j_bigrams, top_20_cpp_bigrams, top_20_other_bigrams= create_bigrams(df)\n \n c=\"#f7965cff\"\n\n top_20_js_bigrams.sort_values().plot.barh(color=c, width=.9, figsize=(13, 10))\n plt.title('20 Most Frequently Occuring Java Script Bigrams')\n plt.ylabel('Bigram')\n plt.xlabel('# Occurences')\n # make the labels pretty\n ticks, _ = plt.yticks()\n labels = top_20_js_bigrams.reset_index()['index'].apply(lambda t: t[0] + ' ' + t[1])\n _ = plt.yticks(ticks, labels)\n plt.show()\n\n\n top_20_p_bigrams.sort_values().plot.barh(color=c, width=.9, figsize=(13, 10))\n plt.title('20 Most Frequently Occuring Python Bigrams')\n plt.ylabel('Bigram')\n plt.xlabel('# Occurences')\n # make the labels pretty\n ticks, _ = plt.yticks()\n labels = top_20_p_bigrams.reset_index()['index'].apply(lambda t: t[0] + ' ' + t[1])\n _ = plt.yticks(ticks, labels)\n plt.show()\n\n top_20_j_bigrams.sort_values().plot.barh(color=c, width=.9, figsize=(13,10))\n plt.title('20 Most Frequently Occuring Java Bigrams')\n plt.ylabel('Bigram')\n plt.xlabel('# Occurences')\n # make the labels pretty\n ticks, _ = plt.yticks()\n labels = top_20_j_bigrams.reset_index()['index'].apply(lambda t: t[0] + ' ' + t[1])\n _ = plt.yticks(ticks, labels)\n plt.show()\n\n top_20_cpp_bigrams.sort_values().plot.barh(color=c, width=.9, figsize=(13,10))\n plt.title('20 Most Frequently Occuring C++ Bigrams')\n plt.ylabel('Bigram')\n plt.xlabel('# Occurences')\n # make the labels pretty\n ticks, _ = plt.yticks()\n labels = top_20_cpp_bigrams.reset_index()['index'].apply(lambda t: t[0] + ' ' + t[1])\n _ = plt.yticks(ticks, labels)\n plt.show()\n\n top_20_bigrams.sort_values().plot.barh(color=c, width=.9, figsize=(13,10))\n plt.title('20 Most Frequently Occuring Bigrams')\n plt.ylabel('Bigram')\n plt.xlabel('# Occurences')\n # make the labels pretty\n ticks, _ = plt.yticks()\n labels = top_20_bigrams.reset_index()['index'].apply(lambda t: t[0] + ' ' + t[1])\n _ = plt.yticks(ticks, labels)\n plt.show()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Initialize a new HTTP client event router object uri is a URI for this event router. A new URI derived from this is created for the HTTP client event relay. host is the IP address of host name to which the HTTP connection is made. port is the TCP port number to which the HTTP connection is made. | def __init__(self, uri=None, host='', port=8082, simplex=False):
super(EventRouterHTTPC, self).__init__(uri)
relayuri = self.getUri()+"/HTTPC"
self._relay = EventRelayHTTPC(self, relayuri, host, port, simplex)
return | [
"def __init__(self, router, uri=None, host='', port=8082, simplex=False):\n super(EventRelayHTTPC, self).__init__(uri)\n self._router = router\n self._queue = Queue()\n self._event = threading.Event()\n self._closing = False\n self._queueEvent = threading.Event()\n self._simplex = simplex\n # Have 'router' send all subscriptions events to this object\n router.routeEventFrom(None, None, self)\n router.doSubscribeRequest(self, -1, None, None)\n\n # Create HTTP \"connection\", and start thread to respond to new events from it.\n\n \n self._httpcon = httplib.HTTPConnection(host=host, port=port)\n \n self._thread = threading.Thread(name=uri, target=self.processEvent)\n self._thread.start()\n return",
"def __init__(self, uri_or_host, port=None, path=None):\r\n\r\n if port is not None:\r\n warnings.warn(\"Please use the THttpClient('http://host:port/path') syntax\", DeprecationWarning, stacklevel=2)\r\n self.host = uri_or_host\r\n self.port = port\r\n assert path\r\n self.path = path\r\n self.scheme = 'http'\r\n else:\r\n parsed = urlparse.urlparse(uri_or_host)\r\n self.scheme = parsed.scheme\r\n assert self.scheme in ('http', 'https')\r\n if self.scheme == 'http':\r\n self.port = parsed.port or httplib.HTTP_PORT\r\n elif self.scheme == 'https':\r\n self.port = parsed.port or httplib.HTTPS_PORT\r\n self.host = parsed.hostname\r\n self.path = parsed.path\r\n if parsed.query:\r\n self.path += '?%s' % parsed.query\r\n self.__wbuf = StringIO()\r\n self.__http = None\r\n self.__timeout = None",
"def __init__(self, host, port):\n self.host = host\n self.port = port",
"def __init__(\n self,\n url=\"tcp://127.0.0.1\",\n hub_pub_port=5099,\n hub_sub_port=5100,\n aer_hub_name=\"PyAER Message Hub\",\n ):\n self.url = url\n self.aer_hub_name = aer_hub_name\n self.hub_pub_port = hub_pub_port\n self.hub_sub_port = hub_pub_port\n self.hub_pub_url = url + \":{}\".format(hub_pub_port)\n self.hub_sub_url = url + \":{}\".format(hub_sub_port)\n\n # logger\n self.logger = log.get_logger(aer_hub_name, log.INFO, stream=sys.stdout)\n\n # Initialize sockets\n self.init_socket()",
"def __init__(self, scheme, host, port, path, query=None):\n self._hash = None\n self._str = None\n self._scheme = self._makeEmptyNone(scheme)\n self._host = host\n self._port = port\n self._path = self._makeEmptyNone(path)\n self._query = self._makeEmptyNone(query)\n self._isRegularURI = True",
"def __init__(self, uri):\n self.uri = uri\n self.connect(uri)\n self.dbname = uri.split('/')[-1]\n logging.info('dbname is %s', self.dbname)",
"def __init__(self, host='localhost', port=9090):\r\n self.host = host\r\n self.port = port\r\n self._stream = None\r\n self._io_loop = ioloop.IOLoop.current()\r\n self._timeout_secs = None",
"def __init__(self, request_uri):\r\n self.request_uri = request_uri",
"def create_connection(loop, uri):\n\n proto_pos = uri.find('://')\n protocol_name = uri[0:proto_pos]\n\n if protocol_name not in PROTOCOL_MAP:\n raise ValueError(\"Unknown protocol %s\" % protocol_name)\n\n address_str = uri[proto_pos + 3:]\n\n protocol_cls, address_parser = PROTOCOL_MAP[protocol_name]\n\n address = address_parser(address_str)\n\n connection = protocol_cls(loop, address)\n\n return connection",
"def __init__(self, host='localhost', port=9090):\n self.host = host\n self.port = port\n self._stream = None\n self._io_loop = ioloop.IOLoop.current()\n self._timeout_secs = None",
"def __init__(self, router):\n assert isinstance(router, RouterInterface);\n\n self.__router = router;",
"def __init__(self, client_socket, url):\n self._socket = client_socket\n # Upgrade the HTTP connection to a WebSocket\n self._upgrade(url)",
"def __init__(self, netloc, failure_callback = None, restart_callback = None):\n if isinstance(netloc, tuple) and isinstance(netloc[0], str) and isinstance(netloc[1], int):\n self.host = netloc[0]\n self.port = netloc[1]\n elif isinstance(netloc, str):\n split = netloc.split(':')\n try:\n self.host = split[0]\n self.port = int(split[1])\n except IndexError:\n raise ValueError('netloc must have format host:port')\n else:\n raise ValueError()\n\n self.failure_callback = failure_callback\n self.restart_callback = restart_callback",
"def __init__(self, port, ip='', request_handler=RecordingHTTPRequestHandler):\n super().__init__(request_handler, port, ip)\n self.__context_init()",
"def __init__(self, address='0.0.0.0', port='80', queue=5):\n\n # Set up socket stuff\n ai = socket.getaddrinfo(address, port)\n self.addr = ai[0][-1]\n self.queue = queue",
"def initialize(self, args):\n\t\tself.__ManiaConnect = {'username' : args['user'],\n\t\t\t\t\t\t\t\t'password' : args['password']}\n\t\tself.registerPath('/login/test/', ('Http', 'loginTest'))\n\t\tManiaConnect.Client.setPersistanceConstructor(ManiaConnect.PersistanceDict)\n\t\tself.__player = ManiaConnect.Player(self.__ManiaConnect['username'],\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tself.__ManiaConnect['password'])\n\t\ttry:\n\t\t\t#read the address if given\n\t\t\tself.__address = args['address']\n\t\texcept KeyError:\n\t\t\tself.log(\"Determining the public ip, as none was given by the user\")\n\t\t\t#try to get the ip from the internet if the address was not given\n\t\t\ttry:\n\t\t\t\tself.__address = urllib2.urlopen(\"http://whatismyip.org/\").read()\n\t\t\t\tself.log(\"Public ip is \" + str(self.__address))\n\t\t\texcept:\n\t\t\t\tself.__address = '127.0.0.1'\n\t\t\t\tself.log(\"Error: Could not determine public ip\")\n\t\t\t\tprint(\"Error: Could not determine public ip\")\n\t\t\t\n\t\tself.__address = (self.__address, args['port'])\n\t\tself.__httpd = BaseHTTPServer.HTTPServer(('', args['port']), Handler)\n\t\tself.__httpd.plugin = self\n\t\tself.__thread = threading.Thread(target = self.__httpd.serve_forever)\n\t\tself.__thread.daemon = True\n\t\tself.__thread.start()",
"def __init__(self, host, port):\r\n self.remote = {'host': host, 'port': port}\r\n self.servers = []\r\n self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)\r\n print(\"Load Balancer Initialized\")",
"def __init__(self, host, port):\n self._server = BaseHTTPServer.HTTPServer((host, port),\n _RequestHandler)\n self._server.socket.settimeout(self._TIMEOUT_S)\n self._is_stopped = threading.Event()\n self._server_thread = threading.Thread(target=self._thread_worker)\n self._server_thread.start()\n\n # Now we hit the server's /ok until we get the expected response.\n # This ensures that the object is ready to handle requests\n # immediately after we return.\n self.url = \"http://%s:%d\" % (host, port)\n for _ in xrange(20): # Try at most 20 times, then give up.\n try:\n response = urllib.urlopen(self.url + \"/ok\").read()\n except IOError:\n # Wait a bit, then try again.\n time.sleep(0.1)\n continue\n if response == \"ok\":\n break\n logging.error(\"Unexpected /ok reponse: %s\", response)\n else:\n raise IOError(\"Couldn't start server\")\n logging.info(\"Console server running at %s\", self.url)",
"def __init__(self, host=\"localhost\", port=60151, verbose=False):\n super(IGVSocketRobot, self).__init__(verbose=verbose)\n\n self.host = host\n self.port = port"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Function called to close down event router. | def close(self):
self._relay.close()
super(EventRouterHTTPC, self).close()
return | [
"def event_close(self):\n self.state = 'close'",
"def close(self):\n if self.render_app:\n requests.post('http://127.0.0.1:8050/shutdown')\n return",
"def closeEvent(self, event):\n self._parent.quit_application(event)",
"def close(self):\r\n self._heartbeat.stop()\r\n self._transport_manager.stop()",
"def on_exit(self, event):\n # Close server\n if hasattr(self, 'webapp'):\n requests.get(ROOT_URL + '/shutdown')\n self.webapp = None\n\n # Close app\n sys.exit()",
"def close(self):\n self.send(ActorExit)",
"def onExit(self, event):\r\n self.parent.exitSoftware(self)",
"def closeEvent(self, event):\r\n self.update_main_display()\r\n event.accept()",
"def closeEvent(self, e):\r\n self.returnDocker()\r\n return super().closeEvent(e)",
"def close(self):\n self.stop()\n GPIO.cleanup()",
"def exit(self):\n LOGGER.debug(\"State 'open' exited\")\n self.door_model.stop_door_signal()",
"def OnClose(self, event):\r\n pos.app.main.Exit()",
"def on_close(self, event):\r\n if self.thread is not None:\r\n self.thread.abort = True\r\n if self.tester is not None:\r\n try:\r\n self.tester.Close()\r\n except:\r\n pass\r\n self.close_debug_console()\r\n event.Skip()",
"def _close(self):\r\n # terminate the ioServer\r\n if self.hub:\r\n self.hub._shutDownServer()\r\n # terminate psychopy\r\n #core.quit()\r",
"def close(self) -> None:\n _LOGGER.info('Shutting down connections to deCONZ.')\n if self.websocket:\n self.websocket.stop()",
"def on_close(self, *args):\n self.caller.show()\n self.destroy()",
"def closeEvent(self, event=None):\n log.debug(\"Cleanup close, %s\", event)\n result = self.dev.close_pipe()\n log.info(\"Close pipe result: %s\", result)\n self.data_timer.stop()\n self.close()",
"def exited(event=None):\n clientSock.close()\n GUI.quit()",
"def close(self):\n self.udp_listener_running = False"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Initialize a new HTTP client event passing object An HTTP client is associated with an existing event router, and sends all messages received from that router to the HTTP connection, and forwards all messages received from the HTTP connection to the router. Interaction with the indicated EventRouter object takes place primarily through the 'receive' methods of this class and the supplied router. Because messages received from HTTP are sent onwards using the normal forwarding mechanisms, this class must perform loopdetection to stop events being bounced back to the HTTP connection. | def __init__(self, router, uri=None, host='', port=8082, simplex=False):
super(EventRelayHTTPC, self).__init__(uri)
self._router = router
self._queue = Queue()
self._event = threading.Event()
self._closing = False
self._queueEvent = threading.Event()
self._simplex = simplex
# Have 'router' send all subscriptions events to this object
router.routeEventFrom(None, None, self)
router.doSubscribeRequest(self, -1, None, None)
# Create HTTP "connection", and start thread to respond to new events from it.
self._httpcon = httplib.HTTPConnection(host=host, port=port)
self._thread = threading.Thread(name=uri, target=self.processEvent)
self._thread.start()
return | [
"def __init__(self, uri=None, host='', port=8082, simplex=False):\n super(EventRouterHTTPC, self).__init__(uri)\n relayuri = self.getUri()+\"/HTTPC\"\n self._relay = EventRelayHTTPC(self, relayuri, host, port, simplex)\n return",
"def __init__(self, router):\n assert isinstance(router, RouterInterface);\n\n self.__router = router;",
"def __init__(self, client_socket, url):\n self._socket = client_socket\n # Upgrade the HTTP connection to a WebSocket\n self._upgrade(url)",
"def __init__(self, remote_address):\n self._local_address = None\n self.remote_address = remote_address\n self._connection_event = gevent.event.Event()\n\n self._on_connect_handlers = list()\n self._on_disconnect_handlers = list()\n\n self._socket = None\n self._reader = None\n self._writer = None\n\n self._read_lock = gevent.lock.RLock()\n self._write_lock = gevent.lock.RLock()",
"def __init__(self, *args, **kwargs):\n _core_.EventLoopActivator_swiginit(self,_core_.new_EventLoopActivator(*args, **kwargs))",
"def __init__(self):\r\n # _tracker_state is used to hold the last value received from the\r\n # eye tracker server for any tracker get keys sent. So as info\r\n # is requested from the server, the _tracker_state will hold a\r\n # up to date representation of any eye tracker server values returned\r\n # by the server based on get requests from the client.\r\n self._tracker_state={}\r\n \r\n self._transport_manager = EyeTribeTransportManager(self)\r\n self._transport_manager.start()\r\n \r\n #self.sendSetMessage(push=True, version=1)\r\n\r\n self._heartbeat = HeartbeatPump(self._transport_manager)\r\n self._heartbeat.start()\r\n \r\n #self.sendGetMessage(*self.tracker_get_values)\r",
"def __init__(self):\n # Create a TCP/IP socket\n self.client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)",
"def __init__(self, host, port=None, strict=None, \r\n timeout=socket._GLOBAL_DEFAULT_TIMEOUT,\r\n source_address=None,\r\n username=None, password=None,\r\n certChain=None, privateKey=None,\r\n checker=None,\r\n settings=None,\r\n ignoreAbruptClose=False, \r\n anon=False):\r\n if source_address:\r\n httplib.HTTPConnection.__init__(self, host, port, strict,\r\n timeout, source_address)\r\n if not source_address:\r\n httplib.HTTPConnection.__init__(self, host, port, strict,\r\n timeout)\r\n self.ignoreAbruptClose = ignoreAbruptClose\r\n ClientHelper.__init__(self,\r\n username, password, \r\n certChain, privateKey,\r\n checker,\r\n settings, \r\n anon)",
"def CreateEderHandler(eder_obj, event):\n\n\tclass EderHandler(BaseHTTPServer.BaseHTTPRequestHandler, object):\n\t\t\"\"\"\n\t\t# The EderHandler class handles the HTTP requests that\n\t\t# are sent to the server, i.e. interprets them and passes\n\t\t# the commands on to the Eder object.\n\t\t# Responds with responses from Eder, if appropriate.\n\t\t\"\"\"\n\n\t\tdef __init__(self, *args, **kwargs):\n\t\t\t\"\"\"\n\t\t\t# Constructor, set instance variables and then proceed with\n\t\t\t# request handling.\n\t\t\t\"\"\"\n\t\t\tself.eder_obj = eder_obj\n\t\t\tself.event = event\n\t\t\ttry:\n\t\t\t\tsuper(EderHandler, self).__init__(*args, **kwargs)\n\t\t\texcept Exception as e:\n\t\t\t\tprint 'Something went wrong, signalling main thread to exit.'\n\t\t\t\tprint 'Error message: {}'.format(e)\n\t\t\t\tself.event.set()\n\t\t\t\t\n\t\tdef log_message(self, format, *args):\n\t\t\t\"\"\"Suppress the default BasicHTTPRequestHandler log.\"\"\"\n\t\t\tpass\n\n\t\tdef do_GET(self):\n\t\t\t\"\"\"\n\t\t\t# This method determines how the server handles requests.\n\t\t\t# If you are going to add functionality to the server,\n\t\t\t# add a condition to the if-clause in this method.\n\t\t\t\"\"\"\n\t\t\tself.send_response(200)\n\t\t\tself.send_header('Content-type', 'text/html')\n\t\t\tself.end_headers()\n\t\t\t\n\t\t\tprint datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),\n\t\t\t\n\t\t\tprint 'Received a request on {}'.format(self.path)\n\t\t\tsplit_path = self.path.split('/')\n\t\t\t\n\t\t\trequest = split_path[1]\n\t\t\t\n\t\t\t# Server received a root request.\n\t\t\t# Respond with a message.\n\t\t\tif not split_path[1]:\n\t\t\t\tself.wfile.write('<html><body><h1>EderServer</h1><p>Server is up and running.</p></body></html>')\n\t\t\t\treturn\n\n\t\t\t# The code below determines how the server deals with different types\n\t\t\t# of requests. Edit this to alter behaviour or add functionality.\n\t\t\tif request == 'txenable':\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx_enable()\n\t\t\t\tprint 'Enabling Eder TX'\n\t\t\telif request == 'txdisable':\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx_disable()\n\t\t\t\tprint 'Disabling Eder TX'\n\t\t\telif request == 'txsetup':\n\t\t\t\tfreq = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx_setup(freq)\n\t\t\t\tres_freq = self.get_rf_freq()\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(res_freq))\n\t\t\t\tprint 'Ran Eder TX setup'\n\t\t\telif request == 'txchannels':\n\t\t\t\tchannels = split_path[2:]\n\t\t\t\tself.set_channels('TX', channels)\n\t\t\telif request == 'txchannelandfirst':\n\t\t\t\tchannels = split_path[2:]\n\t\t\t\tchannels.append('1')\n\t\t\t\tself.set_channels('TX', channels)\n\t\t\telif request == 'txallchannels':\n\t\t\t\tchannels = map(str, xrange(1, 17))\n\t\t\t\tself.set_channels('TX', channels)\n\t\t\telif request == 'rxenable':\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx_enable()\n\t\t\t\tprint 'Enabling Eder RX'\n\t\t\telif request == 'rxdisable':\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx_disable()\n\t\t\t\tprint 'Disabling Eder RX'\n\t\t\telif request == 'rxsetup':\n\t\t\t\tvalue = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx_setup(value)\n\t\t\t\tres_freq = self.get_rf_freq()\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(res_freq))\n\t\t\telif request == 'rxchannels':\n\t\t\t\tchannels = split_path[2:]\n\t\t\t\tself.set_channels('RX', channels)\n\t\t\telif request == 'rxallchannels':\n\t\t\t\tchannels = map(str, xrange(1, 17))\n\t\t\t\tself.set_channels('RX', channels)\n\t\t\telif request == 'rxdcorun':\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.dco.run()\n\t\t\t\tprint 'Ran DC-offset calibration'\n\t\t\telif request == 'freqset':\n\t\t\t\tvalue = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.pll.set(value)\n\t\t\t\tres_freq = self.get_rf_freq()\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(res_freq))\n\t\t\telif request == 'regread':\n\t\t\t\tregister = split_path[2]\n\t\t\t\treg_value = self.eder_obj.regs.rd(register)\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(reg_value))\n\t\t\t\tprint 'Register {} value read: 0x{:02X}'.format(register, reg_value)\n\t\t\telif request == 'regwrite':\n\t\t\t\tregister = split_path[2]\n\t\t\t\tvalue = int(split_path[3], 16)\n\t\t\t\tprint 'Reg {} : {}'.format(register, self.eder_obj.regs.wrrd(register, value))\n\t\t\telif request == 'regdump':\n\t\t\t\tregisters = self.eder_obj.regs.regs\n\t\t\t\treg_arr = []\n\t\t\t\tfor reg in sorted(registers):\n\t\t\t\t\tvalue = self.eder_obj.regs.rd(reg)\n\t\t\t\t\twidth = 2 * self.eder_obj.regs.size(reg)\n\t\t\t\t\treg_arr.append(r'{}:0x{:0{}X}'.format(reg, value, width))\n\t\t\t\tself.wfile.write(' '.join(reg_arr))\n\t\t\t\tprint 'Register dump written'\n\t\t\telif request == 'txphaseshifterinit':\n\t\t\t\tvalue = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx.set_beam(value)\n\t\t\t\tprint 'Phase shifter init, value:', value\n\t\t\telif request == 'txphaseshifterset':\n\t\t\t\trow = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tcol = int(split_path[3], 10)\n\t\t\t\tvalue = int(split_path[4], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx.bf.awv.wr_raw(row, col, value)\n\t\t\t\tprint 'Phase shifter set with values: ({}, {}, {})'.format(row, col, value)\n\t\t\telif request == 'txawvsetup':\n\t\t\t\tfreq = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx.bf.awv.setup('lut/beambook/bf_tx_awv_3', freq, 0.0)\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx.bf.idx.setup('lut/beambook/bf_tx_awv_idx', freq)\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx.bf.awv.dump()\n\t\t\telif request == 'txawvsetupzeros':\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx.bf.awv.setup('lut/beambook/bf_tx_awv', 0.0, 0.0)\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx.bf.idx.setup('lut/beambook/bf_tx_awv_idx', 0.0)\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx.bf.awv.wr(63, 6, 0x0)\n\t\t\t\tself.eder_obj.tx.bf.awv.dump()\n\t\t\telif request == 'rxawvsetupzeros':\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.bf.awv.setup('lut/beambook/bf_rx_awv', 0.0, 0.0)\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.bf.idx.setup('lut/beambook/bf_rx_awv_idx', 0.0)\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.bf.awv.wr(63, 6, 0x0)\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.bf.awv.dump()\n\t\t\telif request == 'rxphaseshifterinit':\n\t\t\t\tvalue = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.set_beam(value)\n\t\t\t\tprint 'RX Phase shifter init, value:', value\n\t\t\telif request == 'rxphaseshifterset':\n\t\t\t\trow = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tcol = int(split_path[3], 10)\n\t\t\t\tvalue = int(split_path[4], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.bf.awv.wr(row, col, value)\n\t\t\t\tprint 'Phase shifter set with values: ({}, {}, {})'.format(row, col, value)\n\t\t\telif request == 'rxawvsetup':\n\t\t\t\tfreq = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.bf.awv.setup('lut/beambook/bf_rx_awv_3', freq, 0.0)\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.bf.idx.setup('lut/beambook/bf_rx_awv_idx', freq)\n\t\t\t\tself.eder_obj.rx.bf.awv.dump()\n\t\t\telif request == 'reset':\n\t\t\t\tself.eder_obj.reset()\n\t\t\telif request == 'chipinit':\n\t\t\t\tself.eder_obj.init()\n\t\t\telif request == 'chiptemp':\n\t\t\t\ttemp = self.eder_obj.temp.run() - 273.15\n\t\t\t\tself.wfile.write('{0:.1f}'.format(temp))\n\t\t\t\tprint 'Chip temperature read, value: {0:.1f} degrees C'.format(temp)\n\t\t\telif request == 'adcinit':\n\t\t\t\tself.eder_obj.adc.init()\n\t\t\telif request == 'tempinit':\n\t\t\t\tself.eder_obj.temp.init()\n\t\t\t\tself.eder_obj.adc.init()\t\t\t\t\n\t\t\telif request == 'adcread':\n\t\t\t\tmux_ch = int(split_path[2], 10);\n\t\t\t\tval = self.adc_read(mux_ch)\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(val))\n\t\t\t\tprint 'ADC value read, value: {}'.format(val)\n\t\t\telif request == 'adcamuxset':\n\t\t\t\tsrc1 = split_path[2]\n\t\t\t\tsrcattr1 = getattr(self.eder_obj.adc.amux, src1)\n\t\t\t\tsrcattr2 = None\n\t\t\t\tif len(split_path) > 3:\n\t\t\t\t\tsrc2 = split_path[3]\n\t\t\t\t\tsrcattr2 = getattr(self.eder_obj.adc.amux, src2)\n\t\t\t\tself.eder_obj.adc.amux.set(srcattr1, srcattr2)\n\t\t\telif request == 'pllinit':\n\t\t\t\tself.eder_obj.pll.init()\n\t\t\telif request == 'vcoampread':\n\t\t\t\tself.eder_obj.regs.wr('vco_amux_ctrl', 0x11)\n\t\t\t\tself.eder_obj.adc.init()\n\t\t\t\tamp = self.adc_read(5)\n\t\t\t\tamp = round(0.000886948*amp,6)\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(amp))\n\t\t\t\tprint 'VCO Amplitude read, value: {}'.format(amp)\n\t\t\telif request == 'vcoamppllmon':\n\t\t\t\tvcoamp = self.eder_obj.pll.monitor('VCOamp')\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(vcoamp))\t\t\t\t\n\t\t\t\t#print 'PLL Monitor VCOamp read, value: {} V'.format(vcoamp)\t\t\t\t\n\t\t\telif request == 'setvcm':\n\t\t\t\tvoltage = int(split_path[2], 10)\n\t\t\t\tself.eder_obj.ederftdi.setvcm(voltage)\n\t\t\t\tprint 'Set Vcm to {}'.format(voltage)\n\t\t\telif request == 'setvchp':\n\t\t\t\tvchp = int(split_path[2])\n\t\t\t\tself.eder_obj.ederftdi.setvchp(vchp)\n\t\t\telif request == 'readVtune':\n\t\t\t\tvtune = self.eder_obj.pll.monitor('Vtune')\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(vtune))\t\t\t\t\n\t\t\t\t#print 'Vtune read, value: {} V'.format(vtune)\n\t\t\telif request == 'getchpc':\n\t\t\t\tcurrent = self.eder_obj.ederftdi.getchpc()\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(current))\n\t\t\telif request == 'eepromtemp':\n\t\t\t\ttemp = self.eder_obj.ederftdi.gettemp()\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(temp))\n\t\t\telif request == 'voltagecheck':\n\t\t\t\tself.wfile.write('Measuring voltages... ')\n\n\t\t\t\tchecks = OrderedDict()\n\t\t\t\tchecks['bg_pll'] = {'str1': 'amux_bg_pll', 'str2': None, 'label': 'BG PLL', 'addr': 0, 'multiplier': 1}\n\t\t\t\tchecks['bg_tx'] = {'str1': 'amux_bg_tx', 'str2': None, 'label': 'BG TX', 'addr': 1, 'multiplier': 1}\n\t\t\t\tchecks['bg_rx'] = {'str1': 'amux_bg_rx', 'str2': None, 'label': 'BG RX', 'addr': 2, 'multiplier': 1}\n\t\t\t\tchecks['vcc_pll'] = {'str1': 'amux_vcc_pll', 'str2': None, 'label': 'VCC PLL', 'addr': 6, 'multiplier': 4/3.0}\n\t\t\t\tchecks['vcc_pa'] = {'str1': 'amux_vcc_pll', 'str2': None, 'label': 'VCC PA', 'addr': 14, 'multiplier': 4/3.0}\n\t\t\t\tchecks['vcc_tx'] = {'str1': 'amux_vcc_tx', 'str2': None, 'label': 'VCC TX', 'addr': 15, 'multiplier': 4/3.0}\n\t\t\t\tchecks['vcc_vco'] = {'str1': 'amux_vco', 'str2': 'vco_vcc_vco', 'label': 'VCC VCO', 'addr': 5, 'multiplier': 1}\n\t\t\t\tchecks['vcc_vco_chp'] = {'str1': 'amux_vco', 'str2': 'vco_vcc_chp', 'label': 'VCC VCO CHP', 'addr': 5, 'multiplier': 1}\n\t\t\t\tchecks['vcc_vco_synth'] = {'str1': 'amux_vco', 'str2': 'vco_vcc_synth', 'label': 'VCC VCO Synth', 'addr': 5, 'multiplier': 4/3.0}\n\t\t\t\tchecks['vcc_vco_bb_tx'] = {'str1': 'amux_vco', 'str2': 'vco_vcc_bb_tx', 'label': 'VCC VCO BB TX', 'addr': 5, 'multiplier': 4/3.0}\n\t\t\t\tchecks['vcc_vco_bb_rx'] = {'str1': 'amux_vco', 'str2': 'vco_vcc_bb_rx', 'label': 'VCC VCO BB RX', 'addr': 5, 'multiplier': 4/3.0}\n\t\t\t\tchecks['vdd_otp_1v2'] = {'str1': 'amux_otp', 'str2': 'otp_vdd_1v2', 'label': 'VDD OTP 1V2', 'addr': 12, 'multiplier': 1}\n\t\t\t\tchecks['vdd_otp_1v8'] = {'str1': 'amux_otp', 'str2': 'otp_vdd_1v8', 'label': 'VDD OTP 1V8', 'addr': 12, 'multiplier': 1}\n\t\t\t\tchecks['vcc_otp_rx'] = {'str1': 'amux_otp', 'str2': 'otp_vcc_rx', 'label': 'VCC OTP RX', 'addr': 12, 'multiplier': 4/3.0}\n\n\t\t\t\tresults = []\n\n\t\t\t\tfor v in checks:\n\t\t\t\t\tcheck = checks[v]\n\t\t\t\t\tstr1 = getattr(self.eder_obj.adc.amux, check['str1'])\n\t\t\t\t\tstr2 = getattr(self.eder_obj.adc.amux, check['str2']) if check['str2'] else None\n\t\t\t\t\tself.eder_obj.adc.amux.set(str1, str2)\n\t\t\t\t\tvoltage = 3.3*self.adc_read(check['addr'], 128)/2**12*check['multiplier']\n\t\t\t\t\tresults.append('{}: {:0.3f} V'.format(check['label'], voltage))\n\n\t\t\t\tself.wfile.write('Done!<br><br>')\n\t\t\t\tself.wfile.write('<br>'.join(results))\n\t\t\telif request == 'rxdcocheck':\n\t\t\t\tidiff, qdiff, icm, qcm = self.eder_obj.rx.dco.iq_meas.meas_volt(16, 'sys')\n\t\t\t\tdcostr = '{:07.5f}, {:07.5f}, {:07.5f}, {:07.5f}'.format(idiff, qdiff, icm, qcm)\n\t\t\t\tself.wfile.write('{}'.format(dcostr))\t\t\t\t\n\t\t\t\tprint 'Rx DCO read: '\n\t\t\t\tprint 'Idiff: {:07.5f} V'.format(idiff)\n\t\t\t\tprint 'Qdiff: {:07.5f} V'.format(qdiff)\n\t\t\t\tprint 'Icm: {:07.5f} V'.format(icm)\n\t\t\t\tprint 'Qcm: {:07.5f} V'.format(qcm)\n\t\t\telif request == 'shutdown':\n\t\t\t\tself.event.set()\n\t\t\telse:\n\t\t\t\tprint 'Illegal request \"{}\" received. It was ignored.'.format(request)\n\t\t\t\t\n\t\t\t# Add empty line for log readability.\n\t\t\tprint\n\t\t\t\t\n\t\tdef get_rf_freq(self):\n\t\t\t\"\"\"Get the RF frequency of Eder.\"\"\"\n\t\t\tdivn = self.eder_obj.regs.rd('pll_divn')\n\t\t\tref_freq = 45e6\n\t\t\treturn (divn + 36)*6*ref_freq\n\t\t\t\t\n\t\tdef set_channels(self, side, channels):\n\t\t\t\"\"\"\n\t\t\t# Set the channels for the chosen side (TX or RX) to\n\t\t\t# the ones given in the array channels.\n\t\t\t\"\"\"\n\t\t\ttry:\n\t\t\t\tregVal = (0x1F << 16) + sum(map(lambda ch: 2**(int(ch, 10)-1), channels))\n\t\t\t\tprint 'Setting {} channels to {}:'.format(side, channels)\n\t\t\t\tprint self.eder_obj.regs.wrrd('trx_{}_on'.format(side.lower()), regVal)\n\t\t\texcept ValueError:\n\t\t\t\t# Invalid request, do nothing but report.\n\t\t\t\tprint 'Error: Could not set {} channels, invalid format.'.format(side)\n\t\t\t\t\n\t\tdef is_int_list(self, lst):\n\t\t\t\"\"\"\n\t\t\t# Returns True if and only if all the items in the list\n\t\t\t# 'lst' are of type int.\n\t\t\t\"\"\"\n\t\t\treturn all(map(lambda x: type(x) == int, lst))\n\t\t\t\n\t\tdef adc_read(self, channel):\n\t\t\tself.eder_obj.adc.start(channel)\n\t\t\ttime.sleep(0.1)\n\t\t\tval = self.eder_obj.adc.mean()\n\t\t\tself.eder_obj.adc.stop()\n\t\t\treturn val\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\treturn EderHandler",
"def __init__(self, assoc, client_socket=None, address=('', 0)):\n self._assoc = assoc\n\n if client_socket is not None and address != ('', 0):\n LOGGER.warning(\n \"AssociationSocket instantiated with both a 'client_socket' \"\n \"and bind 'address'. The original socket will not be rebound\"\n )\n\n if client_socket is None:\n self.socket = self._create_socket(address)\n self._is_connected = False\n else:\n self.socket = client_socket\n self._is_connected = True\n # Evt5: Transport connection indication\n self.event_queue.put('Evt5')\n\n self.tls_args = None\n self.select_timeout = 0.5",
"def __init__(self, event_type, source, target, orcbot, raw, data=None):\n self.event_type = event_type\n self.source = source\n self.target = target\n self.data = data\n self.socket = source\n self.message = raw\n self.orcbot_socket = orcbot",
"def __init__(self, *args, **kwargs):\r\n _WSGIServer.__init__(self, *args, **kwargs)\r\n self.pool = GEventWebSocketPool()",
"def initialize_networkHandler(self):\n\t\tself.networkHandler = NetworkHandler(\n\t\t\tself.callbackQueue,\n\t\t\tself.received_order,\n\t\t\tself.set_light_callback,\n\t\t\tself.newOrderQueue,\n\t\t\tself.startedOrderQueue,\n\t\t\tself.lost_connection\n\t\t\t)",
"def create_ge_client(self, event_loop: Optional[asyncio.AbstractEventLoop]) -> GeWebsocketClient:\n client = GeWebsocketClient(event_loop=event_loop, username=self._username, password=self._password)\n client.add_event_handler(EVENT_APPLIANCE_INITIAL_UPDATE, self.on_device_initial_update)\n client.add_event_handler(EVENT_APPLIANCE_UPDATE_RECEIVED, self.on_device_update)\n client.add_event_handler(EVENT_GOT_APPLIANCE_LIST, self.on_appliance_list)\n client.add_event_handler(EVENT_DISCONNECTED, self.on_disconnect)\n client.add_event_handler(EVENT_CONNECTED, self.on_connect)\n return client",
"def initialize(self, io_loop, max_clients=10,\r\n hostname_mapping=None, max_buffer_size=104857600,\r\n resolver=None, defaults=None, max_header_size=None):\r\n super(SimpleAsyncHTTPClient, self).initialize(io_loop,\r\n defaults=defaults)\r\n self.max_clients = max_clients\r\n self.queue = collections.deque()\r\n self.active = {}\r\n self.waiting = {}\r\n self.max_buffer_size = max_buffer_size\r\n self.max_header_size = max_header_size\r\n # TCPClient could create a Resolver for us, but we have to do it\r\n # ourselves to support hostname_mapping.\r\n if resolver:\r\n self.resolver = resolver\r\n self.own_resolver = False\r\n else:\r\n self.resolver = Resolver(io_loop=io_loop)\r\n self.own_resolver = True\r\n if hostname_mapping is not None:\r\n self.resolver = OverrideResolver(resolver=self.resolver,\r\n mapping=hostname_mapping)\r\n self.tcp_client = TCPClient(resolver=self.resolver, io_loop=io_loop)",
"def __init__(self, state, *args, **kwargs):\n self.state = state\n BaseHTTPServer.BaseHTTPRequestHandler.__init__(self, *args, **kwargs)",
"def __init__(self, url, routing_key, log_file='/dev/null', exchange='yacamc_exchange', exchange_type='direct',\n queue=None, acked=True, sender=False, otq = False, log_level=logging.FATAL):\n\n if queue is None:\n queue = routing_key\n self.exchange = exchange\n self.exchange_type = exchange_type\n self.queue = queue\n self.routing_key = routing_key\n self._url = url\n self.acked = acked\n self.otq = otq\n\n self.cb = None\n\n self._connection = None\n self._channel = None\n self._closing = False\n\n log_format = '%(levelname) -10s %(asctime)s %(name) -30s %(funcName) -35s %(lineno) -5d: %(message)s'\n handler = logging.FileHandler(log_file)\n logging.basicConfig(level=log_level, format=log_format)\n self.logger = logging.getLogger(__name__)\n self.logger.addHandler(handler)\n\n # used only for sending\n self._deliveries = []\n self._acked = 0\n self._nacked = 0\n self._message_number = 0\n self._stopping = False\n self._done_sending = False\n self.message = \"\"\n self.sender = sender\n\n # self.run()\n # self._connection = self.connect()",
"def __init__(self, app):\n print(\"[GrowlerHTTPProtocol::__init__]\", id(self))\n\n def responder_factory(_self):\n return GrowlerHTTPResponder(_self,\n request_factory=app._request_class,\n response_factory=app._response_class)\n\n super().__init__(loop=app.loop, responder_factory=responder_factory)\n self.http_application = app",
"def __init__(self, client: com.Bot):\n self._listening_components = []\n \"\"\"A list of components that are listening for interaction\"\"\"\n self._discord = client\n self._discord.add_listener(self._on_socket_response, 'on_socket_response')"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Add item to the queue, and return a deferred object that fires when an item is removed (or the queue is empty). | def queueItem(self, item):
Trace("%s queueItem (%s)"%(self.getUri(),item), "EventLib.EventRelayHTTPC")
if not self._closing:
self._queue.put(item)
self._queueEvent.set()
return makeQueueDeferred(StatusVal.OK, self._queue, self._event)
return makeDeferred(StatusVal.OK) | [
"def queue(self, item):\n self._queue.append(item)",
"def enqueue(self, item):\n self.queue.append(item)",
"def Add(self, queue, *args, **kwargs):\n self.assertIsInstance(queue, Queue)\n return queue.add_async(*args, **kwargs).get_result()",
"async def aput(self, item):\n\n self._queue.put_nowait(item)",
"def push(self, item):\n self.queue1.enqueue(item)\n return",
"def getQueuedItem(self):\n Trace(\"%s getQueuedItem ...\"%(self.getUri()), context=\"EventLib.EventRelayHTTPC\")\n item = self._queue.get()\n Trace(\"%s getQueuedItem (%s)\"%(self.getUri(),item), context=\"EventLib.EventRelayHTTPC\")\n self._event.set()\n return item",
"def _put(self, item, queue):",
"def put_nowait(self, item):\r\n if self.full():\r\n raise QueueFull\r\n self._put(item)\r\n self._unfinished_tasks += 1\r\n self._finished.clear()\r\n self._wakeup_next(self._getters)",
"def put(\n self, item: _T, timeout: Optional[Union[float, datetime.timedelta]] = None\n ) -> \"Future[None]\":\n future = Future() # type: Future[None]\n try:\n self.put_nowait(item)\n except QueueFull:\n self._putters.append((item, future))\n _set_timeout(future, timeout)\n else:\n future.set_result(None)\n return future",
"def enqueue(Q, x):\n # Q.append(x)\n Q.put_nowait(x)\n if debug: \n print(\"enqueue\", x, \":\", end=\" \")\n show_queue(Q)\n return Q",
"def queue_append(self, object):\n self.queue.append(object)",
"def add(self, element):\n self.__queue.append(element)",
"def remove(self, item: T):\n if item in self.queue:\n del self.queue[item]",
"def put(self, item):\r\n while self.full():\r\n putter = self._loop.create_future()\r\n self._putters.append(putter)\r\n try:\r\n yield from putter\r\n except:\r\n putter.cancel() # Just in case putter is not done yet.\r\n if not self.full() and not putter.cancelled():\r\n # We were woken up by get_nowait(), but can't take\r\n # the call. Wake up the next in line.\r\n self._wakeup_next(self._putters)\r\n raise\r\n return self.put_nowait(item)",
"def non_blocking_put(self, item):\n try:\n self.q.put(item, block=False)\n return True\n except queue.Full:\n return False",
"def queue_item(self):\n return self._queue_item",
"def enqueue(self, value):\n self.queue.append(value)\n return self.queue",
"def add(self, item):\n if self.has_item(item):\n return\n\n self.cache.append(item)\n\n if self.size() > self.max_size:\n self.cache.popleft()",
"def add(self, obj):\n self._queue.append(obj)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Wait for an item to be queued, then return it. | def getQueuedItem(self):
Trace("%s getQueuedItem ..."%(self.getUri()), context="EventLib.EventRelayHTTPC")
item = self._queue.get()
Trace("%s getQueuedItem (%s)"%(self.getUri(),item), context="EventLib.EventRelayHTTPC")
self._event.set()
return item | [
"def get(self, block=True, timeout=None):\n self.mutex.lock()\n try:\n if not block:\n if not len(self.queue):\n raise Empty\n elif timeout is None:\n while not len(self.queue):\n self.not_empty.wait(self.mutex)\n elif timeout < 0:\n raise ValueError(\"'timeout' must be a positive number\")\n else:\n endtime = _time() + timeout\n while not len(self.queue):\n remaining = endtime - _time()\n if remaining <= 0.0:\n raise Empty\n self.not_empty.timedwait(self.mutex, remaining)\n item = self.queue.popleft()\n self.not_full.signal()\n return item\n finally:\n self.mutex.unlock()",
"def get_item_from_queue(Q, timeout=0.01):\n try: \n item = Q.get(True, 0.01)\n except queue.Empty: \n return None\n \n return item",
"def get_item_from_queue(Q, timeout=0.01):\n try:\n item = Q.get(True, 0.01)\n except queue.Empty:\n return None\n return item",
"def get_item_from_queue(Q, timeout=0.01):\n try:\n item = Q.get(True, 0.01)\n except Queue.Empty:\n return None\n return item",
"def get_item_from_queue(Q, timeout=0.01):\n try:\n item = Q.get(True, timeout)\n except Queue.Empty: \n return None\n \n return item",
"def worker_take_item(self):\r\n worker = self.get_waiting_worker()\r\n if worker:\r\n worker.take_item(self.item)\r\n self.item = Item.E\r\n return worker",
"def get(self, block=True, timeout=None):\n\n # Queue is an old style class, we can not use super\n item = Queue.Queue.get(self, block, timeout)\n #logger.debug('get called ' + repr(item))\n # check if threshold is reached\n if self.qsize() < self.threshold:\n #logger.debug('Thresh passed')\n # notify waiters\n self.thresh_cond.acquire()\n # we notify all, since it might well be that we are far below the\n # threshold already, if the waiting is done right, it won't cause\n # problems\n self.thresh_cond.notify_all()\n self.thresh_cond.release()\n return item",
"def get_next_item(self, timeout=None):\n if self.current_item is not None:\n raise error_classes.UVMSequenceError(\"You must call item_done() before calling get_next_item again\")\n self.current_item = self.req_q.get(timeout=timeout)\n return self.current_item",
"def get(self, block=True, timeout=None):\n self.not_empty.acquire()\n try:\n if not block:\n if not self._qsize():\n raise Empty\n elif timeout is None:\n while not self._qsize():\n self.not_empty.wait()\n elif timeout < 0:\n raise ValueError(\"'timeout' must be a positive number\")\n else:\n endtime = _time() + timeout\n while not self._qsize():\n remaining = endtime - _time()\n if remaining <= 0.0:\n raise Empty\n self.not_empty.wait(remaining)\n item = self._get()\n self.not_full.notify()\n return item\n finally:\n self.not_empty.release()",
"def _wait_for_event_in_queue(self):\n try:\n event = self._queue.get(timeout=SendTelemetryEventsHandler._MAX_TIMEOUT)\n self._queue.task_done()\n except Empty:\n # No elements in Queue, return None\n event = None\n\n return event",
"def get_item(self):\n item = self.queue.get()\n print(f'Item {item.id} received by {self.name}')\n return item",
"def queue_item(self):\n return self._queue_item",
"def wait_for_queue(queue: str) -> None:\n r = redis.Redis(host=\"redis\")\n \n while True:\n item = r.lpop(queue)\n if item is None:\n # Sleep for ten seconds.\n time.sleep(10)\n else:\n return",
"def get(self):\n\t\ttry:\n\t\t\tself.logger.debug('Im trying to get item from queue')\n\t\t\titem = self.queue.get()\n\t\t\tself.logger.debug('Recevie item from queue %s'%(item))\n\t\t\treturn True, item\n\t\texcept Exception, e:\n\t\t\tself.logger.error('Error method get, error: %s'%(e),exc_info=True)\n\t\t\treturn False, None",
"def non_blocking_get(self):\n try:\n return self.q.get(block=False)\n except queue.Empty:\n time.sleep(0)\n return None",
"def dequeue(self, timeout=0):\n result = self.connection.dequeue_any([self], timeout)\n if result:\n job, queue = result\n return job\n else:\n return None",
"def queueItem(self, item): \n Trace(\"%s queueItem (%s)\"%(self.getUri(),item), \"EventLib.EventRelayHTTPC\")\n if not self._closing:\n self._queue.put(item)\n self._queueEvent.set()\n return makeQueueDeferred(StatusVal.OK, self._queue, self._event)\n return makeDeferred(StatusVal.OK)",
"def _wait_on_queue(self, until_time=0):\n\n if until_time is None:\n # Note: On Windows this might freeze us up forever if no\n # new events come in.\n time_left = None\n block = True\n else:\n time_left = max(0, until_time - time.time())\n block = not (time_left == 0)\n try:\n item = self._queue.get(block=block, timeout=time_left)\n except Empty:\n return False\n event = (item.time, item)\n heappush(self._scheduled_events, event)\n return True",
"def get_next_workitem(self, timeout=None):\n try:\n wi = self._work_q.get(True, timeout)\n except Queue.Empty:\n return None\n return wi"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Recursively load all teachers that can be found in the current experiment's directory. | def load_teachers(self):
# Get the experiment's directory to load from
ex_dir = ask_for_experiment(max_display=10, env_name=self.env_real.name, perma=False)
self.load_teacher_experiment(ex_dir)
if len(self.teacher_policies) < self.num_teachers:
print(
f"You have loaded {len(self.teacher_policies)} teachers - load at least {self.num_teachers - len(self.teacher_policies)} more!"
)
self.load_teachers() | [
"def _load_teachers(self) -> None:\n # Opens the .txt file from which informations about teachers are loaded.\n data = None\n with open(self._teachers_path) as data_file:\n data = data_file.readlines()\n self.teachers.clear()\n # Fills the teachers' array.\n for line in data:\n split_line = line.split()\n full_name = \" \".join([split_line[1], split_line[0]])\n phone = \" \".join([split_line[4], split_line[5], split_line[6]])\n self.teachers.append(Teacher(\n first_name=split_line[1],\n second_name=split_line[0],\n full_name=full_name,\n abbreviation=split_line[8],\n email=split_line[3],\n phone=phone,\n room=split_line[7],\n url=split_line[9]))\n # Fills the dictionary.\n for teacher in self.teachers:\n self.teachers_from_abbreviation[teacher.abbreviation] = teacher\n self.teachers_from_name[teacher.full_name] = teacher",
"def load_teacher_experiment(self, exp: Experiment):\n _, _, extra = load_experiment(exp)\n self.unpack_teachers(extra)",
"def load_learn_results(dir_path):\n result = []\n for rel_type in [rt for rt in os.listdir(dir_path)\n if osp.isdir(osp.join(dir_path, rt))]:\n rel_path = osp.join(dir_path, rel_type)\n for rel_name in [rn for rn in os.listdir(rel_path)\n if osp.isdir(osp.join(rel_path, rn))]:\n result.append(load_learn_result(dir_path, rel_type, rel_name))\n return result",
"def preload_all_problems(self):\n for _, _, filenames in os.walk(self.problemDir):\n for filename in filenames:\n if filename[-3:] == \".py\" and filename != \"__init__.py\":\n self.load_problem_file(filename[0:-3])",
"def loadallskills(self):\r\n for skill in os.listdir( os.path.join( es.getAddonPath( info.basename ), \"skills\" )):\r\n es.load(\"%s/skills/%s\" % (info.basename, skill))",
"def load_tutors() -> Sequence[Tutor]:\n tutor_responses_paths = list(map(pathlib.Path, settings.settings.paths.tutor_responses()))\n\n tutors = {} # type: Dict[str, Tutor]\n path = tutor_responses_paths[0]\n for file in path.glob(\"*.csv\"):\n try:\n tutor = Tutor.load_from_file(str(file))\n tutors[tutor.last_name] = tutor\n except Exception as e:\n print(\"\\033[1;31m\", end=\"\")\n print(\"Exception in file\", file)\n print(\"\\033[0;31m\", end=\"\")\n print(traceback.format_exc())\n if hasattr(e, \"tutor\"):\n print(\"Tutor:\", e.tutor.first_name, e.tutor.last_name)\n print(\"Mail:\", e.tutor.email if hasattr(e.tutor, \"email\") else None)\n print(\"Phone:\", e.tutor.phone if hasattr(e.tutor, \"phone\") else None)\n print(\"\\033[0m\")\n\n # second week\n\n if len(tutor_responses_paths) > 1:\n names_of_tutors_not_updated = set([tutor.last_name for tutor in tutors.values()])\n path = tutor_responses_paths[1]\n for file in path.glob(\"*.csv\"):\n try:\n tutor_week_2 = Tutor.load_from_file_second_week(str(file))\n tutor = tutors[tutor_week_2.last_name]\n tutor.availability.update(tutor_week_2.availability)\n print(f\"successfully updated availability of tutor {tutor_week_2.last_name}\")\n names_of_tutors_not_updated.remove(tutor_week_2.last_name)\n except Exception as e:\n print(\"\\033[1;31m\", end=\"\")\n print(\"Exception in file\", file)\n print(\"\\033[0;31m\", end=\"\")\n print(traceback.format_exc())\n if hasattr(e, \"tutor\"):\n print(\"Tutor:\", e.tutor.first_name, e.tutor.last_name)\n print(\"Mail:\", e.tutor.email if hasattr(e.tutor, \"email\") else None)\n print(\"Phone:\", e.tutor.phone if hasattr(e.tutor, \"phone\") else None)\n print(\"\\033[0m\")\n\n if len(names_of_tutors_not_updated) > 0:\n print(\"\\n\\n\\nWARNING WARNING WARNING!!!!\")\n print(f\"tutors not updated {names_of_tutors_not_updated}\")\n\n return list(tutors.values())",
"def LoadFiles(self, directory): \r\n for root, dirs, files in os.walk(directory):\r\n for filename in files:\r\n if filename.endswith('.txt'):\r\n self.names.append(filename.split('.')[0].capitalize())\r\n self.patterns.append(Patterns(\r\n os.path.join(root, filename)))",
"def load_teacher_models(file_list, num_classes, config, strategy):\n teacher_config = copy.deepcopy(config)\n teacher_config.proj_dim = -1\n num_teacher_models = len(file_list)\n teacher_models = [[]] * num_teacher_models\n for i in range(num_teacher_models):\n with strategy.scope():\n teacher_model = get_model(teacher_config, num_classes)\n teacher_filename = \"%s/final_weights\" % file_list[i]\n\n if not tf.io.gfile.exists(teacher_filename+\".index\"):\n logging.error(\"Teacher model is not trained: %s\", file_list[i])\n raise ValueError(f\"Teacher model {file_list[i]} does not exist.\")\n\n teacher_model.load_weights(teacher_filename)\n teacher_model.trainable = False\n teacher_models[i] = teacher_model\n\n return teacher_models",
"def load_trials(dir_path: str, previous_trials: Trials = None) -> Trials:\n\n # List out all the pickle files in the hyperopt checkpoint directory\n hyperopt_checkpoint_files = [\n os.path.join(dir_path, path) for path in os.listdir(dir_path) if \".pkl\" in path\n ]\n\n # Load hyperopt trials object from each file\n loaded_trials = Trials()\n if previous_trials is not None:\n loaded_trials = merge_trials(loaded_trials, previous_trials.trials)\n\n for path in hyperopt_checkpoint_files:\n with open(path, \"rb\") as f:\n trial = pickle.load(f)\n loaded_trials = merge_trials(loaded_trials, trial.trials)\n\n return loaded_trials",
"def load(self, topdirs):\n\n for filename in walktrees(topdirs, suffixes=('.dtml', ), recurse=True):\n t = self.DtmlTemplate(filename)\n self.tpls[t.basename] = t\n\n print \"Identified %d .dtml files\" % len(self.tpls)\n for tpl_basename, tpl_obj in self.tpls.items():\n print tpl_basename",
"def load(self, root=None):\n print(\"Looking for people in: \", self.root)\n # this doese not seem to work... skips everything\n # options = os.scandir(self.root)\n options = os.listdir(self.root)\n if 'meta' in options:\n options.remove('meta')\n\n if self.debug:\n print(\"Options:\", options)\n\n missing = []\n # print(options)\n for option in options:\n path = os.path.join(self.root, option)\n\n if self.debug:\n print(\"path\", path)\n\n # new pattern where large collections are broken up\n # in subdirectories (currently alphabetical)\n if len(option) == 1:\n sub_options = os.scandir(path)\n for sub_option in sub_options:\n sub_path = os.path.join(path, sub_option)\n if self.debug:\n print(\"sub_path\", sub_path)\n person = Person(sub_path, debug=self.debug)\n self.append(person)\n else:\n # sometimes paths are updated, but content takes time to migrate\n # should catch this and alert someone to update accordingly\n # try:\n if not re.search('.list', path):\n person = Person(path, debug=self.debug)\n self.append(person)\n else:\n print(\"Skipping:\", path)\n # except:\n # missing.append(option)\n\n #if self.debug:\n # print \"People loaded: \"\n # self.summary()\n\n if missing:\n for item in missing:\n matches = self.get(item)\n if len(matches):\n print(\"MISSING: %s, please move to: %s\" % (item, matches[0]))\n else:\n print(\"MISSING: %s\" % (item))\n\n raise ValueError(\"Missing content detected... please fix\")\n\n #may be the case that no local people directories exist\n #could fall back to the cloud / cluster in that case:\n #in this case, don't pass in a root\n #otherwise Person object will try to load it\n options = self.cluster.flatten()\n for option in options:\n if not self.get(option):\n #print(\"Adding empty person:\", option)\n path = os.path.join(self.root, option)\n\n #sometimes paths are updated, but content takes time to migrate\n #should catch this and alert someone to update accordingly\n #try:\n # don't pass in path here:\n #person = Person(path, debug=self.debug)\n person = Person(tag=option, debug=self.debug)\n #but now that it's initialized,\n #it should be ok to assign it if needed later\n person.root = path\n self.append(person)",
"def teachers():\n\n group_manager = GroupManager(current_user.session)\n teacher_group = group_manager.find(name='teachers')\n\n user_manager = UserManager(current_user.session)\n teacher_object_list = user_manager.list(group=teacher_group.id)\n\n return flask.render_template('admin/teachers.html',\n teachers=teacher_object_list)",
"def load_test_users():\n return [load_test_angel(), load_test_troublemaker(), load_test_rebel()]",
"def load_fixtures(self):\n for fixture_dir in settings.FIXTURE_DIRS:\n fixture_dir = os.path.join(fixture_dir, self.filesystem_name)\n for (root, dirs, files) in os.walk(fixture_dir):\n for file in files:\n full_file_path = os.path.join(root, *dirs, file)\n with open(full_file_path, 'rb') as f:\n self.save(os.path.relpath(full_file_path, fixture_dir), f)",
"def init(self, benchmark):\n for root, dirs, files in os.walk(self.path):\n relroot = os.path.relpath(root, self.path)\n sub = []\n for dirname in dirs:\n if self._skip(relroot, dirname): continue\n sub.append(dirname)\n dirs[:] = sub\n for filename in files:\n if self._skip(relroot, filename): continue\n benchmark.addInstance(self.path, relroot, filename)",
"def _load_module_recursive(self, dir) :\t\n\t\tfor filepath in os.listdir(dir) :\n\t\t\tfullpath = os.path.join(dir, filepath)\n\n\t\t\tif os.path.isdir(fullpath) :\n\t\t\t\tself._load_module_recursive(fullpath)\n\n\t\t\telif os.path.splitext(filepath)[1] == '.py' :\n\t\t\t\tutils.load_module(fullpath, self.settings.ROOT_PATH)",
"def load_all_profiles():\n for location in profilepaths:\n for mod in (x for x in Path(location).iterdir() if x.is_file() and x.suffix == \".py\"):\n try:\n import_module(\".%s\" % mod.stem, profiles_package)\n except ImportError:\n pass\n\n return index",
"def load_data_from_files(self):\n # separated method to allow mock easier\n logger.info(\"Loading data...\")\n parent = Path(__file__).parent\n path = parent / \"resources\" / \"scores.txt\"\n self.scorer.load_from_file(path)\n path = parent / \"resources\" / \"american-english-large.txt\"\n self.trie.load_from_file(path)\n path = parent / \"resources\" / \"reels.txt\"\n self.reels = Reel.get_from_file(path)\n logger.info(\"Data loaded!\")",
"def discover_examples():\n root = './examples'\n for filename in os.listdir(root):\n if os.path.splitext(filename)[1] == '.py':\n yield os.path.join(root, filename)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Load teachers from PDDRTeachers experiment. | def load_teacher_experiment(self, exp: Experiment):
_, _, extra = load_experiment(exp)
self.unpack_teachers(extra) | [
"def load_teachers(self):\n # Get the experiment's directory to load from\n ex_dir = ask_for_experiment(max_display=10, env_name=self.env_real.name, perma=False)\n self.load_teacher_experiment(ex_dir)\n if len(self.teacher_policies) < self.num_teachers:\n print(\n f\"You have loaded {len(self.teacher_policies)} teachers - load at least {self.num_teachers - len(self.teacher_policies)} more!\"\n )\n self.load_teachers()",
"def _load_teachers(self) -> None:\n # Opens the .txt file from which informations about teachers are loaded.\n data = None\n with open(self._teachers_path) as data_file:\n data = data_file.readlines()\n self.teachers.clear()\n # Fills the teachers' array.\n for line in data:\n split_line = line.split()\n full_name = \" \".join([split_line[1], split_line[0]])\n phone = \" \".join([split_line[4], split_line[5], split_line[6]])\n self.teachers.append(Teacher(\n first_name=split_line[1],\n second_name=split_line[0],\n full_name=full_name,\n abbreviation=split_line[8],\n email=split_line[3],\n phone=phone,\n room=split_line[7],\n url=split_line[9]))\n # Fills the dictionary.\n for teacher in self.teachers:\n self.teachers_from_abbreviation[teacher.abbreviation] = teacher\n self.teachers_from_name[teacher.full_name] = teacher",
"def load_teachers_from_the_pull():\n with open(\"data/dance_teachers_data.csv\", encoding=\"ISO-8859-1\") as teach:\n reader = csv.reader(teach)\n for row in reader:\n # print(row[])\n teacher = Teacher(photo=row[1], teacher_name=row[3], bio=row[4])\n\n db.session.add(teacher)\n # db.session.commit()",
"def train_teacher(dataset, nb_teachers, teacher_id):\n # If working directories do not exist, create them\n assert input.create_dir_if_needed(data_dir)\n assert input.create_dir_if_needed(train_dir)\n\n # Load the dataset\n if dataset == 'svhn':\n train_data,train_labels,test_data,test_labels = input.ld_svhn(extended=True)\n elif dataset == 'cifar10':\n train_data, train_labels, test_data, test_labels = input.ld_cifar10()\n elif dataset == 'mnist':\n train_data, train_labels, test_data, test_labels = input.ld_mnist()\n else:\n print(\"Check value of dataset flag\")\n return False\n\n # Retrieve subset of data for this teacher\n data, labels = input.partition_dataset(train_data,\n train_labels,\n nb_teachers,\n teacher_id)\n\n print(\"Length of training data: \" + str(len(labels)))\n\n # Define teacher checkpoint filename and full path\n if deeper:\n filename = str(nb_teachers) + '_teachers_' + str(teacher_id) + '_deep.ckpt'\n else:\n filename = str(nb_teachers) + '_teachers_' + str(teacher_id) + '.ckpt'\n ckpt_path = train_dir + '/' + str(dataset) + '_' + filename\n\n # Perform teacher training\n assert deep_cnn.train(data, labels, ckpt_path)\n\n # Append final step value to checkpoint for evaluation\n ckpt_path_final = ckpt_path + '-' + str(max_steps - 1)\n\n # Retrieve teacher probability estimates on the test data\n teacher_preds = deep_cnn.softmax_preds(test_data, ckpt_path_final)\n\n # Compute teacher accuracy\n precision = metrics.accuracy(teacher_preds, test_labels)\n print('Precision of teacher after training: ' + str(precision))\n file_handle = open(\"result_teachers.txt\", 'a+')\n file_handle.write(str(teacher_id) + ',' + str(precision) + '\\n')\n file_handle.close()\n\n return True",
"def load_tutors() -> Sequence[Tutor]:\n tutor_responses_paths = list(map(pathlib.Path, settings.settings.paths.tutor_responses()))\n\n tutors = {} # type: Dict[str, Tutor]\n path = tutor_responses_paths[0]\n for file in path.glob(\"*.csv\"):\n try:\n tutor = Tutor.load_from_file(str(file))\n tutors[tutor.last_name] = tutor\n except Exception as e:\n print(\"\\033[1;31m\", end=\"\")\n print(\"Exception in file\", file)\n print(\"\\033[0;31m\", end=\"\")\n print(traceback.format_exc())\n if hasattr(e, \"tutor\"):\n print(\"Tutor:\", e.tutor.first_name, e.tutor.last_name)\n print(\"Mail:\", e.tutor.email if hasattr(e.tutor, \"email\") else None)\n print(\"Phone:\", e.tutor.phone if hasattr(e.tutor, \"phone\") else None)\n print(\"\\033[0m\")\n\n # second week\n\n if len(tutor_responses_paths) > 1:\n names_of_tutors_not_updated = set([tutor.last_name for tutor in tutors.values()])\n path = tutor_responses_paths[1]\n for file in path.glob(\"*.csv\"):\n try:\n tutor_week_2 = Tutor.load_from_file_second_week(str(file))\n tutor = tutors[tutor_week_2.last_name]\n tutor.availability.update(tutor_week_2.availability)\n print(f\"successfully updated availability of tutor {tutor_week_2.last_name}\")\n names_of_tutors_not_updated.remove(tutor_week_2.last_name)\n except Exception as e:\n print(\"\\033[1;31m\", end=\"\")\n print(\"Exception in file\", file)\n print(\"\\033[0;31m\", end=\"\")\n print(traceback.format_exc())\n if hasattr(e, \"tutor\"):\n print(\"Tutor:\", e.tutor.first_name, e.tutor.last_name)\n print(\"Mail:\", e.tutor.email if hasattr(e.tutor, \"email\") else None)\n print(\"Phone:\", e.tutor.phone if hasattr(e.tutor, \"phone\") else None)\n print(\"\\033[0m\")\n\n if len(names_of_tutors_not_updated) > 0:\n print(\"\\n\\n\\nWARNING WARNING WARNING!!!!\")\n print(f\"tutors not updated {names_of_tutors_not_updated}\")\n\n return list(tutors.values())",
"def train_teacher (nb_teachers, teacher_id):\n # Load the dataset\n X_train, X_test, y_train, y_test = models.get_dataset()\n\n print(X_train.shape)\n print(y_train.shape)\n print(X_test.shape)\n print(y_test.shape)\n \n # Retrieve subset of data for this teacher\n data, labels = partition.partition_dataset(X_train,\n y_train,\n nb_teachers,\n teacher_id)\n\n print(\"Length of training data: \" + str(len(labels)))\n\n # Define teacher checkpoint filename and full path\n\n filename = str(nb_teachers) + '_teachers_' + str(teacher_id) + '.hdf5'\n filename2 = str(nb_teachers) + '_teachers_' + str(teacher_id) + '.h5'\n \n # Perform teacher training need to modify \n \n\n # Create teacher model\n model, opt = models.create_two_layer_mlp(46) # num of cols\n model.compile(loss='binary_crossentropy',\n optimizer=\"Adam\",\n metrics=['accuracy'])\n model, hist = models.training(model, data, X_test, labels, y_test,filename)\n\n #modify\n model_json = model.to_json()\n with open(\"model.json\", \"w\") as json_file:\n json_file.write(model_json)\n# serialize weights to HDF5\n model.save_weights(filename2)\n print(\"Saved model to disk\")\n return True",
"def unpack_teachers(self, extra: dict):\n self.teacher_policies.extend(extra[\"teacher_policies\"])\n self.teacher_envs.extend(extra[\"teacher_envs\"])\n self.teacher_expl_strats.extend(extra[\"teacher_expl_strats\"])\n self.teacher_critics.extend(extra[\"teacher_critics\"])\n self.teacher_ex_dirs.extend(extra[\"teacher_ex_dirs\"])",
"def teacher_timetable_import(data, input_file, destination):\n teacher_timetables = petl.fromxml(input_file, '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}Timetables/{http://www.timetabling.com.au/TDV9}Timetable', {\n 'TimetableID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}TimetableID',\n 'RollClassID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}RollClassID',\n 'PeriodID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}PeriodID',\n 'ClassID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}ClassID',\n 'RoomID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}RoomID',\n 'TeacherID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}TeacherID'\n })\n data.set(destination, teacher_timetables)",
"def setup(self, trainers):",
"def load_teacher_models(file_list, num_classes, config, strategy):\n teacher_config = copy.deepcopy(config)\n teacher_config.proj_dim = -1\n num_teacher_models = len(file_list)\n teacher_models = [[]] * num_teacher_models\n for i in range(num_teacher_models):\n with strategy.scope():\n teacher_model = get_model(teacher_config, num_classes)\n teacher_filename = \"%s/final_weights\" % file_list[i]\n\n if not tf.io.gfile.exists(teacher_filename+\".index\"):\n logging.error(\"Teacher model is not trained: %s\", file_list[i])\n raise ValueError(f\"Teacher model {file_list[i]} does not exist.\")\n\n teacher_model.load_weights(teacher_filename)\n teacher_model.trainable = False\n teacher_models[i] = teacher_model\n\n return teacher_models",
"def _load_trainer(experiment_config, logger):\n logger.info(\"\\t Loading trainer ...\")\n return AttentionTrainer(task_index=experiment_config.task_index,\n trainer_config=experiment_config.trainer_config,\n experiment_directory=experiment_config.experiment_directory,\n checkpoint_directory=experiment_config.checkpoint_directory,\n summary_directory=experiment_config.summary_directory,\n logger=logger)",
"def load_person_dataset(): \n base_dir = join(dirname(__file__), 'data') \n table_A = pd.read_csv(join(base_dir, 'person_table_A.csv')) \n table_B = pd.read_csv(join(base_dir, 'person_table_B.csv')) \n return table_A, table_B",
"def prune_teachers(self):\n self.teacher_policies = self.teacher_policies[: self.num_teachers]\n self.teacher_envs = self.teacher_envs[: self.num_teachers]\n self.teacher_expl_strats = self.teacher_expl_strats[: self.num_teachers]\n self.teacher_critics = self.teacher_critics[: self.num_teachers]\n self.teacher_ex_dirs = self.teacher_ex_dirs[: self.num_teachers]",
"def get_test_loader(samples_tsv, run_id, patch_size):\n *_, test_set = load_datasets_from_tsv(samples_tsv, run_id)\n\n x, y = get_unaugmented_patches(test_set, patch_size)\n test_set = TensorDataset(x, y)\n test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=1, shuffle=False)\n\n return test_loader",
"def load_ptb_dataset():\n # We first define a download function, supporting both Python 2 and 3.\n filename = 'simple-examples.tgz'\n if sys.version_info[0] == 2:\n from urllib import urlretrieve\n else:\n from urllib.request import urlretrieve\n\n def download(filename, source='http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/'):\n print(\"Downloading %s\" % filename)\n urlretrieve(source + filename, filename)\n\n # After downloading, we need to unzip it.\n import tarfile\n def un_tar(file_name):\n print(\"Extracting %s\" % file_name)\n tar = tarfile.open(file_name)\n names = tar.getnames()\n for name in names:\n tar.extract(name)\n tar.close()\n print(\"Extracted to /simple-examples\")\n\n if not os.path.exists('simple-examples'):\n download(filename)\n un_tar(filename)\n\n data_path = os.getcwd() + '/simple-examples/data'\n train_path = os.path.join(data_path, \"ptb.train.txt\")\n valid_path = os.path.join(data_path, \"ptb.valid.txt\")\n test_path = os.path.join(data_path, \"ptb.test.txt\")\n\n word_to_id = build_vocab(read_words(train_path))\n\n train_data = words_to_word_ids(read_words(train_path), word_to_id)\n valid_data = words_to_word_ids(read_words(valid_path), word_to_id)\n test_data = words_to_word_ids(read_words(test_path), word_to_id)\n vocabulary = len(word_to_id)\n\n # print(read_words(train_path)) # ... 'according', 'to', 'mr.', '<unk>', '<eos>']\n # print(train_data) # ... 214, 5, 23, 1, 2]\n # print(word_to_id) # ... 'beyond': 1295, 'anti-nuclear': 9599, 'trouble': 1520, '<eos>': 2 ... }\n # print(vocabulary) # 10000\n # exit()\n return train_data, valid_data, test_data, vocabulary",
"def load_training_test_sets():\n train = pickle.load(open('./data/tweets/train.p', 'rb'))\n test = pickle.load(open('./data/tweets/test.p', 'rb'))\n return train, test",
"def load_all_test_trajectory_dataloaders(param: Parameters) -> list:\n dataloaders = _load_kitti_test_videos_dataloaders(param)\n dataloaders.extend(_load_midair_test_trajectories_dataloaders(param))\n\n return dataloaders",
"def read_twitter(trainfile, evalfiles, dname=\"ner\"):\r\n class Data: pass\r\n data = Data()\r\n # training data\r\n data.train_sents, data.train_labels = read_file(trainpref + dname)\r\n print \".. # train sents\", len(data.train_sents)\r\n data.eval = []\r\n for pref in evalprefs:\r\n obj = {}\r\n sents, labels = read_file(pref + dname)\r\n obj[\"sents\"]=sents\r\n obj[\"labels\"]=labels\r\n data.eval.append(obj)\r\n print \".. # {} sents\".format(pref), len(sents)\r\n print \"Twitter %s data loaded.\" % dname\r\n return data",
"def train_student(nb_teachers):\n # Call helper function to prepare student data using teacher predictions\n dir_path = os.path.join(config.save_model, 'knn_num_neighbor_' + str(config.nb_teachers))\n stdnt_dataset = prepare_student_data( save=True)\n stdnt_data, stdnt_labels, stdnt_test_data, stdnt_test_labels = stdnt_dataset\n utils.mkdir_if_missing(dir_path)\n filename = os.path.join(dir_path,str(config.nb_teachers) + '_stdnt_.checkpoint.pth.tar')\n print('save_file', filename)\n print('stdnt_label used for train', stdnt_labels.shape)\n network.train_each_teacher(config.student_epoch, stdnt_data, stdnt_labels, stdnt_test_data, stdnt_test_labels,\n filename)\n\n return True"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Unpack teachers from PDDRTeachers experiment. | def unpack_teachers(self, extra: dict):
self.teacher_policies.extend(extra["teacher_policies"])
self.teacher_envs.extend(extra["teacher_envs"])
self.teacher_expl_strats.extend(extra["teacher_expl_strats"])
self.teacher_critics.extend(extra["teacher_critics"])
self.teacher_ex_dirs.extend(extra["teacher_ex_dirs"]) | [
"def load_teacher_experiment(self, exp: Experiment):\n _, _, extra = load_experiment(exp)\n self.unpack_teachers(extra)",
"def _load_teachers(self) -> None:\n # Opens the .txt file from which informations about teachers are loaded.\n data = None\n with open(self._teachers_path) as data_file:\n data = data_file.readlines()\n self.teachers.clear()\n # Fills the teachers' array.\n for line in data:\n split_line = line.split()\n full_name = \" \".join([split_line[1], split_line[0]])\n phone = \" \".join([split_line[4], split_line[5], split_line[6]])\n self.teachers.append(Teacher(\n first_name=split_line[1],\n second_name=split_line[0],\n full_name=full_name,\n abbreviation=split_line[8],\n email=split_line[3],\n phone=phone,\n room=split_line[7],\n url=split_line[9]))\n # Fills the dictionary.\n for teacher in self.teachers:\n self.teachers_from_abbreviation[teacher.abbreviation] = teacher\n self.teachers_from_name[teacher.full_name] = teacher",
"def prune_teachers(self):\n self.teacher_policies = self.teacher_policies[: self.num_teachers]\n self.teacher_envs = self.teacher_envs[: self.num_teachers]\n self.teacher_expl_strats = self.teacher_expl_strats[: self.num_teachers]\n self.teacher_critics = self.teacher_critics[: self.num_teachers]\n self.teacher_ex_dirs = self.teacher_ex_dirs[: self.num_teachers]",
"def get_teacher_assign():\n assignment_data = query_db(\n \"SELECT assignments.id, assignments.name, assignments.due_date \"\n \"FROM assignments JOIN topics ON assignments.topic_id=topics.id \"\n \"JOIN classes ON topics.class_id=classes.id WHERE teacher_id=?;\",\n [flask.session[\"id\"]],\n )\n assignments = []\n for assignment in assignment_data:\n assignment_dict_teach = {}\n assignment_dict_teach[\"id\"] = assignment[0]\n assignment_dict_teach[\"name\"] = assignment[1]\n assignment_dict_teach[\"due_date\"] = assignment[2]\n assignments.append(assignment_dict_teach)\n return assignments",
"def load_teachers(self):\n # Get the experiment's directory to load from\n ex_dir = ask_for_experiment(max_display=10, env_name=self.env_real.name, perma=False)\n self.load_teacher_experiment(ex_dir)\n if len(self.teacher_policies) < self.num_teachers:\n print(\n f\"You have loaded {len(self.teacher_policies)} teachers - load at least {self.num_teachers - len(self.teacher_policies)} more!\"\n )\n self.load_teachers()",
"def unpack_episode(episode):\n examples = torch.cat([episode[\"support_images\"], episode[\"query_images\"]], 1).numpy()\n labels = torch.cat([episode[\"support_class_labels\"], episode[\"query_class_labels\"]], 1).numpy()\n return examples, labels",
"def unpack_papers(papers):\n\n bags_of_labels, ids, side_info, years = [], [], {}, {}\n for paper in papers:\n # Extract ids\n ids.append(paper[\"id\"])\n # Put all subjects assigned to the paper in here\n try:\n # Subject may be missing\n bags_of_labels.append(paper[\"subjects\"])\n except KeyError:\n bags_of_labels.append([])\n # Use dict here such that we can also deal with unsorted ids\n try:\n side_info[paper[\"id\"]] = paper[\"title\"]\n except KeyError:\n side_info[paper[\"id\"]] = \"\"\n try:\n years[paper[\"id\"]] = paper[\"year\"]\n except KeyError:\n years[paper[\"id\"]] = -1\n\n # bag_of_labels and ids should have corresponding indices\n # In side_info the id is the key\n # Re-use 'title' and year here because methods rely on it\n return bags_of_labels, ids, {\"title\": side_info, \"year\": years}",
"def lst_teacher_assignments(p):\n teacher_assignments = Assignment.get_assignments_by_teacher(p.teacher_id)\n teacher_assignments_dump = AssignmentSchema().dump(teacher_assignments, many=True)\n return APIResponse.respond(data=teacher_assignments_dump)",
"def load_primers(tsv_filename):\n answer = []\n with open(tsv_filename) as handle:\n for line in handle:\n if line.startswith(\"#\"):\n continue\n parts = line.rstrip(\"\\n\").split(\"\\t\")\n if len(parts) == 2:\n left, right = parts\n name = f\"P{len(answer)}\"\n else:\n name, left, right = parts[:3]\n answer.append((name, left, right))\n return answer",
"def test_pyt_multitask(self):\n\n def run_display_test(defaults, ep_and_ex_counts):\n with testing_utils.capture_output() as f:\n parser = display_setup_args()\n parser.set_defaults(**defaults)\n opt = parser.parse_args()\n display_data(opt)\n str_output = f.getvalue()\n self.assertTrue(\n '[ loaded {} episodes with a total of {} examples ]'.format(\n ep_and_ex_counts[0], ep_and_ex_counts[1]\n ) in str_output,\n 'PytorchDataTeacher multitasking failed with '\n 'following args: {}'.format(opt)\n )\n\n task1 = 'babi:task1k:1'\n task2 = 'babi:task1k:2'\n dataset1 = 'flickr30k'\n dataset2 = 'vqa_v1'\n\n # Expected example and episode counts\n eps_and_exs_counts = [\n (1800, 1800),\n (1080, 1800),\n (29900, 29900),\n (29180, 29900),\n (277349, 277349)\n ]\n defaults = parser_defaults.copy()\n\n # 1.\n defaults['pytorch_teacher_task'] = '{},{}'.format(task1, task2)\n run_display_test(defaults, eps_and_exs_counts[0])\n\n # 2.\n defaults['pytorch_teacher_task'] = task1\n defaults['task'] = task2\n run_display_test(defaults, eps_and_exs_counts[1])\n\n # 3.\n del defaults['task']\n defaults['pytorch_teacher_dataset'] = dataset1\n run_display_test(defaults, eps_and_exs_counts[2])\n\n # 4.\n del defaults['pytorch_teacher_task']\n defaults['task'] = task1\n run_display_test(defaults, eps_and_exs_counts[3])\n\n # 5.\n del defaults['task']\n defaults['pytorch_teacher_dataset'] = '{},{}'.format(dataset1, dataset2)\n run_display_test(defaults, eps_and_exs_counts[4])",
"def get_teacher(self, **fields):\n existing_fields = [i.name for i in self._db.get_columns('teachers')]\n teacher_fields = {}\n for key, value in fields.items():\n if key in existing_fields:\n teacher_fields[key] = value\n teachers = [i for i in Teachers.select().filter(**teacher_fields)]\n # Expect single value if search by unique fields, list if by non-unique\n return teachers if len(teachers) > 1 else teachers[0] if len(teachers) == 1 else None",
"def train_teacher(dataset, nb_teachers, teacher_id):\n # If working directories do not exist, create them\n assert input.create_dir_if_needed(data_dir)\n assert input.create_dir_if_needed(train_dir)\n\n # Load the dataset\n if dataset == 'svhn':\n train_data,train_labels,test_data,test_labels = input.ld_svhn(extended=True)\n elif dataset == 'cifar10':\n train_data, train_labels, test_data, test_labels = input.ld_cifar10()\n elif dataset == 'mnist':\n train_data, train_labels, test_data, test_labels = input.ld_mnist()\n else:\n print(\"Check value of dataset flag\")\n return False\n\n # Retrieve subset of data for this teacher\n data, labels = input.partition_dataset(train_data,\n train_labels,\n nb_teachers,\n teacher_id)\n\n print(\"Length of training data: \" + str(len(labels)))\n\n # Define teacher checkpoint filename and full path\n if deeper:\n filename = str(nb_teachers) + '_teachers_' + str(teacher_id) + '_deep.ckpt'\n else:\n filename = str(nb_teachers) + '_teachers_' + str(teacher_id) + '.ckpt'\n ckpt_path = train_dir + '/' + str(dataset) + '_' + filename\n\n # Perform teacher training\n assert deep_cnn.train(data, labels, ckpt_path)\n\n # Append final step value to checkpoint for evaluation\n ckpt_path_final = ckpt_path + '-' + str(max_steps - 1)\n\n # Retrieve teacher probability estimates on the test data\n teacher_preds = deep_cnn.softmax_preds(test_data, ckpt_path_final)\n\n # Compute teacher accuracy\n precision = metrics.accuracy(teacher_preds, test_labels)\n print('Precision of teacher after training: ' + str(precision))\n file_handle = open(\"result_teachers.txt\", 'a+')\n file_handle.write(str(teacher_id) + ',' + str(precision) + '\\n')\n file_handle.close()\n\n return True",
"def get_all_profesors(self) -> List[Teacher]:\n self.cursor.execute(\n f\"SELECT * FROM {self.table_name}\")\n \n teachers = []\n for teacher in self.cursor.fetchall():\n teacher_parsed = list(teacher[0:8]) + [json.loads(t) for t in teacher[8:]]\n teachers.append(Teacher.parse_tuple(teacher_parsed))\n \n return teachers",
"def triplets():\n log.debug(\"Video Triplets\")\n result = []\n for file_path in seed_videos():\n qp = file_path\n seed_qid, seed_vid = basename(file_path).split(\"_\")[:2]\n log.debug(f\"Seed Video {seed_qid}_{seed_vid}\")\n for similar_file_path in iter_related(int(seed_qid), rel=\"S\"):\n sp = similar_file_path\n s_seed_qid, s_seed_vid = basename(similar_file_path).split(\"_\")[:2]\n log.debug(f\"Similar Video {s_seed_qid}_{s_seed_vid}\")\n break\n for unrelated_file_path in iter_related(int(seed_qid), rel=\"X\"):\n up = unrelated_file_path\n u_seed_qid, u_seed_vid = basename(unrelated_file_path).split(\"_\")[:2]\n log.debug(f\"Unrelated Video {u_seed_qid}_{u_seed_vid}\\n\")\n break\n result.append((qp, sp, up))\n return result",
"def teacher(self):\n\t\ttry:\n\t\t\tuserMapping = UserRoleCollectionMapping.objects.filter(user_id = self.user)\n\t\t\tschools = list(userMapping.values_list('institute_id_id', flat = True))\n\t\t\tclasses = list(userMapping.values_list('class_id_id', flat = True))\n\t\t\treturn schools, classes\n\t\texcept Exception as e:\n\t\t\tlogger.error(e)",
"def ensemble_preds(dataset, nb_teachers, stdnt_data):\n\n # Compute shape of array that will hold probabilities produced by each\n # teacher, for each training point, and each output class\n result_shape = (nb_teachers, len(stdnt_data), FLAGS.nb_labels)\n\n # Create array that will hold result\n result = np.zeros(result_shape, dtype=np.float32)\n\n # Get predictions from each teacher\n for teacher_id in xrange(nb_teachers):\n # Compute path of checkpoint file for teacher model with ID teacher_id\n if FLAGS.deeper:\n ckpt_path = FLAGS.teachers_dir + '/' + str(dataset) + '_' + str(nb_teachers) + '_teachers_' + str(teacher_id) + '_deep.ckpt-' + str(FLAGS.teachers_max_steps - 1) #NOLINT(long-line)\n else:\n ckpt_path = FLAGS.teachers_dir + '/' + str(dataset) + '_' + str(nb_teachers) + '_teachers_' + str(teacher_id) + '.ckpt-' + str(FLAGS.teachers_max_steps - 1) # NOLINT(long-line)\n\n # Get predictions on our training data and store in result array\n result[teacher_id] = deep_cnn.softmax_preds(stdnt_data, ckpt_path)\n\n # This can take a while when there are a lot of teachers so output status\n print(\"Computed Teacher \" + str(teacher_id) + \" softmax predictions\")\n\n return result",
"def getTeachers():\n\ttry:\n\t\tteachers = []\n\n\t\t# cur_student is a list of the student's attributes\n\t\tcur_student = parseRequestVars(request.args['student'])\n\n\t\t# The Salesforce \"multipicklist\" type, which is the type of the instrument\n\t\t# is particularly tricky. Query results are filtered here instead of on DB\n\t\t# for this reason. instrument__c type returned is a tuple.\n\t\tcur.execute(\"\"\"SELECT name, sfid, instrument__c FROM salesforce.teacher__c\"\"\");\n\t\tpotential_teachers = cur.fetchall()\n\n\t\tcur.execute(\"\"\"SELECT name, sfid FROM salesforce.room__C ORDER BY name ASC\"\"\");\n\t\trooms = cur.fetchall()\n\n\t\t# Filter the teachers to be valid options for client lesson booking\n\t\tfor x in potential_teachers:\n\n\t\t\t# If cur_student's instrument is in teacher's instrument__c tuple, teacher\n\t\t\t# is a potential teacher for this student\n\t\t\tif cur_student[2] in x[2]:\n\t\t\t\tteachers.append(x)\n\n\t\treturn render_template('base.html', teachers=teachers, student=cur_student, rooms=rooms)\n\texcept Exception as e:\n\t\tprint e\n\t\tmessage = \"There was an error with your request.\"\n\t\treturn render_template('base.html', message=message)",
"def read_teacher_data(file_name):\n leran_list = []\n with open(file_name, 'r', encoding='ascii') as fp:\n leran_list = [v.split() for v in fp.readlines() if len(v) > 0]\n\n def toInt(v):\n return [int(s) for s in v]\n\n def toHash(ls):\n return {'data_pattern': toInt(ls[:data_size]), 'answer': ls[data_size]}\n\n leran_list = [toHash(ls) for ls in leran_list]\n return leran_list",
"def teacher_timetable_import(data, input_file, destination):\n teacher_timetables = petl.fromxml(input_file, '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}Timetables/{http://www.timetabling.com.au/TDV9}Timetable', {\n 'TimetableID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}TimetableID',\n 'RollClassID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}RollClassID',\n 'PeriodID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}PeriodID',\n 'ClassID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}ClassID',\n 'RoomID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}RoomID',\n 'TeacherID': '{http://www.timetabling.com.au/TDV9}TeacherID'\n })\n data.set(destination, teacher_timetables)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Prune teachers to only use the first num_teachers of them. | def prune_teachers(self):
self.teacher_policies = self.teacher_policies[: self.num_teachers]
self.teacher_envs = self.teacher_envs[: self.num_teachers]
self.teacher_expl_strats = self.teacher_expl_strats[: self.num_teachers]
self.teacher_critics = self.teacher_critics[: self.num_teachers]
self.teacher_ex_dirs = self.teacher_ex_dirs[: self.num_teachers] | [
"def cleanOrphanedLearners(self):\n\n # Before deleting Learners, ensure that if any Learners that are about to be\n # deleted point to a Team as their action, then that Team's count of\n # referincing Learners is decremented.\n for learner in self.learner_pop:\n if learner.getNumReferencingTeams() == 0 and not learner.isActionAtomic():\n learner.action.decrementNumReferencingLearners()\n\n # Remove all orphaned Learners from the Learner population\n self.learner_pop = [l for l in self.learner_pop if not l.getNumReferencingTeams() == 0]",
"def prune_tree(self, tree):\n tips = tree.get_terminals()\n try:\n tips2 = random.sample(tips, self.ntips)\n except ValueError:\n tips2 = tips\n\n for tip in tips:\n if tip in tips2:\n continue\n _ = tree.prune(tip)\n\n return tree",
"def prune(self, min_count):\n if not self.sorted:\n self.sort()\n for k, count in enumerate(self.Nx):\n if count < min_count:\n self.truncate(k)\n break",
"def _prune_candidates(self, beam_width=None):\n if beam_width is None:\n beam_width = self.beam_width\n if len(self.candidates) <= beam_width:\n return\n neg_scores = np.array([-cand.logp_total() for cand in self.candidates])\n parted_indices = np.argpartition(neg_scores, beam_width - 1)\n self.candidates = np.array(self.candidates)[parted_indices[:beam_width]].tolist()",
"def prune(self):\n self.sort(key=lambda chunk: chunk.probability)\n del self[:-self.model.num_parses]",
"def prune_features(self, verbose=False):\n # Collect all features and prune those occurring only once.\n features = defaultdict(int)\n for k in self.utterance_features:\n for f in self.utterance_features[k]:\n features[f] += 1\n\n if verbose:\n print \"Total number of features: \", len(features)\n\n self.remove_features = []\n for k in features:\n if features[k] <= 2:\n self.remove_features.append(k)\n\n if verbose:\n print \"Number of unique features: \", len(self.remove_features)\n\n self.remove_features = set(self.remove_features)\n for k in self.utterance_features:\n self.utterance_features[k].prune(self.remove_features)\n\n features = defaultdict(int)\n for k in self.utterance_features:\n for f in self.utterance_features[k]:\n features[f] += 1\n\n if verbose:\n print \"Total number of features: \", len(features)",
"def load_teachers(self):\n # Get the experiment's directory to load from\n ex_dir = ask_for_experiment(max_display=10, env_name=self.env_real.name, perma=False)\n self.load_teacher_experiment(ex_dir)\n if len(self.teacher_policies) < self.num_teachers:\n print(\n f\"You have loaded {len(self.teacher_policies)} teachers - load at least {self.num_teachers - len(self.teacher_policies)} more!\"\n )\n self.load_teachers()",
"def _remove_experts(self):\n self.experts = [ex for ex in self.experts if ex.weight >= self.theta]",
"def prune_features(self):\n # select top features\n self.top_features = sorted(self.feature_weight, key = self.feature_weight.get, reverse = True)[:self.prune_threshold]\n # transform instances\n self.train = self.train[:, self.top_features]\n self.test = self.test[:, self.top_features]",
"def prune(self, t):\n self.mu = self.mu[:t + 1]\n self.kappa = self.kappa[:t + 1]\n self.alpha = self.alpha[:t + 1]\n self.beta = self.beta[:t + 1]",
"def prune(self):\n\n rem_list = []\n for i, cp in enumerate(self.cov_pairs):\n if FILTER_SLOW and cp.td > self.td_max:\n rem_list.append(i)\n for i in reversed(rem_list):\n self.cov_pairs.pop(i)\n\n rem_list = []\n for i, sp in enumerate(self.stretch_pairs):\n if FILTER_SLOW and sp.td > self.td_max:\n rem_list.append(i)\n for i in reversed(rem_list):\n self.stretch_pairs.pop(i)",
"def init_prune_list(self):\n\t\tfor i in range(1, len(self.elements)+1):\n\t\t\tcount = self.getSupport({i})\n\t\t\tif(count >= self.support):\n\t\t\t\tself.prune_list[(i,)] = count",
"def prune_beam(beam,K):\n beam.sort(key=lambda x:x.prefix_score,reverse=True)\n beam = beam[:K]\n return beam",
"def prune_features(self):\r\n for i, features in enumerate(self.curr_features):\r\n # Continue if the number of features in this grid does\r\n # not exceed the upper bound.\r\n if len(features) <= self.config.grid_max_feature_num:\r\n continue\r\n self.curr_features[i] = sorted(features, key=lambda x:x.lifetime, \r\n reverse=True)[:self.config.grid_max_feature_num]",
"def _remove_experts(self):\n self.experts = [ex for ex in self.experts if np.mean(\n ex.weight) >= self.theta]",
"def delete_n_volunteers(app_id):\r\n delete_memoized(n_volunteers, app_id)",
"def delete_n_anonymous_volunteers(app_id):\r\n delete_memoized(n_anonymous_volunteers, app_id)",
"def beam_prune(self, beam_width: int):\n if len(self.active_tokens) > beam_width:\n self.active_tokens = sorted(\n self.active_tokens, key=lambda x: x.am_score + x.lm_score, reverse=True\n )[0:beam_width]",
"def RmTeardrops():\n\n pcb = GetBoard()\n td_filename = pcb.GetFileName() + '_td'\n viasfile = __File2List(td_filename)\n vias_selected = __GetAllVias(pcb)[1] + __GetAllPads(pcb, [PAD_STANDARD])[1]\n\n if len(vias_selected) > 0:\n #Only delete selected teardrops. We need to recompute the via structure\n #in order to found it in the viasfile and delete it\n count = __RemoveSelectedTeardrops(pcb, viasfile, vias_selected)\n else:\n #Delete every teardrops mentionned in the teardrops file\n count = __RemoveTeardropsInList(pcb, viasfile)\n\n print('{0} teardrops removed'.format(count))"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
return orthanc object of study | def get(self):
return orthanc.study(self.orthanc_id) | [
"def orthanc_studies(self):\n return [orthanc.study(x.orthanc_id) for x in self.studies]",
"def give_salome_study(self):\n return SalomeStudy(self.get_sobj().GetStudy())",
"def salome_study_init(theStudyId=0):\n\n global salome_study_initial\n global myStudyManager, myStudyId, myStudy, myStudyName\n global orb, lcc, naming_service, cm\n\n if salome_study_initial:\n salome_study_initial = 0\n\n orb, lcc, naming_service, cm = salome_kernel.salome_kernel_init()\n\n # get Study Manager reference\n if verbose(): print \"looking for studyManager ...\"\n obj = naming_service.Resolve('myStudyManager')\n myStudyManager = obj._narrow(SALOMEDS.StudyManager)\n if verbose(): print \"studyManager found\"\n\n # get active study Id, ref and name\n myStudyId = getActiveStudy(theStudyId)\n if verbose(): print \"myStudyId\",myStudyId\n myStudy = myStudyManager.GetStudyByID(myStudyId)\n myStudyName = myStudy._get_Name()\n\n return myStudyManager, myStudyId, myStudy, myStudyName",
"def study(self):\n with qdb.sql_connection.TRN:\n sql = \"\"\"SELECT study_id\n FROM qiita.study_artifact\n WHERE artifact_id = %s\"\"\"\n qdb.sql_connection.TRN.add(sql, [self.id])\n res = qdb.sql_connection.TRN.execute_fetchindex()\n return qdb.study.Study(res[0][0]) if res else None",
"def clone(self, *args):\n return _SALOMERuntime.OutputStudyPort_clone(self, *args)",
"def create_salome_study(name, bld=None):\n # Import salome only when needed\n from salome import myStudyManager as std_mng\n return SalomeStudy(std_mng.NewStudy(name), bld=bld)",
"def study(self):\n self.procrastinate()\n self.student.study()",
"def demo_ortho_slicer():\n pl.clf()\n oslicer = OrthoSlicer(cut_coords=(0, 0, 0))\n from .anat_cache import _AnatCache\n map, affine, _ = _AnatCache.get_anat()\n oslicer.plot_map(map, affine, cmap=pl.cm.gray)\n return oslicer",
"def _orth_dm(self):\n \n dm = self.dm \n ## Rename for brevity\n \n # Make sure conds and ncol dm\n # are divisors\n conds = list(set(self.trials))\n nconds = len(conds) - 1; ## Drop baseline\n ncols = dm.shape[1] - 1\n if ncols % nconds:\n raise ValueError(\n \"The number of condtions and shape of the dm are incompatible.\")\n\n # If these are the same size there is nothing to\n # orthgonalize.\n if ncols != nconds:\n orth_dm = np.zeros_like(dm)\n orth_dm[:,0] = dm[:,0]\n ## Move baseline data over\n\n # Use num_col_per_cond, along with nconds \n # to find the strides we need to take along\n # the DM to orthgonalize each set of col(s) \n # belonging to each cond.\n num_col_per_cond = ncols / nconds\n for cond in conds:\n # Skip baseline\n if cond == 0: continue\n left = cond\n right = cond + nconds\n \n # Rolling loop over the cols_per_cond\n # orthgonalizing as we go.\n for cnt in range(num_col_per_cond-1):\n # Orthgonalize left col to right....\n glm = GLS( dm[:,right], dm[:,left]).fit() ## GLS(y, x)\n orth_dm[:,right] = glm.resid\n orth_dm[:,left] = dm[:,left]\n \n # Shift indices for next iteration.\n left = deepcopy(right)\n right = right + nconds\n\n self.dm = orth_dm\n else:\n print(\"Nothing to orthgonalize.\")",
"def _createObj(self) -> None:\n phase_img = skimage.img_as_float(skimage.data.camera())[::-1, ::-1]\n mod_img = skimage.img_as_float(skimage.data.immunohistochemistry()[:, :, 0])[::-1, ::-1]\n mod = skimage.transform.resize(mod_img, self.shape,\n mode='wrap', preserve_range=True)\n phase = skimage.transform.resize(phase_img, self.shape,\n mode='wrap', preserve_range=True)\n\n # Setting the ranges\n phase = (phase - np.min(phase)) / (np.max(phase) - np.min(phase)) * self.phase_range\n mod = (mod - np.min(mod)) / (np.max(mod) - np.min(mod)) * self.mod_range\n\n # Centering the phase at 0.\n phase = np.angle(np.exp(1j * (phase - scipy.stats.circmean(phase))))\n obj = (mod * np.exp(1j * phase)).astype('complex64')\n self._setObjArrayValues(obj)",
"def phonology(request):\n\n perspective_cid = request.params.get('perspective_client_id')\n perspective_oid = request.params.get('perspective_object_id')\n\n # Checking if we have limits on number of computed results.\n\n limit = (None if 'limit' not in request.params else\n int(request.params.get('limit')))\n\n limit_exception = (None if 'limit_exception' not in request.params else\n int(request.params.get('limit_exception')))\n\n limit_no_vowel = (None if 'limit_no_vowel' not in request.params else\n int(request.params.get('limit_no_vowel')))\n\n limit_result = (None if 'limit_result' not in request.params else\n int(request.params.get('limit_result')))\n\n # TODO: get perspective's translation and language it belongs to.\n\n # We get lexical entries of this perspective with markup'ed sounds.\n\n Sound = aliased(Entity, name = \"Sound\")\n PublishingSound = aliased(PublishingEntity, name = \"PublishingSound\")\n\n query = DBSession.query(LexicalEntry, Entity, Sound, PublishingEntity, PublishingSound).filter(and_(\n LexicalEntry.parent_client_id == perspective_cid,\n LexicalEntry.parent_object_id == perspective_oid,\n LexicalEntry.marked_for_deletion == False,\n Entity.parent_client_id == LexicalEntry.client_id,\n Entity.parent_object_id == LexicalEntry.object_id,\n Entity.marked_for_deletion == False,\n Entity.additional_metadata.contains({\"data_type\": \"praat markup\"}),\n PublishingEntity.client_id == Entity.client_id,\n PublishingEntity.object_id == Entity.object_id,\n PublishingEntity.published == True,\n PublishingEntity.accepted == True,\n Sound.client_id == Entity.self_client_id,\n Sound.object_id == Entity.self_object_id,\n Sound.marked_for_deletion == False,\n PublishingSound.client_id == Sound.client_id,\n PublishingSound.object_id == Sound.object_id,\n PublishingSound.published == True,\n PublishingSound.accepted == True))\n\n # We process these lexical entries in batches. Just in case, it seems that perspectives rarely have more\n # then several hundred such lexical entries.\n\n exception_counter = 0\n no_vowel_counter = 0\n result_list = list()\n\n for index, row in enumerate(query.yield_per(100)):\n\n markup_url = row.Entity.content\n sound_url = row.Sound.content\n\n cache_key = 'phonology:{0}:{1}:{2}:{3}'.format(\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id)\n\n # Checking if we have cached result for this pair of sound/markup.\n\n cache_result = CACHE.get(cache_key)\n\n if cache_result == 'no_vowel':\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}) '\n '[CACHE {7}]: no vowels\\n{8}\\n{9}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n cache_key, markup_url, sound_url))\n\n no_vowel_counter += 1\n\n if (limit_no_vowel and no_vowel_counter >= limit_no_vowel or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n continue\n\n # If we have cached exception, we do the same as with absence of vowels, show its info and\n # continue.\n\n elif isinstance(cache_result, tuple) and cache_result[0] == 'exception':\n exception, traceback_string = cache_result[1:3]\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n '[CACHE {7}]: exception\\n{8}\\n{9}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n cache_key, markup_url, sound_url))\n\n log.debug(traceback_string)\n\n exception_counter += 1\n\n if (limit_exception and exception_counter >= limit_exception or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n continue\n\n # If we actually have the result, we use it and continue.\n\n elif cache_result:\n\n result_string = '\\n'.join(\n 'tier {0} \\'{1}\\': {2}'.format(tier_number, tier_name,\n \n tier_result_seq_list if not isinstance(tier_result_seq_list, list) else\n tier_result_seq_list[0] if len(tier_result_seq_list) <= 1 else\n ''.join('\\n {0}'.format(tier_result) for tier_result in tier_result_seq_list))\n\n for tier_number, tier_name, tier_result_seq_list in cache_result)\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}) '\n '[CACHE {7}]:\\n{8}\\n{9}\\n{10}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n cache_key, markup_url, sound_url, result_string))\n\n result_list.append(cache_result)\n\n if (limit_result and len(result_list) >= limit_result or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n continue\n\n try:\n # Getting markup, checking for each tier if it needs to be processed.\n\n markup_bytes = urllib.request.urlopen(urllib.parse.quote(markup_url, safe = '/:')).read()\n\n textgrid = pympi.Praat.TextGrid(xmax = 0)\n textgrid.from_file(\n io.BytesIO(markup_bytes),\n codec = chardet.detect(markup_bytes)['encoding'])\n\n tier_data_list = []\n vowel_flag = False\n\n for tier_number, tier_name in textgrid.get_tier_name_num():\n\n raw_interval_list = textgrid.get_tier(tier_number).get_all_intervals()\n raw_interval_seq_list = [[]]\n\n # Splitting interval sequence on empty intervals.\n\n for raw_index, interval in enumerate(raw_interval_list):\n\n if len(interval[2].strip()) <= 0:\n if len(raw_interval_seq_list[-1]) > 0:\n raw_interval_seq_list.append([])\n\n else:\n raw_interval_seq_list[-1].append((raw_index, interval))\n\n if len(raw_interval_seq_list[-1]) <= 0:\n del raw_interval_seq_list[-1]\n\n # Selecting interval sequences for analysis, checking if we have unusual markup.\n \n interval_seq_list = []\n interval_idx_to_raw_idx = dict()\n\n unusual_markup_flag = False\n unusual_markup_list = []\n\n for raw_interval_seq in raw_interval_seq_list:\n\n interval_seq_list.append([])\n interval_idx_to_raw_idx[len(interval_seq_list) - 1] = {}\n\n for partial_raw_index, (raw_index, interval) in enumerate(raw_interval_seq):\n\n interval_text = interval[2].strip()\n\n # Accepting interval if its text contains at least one vowel, and is short enough or\n # is a valid phonetic transcription.\n\n transcription_check = re.fullmatch(transcription_re, interval_text)\n\n if (len(interval_text) > 0 and\n any(character in vowel_set for character in interval_text) and\n (len(interval_text) <= 2 or transcription_check)):\n\n interval_seq_list[-1].append(interval)\n\n sequence_index = len(interval_seq_list) - 1\n interval_index = len(interval_seq_list[-1]) - 1\n\n interval_idx_to_raw_idx[(sequence_index, interval_index)] = raw_index\n interval_idx_to_raw_idx[sequence_index][interval_index] = partial_raw_index\n\n # Noting if the interval contains unusual (i.e. non-transcription) markup.\n\n elif not transcription_check:\n\n unusual_markup_flag = True\n unusual_markup_list.append((raw_index, interval))\n\n transcription_list = [text for begin, end, text in raw_interval_list]\n transcription = ''.join(transcription_list)\n\n selected_list = [text\n for interval_list in interval_seq_list\n for begin, end, text in interval_list]\n\n selected = ''.join(selected_list)\n\n # If we have intervals with unusual markup, we report them.\n\n if unusual_markup_flag:\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n 'tier {7} \\'{8}\\' has interval(s) with unusual transcription text: '\n '{9} / {10}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n tier_number, tier_name, transcription, dict(unusual_markup_list)))\n\n # If the markup does not have any vowels, we note it and also report it.\n\n if all(character not in vowel_set for character in transcription):\n\n tier_data_list.append((tier_number, tier_name, 'no_vowel'))\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n 'tier {7} \\'{8}\\' doesn\\'t have any vowel markup: {9}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n tier_number, tier_name, transcription_list))\n\n # It is also possible that while full transcription has vowels, intervals selected for\n # analysis do not. In that case we also note it and report it.\n\n elif not any(character in vowel_set for character in selected):\n\n tier_data_list.append((tier_number, tier_name, 'no_vowel_selected'))\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n 'tier {7} \\'{8}\\' intervals to be processed don\\'t have any vowel markup: '\n 'markup {9}, selected {10}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n tier_number, tier_name,\n transcription_list, selected_list))\n\n # Otherwise we store tier data to be used during processing of the sound file.\n\n else:\n tier_data_list.append((tier_number, tier_name,\n (raw_interval_list, raw_interval_seq_list, interval_seq_list,\n interval_idx_to_raw_idx, transcription)))\n\n vowel_flag = True\n\n # If there are no tiers with vowel markup, we skip this sound-markup file altogether.\n\n if not vowel_flag:\n\n CACHE.set(cache_key, 'no_vowel')\n no_vowel_counter += 1\n\n if (limit_no_vowel and no_vowel_counter >= limit_no_vowel or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n continue\n\n # Otherwise we retrieve the sound file and analyse each vowel-containing markup.\n # Partially inspired by source code at scripts/convert_five_tiers.py:307.\n\n sound = None\n with tempfile.NamedTemporaryFile() as temp_file:\n\n sound_file = urllib.request.urlopen(urllib.parse.quote(sound_url, safe = '/:'))\n temp_file.write(sound_file.read())\n temp_file.flush()\n\n sound = AudioPraatLike(pydub.AudioSegment.from_wav(temp_file.name))\n\n tier_result_list = []\n\n for tier_number, tier_name, tier_data in tier_data_list:\n\n if tier_data == 'no_vowel' or tier_data == 'no_vowel_selected':\n tier_result_list.append((tier_number, tier_name, tier_data))\n continue\n\n # Analyzing vowel sounds of each interval sequence.\n\n (raw_interval_list, raw_interval_seq_list, interval_seq_list, interval_idx_to_raw_idx,\n transcription) = tier_data\n\n tier_result_list.append((tier_number, tier_name, []))\n\n for seq_index, (raw_interval_list, interval_list) in enumerate(zip(\n raw_interval_seq_list, interval_seq_list)):\n\n if len(interval_list) <= 0:\n continue\n\n (max_intensity_index, max_intensity, max_length_index, max_length) = \\\n find_max_interval_praat(sound, interval_list)\n\n max_intensity_interval = interval_list[max_intensity_index]\n max_length_interval = interval_list[max_length_index]\n\n max_intensity_f1_f2 = sound.get_interval_formants(*max_intensity_interval[:2])\n max_length_f1_f2 = sound.get_interval_formants(*max_length_interval[:2])\n\n # Compiling results.\n\n max_length_str = '{0} {1:.3f} [{2}]'.format(\n max_length_interval[2], max_length,\n len(''.join(text for index, (begin, end, text) in\n raw_interval_list[:interval_idx_to_raw_idx[seq_index][max_length_index]])))\n\n max_intensity_str = '{0} {1:.3f} [{2}]'.format(\n max_intensity_interval[2],\n max_intensity,\n len(''.join(text for index, (begin, end, text) in\n raw_interval_list[:interval_idx_to_raw_idx[seq_index][max_intensity_index]])))\n\n tier_result_list[-1][2].append([\n ''.join(text for index, (begin, end, text) in raw_interval_list),\n max_length_str,\n '{0:.3f}'.format(max_length_f1_f2[0]),\n '{0:.3f}'.format(max_length_f1_f2[1]),\n max_intensity_str,\n '{0:.3f}'.format(max_intensity_f1_f2[0]),\n '{0:.3f}'.format(max_intensity_f1_f2[1]),\n '+' if max_intensity_index == max_length_index else '-'])\n\n # Saving result.\n\n result_list.append(tier_result_list)\n CACHE.set(cache_key, tier_result_list)\n\n result_string = '\\n'.join(\n 'tier {0} \\'{1}\\': {2}'.format(tier_number, tier_name,\n \n tier_result_seq_list if not isinstance(tier_result_seq_list, list) else\n tier_result_seq_list[0] if len(tier_result_seq_list) <= 1 else\n ''.join('\\n {0}'.format(tier_result) for tier_result in tier_result_seq_list))\n\n for tier_number, tier_name, tier_result_seq_list in tier_result_list)\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}):'\n '\\n{7}\\n{8}\\n{9}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n markup_url, sound_url, result_string))\n\n # Stopping earlier, if required.\n\n if (limit_result and len(result_list) >= limit_result or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n except Exception as exception:\n\n #\n # NOTE\n #\n # Exceptional situations encountered so far:\n #\n # 1. TextGrid file actually contains sound, and wav file actually contains textgrid markup.\n #\n # Perspective 330/4, LexicalEntry 330/7, sound-Entity 330/2328, markup-Entity 330/6934\n #\n # 2. Markup for one of the intervals contains a newline \"\\n\", and pympi fails to parse it.\n # Praat parses such files without problems.\n #\n # Perspective 330/4, LexicalEntry 330/20, sound-Entity 330/6297, markup-Entity 330/6967\n #\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n 'exception\\n{7}\\n{8}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n markup_url, sound_url))\n\n # if we encountered an exception, we show its info and remember not to try offending\n # sound/markup pair again.\n\n traceback_string = ''.join(traceback.format_exception(\n exception, exception, exception.__traceback__))[:-1]\n\n log.debug(traceback_string)\n\n CACHE.set(cache_key, ('exception', exception,\n traceback_string.replace('Traceback', 'CACHEd traceback')))\n\n exception_counter += 1\n\n if (limit_exception and exception_counter >= limit_exception or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n log.debug('phonology {0}/{1}: {2} result{3}, {4} no vowels, {5} exceptions'.format(\n perspective_cid, perspective_oid,\n len(result_list), '' if len(result_list) == 1 else 's',\n no_vowel_counter, exception_counter))\n\n # If we have no results, we indicate the situation and also show number of failures and number of\n # markups with no vowels.\n\n if not result_list:\n request.response.status = HTTPPreconditionFailed.code\n\n return {\n \"error\": \"no markups for this query\",\n \"exception_counter\": exception_counter,\n \"no_vowel_counter\": no_vowel_counter}\n\n # Otherwise we create and then serve Excel file.\n\n excel_book = xlwt.Workbook(encoding = \"utf-8\")\n sheet = excel_book.add_sheet(\"Sheet 1\")\n\n sheet.write(0, 0, 'Transcription')\n sheet.write(0, 1, 'Longest (seconds) interval')\n sheet.write(0, 2, 'F1 (Hz)')\n sheet.write(0, 3, 'F2 (Hz)')\n sheet.write(0, 4, 'Highest intensity (dB) interval')\n sheet.write(0, 5, 'F1 (Hz)')\n sheet.write(0, 6, 'F2 (Hz)')\n sheet.write(0, 7, 'Coincidence')\n\n row_counter = 1\n\n for tier_result_list in result_list:\n for tier_number, tier_name, tier_result_seq_list in tier_result_list:\n\n if tier_result_seq_list == 'no_vowel':\n continue\n\n for tier_data in tier_result_seq_list:\n for index, tier_data_str in enumerate(tier_data):\n sheet.write(row_counter, index, tier_data_str)\n\n row_counter += 1\n\n # Formatting column widths.\n\n sheet.col(0).width = 24 * 256\n sheet.col(1).width = 24 * 256\n sheet.col(2).width = 12 * 256\n sheet.col(3).width = 12 * 256\n sheet.col(4).width = 24 * 256\n sheet.col(5).width = 12 * 256\n sheet.col(6).width = 12 * 256\n sheet.col(7).width = 12 * 256\n\n excel_stream = io.BytesIO()\n excel_book.save(excel_stream)\n excel_stream.seek(0)\n\n # See http://stackoverflow.com/questions/2937465/what-is-correct-content-type-for-excel-files for Excel\n # content-type.\n\n response = Response(content_type = 'application/vnd.ms-excel')\n\n response.app_iter = FileIter(excel_stream)\n response.headers['Content-Disposition'] = \"attachment; filename=phonology.xls\"\n\n return response",
"def view(orthanc_id):\n study = Study.query.filter(Study.orthanc_id==orthanc_id).first()\n if study is None:\n flash('Study ID not found', category='danger')\n redirect(url_for('studies.list'))\n return render_template('studies.view.html',study=study)",
"def study(self, tag=None):\r\n return self.child_by_type(STUDY, tag)",
"def get_study_from_rt(rt):\n return rt.StudyID",
"def _ortho_proj(extent):\n return ccrs.Orthographic(\n central_longitude=(extent[0] + extent[1]) * 0.5,\n central_latitude=(extent[2] + extent[3]) * 0.5,\n globe=None,\n )",
"def clone(self, *args):\n return _SALOMERuntime.InputStudyPort_clone(self, *args)",
"def get_main_object(tc):\n return Daal(tc)",
"def create_isa_study(brapi_study_id):\n brapi_study = get_brapi_study(brapi_study_id)\n this_study = Study(filename=\"s_\" + str(brapi_study_id) + \".txt\")\n this_study.identifier = brapi_study['studyDbId']\n if 'name' in brapi_study:\n this_study.title = brapi_study['name']\n elif 'studyName' in brapi_study:\n this_study.title = brapi_study['studyName']\n\n this_study.comments.append(Comment(name=\"Study Start Date\", value=brapi_study['startDate']))\n this_study.comments.append(Comment(name=\"Study End Date\", value=brapi_study['endDate']))\n if brapi_study['location'] is not None and brapi_study['location']['name'] is not None :\n this_study.comments.append(Comment(name=\"Study Geographical Location\",\n value=brapi_study['location']['name']))\n else:\n this_study.comments.append(Comment(name=\"Study Geographical Location\",value=\"\"))\n\n study_design = brapi_study['studyType']\n oa_st_design = OntologyAnnotation(term=study_design)\n this_study.design_descriptors = [oa_st_design]\n\n oref_tt = OntologySource(name=\"OBI\", description=\"Ontology for Biomedical Investigation\")\n oa_tt = OntologyAnnotation(term=\"phenotyping\", term_accession=\"\", term_source=oref_tt)\n oref_mt = OntologySource(name=\"OBI\", description=\"Ontology for Biomedical Investigation\")\n oa_mt = OntologyAnnotation(term=\"multi-technology\", term_accession=\"\", term_source=oref_mt)\n isa_assay_file = \"a_\" + str(brapi_study_id) + \".txt\"\n this_assay = Assay(measurement_type=oa_tt, technology_type=oa_mt, filename=isa_assay_file)\n this_study.assays.append(this_assay)\n\n return this_study",
"def get_study_info(self,std_id):\n raise NotImplementedError"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
return orthanc objects of studies | def orthanc_studies(self):
return [orthanc.study(x.orthanc_id) for x in self.studies] | [
"def get(self):\n return orthanc.study(self.orthanc_id)",
"def studies(self):\n return self._study_queryset",
"def DumpStudies():\n for name in myStudyManager.GetOpenStudies():\n s=myStudyManager.GetStudyByName(name)\n print \"study:\",name, s._get_StudyId()\n DumpStudy(s)",
"def search_research_studies_with_observations():\n return ResearchStudy.where(struct={}).include('focus', Observation, reverse=True)",
"def studies(self):\n for sid in unique(self.all.StudyInstanceUID):\n yield self.filter(lambda d: d.StudyInstanceUID == sid)",
"def get_studies():\n return [\n study\n for study in get_source_labels_and_configs()\n if study[1].name.startswith(\"studies.\")\n ]",
"def get_studies(self): \r\n data = self._get_request('getStudies')\r\n return data['studies']",
"def give_salome_study(self):\n return SalomeStudy(self.get_sobj().GetStudy())",
"def visible_objects_and_duplis():\n\n\t\tfor obj in context.visible_objects:\n\t\t\tif obj.type == 'MESH':\n\t\t\t\tyield (obj, obj.matrix_world.copy())\n\n\t\t\t# if obj.dupli_type != 'NONE':\n\t\t\t# \tobj.dupli_list_create(scene)\n\t\t\t# \tfor dob in obj.dupli_list:\n\t\t\t# \t\tobj_dupli = dob.object\n\t\t\t# \t\tif obj_dupli.type == 'MESH':\n\t\t\t# \t\t\tyield (obj_dupli, dob.matrix.copy())\n\n\t\t\t# obj.dupli_list_clear()",
"def get_objects_summary(predictions):\n classes = get_object_classes(predictions)\n return {class_cat: get_object_instances(predictions, target=class_cat)\n for class_cat in classes}",
"def get_administerable_studies_by_name():\n researcher_admin = get_session_researcher()\n if researcher_admin.site_admin:\n studies = Study.get_all_studies_by_name()\n else:\n studies = researcher_admin.get_administered_studies_by_name()\n return studies",
"def visible_objects_and_duplis():\n\n for obj in context.visible_objects:\n if obj.type == 'MESH':\n yield (obj, obj.matrix_world.copy())\n\n if obj.dupli_type != 'NONE':\n obj.dupli_list_create(scene)\n for dob in obj.dupli_list:\n obj_dupli = dob.object\n if obj_dupli.type == 'MESH':\n yield (obj_dupli, dob.matrix.copy())\n\n obj.dupli_list_clear()",
"def get_objectives(self):\n return copy.deepcopy(self.objectives), self.gates_names",
"def objets_uniques(self):\n objets = []\n for membre in self.membres:\n for objet in membre.equipe:\n if objet.unique:\n objets.append(objet)\n objets.extend(objet.prototype.objets_contenus(objet))\n if membre.tenu and membre.tenu.unique:\n objet = membre.tenu\n objets.append(objet)\n objets.extend(objet.prototype.objets_contenus(objet))\n\n return objets",
"def composeWorkplaceOntology():\n\n import ossPyFuncs \n import pandas as pd\n \n #mysql query to extract full table from government organizations\n #certian table columns feature capital letters which cases uproblems\n postgreSql_selectQuery=\"SELECT * FROM us_gov_manual.us_govman_2019 ;\"\n #pass querry and obtain table\n govTable=ossPyFuncs.queryToPDTable(postgreSql_selectQuery)\n\n #mysql query to obtain academic instutions\n postgreSql_selectQuery=\"SELECT institution FROM hipolabs.universities ;\"\n #pass querry and obtain table\n univTable=ossPyFuncs.queryToPDTable(postgreSql_selectQuery)\n \n postgreSql_selectQuery=\"SELECT company FROM forbes.fortune2018_us1000;\"\n businesses1=ossPyFuncs.queryToPDTable(postgreSql_selectQuery)\n \n postgreSql_selectQuery=\"SELECT company FROM forbes.fortune2019_us1000;\"\n businesses2=ossPyFuncs.queryToPDTable(postgreSql_selectQuery)\n \n postgreSql_selectQuery=\"SELECT company FROM forbes.fortune2020_global2000;\"\n businesses3=ossPyFuncs.queryToPDTable(postgreSql_selectQuery)\n\n #combine theinsitutions into a vector\n combinedSeries=[govTable['AgencyName'],univTable['institution'],businesses1['company'],businesses2['company'],businesses3['company']]\n #turn the multi item vector into a single series\n fullWordbank=pd.concat(combinedSeries)\n #turn that series into a pd dataframe\n wordbankTable=pd.DataFrame(fullWordbank.unique())\n\n return wordbankTable",
"def phonology(request):\n\n perspective_cid = request.params.get('perspective_client_id')\n perspective_oid = request.params.get('perspective_object_id')\n\n # Checking if we have limits on number of computed results.\n\n limit = (None if 'limit' not in request.params else\n int(request.params.get('limit')))\n\n limit_exception = (None if 'limit_exception' not in request.params else\n int(request.params.get('limit_exception')))\n\n limit_no_vowel = (None if 'limit_no_vowel' not in request.params else\n int(request.params.get('limit_no_vowel')))\n\n limit_result = (None if 'limit_result' not in request.params else\n int(request.params.get('limit_result')))\n\n # TODO: get perspective's translation and language it belongs to.\n\n # We get lexical entries of this perspective with markup'ed sounds.\n\n Sound = aliased(Entity, name = \"Sound\")\n PublishingSound = aliased(PublishingEntity, name = \"PublishingSound\")\n\n query = DBSession.query(LexicalEntry, Entity, Sound, PublishingEntity, PublishingSound).filter(and_(\n LexicalEntry.parent_client_id == perspective_cid,\n LexicalEntry.parent_object_id == perspective_oid,\n LexicalEntry.marked_for_deletion == False,\n Entity.parent_client_id == LexicalEntry.client_id,\n Entity.parent_object_id == LexicalEntry.object_id,\n Entity.marked_for_deletion == False,\n Entity.additional_metadata.contains({\"data_type\": \"praat markup\"}),\n PublishingEntity.client_id == Entity.client_id,\n PublishingEntity.object_id == Entity.object_id,\n PublishingEntity.published == True,\n PublishingEntity.accepted == True,\n Sound.client_id == Entity.self_client_id,\n Sound.object_id == Entity.self_object_id,\n Sound.marked_for_deletion == False,\n PublishingSound.client_id == Sound.client_id,\n PublishingSound.object_id == Sound.object_id,\n PublishingSound.published == True,\n PublishingSound.accepted == True))\n\n # We process these lexical entries in batches. Just in case, it seems that perspectives rarely have more\n # then several hundred such lexical entries.\n\n exception_counter = 0\n no_vowel_counter = 0\n result_list = list()\n\n for index, row in enumerate(query.yield_per(100)):\n\n markup_url = row.Entity.content\n sound_url = row.Sound.content\n\n cache_key = 'phonology:{0}:{1}:{2}:{3}'.format(\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id)\n\n # Checking if we have cached result for this pair of sound/markup.\n\n cache_result = CACHE.get(cache_key)\n\n if cache_result == 'no_vowel':\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}) '\n '[CACHE {7}]: no vowels\\n{8}\\n{9}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n cache_key, markup_url, sound_url))\n\n no_vowel_counter += 1\n\n if (limit_no_vowel and no_vowel_counter >= limit_no_vowel or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n continue\n\n # If we have cached exception, we do the same as with absence of vowels, show its info and\n # continue.\n\n elif isinstance(cache_result, tuple) and cache_result[0] == 'exception':\n exception, traceback_string = cache_result[1:3]\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n '[CACHE {7}]: exception\\n{8}\\n{9}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n cache_key, markup_url, sound_url))\n\n log.debug(traceback_string)\n\n exception_counter += 1\n\n if (limit_exception and exception_counter >= limit_exception or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n continue\n\n # If we actually have the result, we use it and continue.\n\n elif cache_result:\n\n result_string = '\\n'.join(\n 'tier {0} \\'{1}\\': {2}'.format(tier_number, tier_name,\n \n tier_result_seq_list if not isinstance(tier_result_seq_list, list) else\n tier_result_seq_list[0] if len(tier_result_seq_list) <= 1 else\n ''.join('\\n {0}'.format(tier_result) for tier_result in tier_result_seq_list))\n\n for tier_number, tier_name, tier_result_seq_list in cache_result)\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}) '\n '[CACHE {7}]:\\n{8}\\n{9}\\n{10}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n cache_key, markup_url, sound_url, result_string))\n\n result_list.append(cache_result)\n\n if (limit_result and len(result_list) >= limit_result or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n continue\n\n try:\n # Getting markup, checking for each tier if it needs to be processed.\n\n markup_bytes = urllib.request.urlopen(urllib.parse.quote(markup_url, safe = '/:')).read()\n\n textgrid = pympi.Praat.TextGrid(xmax = 0)\n textgrid.from_file(\n io.BytesIO(markup_bytes),\n codec = chardet.detect(markup_bytes)['encoding'])\n\n tier_data_list = []\n vowel_flag = False\n\n for tier_number, tier_name in textgrid.get_tier_name_num():\n\n raw_interval_list = textgrid.get_tier(tier_number).get_all_intervals()\n raw_interval_seq_list = [[]]\n\n # Splitting interval sequence on empty intervals.\n\n for raw_index, interval in enumerate(raw_interval_list):\n\n if len(interval[2].strip()) <= 0:\n if len(raw_interval_seq_list[-1]) > 0:\n raw_interval_seq_list.append([])\n\n else:\n raw_interval_seq_list[-1].append((raw_index, interval))\n\n if len(raw_interval_seq_list[-1]) <= 0:\n del raw_interval_seq_list[-1]\n\n # Selecting interval sequences for analysis, checking if we have unusual markup.\n \n interval_seq_list = []\n interval_idx_to_raw_idx = dict()\n\n unusual_markup_flag = False\n unusual_markup_list = []\n\n for raw_interval_seq in raw_interval_seq_list:\n\n interval_seq_list.append([])\n interval_idx_to_raw_idx[len(interval_seq_list) - 1] = {}\n\n for partial_raw_index, (raw_index, interval) in enumerate(raw_interval_seq):\n\n interval_text = interval[2].strip()\n\n # Accepting interval if its text contains at least one vowel, and is short enough or\n # is a valid phonetic transcription.\n\n transcription_check = re.fullmatch(transcription_re, interval_text)\n\n if (len(interval_text) > 0 and\n any(character in vowel_set for character in interval_text) and\n (len(interval_text) <= 2 or transcription_check)):\n\n interval_seq_list[-1].append(interval)\n\n sequence_index = len(interval_seq_list) - 1\n interval_index = len(interval_seq_list[-1]) - 1\n\n interval_idx_to_raw_idx[(sequence_index, interval_index)] = raw_index\n interval_idx_to_raw_idx[sequence_index][interval_index] = partial_raw_index\n\n # Noting if the interval contains unusual (i.e. non-transcription) markup.\n\n elif not transcription_check:\n\n unusual_markup_flag = True\n unusual_markup_list.append((raw_index, interval))\n\n transcription_list = [text for begin, end, text in raw_interval_list]\n transcription = ''.join(transcription_list)\n\n selected_list = [text\n for interval_list in interval_seq_list\n for begin, end, text in interval_list]\n\n selected = ''.join(selected_list)\n\n # If we have intervals with unusual markup, we report them.\n\n if unusual_markup_flag:\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n 'tier {7} \\'{8}\\' has interval(s) with unusual transcription text: '\n '{9} / {10}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n tier_number, tier_name, transcription, dict(unusual_markup_list)))\n\n # If the markup does not have any vowels, we note it and also report it.\n\n if all(character not in vowel_set for character in transcription):\n\n tier_data_list.append((tier_number, tier_name, 'no_vowel'))\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n 'tier {7} \\'{8}\\' doesn\\'t have any vowel markup: {9}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n tier_number, tier_name, transcription_list))\n\n # It is also possible that while full transcription has vowels, intervals selected for\n # analysis do not. In that case we also note it and report it.\n\n elif not any(character in vowel_set for character in selected):\n\n tier_data_list.append((tier_number, tier_name, 'no_vowel_selected'))\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n 'tier {7} \\'{8}\\' intervals to be processed don\\'t have any vowel markup: '\n 'markup {9}, selected {10}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n tier_number, tier_name,\n transcription_list, selected_list))\n\n # Otherwise we store tier data to be used during processing of the sound file.\n\n else:\n tier_data_list.append((tier_number, tier_name,\n (raw_interval_list, raw_interval_seq_list, interval_seq_list,\n interval_idx_to_raw_idx, transcription)))\n\n vowel_flag = True\n\n # If there are no tiers with vowel markup, we skip this sound-markup file altogether.\n\n if not vowel_flag:\n\n CACHE.set(cache_key, 'no_vowel')\n no_vowel_counter += 1\n\n if (limit_no_vowel and no_vowel_counter >= limit_no_vowel or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n continue\n\n # Otherwise we retrieve the sound file and analyse each vowel-containing markup.\n # Partially inspired by source code at scripts/convert_five_tiers.py:307.\n\n sound = None\n with tempfile.NamedTemporaryFile() as temp_file:\n\n sound_file = urllib.request.urlopen(urllib.parse.quote(sound_url, safe = '/:'))\n temp_file.write(sound_file.read())\n temp_file.flush()\n\n sound = AudioPraatLike(pydub.AudioSegment.from_wav(temp_file.name))\n\n tier_result_list = []\n\n for tier_number, tier_name, tier_data in tier_data_list:\n\n if tier_data == 'no_vowel' or tier_data == 'no_vowel_selected':\n tier_result_list.append((tier_number, tier_name, tier_data))\n continue\n\n # Analyzing vowel sounds of each interval sequence.\n\n (raw_interval_list, raw_interval_seq_list, interval_seq_list, interval_idx_to_raw_idx,\n transcription) = tier_data\n\n tier_result_list.append((tier_number, tier_name, []))\n\n for seq_index, (raw_interval_list, interval_list) in enumerate(zip(\n raw_interval_seq_list, interval_seq_list)):\n\n if len(interval_list) <= 0:\n continue\n\n (max_intensity_index, max_intensity, max_length_index, max_length) = \\\n find_max_interval_praat(sound, interval_list)\n\n max_intensity_interval = interval_list[max_intensity_index]\n max_length_interval = interval_list[max_length_index]\n\n max_intensity_f1_f2 = sound.get_interval_formants(*max_intensity_interval[:2])\n max_length_f1_f2 = sound.get_interval_formants(*max_length_interval[:2])\n\n # Compiling results.\n\n max_length_str = '{0} {1:.3f} [{2}]'.format(\n max_length_interval[2], max_length,\n len(''.join(text for index, (begin, end, text) in\n raw_interval_list[:interval_idx_to_raw_idx[seq_index][max_length_index]])))\n\n max_intensity_str = '{0} {1:.3f} [{2}]'.format(\n max_intensity_interval[2],\n max_intensity,\n len(''.join(text for index, (begin, end, text) in\n raw_interval_list[:interval_idx_to_raw_idx[seq_index][max_intensity_index]])))\n\n tier_result_list[-1][2].append([\n ''.join(text for index, (begin, end, text) in raw_interval_list),\n max_length_str,\n '{0:.3f}'.format(max_length_f1_f2[0]),\n '{0:.3f}'.format(max_length_f1_f2[1]),\n max_intensity_str,\n '{0:.3f}'.format(max_intensity_f1_f2[0]),\n '{0:.3f}'.format(max_intensity_f1_f2[1]),\n '+' if max_intensity_index == max_length_index else '-'])\n\n # Saving result.\n\n result_list.append(tier_result_list)\n CACHE.set(cache_key, tier_result_list)\n\n result_string = '\\n'.join(\n 'tier {0} \\'{1}\\': {2}'.format(tier_number, tier_name,\n \n tier_result_seq_list if not isinstance(tier_result_seq_list, list) else\n tier_result_seq_list[0] if len(tier_result_seq_list) <= 1 else\n ''.join('\\n {0}'.format(tier_result) for tier_result in tier_result_seq_list))\n\n for tier_number, tier_name, tier_result_seq_list in tier_result_list)\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}):'\n '\\n{7}\\n{8}\\n{9}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n markup_url, sound_url, result_string))\n\n # Stopping earlier, if required.\n\n if (limit_result and len(result_list) >= limit_result or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n except Exception as exception:\n\n #\n # NOTE\n #\n # Exceptional situations encountered so far:\n #\n # 1. TextGrid file actually contains sound, and wav file actually contains textgrid markup.\n #\n # Perspective 330/4, LexicalEntry 330/7, sound-Entity 330/2328, markup-Entity 330/6934\n #\n # 2. Markup for one of the intervals contains a newline \"\\n\", and pympi fails to parse it.\n # Praat parses such files without problems.\n #\n # Perspective 330/4, LexicalEntry 330/20, sound-Entity 330/6297, markup-Entity 330/6967\n #\n\n log.debug(\n '{0} (LexicalEntry {1}/{2}, sound-Entity {3}/{4}, markup-Entity {5}/{6}): '\n 'exception\\n{7}\\n{8}'.format(\n index,\n row.LexicalEntry.client_id, row.LexicalEntry.object_id,\n row.Sound.client_id, row.Sound.object_id,\n row.Entity.client_id, row.Entity.object_id,\n markup_url, sound_url))\n\n # if we encountered an exception, we show its info and remember not to try offending\n # sound/markup pair again.\n\n traceback_string = ''.join(traceback.format_exception(\n exception, exception, exception.__traceback__))[:-1]\n\n log.debug(traceback_string)\n\n CACHE.set(cache_key, ('exception', exception,\n traceback_string.replace('Traceback', 'CACHEd traceback')))\n\n exception_counter += 1\n\n if (limit_exception and exception_counter >= limit_exception or\n limit and index + 1 >= limit):\n break\n\n log.debug('phonology {0}/{1}: {2} result{3}, {4} no vowels, {5} exceptions'.format(\n perspective_cid, perspective_oid,\n len(result_list), '' if len(result_list) == 1 else 's',\n no_vowel_counter, exception_counter))\n\n # If we have no results, we indicate the situation and also show number of failures and number of\n # markups with no vowels.\n\n if not result_list:\n request.response.status = HTTPPreconditionFailed.code\n\n return {\n \"error\": \"no markups for this query\",\n \"exception_counter\": exception_counter,\n \"no_vowel_counter\": no_vowel_counter}\n\n # Otherwise we create and then serve Excel file.\n\n excel_book = xlwt.Workbook(encoding = \"utf-8\")\n sheet = excel_book.add_sheet(\"Sheet 1\")\n\n sheet.write(0, 0, 'Transcription')\n sheet.write(0, 1, 'Longest (seconds) interval')\n sheet.write(0, 2, 'F1 (Hz)')\n sheet.write(0, 3, 'F2 (Hz)')\n sheet.write(0, 4, 'Highest intensity (dB) interval')\n sheet.write(0, 5, 'F1 (Hz)')\n sheet.write(0, 6, 'F2 (Hz)')\n sheet.write(0, 7, 'Coincidence')\n\n row_counter = 1\n\n for tier_result_list in result_list:\n for tier_number, tier_name, tier_result_seq_list in tier_result_list:\n\n if tier_result_seq_list == 'no_vowel':\n continue\n\n for tier_data in tier_result_seq_list:\n for index, tier_data_str in enumerate(tier_data):\n sheet.write(row_counter, index, tier_data_str)\n\n row_counter += 1\n\n # Formatting column widths.\n\n sheet.col(0).width = 24 * 256\n sheet.col(1).width = 24 * 256\n sheet.col(2).width = 12 * 256\n sheet.col(3).width = 12 * 256\n sheet.col(4).width = 24 * 256\n sheet.col(5).width = 12 * 256\n sheet.col(6).width = 12 * 256\n sheet.col(7).width = 12 * 256\n\n excel_stream = io.BytesIO()\n excel_book.save(excel_stream)\n excel_stream.seek(0)\n\n # See http://stackoverflow.com/questions/2937465/what-is-correct-content-type-for-excel-files for Excel\n # content-type.\n\n response = Response(content_type = 'application/vnd.ms-excel')\n\n response.app_iter = FileIter(excel_stream)\n response.headers['Content-Disposition'] = \"attachment; filename=phonology.xls\"\n\n return response",
"def getHierarchies():",
"def iterate_studies(self, start, end):\n pass",
"def detailsLens():\n\n singleton_uri = request.args.get('uri', '')\n graph_uri = request.args.get('graph_uri', '')\n sub_uri = request.args.get('sub_uri', '')\n obj_uri = request.args.get('obj_uri', '')\n subjectTarget = request.args.get('subjectTarget', '')\n objectTarget = request.args.get('objectTarget', '')\n alignsSubjects = request.args.get('alignsSubjects', '')\n alignsObjects = request.args.get('alignsObjects', '')\n\n evi_query = Qry.get_evidences(graph_uri, singleton_uri, \"prov:wasDerivedFrom\")\n # print \"QUERY:\", evi_query\n evi_matrix = sparql_xml_to_matrix(evi_query)\n # print \"MATRIX:\", evi_matrix\n det_query = Qry.get_target_datasets(evi_matrix)\n # print det_query\n # print \"\\n\\n\\n\\n\\n\"\n details = sparql(det_query, strip=True)\n\n\n datasets_dict = dict()\n for i in range(len(details)):\n\n # DATASETS\n src_dataset = details[i]['subjectsTarget']['value']\n trg_dataset = details[i]['objectsTarget']['value']\n\n # ALIGNED PREDICATES\n src_aligns = details[i]['alignsSubjects']['value']\n trg_aligns = details[i]['alignsObjects']['value']\n\n src_resource = details[i]['sub']['value']\n trg_resource = details[i]['obj']['value']\n\n # LOAD THE DICTIONARY WITH UNIQUE DATASETS AS KEY\n # AND LIST OF UNIQUE ALIGNED PREDICATES AS VALUE\n if src_dataset not in datasets_dict:\n datasets_dict[src_dataset] = (src_resource, [src_aligns], [])\n else:\n (res, align_list, pred_values) = datasets_dict[src_dataset]\n if src_aligns not in align_list:\n # datasets_dict[src_dataset] = (res, align_list+[src_aligns])\n align_list += [src_aligns]\n # print datasets_dict\n\n if trg_dataset not in datasets_dict:\n datasets_dict[trg_dataset] = (trg_resource, [trg_aligns], [])\n else:\n (res, align_list, pred_values) = datasets_dict[trg_dataset]\n if trg_aligns not in align_list:\n align_list += [trg_aligns]\n\n # FOR EACH ALIGNED PREDICATE, GET IT DESCRIPTION VALUE\n sub_datasets = []\n obj_datasets = []\n for dataset, (res, align_list, pred_values) in datasets_dict.items():\n # print type(predicates)\n s = u'http://risis.eu/alignment/predicate/resourceIdentifier'\n # print \"align_list\", align_list\n if s in align_list:\n align_list.remove(s)\n # print \"align_list\", align_list\n val_query = Qry.get_resource_description(dataset, res, align_list)\n\n values_matrix = sparql_xml_to_matrix(val_query)\n\n if res == sub_uri:\n sub_datasets += [dataset]\n else: ## == obj_uri\n obj_datasets += [dataset]\n\n for i in range(len(align_list)):\n # print \"\\n\", align_list[i], \"=\", values_matrix[1][i]\n if values_matrix is None:\n pred_value = {'pred': get_URI_local_name(align_list[i]), 'value': \"\"}\n else:\n pred_value = {'pred': get_URI_local_name(align_list[i]), 'value':values_matrix[1][i]}\n pred_values += [pred_value]\n\n rows = []\n for i in range(max(len(sub_datasets),len(sub_datasets))):\n if i < len(sub_datasets):\n (res, align_list, pred_values) = datasets_dict[sub_datasets[i]]\n col1 = {'dataset': sub_datasets[i],\n 'dataset_stripped': get_URI_local_name(sub_datasets[i]),\n 'predicates': pred_values}\n else:\n col1 = \"\"\n if i < len(obj_datasets):\n (res, align_list, pred_values) = datasets_dict[obj_datasets[i]]\n col2 = {'dataset': obj_datasets[i],\n 'dataset_stripped': get_URI_local_name(obj_datasets[i]),\n 'predicates': pred_values}\n else:\n col2 = \"\"\n rows += [{'col1': col1, 'col2': col2}]\n\n return render_template('lensDetails_list1.html',\n detailHeadings = details,\n rows = rows,\n sub_uri = sub_uri,\n obj_uri = obj_uri,\n sub_datasets = sub_datasets,\n obj_datasets = obj_datasets,\n subjectTarget = subjectTarget,\n objectTarget = objectTarget,\n alignsSubjects = alignsSubjects,\n alignsObjects = alignsObjects)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Returns all numbers below N, that is a multiple of M. | def findMultiples(M, N):
numbers = []
for i in range(N):
if(i + 1 == N):
break
if(((i + 1) % M) == 0):
numbers.append(i+1)
return numbers | [
"def multiples(m, n):\n return [n * x for x in range(1, m + 1)]",
"def sixn(m):\n if m <= 2:\n return ()\n if m > 2:\n yield 2\n if m > 3:\n yield 3\n for n in count(1):\n x = 6 * n - 1\n y = x + 2\n if x < m:\n yield x\n else:\n break\n if y < m:\n yield y\n else:\n break",
"def islice(n, m):\n npiece = int(math.ceil(1.0*n/m))\n for i in range(npiece):\n if (i+1)*m > n:\n yield i, i*m, n\n else:\n yield i, i*m, (i+1)*m",
"def evenly_select(N, M):\n if N == M:\n return np.ones(N, dtype=int)\n assert N > M\n if M > N/2:\n cut = np.ones(N, dtype=int)\n q, r = divmod(N, N-M)\n indices = [q*i + min(i, r) for i in range(N-M)]\n cut[indices] = False\n else:\n cut = np.zeros(N, dtype=int)\n q, r = divmod(N, M)\n indices = [q*i + min(i, r) for i in range(M)]\n cut[indices] = True\n\n return cut",
"def find_multiples(n):\n for i in range(3, n):\n if not i % 3 or not i % 5:\n yield i",
"def lista_numeros_primos2(m):\n n=0\n k=2\n while n < m: # n=1,2,3,..,m\n resultado = eh_primo(k)\n if resultado == True:\n print(k, 'é um número primo')\n n=n+1\n else:\n print(k, 'igual', resultado, '*', k // resultado)\n k=k+1\n return None",
"def smallest_multiple(n):\n numbers = np.arange(n) + 1\n num = n\n\n while True:\n if np.all(num % numbers):\n return num\n else:\n num += 1",
"def find_powers(n):\n # find_powers(6) --> [1, 2, 3, 4]\n return takewhile(lambda x: number_of_digits(n**x) == x, count(1))",
"def partitions(n, m = None):\n\tif m is None or m >= n: yield [n]\n\tfor f in range(n-1 if (m is None or m >= n) else m, 0, -1):\n\t\tfor p in partitions(n-f, f): yield [f] + p",
"def get_multiples(ratio, n):\n ls = [ratio ** i for i in range(n)]\n return ls",
"def split_array(nums, m):\n\n def split(max_sum):\n\n count = 0\n num_sum = 0\n for i, n in enumerate(nums):\n\n if num_sum + n < max_sum:\n num_sum += n\n\n else:\n count += 1\n num_sum = n\n\n return count\n\n low = max(nums)\n high = sum(nums)\n\n i = 0\n while high - low > 1:\n max_sum = (low + high + 1) // 2\n\n count = split(max_sum)\n if count < m:\n high = max_sum\n\n else:\n low = max_sum + 1\n\n i += 1\n if i > 9995:\n print(low, high)\n if i > 10000:\n raise Exception(\"Took too long\")\n\n return high - 1",
"def compute(limit):\n\n return sum(i for i in range(1, limit) if i % 3 == 0 or i % 5 == 0)",
"def partition(n, m, discard= False):\n steps = range(0, 1 + n, m)\n yield from zip(steps, steps[1:])\n if n % m and not discard:\n yield n - (n % m), n",
"def find_powers(n):\n # find_powers(6) --> [1, 2, 3, 4]\n return list(takewhile(lambda x: len(str(n**x)) == x, count(1)))",
"def mpow2(n, p, m):\n x = n\n y = 1\n while p != 0:\n if p & 1:\n y = (y * x) % m\n x = (x * x) % m\n p = p >> 1\n return y",
"def evenly_select(n, m):\n if n == m:\n return np.ones(n, dtype=int)\n assert n > m\n if m > n/2:\n cut = np.ones(n, dtype=int)\n q, r = divmod(n, n - m)\n indices = [q * i + min(i, r) for i in range(n - m)]\n cut[indices] = False\n else:\n cut = np.zeros(n, dtype=int)\n q, r = divmod(n, m)\n indices = [q * i + min(i, r) for i in range(m)]\n cut[indices] = True\n\n return cut",
"def is_multiple(n,m):\n return n % m == 0",
"def ceil_to_multiple(n: int, k: int):\n return n + (k - n % k) % k",
"def mdrs(n):\n m = 0\n for f in partition(prime_factorize(n)):\n f = sum(digital_root(prod(x)) for x in f)\n m = max(m, f)\n return m"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
auth_state enabled and available | async def test_auth_state(app, auth_state_enabled):
name = 'kiwi'
user = add_user(app.db, app, name=name)
assert user.encrypted_auth_state is None
cookies = await app.login_user(name)
auth_state = await user.get_auth_state()
assert auth_state == app.authenticator.auth_state | [
"def get_auth_state(self):\n raise NotImplementedError()",
"def auth_enabled(self) -> bool:\n return pulumi.get(self, \"auth_enabled\")",
"def get_authorization():\n return True",
"def supports_auth(self):\n return False",
"def check_auth():\n\n if \"auth\" in session:\n return True\n return False",
"def devpiserver_authcheck_always_ok(request):",
"def request_authorization(self):\n\n self.auth_status = request_photokit_authorization()\n return self.auth_status",
"def is_authenticated(self):\n return True",
"def is_authenticated(self):\n result = self.lpass(\"lpass status\")\n\n if \"Logged in as\" in result.output:\n return True\n\n return False",
"def is_auth(self):\n return self.command == Command.auth",
"def auth_token_enabled(self) -> pulumi.Output[bool]:\n return pulumi.get(self, \"auth_token_enabled\")",
"def load_state(request):\n userIsLoggedIn = False\n if request.user.is_authenticated():\n userIsLoggedIn = True\n\n return {\n 'userIsLoggedIn': userIsLoggedIn\n }",
"def _get_auth_check(self):\n return self.__auth_check",
"def user_is_authorized():\n return 'credentials' in flask.session",
"def auth(self):\n ok = False\n if self.private_token:\n ok = self.token_auth()\n if not ok:\n self.credentials_auth()",
"def is_authenticated(self, request, **kwargs):\r\n return True",
"def _is_authenticated():\n #return session.login == 1 TODO\n return True",
"def is_user_authenticated(self):\n pass",
"def is_auth(self):\n auth = False\n if self._session_id:\n auth = True\n elif self._username and self._password:\n auth = True\n return auth"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
auth_state enabled at the Authenticator level, but unavailable due to no crypto keys. | def auth_state_unavailable(auth_state_enabled):
crypto.CryptKeeper.instance().keys = []
yield | [
"def get_auth_state(self):\n raise NotImplementedError()",
"async def test_auth_state(app, auth_state_enabled):\n name = 'kiwi'\n user = add_user(app.db, app, name=name)\n assert user.encrypted_auth_state is None\n cookies = await app.login_user(name)\n auth_state = await user.get_auth_state()\n assert auth_state == app.authenticator.auth_state",
"def authentication_state(self) -> TelegramAuthState:\n return self._auth_state",
"def auth_enabled(self) -> bool:\n return pulumi.get(self, \"auth_enabled\")",
"def auth_token_enabled(self) -> pulumi.Output[bool]:\n return pulumi.get(self, \"auth_token_enabled\")",
"def _get_auth_check(self):\n return self.__auth_check",
"def supports_auth(self):\n return False",
"def auth(self):\n ok = False\n if self.private_token:\n ok = self.token_auth()\n if not ok:\n self.credentials_auth()",
"def requestAuthCode(self):\n pass",
"def _check_auth(self):\n if not self.is_auth:\n class_name = self.__class__.__name__\n err = \"Not yet authenticated, use {}.authenticate()!\".format\n raise pytan.exceptions.AuthorizationError(err(class_name))",
"def auth_token_enabled(self) -> Optional[pulumi.Input[bool]]:\n return pulumi.get(self, \"auth_token_enabled\")",
"def enabled(cls):\r\n return backend_setting(cls, cls.SETTINGS_KEY_NAME) and\\\r\n backend_setting(cls, cls.SETTINGS_SECRET_NAME)",
"def local_auth_enabled(self) -> Optional[pulumi.Input[bool]]:\n return pulumi.get(self, \"local_auth_enabled\")",
"def auth_okta(self, state_token=None):\n self.log.debug(\"Attempting to authenticate to Okta\")\n try:\n self.okta_client.auth(state_token)\n except okta.InvalidPassword:\n self.log.fatal(\n \"Invalid Username ({user}) or Password\".format(\n user=self.config.username,\n ),\n )\n if self.config.password_cache:\n msg = (\n \"Password cache is in use; use option -R to reset the \"\n \"cached password with a new value\"\n )\n self.log.warning(msg)\n sys.exit(1)\n except okta.PasscodeRequired as err:\n self.log.warning(\n \"MFA Requirement Detected - Enter your {} code here\".format(\n err.provider,\n ),\n )\n verified = False\n while not verified:\n passcode = self.user_input(\"MFA Passcode: \")\n verified = self.okta_client.validate_mfa(\n err.fid,\n err.state_token,\n passcode,\n )\n except okta.AnswerRequired as err:\n self.log.warning(\"Question/Answer MFA response required.\")\n self.log.warning(\n \"{}\".format(\n err.factor[\"profile\"][\"questionText\"],\n ),\n )\n verified = False\n while not verified:\n answer = self.user_input(\"Answer: \")\n verified = self.okta_client.validate_answer(\n err.factor[\"id\"],\n err.state_token,\n answer,\n )\n except FactorRequired:\n factor = self.handle_duo_factor_selection()\n self.okta_client.duo_factor = factor\n self.auth_okta()\n except PasscodeRequired as err:\n self.log.warning(\"OTP Requirement Detected - Enter your code here\")\n verified = False\n while not verified:\n passcode = self.user_input(\"MFA Passcode: \")\n verified = self.okta_client.duo_auth(\n err.factor,\n err.state_token,\n passcode,\n )\n except okta.UnknownError as err:\n self.log.fatal(f\"Fatal error: {err}\")\n sys.exit(1)",
"def _get_is_md5_auth_enabled(self):\n return self.__is_md5_auth_enabled",
"def is_stateless():\n return AceQLHttpApi.is_stateless()",
"def eps_bearer_ctx_status(self):\n return self._eps_bearer_ctx_status",
"def requested_state():",
"def enable_authentication(self) -> bool:\n return pulumi.get(self, \"enable_authentication\")"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Tests whether ``SoundboardSound.__repr__`` works as intended. | def test__SoundboardSound__repr():
available = False
emoji = BUILTIN_EMOJIS['heart']
name = 'rember'
user_id = 202305240032
volume = 0.69
sound_id = 202305240033
guild_id = 202305240034
sound = SoundboardSound.precreate(
sound_id,
guild_id = guild_id,
available = available,
emoji = emoji,
name = name,
user_id = user_id,
volume = volume,
)
vampytest.assert_instance(repr(sound), str) | [
"def test_repr(self):\n dummy = DummyCryptographicObject()\n repr(dummy)",
"def test_repr_full_deck(self):\n self.assertEqual(self.deck.__repr__(), \"Deck of 52 cards\")",
"def test_testing_board_repr() -> None:\n tb = MockBoard(\"TESTSERIAL1\")\n assert repr(tb) == f\"<MockBoard serial=TESTSERIAL1>\"",
"def test_Echo_repr(self):\n obj = Echo(\"echo echo echo\")\n the_repr = repr(obj)\n self.assertEqual(the_repr, 'print(\"echo echo echo\")', \"Echo.repr did not recreate Echo object correctly\")",
"def test___repr__(self):\n # Setup\n instance = TabularPreset('FAST_ML')\n\n # Run\n res = repr(instance)\n\n # Assert\n assert res == 'TabularPreset(name=FAST_ML)'",
"def test_card_repr(self):\n card = self.new_card(name='Card Name')\n self.assertEqual(repr(card), 'Card Name')",
"def test__repr__(self):\n self.validate_test(\"test_name\" in self.placement.__repr__())",
"def test__OnboardingScreen__repr():\n default_channel_ids = [202303040046, 202303040047]\n enabled = True\n mode = OnboardingMode.advanced\n prompts = [\n OnboardingPrompt(name = 'ibuki'),\n OnboardingPrompt(name = 'suika'),\n ]\n \n screen = OnboardingScreen(\n default_channel_ids = default_channel_ids,\n enabled = enabled,\n mode = mode,\n prompts = prompts,\n )\n \n vampytest.assert_instance(repr(screen), str)",
"def test_repr(self):\n self.sample_list.add(\"Apple Pie\", \"As American as...\", 6000)\n\n repr_test = \"<Dessert, id=1, name=\\\"Apple Pie\\\", calories=6000>\\n\"\n self.assertEqual(repr(self.sample_list), repr_test)",
"def test_artwork_repr(self):\n self.assertTrue(\n repr(self.film['images']).startswith(\n \"<Images with \"\n )\n )",
"def test_notification_repr(self) -> None:\n self.assertEqual(repr(self.notification1), \"<Notification 1>\")\n\n # pylint: disable=unnecessary-dunder-call\n self.assertEqual(self.notification1.__repr__(), \"<Notification 1>\")",
"def test_repr(self):\n class LegacyObserver(object):\n def __repr__(self):\n return \"<Legacy Observer>\"\n\n def __call__(self):\n return\n\n observer = LegacyLogObserverWrapper(LegacyObserver())\n\n self.assertEqual(\n repr(observer),\n \"LegacyLogObserverWrapper(<Legacy Observer>)\"\n )",
"def test_Remark_repr(self):\n obj = Remark(\"remark remark remark\")\n the_repr = repr(obj)\n self.assertEqual(the_repr, '# remark remark remark', \"Remark.repr did not recreate Remark object correctly\")",
"def test_basic_repr(self):\n expected = '<DayNightMask : Day = 1, Night = 0>'\n result = str(DayNightMask())\n self.assertEqual(result, expected)",
"def test_repr(self):\n obj = objects.OpaqueObject(self.bytes_a, enums.OpaqueDataType.NONE)\n args = \"value={0}, opaque_type={1}\".format(\n binascii.hexlify(self.bytes_a), enums.OpaqueDataType.NONE)\n expected = \"OpaqueObject({0})\".format(args)\n observed = repr(obj)\n self.assertEqual(expected, observed)",
"def test_repr_episode(self):\n self.assertEquals(\n repr(self.t['CNNNN'][1][1]),\n \"<Episode 01x01 - September 19, 2002 (20:30 - 21:00)>\"\n )",
"def test_bag_repr():\n bag = Bag()\n assert repr(bag) == \"Bag([])\"",
"def test_item_repr(self):\n\n item = Item.objects.get(id=103)\n actual_repr = item.__repr__()\n expected_repr = ('Item(id=103)')\n self.assertEqual(actual_repr, expected_repr)",
"def test_repr_chart(self):\n chart = billboard.ChartData('hot-100', date='1996-08-03')\n self.assertEqual(repr(chart),\n \"billboard.ChartData('hot-100', date='1996-08-03')\")"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Tests whether ``SoundboardSound.__hash__`` works as intended. | def test__SoundboardSound__hash():
available = False
emoji = BUILTIN_EMOJIS['heart']
name = 'rember'
user_id = 202305240035
volume = 0.69
sound_id = 202305240036
guild_id = 202305240037
keyword_parameters = {
'available': available,
'emoji': emoji,
'name': name,
'user_id': user_id,
'volume': volume,
}
sound = SoundboardSound.precreate(
sound_id,
guild_id = guild_id,
**keyword_parameters,
)
vampytest.assert_instance(repr(sound), str)
sound = SoundboardSound(**keyword_parameters)
vampytest.assert_instance(repr(sound), str) | [
"def test__SoundboardSound__eq():\n available = False\n emoji = BUILTIN_EMOJIS['heart']\n name = 'rember'\n user_id = 202305240038\n volume = 0.69\n \n sound_id = 202305240039\n guild_id = 202305240040\n \n keyword_parameters = {\n 'available': available,\n 'emoji': emoji,\n 'name': name,\n 'user_id': user_id,\n 'volume': volume,\n }\n \n sound = SoundboardSound.precreate(\n sound_id,\n guild_id = guild_id,\n **keyword_parameters,\n )\n \n vampytest.assert_eq(sound, sound)\n vampytest.assert_ne(sound, object())\n \n test_sound = SoundboardSound(**keyword_parameters,)\n \n vampytest.assert_eq(sound, test_sound)\n \n for field_name, field_value in (\n ('available', True),\n ('emoji', BUILTIN_EMOJIS['x']),\n ('name', 'happy day'),\n ('user_id', 202305240041),\n ('volume', 0.70),\n ):\n test_sound = SoundboardSound(**{**keyword_parameters, field_name: field_value})\n vampytest.assert_ne(test_sound, sound)",
"def testHash(self):\n oidlist = [moose.Neutral('x_%d' % (ii), n=2**10) for ii in range(2**6)]\n if sys.byteorder == 'little':\n for oid in oidlist:\n self.assertEqual(hash(oid), oid.vec.value << 48 | oid.dindex << 16 | oid.findex)\n else:\n for oid in oidlist:\n self.assertEqual(hash(oid), oid.vec.value >> 48 | oid.dindex >> 16 | oid.findex)",
"def test_wavelet_hash(self):\n w_hash = image_metrick.wavelet_hash(self.img1)\n self.assertTrue(len(w_hash.hash))",
"def test_hash(self):\n self.assertEqual(hash(self.compound), hash((\"t1\", \"test compound\")))",
"def test_hash_correctness(self):\n\n class DummyOp(qml.operation.Operator):\n num_wires = 1\n\n op1 = DummyOp(0)\n op2 = DummyOp(0)\n\n assert len({op1, op2}) == 1\n assert hash(op1) == op1.hash\n assert hash(op2) == op2.hash\n assert hash(op1) == hash(op2)",
"def test__Channel__hash__1():\n name = 'Frantic'\n channel_type = ChannelType.guild_text\n \n channel = Channel(channel_type = channel_type, name = name)\n \n vampytest.assert_instance(hash(channel), int)",
"def test__OnboardingScreen__hash():\n default_channel_ids = [202303040048, 202303040049]\n enabled = True\n mode = OnboardingMode.advanced\n prompts = [\n OnboardingPrompt(name = 'ibuki'),\n OnboardingPrompt(name = 'suika'),\n ]\n \n screen = OnboardingScreen(\n default_channel_ids = default_channel_ids,\n enabled = enabled,\n mode = mode,\n prompts = prompts,\n )\n \n vampytest.assert_instance(hash(screen), int)",
"def __hash__(self):\n return hash(str(self.board))",
"def __hash__(self):\n\n return hash(str(self.board))",
"def test_channel_hash(self):\n acq_channel_1 = AcquireChannel(123)\n acq_channel_2 = AcquireChannel(123)\n\n hash_1 = hash(acq_channel_1)\n hash_2 = hash(acq_channel_2)\n\n self.assertEqual(hash_1, hash_2)",
"def test__Channel__hash__0():\n channel_id = 202209180139\n name = 'Frantic'\n channel_type = ChannelType.guild_text\n \n channel = Channel.precreate(channel_id, name = name, channel_type = channel_type)\n \n vampytest.assert_instance(hash(channel), int)",
"def test__WelcomeScreen__hash():\n description = 'Yukari'\n welcome_channels = [\n WelcomeScreenChannel(\n description = 'Koishi',\n ),\n ]\n \n welcome_screen = WelcomeScreen(\n description = description,\n welcome_channels = welcome_channels,\n )\n vampytest.assert_instance(hash(welcome_screen), int)",
"def test__ActivityMetadataBase__hash():\n activity_metadata = ActivityMetadataBase()\n \n vampytest.assert_instance(hash(activity_metadata), int)",
"def __hash__(self):\n return (self._board.__str__() + str(self._current_player)).__hash__()",
"def test_hash():\n expo = Exporter(path=__file__)\n assert expo.hash() == exporter.hash()\n print(expo.hash())",
"def test_sha224(self) -> None:\n self.check_assertions(\n musical_hash.MusicalHash(b'', 'sha224'),\n {\n 'data': b'',\n 'hash_method': 'sha224',\n 'hashed_bytes': b'\\xd1J\\x02\\x8c*:+\\xc9Ga\\x02\\xbb(\\x824\\xc4'\n b'\\x15\\xa2\\xb0\\x1f\\x82\\x8e\\xa6*\\xc5\\xb3\\xe4/'})",
"def test_require_hash():\n class Model(BaseModel):\n id = Column(Integer, hash_key=True)\n __hash__ = None\n assert Model.__hash__ is object.__hash__",
"def __hash__(self):\n return hash(self.get_canonical_identifier())",
"def __hash__(self):\n return hash(self.__uuid)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Tests whether ``SoundboardSound.__eq__`` works as intended. | def test__SoundboardSound__eq():
available = False
emoji = BUILTIN_EMOJIS['heart']
name = 'rember'
user_id = 202305240038
volume = 0.69
sound_id = 202305240039
guild_id = 202305240040
keyword_parameters = {
'available': available,
'emoji': emoji,
'name': name,
'user_id': user_id,
'volume': volume,
}
sound = SoundboardSound.precreate(
sound_id,
guild_id = guild_id,
**keyword_parameters,
)
vampytest.assert_eq(sound, sound)
vampytest.assert_ne(sound, object())
test_sound = SoundboardSound(**keyword_parameters,)
vampytest.assert_eq(sound, test_sound)
for field_name, field_value in (
('available', True),
('emoji', BUILTIN_EMOJIS['x']),
('name', 'happy day'),
('user_id', 202305240041),
('volume', 0.70),
):
test_sound = SoundboardSound(**{**keyword_parameters, field_name: field_value})
vampytest.assert_ne(test_sound, sound) | [
"def __eq__(self: 'SALboard', other: object) -> bool:\n return (isinstance(other, SALboard) and\n self.numSquares == other.numSquares and\n self.snadders == other.snadders)",
"def __eq__(self, other : dumbEmoji) -> bool:\n return type(other) == dumbEmoji and self.sendable == other.sendable",
"def __eq__(self,other):\n if not isinstance(other,TimeBin):\n return False\n return self.bin_time == other.bin_time",
"def __eq__(self, other: \"SubstractSquare\") -> bool:\n return type(self) == type(other) and \\\n self.current_state.current_condition == \\\n other.current_state.current_condition and \\\n self.current_state.current_player == \\\n self.current_state.current_player",
"def __eq__ (self, other):\n if self.get_channels() == other.get_channels():\n return numpy.all(self.__samples == other.__samples)\n else:\n return False",
"def __eq__(self, other):\n\n return self.board == other.board",
"def __eq__(self, obj):\r\n if self.__class__ != obj.__class__:\r\n return False\r\n if type(self) == PyObject:\r\n if self is not self.type:\r\n return self.type == obj.type\r\n else:\r\n return self.type is obj.type\r\n return self is obj",
"def __eq__(self, other):\n if not isinstance(other, QuantumError):\n return False\n return self.to_quantumchannel() == other.to_quantumchannel()",
"def __eq__(self, other):\n return type(self) is type(other) and (\n self.ra0, self.dec0, self.xpix0, self.ypix0, self.xscale, self.yscale) == (\n other.ra0, other.dec0, other.xpix0, other.ypix0, other.xscale, other.yscale)",
"def __eq__(self, other):\n if type(self) == type(other):\n if self.isreset:\n return other.isreset\n\n return (\n self.attributes == other.attributes\n and self.fg == other.fg\n and self.bg == other.bg\n )\n\n return str(self) == other",
"def __eq__(self, other):\n if isinstance(other, _MethodConnection):\n return (self._im_func == other._im_func and\n self._im_self_ref == other._im_self_ref and\n self._im_class == other._im_class)\n return False",
"def test_eq(self):\n dummy = DummyCryptographicObject()\n self.assertTrue(dummy == dummy)",
"def equals(self, obj: object) -> bool:\n ...",
"def __eq__(self, other):\n return (self.SSE == other.SSE) and self.equals(other)",
"def __eq__(self, other):\n if isinstance(other, BaseSlot):\n return self.func == other.func\n else:\n return self.func == other",
"def __eq__(self, name):\n return self.name == name",
"def __eq__(self, other: Any) -> bool:\n\n if isinstance(other, Signal):\n return all(\n [\n np.array_equal(self._domain, other.domain),\n np.array_equal(self._range, other.range),\n self._interpolator is other.interpolator,\n self._interpolator_kwargs == other.interpolator_kwargs,\n self._extrapolator is other.extrapolator,\n self._extrapolator_kwargs == other.extrapolator_kwargs,\n ]\n )\n else:\n return False",
"def __eq__(self, other: pygame_gui.elements.UIButton) -> bool:\n return self._button == other",
"def __eq__(self, other):\n return self.callsign == other.callsign"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Getter method for usr_ping_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/usr_ping_count (uint32) | def _get_usr_ping_count(self):
return self.__usr_ping_count | [
"def _set_usr_ping_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-ping-count\", rest_name=\"usr-ping-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"usr_ping_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-ping-count\", rest_name=\"usr-ping-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__usr_ping_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def get_online_user_count(khoros_object):\n liql_query = \"select count(*) from users where online_status = 'online'\"\n api_response = liql.perform_query(khoros_object, liql_query=liql_query, verify_success=True)\n return int(api_response['data']['count'])",
"def get_online_user_count(self):\n return objects_module.users.get_online_user_count(self.khoros_object)",
"def getUserCount(self):\n logger.debug('Getting the number of users discovered...')\n return get_text(get_element_by_css(\"span[data-nsmodule='usersdiscovered']\"))",
"def user_count(self):\n return self._user_count",
"def getViewPortUserCount(self):\n logger.debug('Getting map view port user count...')\n elements = get_elements_by_css(\".leaflet-marker-icon.srcCluster\")\n users = 0\n for element in elements:\n users += int(get_text(element))\n return users",
"def get_user_count() -> int:\n result = query_db('select count(*) as c from users;', one=True)\n return int(result['c'])",
"def get_registered_users_count(khoros_object):\n response = api.make_v1_request(khoros_object, '/users/registered/count')\n return response['response']['value']['$']",
"def _set_usr_traceroute_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-traceroute-count\", rest_name=\"usr-traceroute-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"usr_traceroute_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-traceroute-count\", rest_name=\"usr-traceroute-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__usr_traceroute_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def count_users(self):\n return self.get_session.query(func.count(self.user_model.id)).scalar()",
"def user_count(self):\n c = self.connection.cursor()\n c.execute('SELECT COUNT(*) FROM Users')\n return c.fetchone()[0]",
"def ping_count(self):\n return self.config['global']['ping_count']",
"def count_user():\r\n session = tables.get_session()\r\n if session is None:\r\n return 0\r\n count = 0\r\n try:\r\n user_account = UserAccount()\r\n uid = user_account.get_max_uid(session)\r\n if uid is None:\r\n return 0\r\n return uid + 1\r\n except SQLAlchemyError as err:\r\n LOGGER.error('Count user number failed: %s', err)\r\n return count\r\n finally:\r\n session.close()\r\n return count",
"def get_users_count():\n with DataConn(db) as conn:\n curs = conn.cursor()\n sql = 'SELECT COUNT(`user_id`) FROM `users`'\n curs.execute(sql)\n res = curs.fetchone()\n return res['COUNT(`user_id`)']",
"def get_registered_users_count(self):\n return objects_module.users.get_registered_users_count(self.khoros_object)",
"def count_users():\n result = count_users_db()\n return str(result[0])",
"def get_online_users_count(self, anonymous=None, registered=None):\n return objects_module.users.get_online_users_count(self.khoros_object, anonymous, registered)",
"def get_all_users_count(self):\n return objects_module.users.get_all_users_count(self.khoros_object)",
"def _get_usr_traceroute_count(self):\n return self.__usr_traceroute_count"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Setter method for usr_ping_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/usr_ping_count (uint32) | def _set_usr_ping_count(self, v, load=False):
if hasattr(v, "_utype"):
v = v._utype(v)
try:
t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="usr-ping-count", rest_name="usr-ping-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)
except (TypeError, ValueError):
raise ValueError({
'error-string': """usr_ping_count must be of a type compatible with uint32""",
'defined-type': "uint32",
'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="usr-ping-count", rest_name="usr-ping-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)""",
})
self.__usr_ping_count = t
if hasattr(self, '_set'):
self._set() | [
"def _get_usr_ping_count(self):\n return self.__usr_ping_count",
"def _set_usr_traceroute_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-traceroute-count\", rest_name=\"usr-traceroute-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"usr_traceroute_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-traceroute-count\", rest_name=\"usr-traceroute-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__usr_traceroute_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_use_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"use-count\", rest_name=\"use-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=False, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls', defining_module='brocade-mpls', yang_type='uint32', is_config=True)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"use_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"use-count\", rest_name=\"use-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=False, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls', defining_module='brocade-mpls', yang_type='uint32', is_config=True)\"\"\",\n })\n\n self.__use_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def get_online_user_count(self):\n return objects_module.users.get_online_user_count(self.khoros_object)",
"def user_count(self):\n return self._user_count",
"def get_online_user_count(khoros_object):\n liql_query = \"select count(*) from users where online_status = 'online'\"\n api_response = liql.perform_query(khoros_object, liql_query=liql_query, verify_success=True)\n return int(api_response['data']['count'])",
"def number_of_users(self) -> NumberOfUsers:\n return self._number_of_users",
"def count_user():\r\n session = tables.get_session()\r\n if session is None:\r\n return 0\r\n count = 0\r\n try:\r\n user_account = UserAccount()\r\n uid = user_account.get_max_uid(session)\r\n if uid is None:\r\n return 0\r\n return uid + 1\r\n except SQLAlchemyError as err:\r\n LOGGER.error('Count user number failed: %s', err)\r\n return count\r\n finally:\r\n session.close()\r\n return count",
"def getViewPortUserCount(self):\n logger.debug('Getting map view port user count...')\n elements = get_elements_by_css(\".leaflet-marker-icon.srcCluster\")\n users = 0\n for element in elements:\n users += int(get_text(element))\n return users",
"def n_users(self):\n if self._n_users is None:\n self._n_users = len(self.user_unique_vals)\n return self._n_users",
"def user_count(self, user_count):\n self._user_count = user_count",
"def getUserCount(self):\n logger.debug('Getting the number of users discovered...')\n return get_text(get_element_by_css(\"span[data-nsmodule='usersdiscovered']\"))",
"def count_users(self):\n return self.get_session.query(func.count(self.user_model.id)).scalar()",
"def ping_count(self):\n return self.config['global']['ping_count']",
"def user_count(self, user_count):\n\n self._user_count = user_count",
"def get_registered_users_count(khoros_object):\n response = api.make_v1_request(khoros_object, '/users/registered/count')\n return response['response']['value']['$']",
"def get_user_count() -> int:\n result = query_db('select count(*) as c from users;', one=True)\n return int(result['c'])",
"def user_count(self):\n c = self.connection.cursor()\n c.execute('SELECT COUNT(*) FROM Users')\n return c.fetchone()[0]",
"def get_registered_users_count(self):\n return objects_module.users.get_registered_users_count(self.khoros_object)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Getter method for usr_traceroute_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/usr_traceroute_count (uint32) | def _get_usr_traceroute_count(self):
return self.__usr_traceroute_count | [
"def _set_usr_traceroute_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-traceroute-count\", rest_name=\"usr-traceroute-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"usr_traceroute_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-traceroute-count\", rest_name=\"usr-traceroute-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__usr_traceroute_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_usr_ping_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-ping-count\", rest_name=\"usr-ping-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"usr_ping_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-ping-count\", rest_name=\"usr-ping-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__usr_ping_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def getViewPortUserCount(self):\n logger.debug('Getting map view port user count...')\n elements = get_elements_by_css(\".leaflet-marker-icon.srcCluster\")\n users = 0\n for element in elements:\n users += int(get_text(element))\n return users",
"def getUserCount(self):\n logger.debug('Getting the number of users discovered...')\n return get_text(get_element_by_css(\"span[data-nsmodule='usersdiscovered']\"))",
"def user_count(self):\n return self._user_count",
"def _get_usr_ping_count(self):\n return self.__usr_ping_count",
"def _get_count(_khoros_object, _user_id, _object_type):\n _api_response = query_users_table_by_id(_khoros_object, f'{_object_type}.count(*)', _user_id)\n return int(_api_response['data']['items'][0][_object_type]['count'])",
"def get_registered_users_count(khoros_object):\n response = api.make_v1_request(khoros_object, '/users/registered/count')\n return response['response']['value']['$']",
"def get_number_of_pins_for_user(self, user):\n\t\treturn self.active_pins().filter(board__user=user).count()",
"def count_users(self):\n return self.get_session.query(func.count(self.user_model.id)).scalar()",
"def get_session_count(self):\n\t\treturn call_sdk_function('PrlUsrInfo_GetSessionCount', self.handle)",
"def unseen_count_for(self, user):\r\n return self.filter(user=user, unseen=True).count()",
"def NoOfSRTunnels(self):\r\n\t\treturn self._get_attribute('noOfSRTunnels')",
"def voterContactCount(self, user):\n return self.votercontact_set.filter(user=user).count()",
"def get_registered_users_count(self):\n return objects_module.users.get_registered_users_count(self.khoros_object)",
"def number_of_users(self) -> NumberOfUsers:\n return self._number_of_users",
"def count_user():\r\n session = tables.get_session()\r\n if session is None:\r\n return 0\r\n count = 0\r\n try:\r\n user_account = UserAccount()\r\n uid = user_account.get_max_uid(session)\r\n if uid is None:\r\n return 0\r\n return uid + 1\r\n except SQLAlchemyError as err:\r\n LOGGER.error('Count user number failed: %s', err)\r\n return count\r\n finally:\r\n session.close()\r\n return count",
"def headcount(self):\n self.cleanup()\n return len([True for u in self.users if not u.name.startswith('System/')])",
"def get_user_count() -> int:\n result = query_db('select count(*) as c from users;', one=True)\n return int(result['c'])"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Setter method for usr_traceroute_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/usr_traceroute_count (uint32) | def _set_usr_traceroute_count(self, v, load=False):
if hasattr(v, "_utype"):
v = v._utype(v)
try:
t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="usr-traceroute-count", rest_name="usr-traceroute-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)
except (TypeError, ValueError):
raise ValueError({
'error-string': """usr_traceroute_count must be of a type compatible with uint32""",
'defined-type': "uint32",
'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="usr-traceroute-count", rest_name="usr-traceroute-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)""",
})
self.__usr_traceroute_count = t
if hasattr(self, '_set'):
self._set() | [
"def _get_usr_traceroute_count(self):\n return self.__usr_traceroute_count",
"def _set_usr_ping_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-ping-count\", rest_name=\"usr-ping-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"usr_ping_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"usr-ping-count\", rest_name=\"usr-ping-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__usr_ping_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def getViewPortUserCount(self):\n logger.debug('Getting map view port user count...')\n elements = get_elements_by_css(\".leaflet-marker-icon.srcCluster\")\n users = 0\n for element in elements:\n users += int(get_text(element))\n return users",
"def _set_use_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"use-count\", rest_name=\"use-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=False, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls', defining_module='brocade-mpls', yang_type='uint32', is_config=True)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"use_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"use-count\", rest_name=\"use-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=False, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls', defining_module='brocade-mpls', yang_type='uint32', is_config=True)\"\"\",\n })\n\n self.__use_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def user_count(self):\n return self._user_count",
"def number_of_users(self) -> NumberOfUsers:\n return self._number_of_users",
"def n_users(self):\n if self._n_users is None:\n self._n_users = len(self.user_unique_vals)\n return self._n_users",
"def getUserCount(self):\n logger.debug('Getting the number of users discovered...')\n return get_text(get_element_by_css(\"span[data-nsmodule='usersdiscovered']\"))",
"def user_count(self, user_count):\n self._user_count = user_count",
"def count_users(self):\n return self.get_session.query(func.count(self.user_model.id)).scalar()",
"def on_user_count_change(self, room):\n pass",
"def user_count(self, user_count):\n\n self._user_count = user_count",
"def number_users(self):\n return len(self.users)",
"def count_user():\r\n session = tables.get_session()\r\n if session is None:\r\n return 0\r\n count = 0\r\n try:\r\n user_account = UserAccount()\r\n uid = user_account.get_max_uid(session)\r\n if uid is None:\r\n return 0\r\n return uid + 1\r\n except SQLAlchemyError as err:\r\n LOGGER.error('Count user number failed: %s', err)\r\n return count\r\n finally:\r\n session.close()\r\n return count",
"def _set_tx_pkts_cnt(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name=\"tx-pkts-cnt\", rest_name=\"tx-pkts-cnt\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-sysdiag-operational', defining_module='brocade-sysdiag-operational', yang_type='uint64', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"tx_pkts_cnt must be of a type compatible with uint64\"\"\",\n 'defined-type': \"uint64\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name=\"tx-pkts-cnt\", rest_name=\"tx-pkts-cnt\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-sysdiag-operational', defining_module='brocade-sysdiag-operational', yang_type='uint64', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__tx_pkts_cnt = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def unseen_count_for(self, user):\r\n return self.filter(user=user, unseen=True).count()",
"def _get_usr_ping_count(self):\n return self.__usr_ping_count",
"def get_number_of_pins_for_user(self, user):\n\t\treturn self.active_pins().filter(board__user=user).count()",
"def guests_counter(window, n_guests):\r\n window.write_event_value('-COUNT-', n_guests)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Getter method for echo_req_sent_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_req_sent_count (uint32) | def _get_echo_req_sent_count(self):
return self.__echo_req_sent_count | [
"def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_sent_count(self):\n return self.__echo_resp_sent_count",
"def _get_echo_req_received_count(self):\n return self.__echo_req_received_count",
"def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_timeout_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def sent_count(context):\n return len(sent_tokenize(context))",
"def getNumOfMsgSend(self):\n return self.MsgSendCount",
"def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_received_count(self):\n return self.__echo_resp_received_count",
"def _get_echo_req_timeout_count(self):\n return self.__echo_req_timeout_count",
"async def async_get_total_bytes_sent(self) -> Optional[int]:\n action = self._action(\"WANCIC\", \"GetTotalBytesSent\")\n if not action:\n return None\n\n result = await action.async_call()\n total_bytes_sent: Optional[int] = result.get(\"NewTotalBytesSent\")\n\n if total_bytes_sent is None:\n return None\n\n if total_bytes_sent < 0:\n self._offset_bytes_sent = 2**31\n\n return total_bytes_sent + self._offset_bytes_sent",
"def sentence_count(self, **kwargs):\n token = self.tokenize(on='sent', **kwargs)\n return len(token)",
"def TriggeredVendorMessageLength(self):\n\t\treturn self._get_attribute('triggeredVendorMessageLength')",
"def count_sentences(self) -> int:\n sentences: int = 0\n for doc in self.ch_doc.values():\n for sent in doc.sents:\n sentences += 1\n return sentences",
"def orders_count(self):\n return self._dict.get('orders_count')",
"async def async_get_total_packets_sent(self) -> Optional[int]:\n action = self._action(\"WANCIC\", \"GetTotalPacketsSent\")\n if not action:\n return None\n\n result = await action.async_call()\n total_packets_sent: Optional[int] = result.get(\"NewTotalPacketsSent\")\n\n if total_packets_sent is None:\n return None\n\n if total_packets_sent < 0:\n self._offset_packets_sent = 2**31\n\n return total_packets_sent + self._offset_packets_sent",
"def get_num_sentences(self):\n return len(self.sentences)",
"def sentenceCount(self) -> int:\n return len(self.sentences)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Setter method for echo_req_sent_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_req_sent_count (uint32) | def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):
if hasattr(v, "_utype"):
v = v._utype(v)
try:
t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-req-sent-count", rest_name="echo-req-sent-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)
except (TypeError, ValueError):
raise ValueError({
'error-string': """echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32""",
'defined-type': "uint32",
'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-req-sent-count", rest_name="echo-req-sent-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)""",
})
self.__echo_req_sent_count = t
if hasattr(self, '_set'):
self._set() | [
"def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_sent_count(self):\n return self.__echo_req_sent_count",
"def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_timeout_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_sent_count(self):\n return self.__echo_resp_sent_count",
"def _get_echo_req_received_count(self):\n return self.__echo_req_received_count",
"def sent_count(context):\n return len(sent_tokenize(context))",
"def getNumOfMsgSend(self):\n return self.MsgSendCount",
"def sentence_count(self, **kwargs):\n token = self.tokenize(on='sent', **kwargs)\n return len(token)",
"def count_sentences(self) -> int:\n sentences: int = 0\n for doc in self.ch_doc.values():\n for sent in doc.sents:\n sentences += 1\n return sentences",
"def _get_echo_resp_received_count(self):\n return self.__echo_resp_received_count",
"def incrementRequestsSentCount():\n global requestsSent\n requestsSent = requestsSent + 1\n requestsSentVar.set(\"Requests sent: \" + str(requestsSent))",
"def _get_echo_req_timeout_count(self):\n return self.__echo_req_timeout_count",
"def count_sentences(self, sentences: Iterable[Sequence[Token]]) -> None:\n pass",
"def _set_trigger_event_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name=\"trigger-event-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/mpls', defining_module='openconfig-mpls', yang_type='uint16', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"trigger_event_count must be of a type compatible with uint16\"\"\",\n 'defined-type': \"uint16\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name=\"trigger-event-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/mpls', defining_module='openconfig-mpls', yang_type='uint16', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__trigger_event_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def set_number_of_sentences(self):\n self.number_of_sentences = int(self.num_sentences.get())",
"def sentenceCount(self) -> int:\n return len(self.sentences)",
"def TriggeredVendorMessageLength(self):\n\t\treturn self._get_attribute('triggeredVendorMessageLength')"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Getter method for echo_req_received_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_req_received_count (uint32) | def _get_echo_req_received_count(self):
return self.__echo_req_received_count | [
"def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_received_count(self):\n return self.__echo_resp_received_count",
"def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_timeout_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_sent_count(self):\n return self.__echo_req_sent_count",
"def _get_echo_resp_sent_count(self):\n return self.__echo_resp_sent_count",
"def _get_echo_req_timeout_count(self):\n return self.__echo_req_timeout_count",
"def read_message_count(self) -> int:\n raise NotImplementedError('Method from interface definition')",
"def getNumOfMsgRec(self):\n return self.MsgReceiveCount",
"def get_kudos_received_count(khoros_object, user_settings=None, user_id=None, login=None, email=None):\n user_settings = _process_settings_and_user_id(khoros_object, user_settings, user_id, login, email)\n return _get_sum_weight(khoros_object, user_settings['id'], 'kudos_received')",
"def get_kudos_received_count(self, user_settings=None, user_id=None, login=None, email=None):\n return objects_module.users.get_kudos_received_count(self.khoros_object, user_settings, user_id,\n login, email)",
"async def async_get_total_bytes_received(self) -> Optional[int]:\n action = self._action(\"WANCIC\", \"GetTotalBytesReceived\")\n if not action:\n return None\n\n result = await action.async_call()\n total_bytes_received: Optional[int] = result.get(\"NewTotalBytesReceived\")\n\n if total_bytes_received is None:\n return None\n\n if total_bytes_received < 0:\n self._offset_bytes_received = 2**31\n\n return total_bytes_received + self._offset_bytes_received",
"def get_message_length(self):\n return len(self._payload)",
"def TriggeredVendorMessageLength(self):\n\t\treturn self._get_attribute('triggeredVendorMessageLength')",
"def message_count(self):\n return self._queue.count()",
"def get_counts(self):\n count = self.aio.read()\n return count",
"def getNumOfMsgSend(self):\n return self.MsgSendCount"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Setter method for echo_req_received_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_req_received_count (uint32) | def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):
if hasattr(v, "_utype"):
v = v._utype(v)
try:
t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-req-received-count", rest_name="echo-req-received-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)
except (TypeError, ValueError):
raise ValueError({
'error-string': """echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32""",
'defined-type': "uint32",
'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-req-received-count", rest_name="echo-req-received-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)""",
})
self.__echo_req_received_count = t
if hasattr(self, '_set'):
self._set() | [
"def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_timeout_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_received_count(self):\n return self.__echo_req_received_count",
"def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_received_count(self):\n return self.__echo_resp_received_count",
"def _get_echo_req_sent_count(self):\n return self.__echo_req_sent_count",
"def _get_echo_resp_sent_count(self):\n return self.__echo_resp_sent_count",
"def _get_echo_req_timeout_count(self):\n return self.__echo_req_timeout_count",
"def get_kudos_received_count(self, user_settings=None, user_id=None, login=None, email=None):\n return objects_module.users.get_kudos_received_count(self.khoros_object, user_settings, user_id,\n login, email)",
"def read_message_count(self) -> int:\n raise NotImplementedError('Method from interface definition')",
"def getNumOfMsgRec(self):\n return self.MsgReceiveCount",
"def get_kudos_received_count(khoros_object, user_settings=None, user_id=None, login=None, email=None):\n user_settings = _process_settings_and_user_id(khoros_object, user_settings, user_id, login, email)\n return _get_sum_weight(khoros_object, user_settings['id'], 'kudos_received')",
"def TriggeredVendorMessageLength(self):\n\t\treturn self._get_attribute('triggeredVendorMessageLength')",
"def buffer_count(self):\n self.send_command(\"GET_BUFFER_COUNT\")\n return int(self.latest_response)",
"def getNumOfMsgSend(self):\n return self.MsgSendCount",
"def _set_trigger_event_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name=\"trigger-event-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/mpls', defining_module='openconfig-mpls', yang_type='uint16', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"trigger_event_count must be of a type compatible with uint16\"\"\",\n 'defined-type': \"uint16\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name=\"trigger-event-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/mpls', defining_module='openconfig-mpls', yang_type='uint16', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__trigger_event_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def message_count(self): \n return len(self.list_of_messages)",
"def message_count(self):\n return self._queue.count()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Getter method for echo_req_timeout_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_req_timeout_count (uint32) | def _get_echo_req_timeout_count(self):
return self.__echo_req_timeout_count | [
"def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_timeout_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_received_count(self):\n return self.__echo_req_received_count",
"def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_received_count(self):\n return self.__echo_resp_received_count",
"def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_sent_count(self):\n return self.__echo_req_sent_count",
"def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_sent_count(self):\n return self.__echo_resp_sent_count",
"def timeout_count(self):\n return self._timeout_count",
"def echo_reply_handler(self, ev):\n now_timestamp = time.time()\n try:\n latency = now_timestamp - eval(ev.msg.data)\n self.echo_latency[ev.msg.datapath.id] = latency\n except:\n return",
"def count(cls, client) :\n\t\ttry :\n\t\t\tobj = snmpalarm()\n\t\t\toption_ = options()\n\t\t\toption_.count = True\n\t\t\tresponse = obj.get_resources(client, option_)\n\t\t\tif response :\n\t\t\t\treturn response[0].__dict__['___count']\n\t\t\treturn 0\n\t\texcept Exception as e :\n\t\t\traise e",
"def get_event_history_count(self, event_label, timeout=10.0):\n\n self.verify_event_labels(\n [event_label],\n error_message=\"%s get_event_history_count failed.\" % self._device_name)\n\n try:\n count, timedout = _get_event_history_count(\n self.event_file_path, event_label, timeout=timeout)\n return ParserResult(timedout=timedout, results_list=[], count=count)\n except Exception as err:\n raise errors.ParserError(\n \"Retrieving event {} history from {} failed. Error {!r}\".format(\n event_label, self.event_file_path, err))",
"def _set_tx_timeout_cnt(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name=\"tx-timeout-cnt\", rest_name=\"tx-timeout-cnt\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-sysdiag-operational', defining_module='brocade-sysdiag-operational', yang_type='uint64', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"tx_timeout_cnt must be of a type compatible with uint64\"\"\",\n 'defined-type': \"uint64\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name=\"tx-timeout-cnt\", rest_name=\"tx-timeout-cnt\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-sysdiag-operational', defining_module='brocade-sysdiag-operational', yang_type='uint64', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__tx_timeout_cnt = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def tcp_timeout_seconds(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:\n return pulumi.get(self, \"tcp_timeout_seconds\")",
"def message_count_limit(self) -> ConfigNodePropertyInteger:\n return self._message_count_limit",
"def get_counts(self):\n count = self.aio.read()\n return count",
"def message_count(self):\n return self._queue.count()",
"def count(self):\n return int(self.content.triggered_alert_count)"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Setter method for echo_req_timeout_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_req_timeout_count (uint32) | def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):
if hasattr(v, "_utype"):
v = v._utype(v)
try:
t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-req-timeout-count", rest_name="echo-req-timeout-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)
except (TypeError, ValueError):
raise ValueError({
'error-string': """echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32""",
'defined-type': "uint32",
'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-req-timeout-count", rest_name="echo-req-timeout-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)""",
})
self.__echo_req_timeout_count = t
if hasattr(self, '_set'):
self._set() | [
"def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_timeout_count(self):\n return self.__echo_req_timeout_count",
"def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_received_count(self):\n return self.__echo_req_received_count",
"def _get_echo_req_sent_count(self):\n return self.__echo_req_sent_count",
"def _get_echo_resp_received_count(self):\n return self.__echo_resp_received_count",
"def _set_tx_timeout_cnt(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name=\"tx-timeout-cnt\", rest_name=\"tx-timeout-cnt\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-sysdiag-operational', defining_module='brocade-sysdiag-operational', yang_type='uint64', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"tx_timeout_cnt must be of a type compatible with uint64\"\"\",\n 'defined-type': \"uint64\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..18446744073709551615']}, int_size=64), is_leaf=True, yang_name=\"tx-timeout-cnt\", rest_name=\"tx-timeout-cnt\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-sysdiag-operational', defining_module='brocade-sysdiag-operational', yang_type='uint64', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__tx_timeout_cnt = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def timeout_count(self):\n return self._timeout_count",
"def _get_echo_resp_sent_count(self):\n return self.__echo_resp_sent_count",
"def _set_trigger_event_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name=\"trigger-event-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/mpls', defining_module='openconfig-mpls', yang_type='uint16', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"trigger_event_count must be of a type compatible with uint16\"\"\",\n 'defined-type': \"uint16\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=int, restriction_dict={'range': ['0..65535']},int_size=16), is_leaf=True, yang_name=\"trigger-event-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='http://openconfig.net/yang/mpls', defining_module='openconfig-mpls', yang_type='uint16', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__trigger_event_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def timeout_count(self, timeout_count):\n self._timeout_count = timeout_count",
"def message_count_limit(self) -> ConfigNodePropertyInteger:\n return self._message_count_limit",
"def message_count_limit(self, message_count_limit: ConfigNodePropertyInteger):\n\n self._message_count_limit = message_count_limit",
"def echo_reply_handler(self, ev):\n now_timestamp = time.time()\n try:\n latency = now_timestamp - eval(ev.msg.data)\n self.echo_latency[ev.msg.datapath.id] = latency\n except:\n return",
"def count(cls, client) :\n\t\ttry :\n\t\t\tobj = snmpalarm()\n\t\t\toption_ = options()\n\t\t\toption_.count = True\n\t\t\tresponse = obj.get_resources(client, option_)\n\t\t\tif response :\n\t\t\t\treturn response[0].__dict__['___count']\n\t\t\treturn 0\n\t\texcept Exception as e :\n\t\t\traise e",
"def tcp_timeout_seconds(self) -> Optional[pulumi.Input[int]]:\n return pulumi.get(self, \"tcp_timeout_seconds\")",
"def count_update_pool_size(self, count_update_pool_size: ConfigNodePropertyInteger):\n\n self._count_update_pool_size = count_update_pool_size"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Getter method for echo_resp_sent_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_resp_sent_count (uint32) | def _get_echo_resp_sent_count(self):
return self.__echo_resp_sent_count | [
"def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_received_count(self):\n return self.__echo_resp_received_count",
"def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_sent_count(self):\n return self.__echo_req_sent_count",
"def _get_echo_req_received_count(self):\n return self.__echo_req_received_count",
"def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_timeout_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def response_count(self) -> int:\n return pulumi.get(self, \"response_count\")",
"def get_shown_responses_text(self):\r\n return self._get_element_text(\".response-display-count\")",
"def _get_echo_req_timeout_count(self):\n return self.__echo_req_timeout_count",
"def sent_count(context):\n return len(sent_tokenize(context))",
"def getNumOfMsgSend(self):\n return self.MsgSendCount",
"def get_response_total_text(self):\r\n return self._get_element_text(\".response-count\")",
"def count_simsimi_msg(db):\n try:\n count = db.get('simsimi_info')['qty_answed_message']\n except:\n count = 1\n return count",
"def count_sentences(self) -> int:\n sentences: int = 0\n for doc in self.ch_doc.values():\n for sent in doc.sents:\n sentences += 1\n return sentences",
"def count_response_codes():\n code = request.args.get('code', 200)\n log_lines = request.args.get('log_lines')\n\n if log_lines:\n lines_list = json.loads(log_lines)\n count = count_by_code(lines_list, code)\n else:\n count = 0\n\n response = str(count)\n return response",
"def compute_mean_response_length(self):\n mean_response_length = 0\n for row in self.responses:\n mean_response_length += len(row.response)\n return round(mean_response_length / len(self.responses), 2)",
"def orders_count(self):\n return self._dict.get('orders_count')"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Setter method for echo_resp_sent_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_resp_sent_count (uint32) | def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):
if hasattr(v, "_utype"):
v = v._utype(v)
try:
t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-resp-sent-count", rest_name="echo-resp-sent-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)
except (TypeError, ValueError):
raise ValueError({
'error-string': """echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32""",
'defined-type': "uint32",
'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-resp-sent-count", rest_name="echo-resp-sent-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)""",
})
self.__echo_resp_sent_count = t
if hasattr(self, '_set'):
self._set() | [
"def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_sent_count(self):\n return self.__echo_resp_sent_count",
"def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_received_count(self):\n return self.__echo_resp_received_count",
"def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_timeout_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_sent_count(self):\n return self.__echo_req_sent_count",
"def _get_echo_req_received_count(self):\n return self.__echo_req_received_count",
"def response_count(self) -> int:\n return pulumi.get(self, \"response_count\")",
"def get_shown_responses_text(self):\r\n return self._get_element_text(\".response-display-count\")",
"def sent_count(context):\n return len(sent_tokenize(context))",
"def _get_echo_req_timeout_count(self):\n return self.__echo_req_timeout_count",
"def count_sentences(self) -> int:\n sentences: int = 0\n for doc in self.ch_doc.values():\n for sent in doc.sents:\n sentences += 1\n return sentences",
"def sentence_count(self, **kwargs):\n token = self.tokenize(on='sent', **kwargs)\n return len(token)",
"def send_resp(self):\n self.n_send_resp += 1",
"def get_response_total_text(self):\r\n return self._get_element_text(\".response-count\")",
"def recv_resp(self):\n self.n_recv_resp += 1",
"def getNumOfMsgSend(self):\n return self.MsgSendCount",
"def count_response_codes():\n code = request.args.get('code', 200)\n log_lines = request.args.get('log_lines')\n\n if log_lines:\n lines_list = json.loads(log_lines)\n count = count_by_code(lines_list, code)\n else:\n count = 0\n\n response = str(count)\n return response"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Getter method for echo_resp_received_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_resp_received_count (uint32) | def _get_echo_resp_received_count(self):
return self.__echo_resp_received_count | [
"def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-received-count\", rest_name=\"echo-resp-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_received_count(self):\n return self.__echo_req_received_count",
"def _get_echo_resp_sent_count(self):\n return self.__echo_resp_sent_count",
"def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_timeout_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def response_count(self) -> int:\n return pulumi.get(self, \"response_count\")",
"def _get_echo_req_sent_count(self):\n return self.__echo_req_sent_count",
"def _get_echo_req_timeout_count(self):\n return self.__echo_req_timeout_count",
"def recv_resp(self):\n self.n_recv_resp += 1",
"def read_message_count(self) -> int:\n raise NotImplementedError('Method from interface definition')",
"def _get_replies_count(cls, tweet):\n return tweet['public_metrics']['reply_count']",
"def count_response_codes():\n code = request.args.get('code', 200)\n log_lines = request.args.get('log_lines')\n\n if log_lines:\n lines_list = json.loads(log_lines)\n count = count_by_code(lines_list, code)\n else:\n count = 0\n\n response = str(count)\n return response",
"def echo_reply_handler(self, ev):\n now_timestamp = time.time()\n try:\n latency = now_timestamp - eval(ev.msg.data)\n self.echo_latency[ev.msg.datapath.id] = latency\n except:\n return",
"def get_message_count(self, board_id):\n return structures_module.boards.get_message_count(self.khoros_object, board_id)",
"def get_trailer_tweet_count(movieId, most_tweeted = False, senti_class=None): \n \n #get tweets and count\n trailer_tweets = get_trailer_tweets(movieId, most_tweeted, senti_class)\n\n return trailer_tweets.shape[0]",
"def get_counts(self):\n count = self.aio.read()\n return count",
"def handle_echo_reply(self, xid, data):\n pass"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Setter method for echo_resp_received_count, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/echo_resp_received_count (uint32) | def _set_echo_resp_received_count(self, v, load=False):
if hasattr(v, "_utype"):
v = v._utype(v)
try:
t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-resp-received-count", rest_name="echo-resp-received-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)
except (TypeError, ValueError):
raise ValueError({
'error-string': """echo_resp_received_count must be of a type compatible with uint32""",
'defined-type': "uint32",
'generated-type': """YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name="echo-resp-received-count", rest_name="echo-resp-received-count", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)""",
})
self.__echo_resp_received_count = t
if hasattr(self, '_set'):
self._set() | [
"def _set_echo_req_received_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_received_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-received-count\", rest_name=\"echo-req-received-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_received_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _set_echo_resp_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_resp_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-resp-sent-count\", rest_name=\"echo-resp-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_resp_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_received_count(self):\n return self.__echo_resp_received_count",
"def _set_echo_req_timeout_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_timeout_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-timeout-count\", rest_name=\"echo-req-timeout-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_timeout_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_req_received_count(self):\n return self.__echo_req_received_count",
"def _set_echo_req_sent_count(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"echo_req_sent_count must be of a type compatible with uint32\"\"\",\n 'defined-type': \"uint32\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=RestrictedClassType(base_type=long, restriction_dict={'range': ['0..4294967295']}, int_size=32), is_leaf=True, yang_name=\"echo-req-sent-count\", rest_name=\"echo-req-sent-count\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='uint32', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__echo_req_sent_count = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def _get_echo_resp_sent_count(self):\n return self.__echo_resp_sent_count",
"def response_count(self) -> int:\n return pulumi.get(self, \"response_count\")",
"def recv_resp(self):\n self.n_recv_resp += 1",
"def _get_echo_req_sent_count(self):\n return self.__echo_req_sent_count",
"def setRetweetCount(self):\n retweetCount = 0\n if \"retweeted_status\" in self.tweet:\n retweetCount = self.tweet[\"retweeted_status\"][\"retweet_count\"]\n self.retweetCount = retweetCount",
"def _get_echo_req_timeout_count(self):\n return self.__echo_req_timeout_count",
"def _get_replies_count(cls, tweet):\n return tweet['public_metrics']['reply_count']",
"def count_response_codes():\n code = request.args.get('code', 200)\n log_lines = request.args.get('log_lines')\n\n if log_lines:\n lines_list = json.loads(log_lines)\n count = count_by_code(lines_list, code)\n else:\n count = 0\n\n response = str(count)\n return response",
"def echo_reply_handler(self, ev):\n now_timestamp = time.time()\n try:\n latency = now_timestamp - eval(ev.msg.data)\n self.echo_latency[ev.msg.datapath.id] = latency\n except:\n return",
"def handle_echo_reply(self, xid, data):\n pass",
"def getRetweetCount(self):\n return self.retweetCount",
"def read_message_count(self) -> int:\n raise NotImplementedError('Method from interface definition')",
"def assert_message_count(self, response, expect_num):\n if django.VERSION > (1, 11):\n actual_num = len(response.context['messages'])\n else:\n actual_num = len(response.wsgi_request._messages)\n\n if actual_num != expect_num:\n self.fail('Message count was %d, expected %d' %\n (actual_num, expect_num))"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Getter method for return_codes, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/return_codes (list) | def _get_return_codes(self):
return self.__return_codes | [
"def _set_return_codes(self, v, load=False):\n if hasattr(v, \"_utype\"):\n v = v._utype(v)\n try:\n t = YANGDynClass(v,base=YANGListType(\"number\",return_codes.return_codes, yang_name=\"return-codes\", rest_name=\"return-codes\", parent=self, is_container='list', user_ordered=False, path_helper=self._path_helper, yang_keys='number', extensions={u'tailf-common': {u'callpoint': u'mpls-statistics-oam-retcode', u'cli-suppress-show-path': None}}), is_container='list', yang_name=\"return-codes\", rest_name=\"return-codes\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, extensions={u'tailf-common': {u'callpoint': u'mpls-statistics-oam-retcode', u'cli-suppress-show-path': None}}, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='list', is_config=False)\n except (TypeError, ValueError):\n raise ValueError({\n 'error-string': \"\"\"return_codes must be of a type compatible with list\"\"\",\n 'defined-type': \"list\",\n 'generated-type': \"\"\"YANGDynClass(base=YANGListType(\"number\",return_codes.return_codes, yang_name=\"return-codes\", rest_name=\"return-codes\", parent=self, is_container='list', user_ordered=False, path_helper=self._path_helper, yang_keys='number', extensions={u'tailf-common': {u'callpoint': u'mpls-statistics-oam-retcode', u'cli-suppress-show-path': None}}), is_container='list', yang_name=\"return-codes\", rest_name=\"return-codes\", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, extensions={u'tailf-common': {u'callpoint': u'mpls-statistics-oam-retcode', u'cli-suppress-show-path': None}}, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='list', is_config=False)\"\"\",\n })\n\n self.__return_codes = t\n if hasattr(self, '_set'):\n self._set()",
"def traffic_statuscodes_cachecodes(self, **kwargs):\n url_path = 'traffic/statuscodes/cachecodes'\n self.logger.debug(f\"Get list of cache codes\")\n body = self._make_body(kwargs)\n return self._common_get(request_path=url_path, parameters=body)",
"def return_code(self, return_code):\n\n self._return_code = return_code",
"def return_code(self):\n return self._return_code",
"def returncode(self: \"ShellOutput\") -> Artefact[int]:\n self.__check_len()\n return self.returncodes[0]",
"def _build_return_code_enum():\n prefix = 'XTT_RETURN_'\n codes = {k[len(prefix):]:v for (k, v) in vars(_lib).items() if k.startswith(prefix)}\n return IntEnum('ReturnCode', codes)",
"async def get_codes(cls):\n mcc_codes = await cache.get(MCC_CODES_CACHE_KEY)\n if mcc_codes:\n return mcc_codes\n try:\n mcc_codes = [mcc.code for mcc in await db.all(cls.SELECT_CODES)]\n except SQLAlchemyError as err:\n LOGGER.error(\"Could not retrieve all MCC codes. Error: %s\", err)\n raise DatabaseError(\"Failure. Failed to retrieve all MCC codes.\")\n else:\n await cache.set(MCC_CODES_CACHE_KEY, mcc_codes)\n\n return mcc_codes",
"def getAllCodesFromProcess(self, proc_id):\n DBlogging.dblogger.debug(\"Entered getAllCodesFromProcess: {0}\".format(proc_id))\n # will have as many values as there are codes for a process\n sq = (self.session.query(self.Code).filter_by(process_id=proc_id)\n .filter_by(newest_version=True)\n .filter_by(active_code=True))\n ans = []\n for s in sq:\n ans.append((s.code_id, s.code_start_date, s.code_stop_date))\n return ans",
"def returncodes(self):\n for p in self.processes:\n p.wait()\n codes = [p.poll() for p in self.processes]\n if set(codes) == set([0]):\n return []\n return codes",
"def codes(self):\n return [card.code for card in self.cards]",
"def get_pcode_list(self) -> List[str]:\n return self.pcodes",
"def process_returns(self, returns: List[OptFields]):\n returns_processed = []\n for ret in returns:\n if isinstance(ret.value, list):\n for val in ret.value:\n ret_new = deepcopy(ret)\n ret_new.value = val\n returns_processed.append(ret_new)\n else:\n returns_processed.append(ret)\n return returns_processed",
"def test_return_codes(self):\n\n j = self.project.create_job(ReturnCodeJob, \"success_0\")\n j.run()\n self.assertTrue(not j.status.aborted, \"Job aborted even though return code is 0!\")\n\n j = self.project.create_job(ReturnCodeJob, \"aborted_1\")\n j.input[\"return_code\"] = 1\n try:\n j.run()\n except RuntimeError:\n pass\n self.assertTrue(j.status.aborted, \"Job did not abort even though return code is 1!\")\n\n j = self.project.create_job(ReturnCodeJob, \"success_1\")\n j.input[\"accepted_codes\"] = [1]\n j.run()\n self.assertTrue(not j.status.aborted, \"Job aborted even though return code 1 is explicitely accepted!\")\n\n j = self.project.create_job(ReturnCodeJob, \"aborted_2\")\n j.input[\"return_code\"] = 2\n j.input[\"accepted_codes\"] = [1]\n try:\n j.run()\n except RuntimeError:\n pass\n self.assertTrue(j.status.aborted, \"Job did not abort even though return code is 2!\")",
"def license_codes(self) -> Sequence[str]:\n return pulumi.get(self, \"license_codes\")",
"def allowed_success_codes(self) -> Sequence[int]:\n return pulumi.get(self, \"allowed_success_codes\")",
"def get_valid_codes(self, mol_type):\n if mol_type == 'na':\n codes = self.residue_codes['dna'] + self.residue_codes['rna']\n else:\n codes = self.residue_codes[mol_type]\n return codes",
"def get_lock_codes(device: Device) -> Sequence[str]:\n try:\n codes_str = cast(str, device.attributes[ATTR_LOCK_CODES].value)\n codes = loads(codes_str)\n return [codes[id][\"name\"] for id in codes]\n except Exception as e:\n _LOGGER.warn(\"Error getting lock codes for %s: %s\", device, e)\n return []",
"def _get_module_return_code(self, status, module):\n\n # initialize return code array\n arr = []\n check_failed = False\n\n if module not in status.data:\n # assume running\n arr = [1]\n else:\n for job_name in status.data[module].keys():\n if job_name != 'pipeline_index':\n\n # update the job status and get the status string\n status._update_job_status(module, job_name)\n js = status.data[module][job_name]['job_status']\n\n if js == 'successful':\n arr.append(0)\n elif js == 'failed':\n arr.append(2)\n check_failed = True\n elif js is None:\n arr.append(3)\n else:\n arr.append(1)\n\n status._dump()\n\n return_code = self._parse_code_array(arr)\n\n status = self.RETURN_CODES[return_code]\n fail_str = ''\n if check_failed and status != 'failed':\n fail_str = ', but some jobs have failed'\n logger.info('Module \"{}\" for job \"{}\" is {}{}.'\n .format(module, self._config.name, status, fail_str))\n\n return return_code",
"def get_returns(self):\n\n url = sendcloud.BASE_URL + \"returns\"\n\n response = self.get(url)\n\n return response.json()"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Setter method for return_codes, mapped from YANG variable /mpls_state/statistics_oam/return_codes (list) | def _set_return_codes(self, v, load=False):
if hasattr(v, "_utype"):
v = v._utype(v)
try:
t = YANGDynClass(v,base=YANGListType("number",return_codes.return_codes, yang_name="return-codes", rest_name="return-codes", parent=self, is_container='list', user_ordered=False, path_helper=self._path_helper, yang_keys='number', extensions={u'tailf-common': {u'callpoint': u'mpls-statistics-oam-retcode', u'cli-suppress-show-path': None}}), is_container='list', yang_name="return-codes", rest_name="return-codes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, extensions={u'tailf-common': {u'callpoint': u'mpls-statistics-oam-retcode', u'cli-suppress-show-path': None}}, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='list', is_config=False)
except (TypeError, ValueError):
raise ValueError({
'error-string': """return_codes must be of a type compatible with list""",
'defined-type': "list",
'generated-type': """YANGDynClass(base=YANGListType("number",return_codes.return_codes, yang_name="return-codes", rest_name="return-codes", parent=self, is_container='list', user_ordered=False, path_helper=self._path_helper, yang_keys='number', extensions={u'tailf-common': {u'callpoint': u'mpls-statistics-oam-retcode', u'cli-suppress-show-path': None}}), is_container='list', yang_name="return-codes", rest_name="return-codes", parent=self, path_helper=self._path_helper, extmethods=self._extmethods, register_paths=True, extensions={u'tailf-common': {u'callpoint': u'mpls-statistics-oam-retcode', u'cli-suppress-show-path': None}}, namespace='urn:brocade.com:mgmt:brocade-mpls-operational', defining_module='brocade-mpls-operational', yang_type='list', is_config=False)""",
})
self.__return_codes = t
if hasattr(self, '_set'):
self._set() | [
"def _get_return_codes(self):\n return self.__return_codes",
"def return_code(self, return_code):\n\n self._return_code = return_code",
"def traffic_statuscodes_cachecodes(self, **kwargs):\n url_path = 'traffic/statuscodes/cachecodes'\n self.logger.debug(f\"Get list of cache codes\")\n body = self._make_body(kwargs)\n return self._common_get(request_path=url_path, parameters=body)",
"def set_retcodes(self,rc1,rc2) :\n\t\tif self.save_trace : \n\t\t\tself.rc1.append(rc1)\n\t\t\tself.rc2.append(rc2)\n\t\telse : \n\t\t\t# Save the return codes from the last iter\n\t\t\tself.rc1 = [rc1]\n\t\t\tself.rc2 = [rc2]",
"def process_returns(self, returns: List[OptFields]):\n returns_processed = []\n for ret in returns:\n if isinstance(ret.value, list):\n for val in ret.value:\n ret_new = deepcopy(ret)\n ret_new.value = val\n returns_processed.append(ret_new)\n else:\n returns_processed.append(ret)\n return returns_processed",
"def _build_return_code_enum():\n prefix = 'XTT_RETURN_'\n codes = {k[len(prefix):]:v for (k, v) in vars(_lib).items() if k.startswith(prefix)}\n return IntEnum('ReturnCode', codes)",
"def return_code(self):\n return self._return_code",
"def test_return_codes(self):\n\n j = self.project.create_job(ReturnCodeJob, \"success_0\")\n j.run()\n self.assertTrue(not j.status.aborted, \"Job aborted even though return code is 0!\")\n\n j = self.project.create_job(ReturnCodeJob, \"aborted_1\")\n j.input[\"return_code\"] = 1\n try:\n j.run()\n except RuntimeError:\n pass\n self.assertTrue(j.status.aborted, \"Job did not abort even though return code is 1!\")\n\n j = self.project.create_job(ReturnCodeJob, \"success_1\")\n j.input[\"accepted_codes\"] = [1]\n j.run()\n self.assertTrue(not j.status.aborted, \"Job aborted even though return code 1 is explicitely accepted!\")\n\n j = self.project.create_job(ReturnCodeJob, \"aborted_2\")\n j.input[\"return_code\"] = 2\n j.input[\"accepted_codes\"] = [1]\n try:\n j.run()\n except RuntimeError:\n pass\n self.assertTrue(j.status.aborted, \"Job did not abort even though return code is 2!\")",
"def return_ids(self, return_ids):\n\n self._return_ids = return_ids",
"def codes(self):\n return [card.code for card in self.cards]",
"def returncode(self: \"ShellOutput\") -> Artefact[int]:\n self.__check_len()\n return self.returncodes[0]",
"async def get_codes(cls):\n mcc_codes = await cache.get(MCC_CODES_CACHE_KEY)\n if mcc_codes:\n return mcc_codes\n try:\n mcc_codes = [mcc.code for mcc in await db.all(cls.SELECT_CODES)]\n except SQLAlchemyError as err:\n LOGGER.error(\"Could not retrieve all MCC codes. Error: %s\", err)\n raise DatabaseError(\"Failure. Failed to retrieve all MCC codes.\")\n else:\n await cache.set(MCC_CODES_CACHE_KEY, mcc_codes)\n\n return mcc_codes",
"def allowed_success_codes(self) -> Sequence[int]:\n return pulumi.get(self, \"allowed_success_codes\")",
"def returncodes(self):\n for p in self.processes:\n p.wait()\n codes = [p.poll() for p in self.processes]\n if set(codes) == set([0]):\n return []\n return codes",
"def license_codes(self) -> Sequence[str]:\n return pulumi.get(self, \"license_codes\")",
"def get_pcode_list(self) -> List[str]:\n return self.pcodes",
"def get_return_values_map(self, return_values):\r\n if return_values.upper() not in RETURN_VALUES_VALUES:\r\n raise ValueError(\"{0} must be one of {1}\".format(RETURN_VALUES, RETURN_VALUES_VALUES))\r\n return {\r\n pythonic(RETURN_VALUES): str(return_values).upper()\r\n }",
"def getAllCodesFromProcess(self, proc_id):\n DBlogging.dblogger.debug(\"Entered getAllCodesFromProcess: {0}\".format(proc_id))\n # will have as many values as there are codes for a process\n sq = (self.session.query(self.Code).filter_by(process_id=proc_id)\n .filter_by(newest_version=True)\n .filter_by(active_code=True))\n ans = []\n for s in sq:\n ans.append((s.code_id, s.code_start_date, s.code_stop_date))\n return ans",
"def process_output(self, output, returncode):\n pass"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Assumes binary array of 1 and 0 as input. Calculate longest ranges of 1's. | def count_ranges(a):
ranges = []
count = 0
for i, v in enumerate(a):
if v == 1: # same as previous value
count += 1
else:
if count > 1:
ranges.append([i, count]) # [end, length]
count = 0
return ranges | [
"def longest_run_1d(arr: Sequence[bool]) -> int:\n v, rl = rle_1d(arr)[:2]\n return np.where(v, rl, 0).max()",
"def longest_range(arr: list) -> list:\n lookup = {entry: False for entry in arr}\n largest_range = 0\n largest_low = None\n largest_high = None\n for number in arr:\n if not lookup[number]: # valid starting point\n lookup[number] = True\n curr_low = number\n curr_high = number\n curr_len = 1\n down_num = number\n while True:\n down_num -= 1\n if down_num in lookup and not lookup[down_num]:\n curr_low = down_num\n curr_len += 1\n lookup[down_num] = True\n else:\n break\n up_num = number\n while True:\n up_num += 1\n if up_num in lookup and not lookup[up_num]:\n curr_high = up_num\n curr_len += 1\n lookup[up_num] = True\n else:\n break\n if curr_len > largest_range:\n largest_low = curr_low\n largest_high = curr_high\n largest_range = curr_len\n return [largest_low, largest_high]",
"def solution(N):\n longest_binary_gap = 0\n bin_N = bin(N)[2:] # without 0b at the beginning\n tmp = 0\n for i in bin_N:\n if i is '0':\n tmp = tmp + 1\n else: # i is 1 \n longest_binary_gap = max(longest_binary_gap, tmp)\n tmp = 0\n return longest_binary_gap",
"def longest_sequence(a: int) -> int:\n previous_count = 0\n current_count = 0\n longest = 0\n\n for i in range(32):\n if 2**i & a:\n current_count += 1\n else:\n if 2**(i+1) & a:\n previous_count = current_count\n else:\n previous_count = 0\n current_count = 0\n\n longest = max(longest, current_count + previous_count + 1)\n return longest",
"def len_largest_interval(lst: np.array) -> int:\n counter = 1\n max_len = 0\n\n for i in range(len(lst) - 1):\n if lst[i+1] - lst[i] == 1:\n counter += 1\n else:\n if counter > max_len:\n max_len = counter\n counter = 1\n\n return max_len",
"def longest_subarray(integers):\n current = 0\n longest = 0\n current_value = None\n\n for integer in integers:\n if current_value is None or current_value != integer:\n if current > longest:\n longest = current\n\n current = 0\n current_value = integer\n\n current += 1\n\n if current > longest:\n longest = current\n\n return longest",
"def longest_consecutive_subsequence(array):\n\n\tn = len(array)\n\tresult = 0\n\n\t# Insert all array elements into a hash\n\td = {}\n\tfor i in array:\n\t\td[i] = 1\n\n\tfor i in range(n):\n\t\tcurrent = array[i]\n\t\twhile current in d.keys():\n\t\t\tcurrent = current + 1\n\t\tresult = max(result, current - array[i])\n\n\treturn result",
"def findMaxConsecutiveOnes(self, nums):\n res = 0\n num_zeros = 0\n left = 0\n for right, num in enumerate(nums):\n if num == 0:\n num_zeros += 1\n while num_zeros > 1:\n if nums[left] == 0:\n num_zeros -= 1\n left += 1\n res = max(res, right - left + 1)\n res = max(res, right - left + 1)\n return res",
"def max_ones_seq(self, array, m):\n n = len(array)\n i, j = 0, 0 # start, end of current consecutive 1s sequence\n x, y = 0, 0 # start, end of longest consecutive 1s sequence\n while j < n:\n if array[j]: # current element is 1\n if j - i > y - x: # update start, end of longest 1s sequence\n x, y = i, j\n j += 1 # move the right pointer\n elif not array[j] and m > 0: # current element is 0, we can flip it\n if j - i > y - x: # update start, end of longest 1s sequence\n x, y = i, j\n m -= 1 # deacrese number of allowed flips\n j += 1 # move the right pointer\n else: # current element is zero and we are out of flips\n if not array[i]: # start of current 1s sequence is 0\n m += 1 # increase available flips\n i += 1 # move the left pointer\n return list(range(x, y + 1))",
"def find_max_continous_sequence(array, start):\n pos = start\n while pos + 1 < len(array):\n if not array[pos] + 1 == array[pos + 1]:\n break\n pos += 1\n if pos + 1 == len(array):\n return array[start:]\n return array[start:pos + 1]",
"def longest_run(L):\n inc_count = 0 \n dec_count = 0\n maxlen = 0\n result = []\n \n for i in range(len(L)-1):\n if L[i]<=L[i+1]:\n inc_count +=1\n \n if inc_count > maxlen:\n maxlen = inc_count\n result = L[i+1-maxlen:i+1+1]\n else:\n inc_count = 0\n \n if L[i]>=L[i+1]:\n dec_count +=1\n \n if dec_count >maxlen:\n maxlen = dec_count\n result = L[i+1-maxlen:i+1+1]\n else:\n dec_count = 0\n \n return sum(result)",
"def maxLength(arr: List[str]) -> int:\n def helper(i, c):\n if i == len(arr): return bin(c).count('1')\n res = helper(i+1, c)\n for s in arr[i]:\n d = ord(s) - ord('a')\n if c & (1 << d):\n return res\n for s in arr[i]:\n d = ord(s) - ord('a')\n c |= 1 << d\n return max(res, helper(i+1, c))\n arr = [e for e in arr if len(set(e)) == len(e)]\n if len(arr) == 0: return 0\n return helper(0, 0)",
"def binary_gap (inp: int):\n\n cur_len = 0\n max_len = 0\n one_seen_before = False\n n = inp\n while n > 0:\n r = n % 2\n n = n // 2\n if r == 1:\n if one_seen_before and max_len < cur_len:\n max_len = cur_len\n cur_len = 0\n one_seen_before = True\n else:\n cur_len += 1\n\n return max_len",
"def max_ones_length(self, array, m):\n n = len(array)\n i, j = 0, 0 # sliding window indices\n curr_ones = 0\n max_ones = 0\n while j < n:\n if array[j]: # current element is 1, increase 1s count\n curr_ones += 1\n j += 1\n max_ones = max(max_ones, curr_ones) # update max 1s count\n elif not array[j] and m > 0: # current element is 0, we can flip it\n curr_ones += 1\n m -= 1\n j += 1\n max_ones = max(max_ones, curr_ones) # update max 1s count\n else: # current element is zero and we are out of flips\n if not array[i]: # start of current 1s sequence is 0\n m += 1 # increase available flips\n i += 1 # move the left pointer\n curr_ones -= 1 # decrease current 1s count\n return max_ones",
"def get_max_width(binary_mask):\n start_px = 0\n end_px = 0\n\n for i, row in enumerate(binary_mask):\n max = np.argmax(row)\n if max > 0:\n start_px = i\n break\n\n for i, row in enumerate(binary_mask[::-1]):\n max = np.argmax(row)\n if max > 0:\n end_px = i\n break\n\n return binary_mask.shape[0] - start_px - end_px",
"def longestConsecutive(nums):\n \"\"\"\n # 先实现，强行sort后照最长序列 25%\n if not nums: return 0\n nums.sort()\n ans, cur = 1, 1\n for i in range(1, len(nums)):\n if nums[i] - nums[i-1] == 1:\n cur += 1\n elif nums[i] - nums[i-1] > 1:\n cur = 1\n else:\n continue\n ans = max(cur, ans)\n return ans\n \"\"\"\n # 用哈希表保存以key为端点的最长序列长度\n d = {}\n ans = 0\n for x in nums:\n if x not in d:\n l = d.get(x - 1, 0)\n r = d.get(x + 1, 0)\n cur = 1 + l + r\n if cur > ans:\n ans = cur\n d[x] = cur\n d[x - l] = cur\n d[x + r] = cur\n return ans",
"def longestSubsequence(arr: List[int], difference: int) -> int:\n d = {}\n for e in arr:\n if not e in d:\n d[e] = int(bool(difference))\n if e - difference in d:\n d[e] = max(d[e], d[e-difference] + 1)\n return max(d.values())",
"def longest_incr_subseq(arr):\n # For seq ending at loc i\n max_till = [1 for _ in arr]\n\n for i in range(len(arr)):\n # for all values before\n # me, if i am more than\n # them, i can use their\n # longest_subseq plus 1\n for j in range(i):\n if arr[i] >= arr[j]:\n max_till[i] = max(1 + max_till[j], max_till[i])\n\n # we have so far gotten the\n # longest subseq ending at\n # given i. Now, get maxim\n # which may end anywhere\n return max(max_till)",
"def max_window(arr):\n length = len(arr)\n # Distance to the smallest element to the right\n arr_l = next_smaller_dist(idx_next_smaller(arr))\n # Distance to the smallest element to the left\n arr_r = list(reversed(next_smaller_dist(idx_next_smaller(list(reversed(arr))))))\n max_windows = [0 for _ in range(length)]\n for i in range(length):\n if arr_l[i] == -1 and arr_r[i] == -1:\n max_windows[i] = len(arr_l)\n elif arr_l[i] == -1 and arr_r[i] != -1:\n max_windows[i] = (length - i) + (arr_r[i] - 1)\n elif arr_l[i] != -1 and arr_r[i] == -1:\n max_windows[i] = (i + 1) + (arr_l[i] - 1)\n else:\n max_windows[i] = (arr_l[i] - 1) + (arr_r[i] - 1) + 1\n return max_windows"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
from range of count_ranges, return the 'howmany' longest ranges | def find_longest_ranges(range, howmany):
range.sort(key=lambda x: x[1]) # sort by length
if howmany > 1:
range = range[-howmany:] # get last few
range.sort(key=lambda x: x[0]) # sorted by starttime
return range
else:
return range[-1] | [
"def longest_range(arr: list) -> list:\n lookup = {entry: False for entry in arr}\n largest_range = 0\n largest_low = None\n largest_high = None\n for number in arr:\n if not lookup[number]: # valid starting point\n lookup[number] = True\n curr_low = number\n curr_high = number\n curr_len = 1\n down_num = number\n while True:\n down_num -= 1\n if down_num in lookup and not lookup[down_num]:\n curr_low = down_num\n curr_len += 1\n lookup[down_num] = True\n else:\n break\n up_num = number\n while True:\n up_num += 1\n if up_num in lookup and not lookup[up_num]:\n curr_high = up_num\n curr_len += 1\n lookup[up_num] = True\n else:\n break\n if curr_len > largest_range:\n largest_low = curr_low\n largest_high = curr_high\n largest_range = curr_len\n return [largest_low, largest_high]",
"def getNumRanges(self) -> int:\n ...",
"def longest_range(index_list):\n range_list = []\n begin = 0\n for i in range(len(index_list) - 1):\n if index_list[i] == 0 and index_list[i + 1] == 1:\n begin = i + 1\n if index_list[i] == 1 and index_list[i + 1] == 0:\n range_list.append((begin, i + 1))\n if index_list[-1] == 1:\n range_list.append((begin, len(index_list)))\n if range_list:\n range_list.sort(key=lambda x: x[1] - x[0], reverse=True)\n return range_list[0]\n else:\n return None",
"def len_largest_interval(lst: np.array) -> int:\n counter = 1\n max_len = 0\n\n for i in range(len(lst) - 1):\n if lst[i+1] - lst[i] == 1:\n counter += 1\n else:\n if counter > max_len:\n max_len = counter\n counter = 1\n\n return max_len",
"def overlap_len(range1, range2):\n return min(range1[1], range2[1]) - max(range1[0], range2[0])",
"def count_ranges(a):\n ranges = []\n count = 0\n for i, v in enumerate(a):\n if v == 1: # same as previous value\n count += 1\n else:\n if count > 1:\n ranges.append([i, count]) # [end, length]\n count = 0\n return ranges",
"def longest_run(L):\n inc_count = 0 \n dec_count = 0\n maxlen = 0\n result = []\n \n for i in range(len(L)-1):\n if L[i]<=L[i+1]:\n inc_count +=1\n \n if inc_count > maxlen:\n maxlen = inc_count\n result = L[i+1-maxlen:i+1+1]\n else:\n inc_count = 0\n \n if L[i]>=L[i+1]:\n dec_count +=1\n \n if dec_count >maxlen:\n maxlen = dec_count\n result = L[i+1-maxlen:i+1+1]\n else:\n dec_count = 0\n \n return sum(result)",
"def find_best_point(self, start_i, end_i, ranges):\n maxLenIdx = 0\n maxLen = 0\n for i in range(ranges):\n if ranges[i] > maxLen:\n maxLen = ranges[i]\n maxLenIdx = i\n return maxLenIdx",
"def find_max_gap(self, free_space_ranges):\n # mask the bubble\n masked = np.ma.masked_where(free_space_ranges==0, free_space_ranges)\n # get a slice for each contigous sequence of non-bubble data\n slices = np.ma.notmasked_contiguous(masked)\n max_len = slices[0].stop - slices[0].start\n chosen_slice = slices[0]\n # I think we will only ever have a maximum of 2 slices but will handle an\n # indefinitely sized list for portablility\n for sl in slices[1:]:\n sl_len = sl.stop - sl.start\n if sl_len > max_len:\n max_len = sl_len\n chosen_slice = sl\n return chosen_slice.start, chosen_slice.stop",
"def find_max_gap(self, free_space_ranges):\n\ti = 0\n gs = -1 \n\tge = -1 \n\tbg = 0 \n\tbs = 0 \n\tbe = 0 \n\n\twhile i <= len(free_space_ranges)-1: \n\t if (free_space_ranges[i] > 2) and (gs == -1): \n\t\tgs = i\n\t elif (free_space_ranges[i] <= 2) and (gs != -1):\n\t\tge = i\n\t\tif (ge - gs) > bg:\n\t\t bg = ge - gs\n\t \t bs = gs\n\t \t be = ge\n\t\tgs = -1\n\t i = i + 1\n\tarr = [bs, be]\n return arr",
"def max_length(sequences):\t\n\tml=0\n\tfor ind_seq in sequences:\n\t\tif ind_seq.get_LENGTH() >= ml:\n\t\t\tml = ind_seq.get_LENGTH()\n\treturn ml",
"def find_max_gap(self, free_space_ranges):\n start = end = 200\n curr_start = 200\n #print(free_space_ranges)\n for i in range(201, 880):\n if free_space_ranges[i] != 0:\n if free_space_ranges[i-1] == 0:\n curr_start = i\n else:\n if (i-curr_start) > end-start:\n start = curr_start\n end = i\n return start, end",
"def find_long_runs(num_sequence, l):\n chunked = [(k, list(g)) for k, g in itertools.groupby(num_sequence)]\n retval = [(i, len(g)) for i, (k, g) in enumerate(chunked) if k and len(g) > l]\n return retval",
"def max_len_of_conseq_ascend(l):\n count = 1\n m_list = []\n for i in range(l.size()-1):\n if l.item(i) <= l.item(i+1):\n count +=1\n else:\n m_list.append(count)\n count = 1\n m_list.append(count)\n return print(max(m_list))",
"def pb14():\n maxlen = 0\n maxstart = 0\n\n for i in xrange(2, 10**6):\n l = collatz_chain_len(i)\n if l > maxlen:\n maxlen = l\n maxstart = i\n print maxstart, l",
"def find_max_gap(self, free_space_ranges):\n temp_arr = np.copy(free_space_ranges)\n temp_arr[np.nonzero(temp_arr)] = 2\n split = np.split(np.arange(free_space_ranges.shape[0]), np.where(np.abs(np.diff(temp_arr)) >= 1)[0]+1)\n \n sorted_split = sorted(split, key=len, reverse=True)\n for i in range(len(sorted_split)):\n if np.any(free_space_ranges[sorted_split[i]]):\n return np.min(sorted_split[i]), np.max(sorted_split[i]+1)",
"def _getLongestLength(self, listOfLists):\n\t\tmax = -1\n\t\tfor list in listOfLists:\n\t\t\tif len(list) > max:\n\t\t\t\tmax = len(list)\n\t\treturn max",
"def __len__(self):\r\n res = 0\r\n for begin,end,step in self._ranges:\r\n if end is None:\r\n raise ValueError(\"Cannot return length of infinite range\")\r\n res += ((end-begin)//step)+1\r\n return res",
"def part_2(ranges: 'RangeSet', total_ips_count: int = 1 << 32) -> int:\n\n allowed_count = total_ips_count - len(ranges)\n print(f\"part 2: there are total {allowed_count} allowed IPs\")\n return allowed_count"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Function used to attach form fields to wtforms. Not really a great solution but is approved by wtforms. | def attach_custom_user_fields(form_cls, **kwargs):
new_fields = UserFields.query.filter_by(**kwargs).all()
for field in new_fields:
validators = []
if field.required:
validators.append(InputRequired())
if field.field_type == "text":
input_field = StringField(
field.name, description=field.description, validators=validators
)
elif field.field_type == "boolean":
input_field = BooleanField(
field.name, description=field.description, validators=validators
)
setattr(form_cls, f"fields[{field.id}]", input_field) | [
"def form_CustomisedFormLayoutFields(request):\n schema = schemaish.Structure()\n schema.add( 'firstName', schemaish.String())\n schema.add( 'surname', schemaish.String())\n schema.add( 'age', schemaish.Integer())\n schema.add( 'sex', schemaish.String())\n\n form = formish.Form(schema, 'form')\n\n return form",
"def add_field(self, name, value):\n self.form_fields.append((name, value))\n return",
"def form_tweaks(self):\n pass",
"def make_fields(self):\n for name, prop in self.edit:\n instance_value = self.model.get(name)\n post_value = self.data[name] if (self.data and self.data.has_key(name)) else instance_value\n form_field_class = self.get_field_type(prop)\n form_field = form_field_class(model=self.model, property=prop, name=name, instance_value=instance_value, post_value=post_value)\n self.add(form_field)",
"def add_field(self, name, value):\n self.form_fields.append((name, value))\n return",
"def add_field(self, name, value):\r\n self.form_fields.append((name, str(value)))\r\n return",
"def formfields():\n\n T = current.T\n request = current.request\n\n auth = current.auth\n auth_settings = auth.settings\n auth_messages = auth.messages\n\n settings = current.deployment_settings\n\n utable = auth_settings.table_user\n passfield = auth_settings.password_field\n\n # Last name is required\n utable.last_name.requires = IS_NOT_EMPTY(error_message=T(\"input required\"))\n\n # Instantiate Consent Tracker\n consent = ConsentTracking(processing_types=[\"TOS_PRIVATE\", \"STORE\", \"SHARE_OFFERS\"])\n\n # Form fields\n formfields = [# -- User Account --\n utable.first_name,\n utable.last_name,\n utable.email,\n utable[passfield],\n Field(\"password_two\", \"password\",\n label = auth_messages.verify_password,\n requires = IS_EXPR(\"value==%s\" % \\\n repr(request.vars.get(passfield)),\n error_message = auth_messages.mismatched_password,\n ),\n comment = DIV(_class = \"tooltip\",\n _title = \"%s|%s\" % (auth_messages.verify_password,\n T(\"Enter the same password again\"),\n ),\n ),\n ),\n # -- Address --\n Field(\"location\", \"json\",\n label = T(\"Address\"),\n widget = LocationSelector(\n levels = (\"L1\", \"L2\", \"L3\", \"L4\"),\n required_levels = (\"L1\", \"L2\", \"L3\"),\n filter_lx = settings.get_custom(\"regional\"),\n show_address = True,\n address_required = True,\n show_postcode = True,\n postcode_required = True,\n show_map = True,\n ),\n ),\n # -- Contact Information --\n Field(\"mobile_phone\",\n label = T(\"Mobile Phone\"),\n requires = IS_EMPTY_OR(IS_PHONE_NUMBER_SINGLE()),\n ),\n # -- Privacy and Terms --\n Field(\"consent\",\n label = T(\"Consent\"),\n widget = consent.widget,\n ),\n ]\n\n\n # Required fields\n required_fields = [\"first_name\",\n \"last_name\",\n ]\n\n # Subheadings\n subheadings = ((0, T(\"User Account\")),\n (5, T(\"Address\")),\n (6, T(\"Contact Information\")),\n (7, \"%s / %s\" % (T(\"Privacy\"), T(\"Terms of Service\"))),\n )\n\n # Geocoder\n current.response.s3.scripts.append(\"/%s/static/themes/RLP/js/geocoderPlugin.js\" % request.application)\n\n return formfields, required_fields, subheadings",
"def addField(field):",
"def render_custom_fields(form):\n return {\n 'form': form,\n }",
"def formfields():\n\n T = current.T\n request = current.request\n\n auth = current.auth\n auth_settings = auth.settings\n auth_messages = auth.messages\n\n utable = auth_settings.table_user\n passfield = auth_settings.password_field\n\n # Last name is required\n utable.last_name.requires = IS_NOT_EMPTY(error_message=T(\"input required\"))\n\n # Don't check for duplicate email (will be done in onvalidation)\n # => user might choose to use the current email address of the account\n # => if registration key or code are invalid, we don't want to give away\n # any existing email addresses\n utable.email.requires = [IS_EMAIL(error_message = auth_messages.invalid_email),\n IS_LOWER(),\n ]\n\n # Instantiate Consent Tracker\n consent = ConsentTracking(processing_types=[\"STORE\", \"RULES_ISS\"])\n\n # Form fields\n formfields = [utable.first_name,\n utable.last_name,\n utable.email,\n utable[passfield],\n Field(\"password_two\", \"password\",\n label = auth_messages.verify_password,\n requires = IS_EXPR(\"value==%s\" % \\\n repr(request.vars.get(passfield)),\n error_message = auth_messages.mismatched_password,\n ),\n comment = DIV(_class = \"tooltip\",\n _title = \"%s|%s\" % (auth_messages.verify_password,\n T(\"Enter the same password again\"),\n ),\n ),\n ),\n Field(\"code\",\n label = T(\"Registration Code\"),\n requires = IS_NOT_EMPTY(),\n ),\n Field(\"consent\",\n label = T(\"Consent\"),\n widget = consent.widget,\n ),\n ]\n\n\n # Required fields\n required_fields = [\"first_name\",\n \"last_name\",\n ]\n\n return formfields, required_fields",
"def add_attributes_to_field(field):\n if field.field.required:\n field.field.widget.attrs[\"data-required\"] = \"true\"\n\n if widget_type(field) == \"textinput\" and field.name:\n field.field.widget.attrs.update({\n \"autocomplete\": autocomplete_attribute(field.name)\n })\n\n return field",
"def __init__(self, *args, **kwargs):\n super(SignupForm, self).__init__(*args, **kwargs)\n self.fields['email'].required = True\n self.fields['first_name'].required = True\n self.fields['password'].widget = forms.PasswordInput() \n\n for field in self.fields:\n self.fields[field].widget.attrs.update(\n {\n 'class': 'form-control',\n }\n )",
"def make_form(self):",
"def __init__(field, form, content):",
"def save_extra_forms(cls, user, application):\n pass",
"def __init__(self, *args, **kwargs):\n super(UserCreateForm, self).__init__(*args, **kwargs)\n for field in self.fields.values():\n field.widget.attrs['class'] = 'form-control'",
"def testAddField(self):\n\n msg = self.Message()\n form = msg['form']\n form.addField(var='f1',\n ftype='text-single',\n label='Text',\n desc='A text field',\n required=True,\n value='Some text!')\n\n self.check(msg, \"\"\"\n <message>\n <x xmlns=\"jabber:x:data\" type=\"form\">\n <field var=\"f1\" type=\"text-single\" label=\"Text\">\n <desc>A text field</desc>\n <required />\n <value>Some text!</value>\n </field>\n </x>\n </message>\n \"\"\")\n\n form['fields'] = [('f1', {'type': 'text-single',\n 'label': 'Username',\n 'required': True}),\n ('f2', {'type': 'text-private',\n 'label': 'Password',\n 'required': True}),\n ('f3', {'type': 'text-multi',\n 'label': 'Message',\n 'value': 'Enter message.\\nA long one even.'}),\n ('f4', {'type': 'list-single',\n 'label': 'Message Type',\n 'options': [{'label': 'Cool!',\n 'value': 'cool'},\n {'label': 'Urgh!',\n 'value': 'urgh'}]})]\n self.check(msg, \"\"\"\n <message>\n <x xmlns=\"jabber:x:data\" type=\"form\">\n <field var=\"f1\" type=\"text-single\" label=\"Username\">\n <required />\n </field>\n <field var=\"f2\" type=\"text-private\" label=\"Password\">\n <required />\n </field>\n <field var=\"f3\" type=\"text-multi\" label=\"Message\">\n <value>Enter message.</value>\n <value>A long one even.</value>\n </field>\n <field var=\"f4\" type=\"list-single\" label=\"Message Type\">\n <option label=\"Cool!\">\n <value>cool</value>\n </option>\n <option label=\"Urgh!\">\n <value>urgh</value>\n </option>\n </field>\n </x>\n </message>\n \"\"\")",
"def form_RestishExample(request):\n form = formish.Form(SimpleSchema())\n form['comments'].widget = formish.TextArea()\n return form",
"def addProductFields(form, forCreation=False, restWriter=None, hasOptions=False):\n form.addField('code', formal.String(required=True, strip=True))\n form.addField('title', formal.String(required=True, strip=True))\n\n images = formal.Group('images')\n form.add( images )\n images.add( formal.Field('mainImage', formal.File(required=forCreation), \n widgetFactory=formal.widgetFactory( formal.FileUploadWidget,\n convertibleFactory=contenttypeutil.KeyToFileConverter,\n originalKeyIsURL=True),description='click to change') )\n images.add( formal.Field('ndgrad', formal.File(), \n widgetFactory=formal.widgetFactory( formal.FileUploadWidget,\n convertibleFactory=contenttypeutil.KeyToFileConverter,\n originalKeyIsURL=True),description='click to change') )\n\n\n availability = formal.Group('availability')\n form.add( availability )\n\n availability.add( formal.Field('show', formal.Boolean()))\n availability.add( formal.Field('available', formal.Boolean()) )\n availability.add( formal.Field('availabilityDescription', formal.String()) )\n\n metadata = formal.Group('metadata')\n form.add( metadata )\n\n metadata.add( formal.Field('date', formal.Date(), formal.widgetFactory(formal.DatePartsInput, dayFirst=True)))\n metadata.add( formal.Field('location', formal.String()) )\n \n lensOptions = [\n \"80mm Schneider Super Symmar XL f/4.5\",\n \"110mm Schneider Super Symmar XL f/5.6\",\n \"150mm Rodenstock Sironar S f/5.6\",\n \"240mm Fujinon A f/9\",\n \"360mm Nikkor T*ED f/8\",\n \"360mm Nikkor T*ED f/11\",\n ]\n metadata.add( formal.Field('lens', formal.String(),formal.widgetFactory(formal.SelectOtherChoice, options=lensOptions) ) )\n \n # this is a redundant field... need to remove if possible\n metadata.add( formal.Field('speedaperture', formal.String()) )\n \n speedOptions = ['1/500', '1/250','1/125','1/60','1/30','1/15','1/8','1/4','1/2','1s','2s','4s','8s','15s','30s','1m','2m']\n metadata.add( formal.Field('speed', formal.String(),formal.widgetFactory(formal.SelectOtherChoice, options=speedOptions),description='If you enter a text value please use the same format as the existing values e.g. 6s, 1/3, 2m' ) )\n \n \n apertureOptions = ['f/5.6','f/6.3','f/8','f/8⅓','f/8½','f/8⅔','f/16','f/16⅓','f/16½','f/16⅔','f/22','f/22⅓','f/22½','f/22⅔','f/32','f/32⅓','f/32½','f/32⅔','f/45','f/45⅓','f/45½','f/45⅔']\n metadata.add( formal.Field('aperture', formal.String(),formal.widgetFactory(formal.SelectOtherChoice, options=apertureOptions) ) ) \n metadata.add( formal.Field('tiltswing', formal.String()) )\n metadata.add( formal.Field('fronttilt', formal.Integer()) )\n metadata.add( formal.Field('reartilt', formal.Integer()) )\n metadata.add( formal.Field('risefall', formal.String()) )\n ndfilters = ['0.3S','0.45S','0.6S','0.75S','0.9S','0.3H','0.45H','0.6H','0.75H','0.9H']\n metadata.add( formal.Field('ndfilters', formal.String(),formal.widgetFactory(formal.SelectOtherChoice, options=ndfilters)) )\n otherfilters=['81A','81B','81C','Polariser']\n metadata.add( formal.Field('otherfilters', formal.String(), formal.widgetFactory(formal.SelectOtherChoice, options=otherfilters)) )\n\n \n \n \n data_strings = [\n (0, '-'),\n (1, '*'),\n (2, '**'),\n (3, '***'),\n (4, '****'),\n (5, '*****'),\n ] \n \n metadata.add( formal.Field('rating', formal.Integer(), formal.widgetFactory(formal.SelectChoice, options=data_strings)) )\n\n\n description = formal.Group('description')\n form.add( description )\n parsers = [('markdown','MarkDown'),('xhtml','XHTML'),('plain','Plain Text')]\n description.add( formal.Field('summary', formal.RichTextType(required=True),\n widgetFactory=formal.widgetFactory(richtextarea.RichTextArea, parsers=parsers),\n cssClass=' '.join(['imagepicker','preview','itemselector']) ) )\n description.add( formal.Field('description', formal.RichTextType(required=True),\n widgetFactory=formal.widgetFactory(richtextarea.RichTextArea, parsers=parsers),\n cssClass=' '.join(['imagepicker','preview','itemselector']) ) )\n description.add( formal.Field('categories', formal.Sequence(formal.String()), \n widgetFactory=categorieswidget.FormalCheckboxTreeMultichoice ) )\n\n\n\n if not hasOptions:\n pricing = formal.Group('pricing')\n form.add( pricing )\n pricing.add( formal.Field('price', formal.Decimal(required=True)) )\n\n\n seo = formal.Group('seo')\n form.add( seo )\n seo.add( formal.Field('titleTag', formal.String()) )\n seo.add( formal.Field('metaDescription', formal.String()) )\n seo.add( formal.Field('metaKeywords', formal.String()) )"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
If we have a registration code required, we attach it to the form similar to attach_custom_user_fields | def attach_registration_code_field(form_cls):
if Configs.registration_code:
setattr( # noqa B010
form_cls,
"registration_code",
StringField(
"Registration Code",
description="Registration code required to create account",
validators=[InputRequired()],
),
) | [
"def handle_register(self, code):\n\n if code in self.factory.users_codes and not self.factory.debug and False:\n self._snd(u\"Codigo Ya Registrado\\nIntroduzca codigo\")\n return\n\n if self.get_odoo_connexion(code):\n self.state = \"tasks\"\n self.menu1_tasks()\n return\n else:\n self._snd(u\"No se pudo establecer\\n la conexion.\\nIntroduzca codigo\")",
"def get_registration_code():\n pass",
"def show_registration_form():\n form = AddUser()\n return render_template(\"register.html\", form=form)",
"def create_register_user(self, data, user_type):\n data.pop('password_confirm')\n data['user_type'] = user_type\n user = User.objects.create_user(**data)\n return user",
"def registerF(request):\n args = {}\n args.update(csrf(request))\n if request.method == 'POST':\n # Attempt to grab information from the raw form information.\n # Note that we make use of both UserForm and UserProfileForm.\n user_form = UserForm(data=request.POST)\n profile_form = UserProfileFormF(data=request.POST)\n # If the two forms are valid...\n args['form'] = user_form\n if user_form.is_valid() and profile_form.is_valid():\n # Save the user's form data to the database.\n user = user_form.save()\n # Now we hash the password with the set_password method.\n # Once hashed, we can update the user object.\n username = user_form.cleaned_data['username']\n email = user_form.cleaned_data['email']\n faculty_id = profile_form.cleaned_data['faculty_id']\n department = profile_form.cleaned_data['department']\n profile_pic = profile_form.cleaned_data['profile_pic']\n i_agree = profile_form.cleaned_data['i_agree']\n salt = hashlib.sha1(str(random.random())).hexdigest()[:5]\n activation_key = hashlib.sha1(salt + email).hexdigest()\n key_expires = datetime.today() + timedelta(2)\n user.set_password(user.password)\n user.save()\n # Now sort out the UserProfile instance.\n # Since we need to set the user attribute ourselves, we set commit=False.\n # This delays saving the model until we're ready to avoid integrity problems.\n profile = profile_form.save(commit=False)\n profile.user = user\n # Did the user provide a profile picture?\n # If so, we need to get it from the input form and put it in the UserProfile model.\n # Now we save the UserProfile model instance.\n profile = UserProfileF(user=user, faculty_id=faculty_id, department=department, profile_pic=profile_pic, i_agree=i_agree, activation_key=activation_key, key_expires=key_expires,)\n profile.save()\n # Send email with activation key\n email_subject = 'Account confirmation'\n email_body = \"Hey %s, thanks for signing up. To activate your account, click this link within 48hours http://127.0.0.1:8000/confirm/%s\" % (username, activation_key)\n\n send_mail(email_subject, email_body, 'balyan05.manish@gmail.com', [email], fail_silently=False)\n return render(request, 'vtr/home.html')\n # Invalid form or forms - mistakes or something else?\n # Print problems to the terminal.\n # They'll also be shown to the user.\n else:\n print user_form.errors, profile_form.errors\n # Not a HTTP POST, so we render our form using two ModelForm instances.\n # These forms will be blank, ready for user input.\n else:\n user_form = UserForm()\n profile_form = UserProfileFormF()\n # Render the template depending on the context.\n return render(request, 'faculty/register.html', {'user_form': user_form, 'profile_form': profile_form})",
"def register(self, form):\n new_user = form.save(commit=False)\n username_field = getattr(new_user, 'USERNAME_FIELD', 'username')\n # Save lowercased email as username.\n setattr(new_user, username_field, form.cleaned_data['email'].lower())\n new_user.first_name = form.cleaned_data['first_name']\n new_user.last_name = form.cleaned_data['last_name']\n new_user.save()\n new_user = authenticate(username=getattr(new_user, username_field), password=form.cleaned_data['password1'])\n login(self.request, new_user)\n user_registered.send(sender=self.__class__, user=new_user, request=self.request)\n profile, _ = Profile.objects.get_or_create(user=new_user)\n self.request.session['signed_up'] = True\n profile.payment_plan = int(form.cleaned_data['payment_plan'])\n profile.company_name = form.cleaned_data['company']\n profile.phone = form.cleaned_data['phone']\n profile.save(update_fields=['payment_plan', 'company_name', 'phone'])\n if profile.payment_plan != Profile.PAYMENT_PLAN_FREE:\n messages.add_message(self.request, messages.INFO,\n 'Congratulations! We won\\'t charge you for this plan for now.')\n return new_user",
"def register_account(form, _openid):\n\n user_ob = User.objects.create_user(form.cleaned_data['username'],\n form.cleaned_data['email'])\n user_ob.save()\n profile = UserProfile(\n user=user_ob,\n location=form.cleaned_data['location'],\n url=form.cleaned_data['url'],\n about=form.cleaned_data['about'],\n restkey=hashlib.sha1(\"%s%s%s\" % (str(random.random()), 'snippify.me',\n str(time.time()))).hexdigest(),\n )\n profile.save()\n user_ob.backend = \"django.contrib.auth.backends.ModelBackend\"\n oid_register.send(sender=user_ob, openid=_openid)\n return user_ob",
"def register_page(self):\n self.validate_form(\"/register\", [\"username\", \"password\", \"confirmation\"])",
"def register(email, display_name=None):",
"def registration_code(self):\n return self._regcode",
"def register(email, data=None):",
"def test_registration_form(client):\n form_data = {\n \"email\": \"test@user.com\",\n \"password1\": \"abcd1234!\",\n \"password2\": \"abcd1234!\",\n }\n\n form = CustomUserRegistrationForm(data=form_data)\n assert form.is_valid()",
"def register(request):\n # Redirect succesful logins to `next` if set.\n # Failing that `redirect_url`.\n # Failing that, LOGIN_REDIRECT_URL from settings.py.\n redirect_uri = post_or_get(\n request, 'next', fallback=post_or_get(\n request, 'redirect_url', fallback=settings.LOGIN_REDIRECT_URL))\n redirect_absolute_uri = add_query_params_to_url(\n request.build_absolute_uri(redirect_uri),\n {'auth_user': request.user.get_username()})\n\n if request.method == 'POST':\n form = RegistrationForm(request.POST)\n # Fails if the form is not valid\n user = datahub_register_user(form)\n if user is not None and user.is_active:\n django_login(request, user)\n # Append auth_user to redirect_uri so apps like Kibitz can\n # pull the username out of the redirect. This should be\n # removed when Thrift is removed from DataHub.\n redirect_uri = add_query_params_to_url(\n redirect_uri, {'auth_user': request.user.get_username()})\n return HttpResponseRedirect(redirect_uri)\n else:\n form = RegistrationForm()\n\n providers = provider_details()\n context = RequestContext(request, {\n 'request': request,\n 'user': request.user,\n 'form': form,\n 'providers': providers,\n 'next': redirect_uri,\n 'absolute_next': redirect_absolute_uri})\n return render_to_response('register.html', context_instance=context)",
"def register(request):\n c_dict = {}\n c_dict.update(csrf(request))\n if request.method == 'POST':\n regform = forms.RegistrationForm(request.POST)\n c_dict['form'] = regform\n if regform.is_valid():\n # пишем юзера в БД\n user = regform.save()\n username = regform.cleaned_data['username']\n email = regform.cleaned_data['email']\n salt = hashlib.sha1(str(random.random())).hexdigest()[:5]\n activation_key = hashlib.sha1(salt + email).hexdigest()\n\n # сохраняем код активации юзера\n new_profile = models.UserProfile(user=user, activation_key=activation_key)\n new_profile.save()\n\n # шлем на почту подтверждение о регистрации\n email_subject = 'Подтверждение регистрации'\n email_body = 'Спасибо за регистрацию, {0}. Чтобы активировать учетную запись перейдите ' \\\n 'по ссылке http://sheltered-harbor-3118.herokuapp.com/auth/confirm/{1}'.format(username, activation_key)\n # 'по ссылке http://127.0.0.1:8000/auth/confirm/{1}'.format(username, activation_key)\n\n send_mail(email_subject, email_body, 'testchallengedjango@gmail.com', [email], fail_silently=False)\n\n c_dict['success_registration'] = 'Не забудьте подтвердить регистрацию в электронной почте'\n\n # подсовываем форму для логина, а не регистрации!!!\n regform = forms.LoginForm()\n c_dict['form'] = regform\n return render(request, 'loginapp/login.html', c_dict)\n else:\n regform = forms.RegistrationForm()\n c_dict['form'] = regform\n return render(request, 'loginapp/register.html', c_dict)",
"def _signup(request, eamap, retfun=None):\r\n # save this for use by student.views.create_account\r\n request.session['ExternalAuthMap'] = eamap\r\n\r\n if settings.FEATURES.get('AUTH_USE_CERTIFICATES_IMMEDIATE_SIGNUP', ''):\r\n # do signin immediately, by calling create_account, instead of asking\r\n # student to fill in form. MIT students already have information filed.\r\n username = eamap.external_email.split('@', 1)[0]\r\n username = username.replace('.', '_')\r\n post_vars = dict(username=username,\r\n honor_code=u'true',\r\n terms_of_service=u'true')\r\n log.info('doing immediate signup for %s, params=%s', username, post_vars)\r\n student.views.create_account(request, post_vars)\r\n # should check return content for successful completion before\r\n if retfun is not None:\r\n return retfun()\r\n else:\r\n return redirect('/')\r\n\r\n # default conjoin name, no spaces, flattened to ascii b/c django can't handle unicode usernames, sadly\r\n # but this only affects username, not fullname\r\n username = re.sub(r'\\s', '', _flatten_to_ascii(eamap.external_name), flags=re.UNICODE)\r\n\r\n context = {'has_extauth_info': True,\r\n 'show_signup_immediately': True,\r\n 'extauth_domain': eamap.external_domain,\r\n 'extauth_id': eamap.external_id,\r\n 'extauth_email': eamap.external_email,\r\n 'extauth_username': username,\r\n 'extauth_name': eamap.external_name,\r\n 'ask_for_tos': True,\r\n }\r\n\r\n # Some openEdX instances can't have terms of service for shib users, like\r\n # according to Stanford's Office of General Counsel\r\n uses_shibboleth = (settings.FEATURES.get('AUTH_USE_SHIB') and\r\n eamap.external_domain.startswith(SHIBBOLETH_DOMAIN_PREFIX))\r\n if uses_shibboleth and settings.FEATURES.get('SHIB_DISABLE_TOS'):\r\n context['ask_for_tos'] = False\r\n\r\n # detect if full name is blank and ask for it from user\r\n context['ask_for_fullname'] = eamap.external_name.strip() == ''\r\n\r\n # validate provided mail and if it's not valid ask the user\r\n try:\r\n validate_email(eamap.external_email)\r\n context['ask_for_email'] = False\r\n except ValidationError:\r\n context['ask_for_email'] = True\r\n\r\n log.info('EXTAUTH: Doing signup for %s', eamap.external_id)\r\n\r\n return student.views.register_user(request, extra_context=context)",
"def __init__(self, *args, **kwargs):\n super(UserCreationForm, self).__init__(*args, **kwargs)\n self.fields[\"first_name\"].required = True\n self.fields[\"last_name\"].required = True\n self.fields[\"email\"].required = True",
"def register(request, success_url=None,\r\n form_class=RegistrationForm, profile_callback=None,\r\n template_name='registration/registration_form.html',\r\n extra_context=None):\r\n if request.method == 'POST':\r\n form = form_class(data=request.POST, files=request.FILES)\r\n if form.is_valid():\r\n new_user = form.save(profile_callback=profile_callback)\r\n # success_url needs to be dynamically generated here; setting a\r\n # a default value using reverse() will cause circular-import\r\n # problems with the default URLConf for this application, which\r\n # imports this file.\r\n return HttpResponseRedirect(success_url or reverse('registration_complete'))\r\n else:\r\n form = form_class()\r\n \r\n if extra_context is None:\r\n extra_context = {}\r\n context = RequestContext(request)\r\n for key, value in extra_context.items():\r\n context[key] = callable(value) and value() or value\r\n return render_to_response(template_name,\r\n { 'form': form },\r\n context_instance=context)",
"def sign_up(request):\n #just in case is already registered \n if Developer.all().filter(\"user =\", request.user).get():\n return HttpResponseRedirect(\"/\")\n \n return SignUpWizard([SignUpStep1Form, SignUpStep2Form, SignUpStep3Form])(request)",
"def facebook_registration(backend, request):\n pass"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Custom init to persist the obj parameter to the rest of the form | def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
obj = kwargs.get("obj")
if obj:
self.obj = obj | [
"def __init__(self, *args, **kwargs):\n self.instance = kwargs.pop(\"instance\", None)\n\n initial = kwargs.setdefault(\"initial\", {})\n initial[\"name\"] = self.instance.name\n initial[\"description\"] = self.instance.description\n initial[\"status\"] = self.instance.status\n initial[\"cc_version\"] = self.instance.cc_version\n\n initial[\"idprefix\"] = self.instance.case.idprefix\n initial[\"priority\"] = self.instance.case.priority\n\n super(EditCaseVersionForm, self).__init__(*args, **kwargs)",
"def __init__(self, form):\n self._form = form",
"def __init__(self, *args, **kwargs):\r\n self.instance = kwargs.pop(\"instance\", None)\r\n\r\n initial = kwargs.setdefault(\"initial\", {})\r\n initial[\"name\"] = self.instance.name\r\n initial[\"description\"] = self.instance.description\r\n initial[\"status\"] = self.instance.status\r\n initial[\"cc_version\"] = self.instance.cc_version\r\n\r\n initial[\"idprefix\"] = self.instance.case.idprefix\r\n initial[\"priority\"] = self.instance.case.priority\r\n\r\n super(EditCaseVersionForm, self).__init__(*args, **kwargs)",
"def __init__(field, form, content):",
"def init(self, obj):\n obj_dict = {'name': obj.get_obj_name(),\n 'properties': obj.get_obj_properties(),\n 'actions': []}\n\n self.log_data[obj.get_obj_id()] = obj_dict",
"def __init__(self, *args, **kwargs):\n if 'instance' in kwargs:\n initial = {}\n\n for byte_setting in self.base_fields.keys():\n initial[byte_setting] = '{:.0e}'.format(getattr(kwargs['instance'], byte_setting))\n\n kwargs['initial'] = initial\n\n super(QuotaForm, self).__init__(*args, **kwargs)",
"def __init__(self, dictobj=None, prefix=\"\"):\n self.dictobj = dictobj\n self.tran_data()",
"def _post_save_object(self, obj, form):\n pass",
"def __init__(self, obj, *args, **kwargs):\n self.obj_ = obj\n super(ArtificialRV, self).__init__(*args, **kwargs)",
"def __init__(self, handler=None, formdata=None, obj=None, prefix='', **kwargs):\n if handler:\n self._handler = handler\n super(Form, self).__init__(formdata=TornadoInputWrapper(self._handler), obj=obj, prefix=prefix, **kwargs)",
"def __init__(self, **kwargs):\n super(StoredObject, self).__init__()",
"def __init__(self, *args, **kwargs):\n\t\t\n\t\tinstance = kwargs.get('instance', None)\n\t\tinitial = kwargs.pop('initial', None)\n\t\tif instance is not None:\n\t\t\tif initial is None:\n\t\t\t\tinitial = {}\n\t\t\t\tinitial['ingredient_name'] = instance.ingredient.name\n\t\t\t\tinitial['unit_name'] = instance.unit.name\n\t\t\tif initial is not None:\n\t\t\t\tkwargs['initial'] = initial\n\t\tsuper(RecipeIngredientForm, self).__init__(*args, **kwargs)",
"def __init__(self, **params):\n self.__object = object_param(**params)",
"def get_form_kwargs(self):\n kwargs = super(ModelFormMixin, self).get_form_kwargs()\n kwargs['obj'] = self.object\n return kwargs",
"def __init__(self, **kwargs):\n self.__dict__.update(kwargs)",
"def super_init( self, data ):\n\n super( self.__class__, self ).__init__( _vars = data )",
"def full_init_self(self, db, field_name, model):\n if not self.db:\n self.__class__.db = db\n\n self.field_name = field_name\n self.model = model # property",
"def post_init(self, record, data, model=None, **kwargs):",
"def my_init(self, fileobj):\n self._fileobj = fileobj"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
}
} |
Labeled tokens come back from the UI as JSON. This method pulls them from the json and dumps | def get_labels():
json_request = request.json # get the json from the server
keys = sort_keys(json_request.keys()) # sort the keys (i.e. the token ids)
labels = []
for k in keys:
# get the labels that the user input to the UI
val = (json_request[k]['text'], json_request[k]['value'])
labels.append(val)
return labels | [
"def act(self):\n if not self.label_candidates:\n self.label_candidates = True\n for text in self.observation.get('label_candidates', ()):\n if text:\n tokens = self.tokenize(text)\n self.add_to_dict([self.get_template(tokens)])\n\n return {'id': self.getID()}",
"def tokens (self):\n output = []\n for field in self.fields:\n token = str(field.get())\n # escape special characters\n if \"[\" in token:\n token = token.replace(\"[\",\"\\\\[\")\n if \"]\" in token:\n token = token.replace(\"]\",\"\\\\]\")\n # escape strings\n if \" \" in token:\n token = \"[{}]\".format(token)\n output.append(token)\n return output",
"def read_json(self):\n utterances, labels = [], []\n for log in self.log_json:\n for turn in log['turns']:\n utterance = turn['output']['transcript']\n label = turn['output']['dialog-acts'][0]['act']\n utterances.append(utterance)\n labels.append(label)\n\n return utterances, labels",
"def get_all_token_info(self):\n chain_code = PyWalib.get_chain_code()\n token_info = self.token_list_by_chain.get(chain_code)\n if token_info is None:\n token_info = {\n token[\"address\"].lower(): token\n for token in read_json(f\"{chain_code}_token_list.json\", {}).get(\"tokens\", ())\n }\n self.token_list_by_chain[chain_code] = token_info\n\n return json.dumps(list(self.token_list_by_chain.get(chain_code).values()))",
"def _read_token(self):\n with open(self.keys_path) as data_file:\n return json.load(data_file)",
"def dump_tokens(setcookies, tokens, token_domains):\n ret = []\n for tk in tokens:\n name = tk\n val = setcookies[tk]\n domain = token_domains[tk]\n expire_time = int(time.time() + 2 * 365 * 24 * 60 * 60) # 2 years into the future\n ck = {}\n ck['domain'] = domain\n ck[\"expirationDate\"] = expire_time\n ck['name'] = name\n ck['path'] = '/'\n ck['value'] = val\n ret.append(ck)\n return json.dumps(ret)",
"def _parse_tokens(self, body):\n\n old_token = self.token\n old_json_token = self.json_token\n\n self.token = self._parse_token(body)\n self.json_token = self._parse_json_token(body)\n\n logger.debug('Token set to: %s (Old: %s)', self.token, old_token)\n logger.debug('JSON token set to: %s (Old: %s)', self.json_token,\n old_json_token)",
"def representations():\n word = request.get_json()[\"word\"]\n repr = model[word].tolist()\n print(repr)\n\n response = {\"word\": word,\n \"repr\": repr}\n\n return jsonify(response)",
"def get_payloads(self, text):\n return [json.dumps({\n 'inputs': text,\n 'parameters': {'candidate_labels': self.action_labels,\n 'hypothesis_template': 'The action that the user wants to perform is {}.'}\n }),\n json.dumps({\n 'inputs': text,\n 'parameters': {'candidate_labels': self.location_labels,\n 'hypothesis_template': 'The user wants to work with {}.'}\n })]",
"def _get_tokens(self):\n return self._retrieve_tokens()",
"def preprocessing(self, json_input: Json) -> torch.LongTensor:\n flattened_json_input: List[Tuple[str, str]] = list(dfs_unpack_json(json_input))\n\n keys = (\n torch.LongTensor([self.tokeniser.convert_token_to_id(key)])\n for key, _ in flattened_json_input\n )\n\n values = (\n torch.LongTensor(self.tokeniser(value)) for _, value in flattened_json_input\n )\n\n output = torch.cat([torch.cat([k, v]) for k, v in zip(keys, values)]).flatten()\n\n return output",
"def get_labels(self, labels_from_json):\n self.raw_labels = labels_from_json",
"def tokenize(movies):\n \n movies['tokens'] = [tokenize_string(genre) for genre in movies.genres]\n return movies",
"def build_expected_user_labels_response(self):\n labels = [\n {\n \"key\": \"key1\",\n \"value\": \"value1\"\n },\n {\n \"key\": \"key2\",\n \"value\": \"value2\"\n }\n ]\n return labels",
"def read_json_annotation(js_label):\r\n js_words = js_label[\"words\"]\r\n character_boxes = []\r\n words = []\r\n for tex in js_words: # loop through each word\r\n bboxes = []\r\n words.append(tex['text'])\r\n for ch in tex['chars']:\r\n bo = [\r\n [ch['x1'], ch['y1']],\r\n [ch['x2'], ch['y2']],\r\n [ch['x3'], ch['y3']],\r\n [ch['x4'], ch['y4']]\r\n ]\r\n bo = np.array(bo)\r\n bboxes.append(bo)\r\n character_boxes.append(np.array(bboxes))\r\n return words, character_boxes",
"def process_data(self, json_dict: dict):\n all_token_ids = []\n all_level_ids = []\n all_synset_ids = []\n all_lemma_ids = []\n all_is_highway = []\n all_targets = []\n\n def tokenize(lemma_):\n return self.tokenizer(\n lemma_,\n add_special_tokens=False,\n truncation=True,\n is_split_into_words=True,\n return_token_type_ids=False,\n ).input_ids\n\n def add_lemma(lemma_, abs_level_, synset_id_, is_highway_):\n lemma_token_ids = tokenize([lemma_])\n n_tokens_ = len(lemma_token_ids)\n token_ids.extend(lemma_token_ids)\n level_ids.extend([self.level_to_id[abs_level_]] * n_tokens_)\n synset_ids.extend([synset_id_] * n_tokens_)\n lemma_ids.extend([lemma_ids[-1] + 1] * n_tokens_)\n is_highway.extend([is_highway_] * n_tokens_)\n\n # Go through all JSON entries\n for synset in tqdm(json_dict.values()):\n token_ids = []\n level_ids = []\n synset_ids = [0]\n lemma_ids = [0]\n is_highway = []\n\n lemmas = [l.replace(\"_\", \" \") for l in synset[\"lemmas\"]]\n abs_level = (\"current\", \"current\")\n\n # Save all lemmas of the current node\n synset_token_ids = self.tokenizer.batch_encode_plus(lemmas,\n add_special_tokens=False,\n return_token_type_ids=False).input_ids\n all_targets.append(synset_token_ids)\n\n for level in (\"hypernyms\", \"hyponyms\"):\n for sub_synset in synset[level].values():\n if \"lemmas\" in sub_synset:\n lemmas = [l.replace(\"_\", \" \") for l in sub_synset[\"lemmas\"]]\n abs_level = (level, \"current\")\n synset_id = synset_ids[-1] + 1\n\n # Add the synset's lemma that is on highway\n highway_lemma = lemmas.pop(0)\n add_lemma(highway_lemma, abs_level, synset_id, True)\n\n # Add the synset's other lemmas\n for lemma in lemmas:\n add_lemma(lemma, abs_level, synset_id, False)\n\n for sub_level in (\"hypernyms\", \"hyponyms\"):\n for sub_sub_lemmas in sub_synset[sub_level].values():\n lemmas = [l.replace(\"_\", \" \") for l in sub_sub_lemmas]\n abs_level = (level, sub_level)\n synset_id = synset_ids[-1] + 1\n\n # Add the synset's lemma that is on highway\n highway_lemma = lemmas.pop(0)\n add_lemma(highway_lemma, abs_level, synset_id, True)\n\n # Add the synset's other lemmas\n for lemma in lemmas:\n add_lemma(lemma, abs_level, synset_id, False)\n\n # Append the global lists\n all_token_ids.append(token_ids)\n all_level_ids.append(level_ids)\n all_synset_ids.append(synset_ids[1:])\n all_lemma_ids.append(lemma_ids[1:])\n all_is_highway.append(is_highway)\n\n data = (\n all_token_ids,\n all_level_ids,\n all_synset_ids,\n all_lemma_ids,\n all_is_highway,\n all_targets\n )\n\n return data",
"def process_token(self, token):\n pass",
"def json(self):\n return json.loads(self.text)",
"def tokens(cls, instance):\r\n token = super(TwitterBackend, cls).tokens(instance)\r\n if token and 'access_token' in token:\r\n token = dict(tok.split('=')\r\n for tok in token['access_token'].split('&'))\r\n return token"
] | {
"objective": {
"paired": [],
"self": [],
"triplet": [
[
"query",
"document",
"negatives"
]
]
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} |
Subsets and Splits
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