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--- clase:iabd:pia:1eval:tema02 [2023/11/16 11:54]
admin [Estructuras de datos]
+++ clase:iabd:pia:1eval:tema02 [2025/03/12 14:36] (actual)
admin [Medición de rendimiento]
@@ Línea 392: / Línea 392: @@
 for key in a.keys():
-    print(key)
+    print(key,a[key])
 </sxh>
 <sxh base>
-nombre
+nombre Juan
-edad
+edad 37
+</sxh>
+  * Recorrer obteniendo clave y valor
+<sxh python>
+for key, value in a.items():
+    print(key,value)
 </sxh>
@@ Línea 649: / Línea 655: @@
 </sxh>
 ===== Medición de rendimiento =====
+Para medir el tiempo que ha tardado algo se usa el método ''perf_counter''.
-=== timeit ===
+<sxh python>
-IPython es como la forma genérica de los Jupyter Notebooks. Y tiene una serie de órdenes que podemos usar directamente. La orden ''%timeit'' permite saber el tiempo que ha tardado una orden en ejecutarse.
+from time import monotonic
+t = monotonic()
+resultado=sum(range(10000000))
+t=monotonic()-t
-<sxh python>
+print(resultado)
-time = %timeit -n1 -r1 -o sum(range(10000000))
+print(round(t,2),"seg")
-</sxh>
-Lo que hace es calcula el tiempo de ejecutar la orden ''sum(range(1000000000))'' y almacena cuanto ha tardado en ''time''
-Y para imprimirlo, se usa:
-<sxh python>
-print(round(time.average,2),"seg")
 </sxh>
 <sxh base>
+49999995000000
 .21 seg
 </sxh>
-Sin embargo el problema de usar ''%timeit'' es que lo que ejecutas no puede devolver un resultado. Es decir que no podríamos saber el resultado de la suma.
+El resultado se muestra en segundos
-=== perf_counter ===
+<note tip>
-Para solucionar el problema anterior podemos simplemente medir nosotros el tiempo que tarda un método en ejecutarse con la función ''perf_counter''.
+El problema de ''perf_counter()'' es que cuenta el tiempo en el que el ordenador está suspendido mientras que ''monotonic()'' no lo hace. Y tampoco cuenta el tiempo que el proceso está suspendido.
+</note>
-<sxh python>
+Mas información:
-from time import perf_counter
+  * [[https://luminousmen.com/post/how-to-not-leap-in-time-using-python/|How to not leap in time using Python]]
+  * [[https://morton-kuo.medium.com/ml09-e549b2c26c47|ML09: Measuring Running Time in Python & R]]
-t = perf_counter()
+===== Poetry =====
-resultado=sum(range(10000000))
+A veces no quieremos usar conda sino tener una carpeta con todo lo que necesita el proyecto, al estilo de //NodeJS//. En ese caso podemos usar una herramienta llamada [[https://python-poetry.org/|Poetry]]
-t=perf_counter()-t
+  * Instalar poetry
+<sxh bash>
+pip install --user poetry
-print(resultado)
-print(round(t,2),"seg")
 </sxh>
+  * Comprobar que tenemos poetry instalado
+<sxh bash>
+poetry --version
+</sxh>
+  * Para decir que las librerías se instalen en nuestra propia carpeta del proyecto.
+<sxh bash>
+poetry config virtualenvs.in-project true
+</sxh>
+  * Para tener un proyecto con python y todas sus dependencias en la misma carpeta haremos lo siguiente:
+<sxh bash>
+poetry init
+poetry add libclang = "<12.0.0" numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn tensorflow tabulate PyMySQL SQLAlchemy ipympl keras-tuner tensorflow-addons statsmodels
+poetry install
+</sxh>
+<note important>
+Si al hacer el ''poetry add'' se produce el error:
+''[org.freedesktop.DBus.Error.UnknownObject] ("No such object path '/org/freedesktop/secrets/aliases/default'",)''
+deberemos crear la siguiente variable de entorno:
+''export PYTHON_KEYRING_BACKEND=keyring.backends.null.Keyring''
+</note>
+Para ejecutar el código hay 2 formas:
+  * Desde la línea de comandos:
+<sxh python>
+poetry run python my_script.py
+</sxh>
+  * Desde VS Code seleccionar en los entornos de ejecución la carpeta ''.venv'' del propio proyecto:
+{{ :clase:iabd:pia:1eval:vs-code-poetry.png?direct |}}
+  * Si queremos usar el entorno de poetry pero no está en nuestra carpeta se puede indicar a VS Code cual es el ejecutable de python que debe usar siempre para ello hay que crear en la carpeta de nuestro proyecto el fichero ''$HOME/.config/Code/User/settings.json''
 <sxh base>
-49999995000000
+{
-.21 seg
+    "python.defaultInterpreterPath": "/home/logongas/python_default_env/.venv/bin/python",
+}
 </sxh>
-El resultado se muestra en segundos
-Mas información:
-  * [[https://morton-kuo.medium.com/ml09-e549b2c26c47|ML09: Measuring Running Time in Python & R]]
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