Introduction au parallélisme

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Dans le cadre de cet exercice vous aurez à faire un mini-projet impliquant à la fois du multiprocessing et du multithreading.

Contexte

Vous vous faites une petite station météo avec un petit ordinateur n'ayant pas beaucoup de ressources computationel. En effet, votre ordinateur a accès à seulement 3 CPU, un nombre plutot étrange, mais qui fera l'affaire pour les besoins de la cause. Vous n'avez pas beaucoup de CPU, mais vous voulez tous les utiliser ce qui est normal, car quand on achète une machine étrange à 3 CPU, on veut utiliser les 3 CPU. Vous avez également 4 senseurs:

• Un thermomètre;
• Un détecteur de point de rosé;
• Un détecteur d'humidité;
• Un détecteur de pression.

Objectif

Vous voulez enregistrer des statistiques des senseurs à tous les jours et les afficher en temps réel, question de voir ce qui se passe dehors depuis les derniers jours. De plus, vous voulez utiliser vos 3 CPU et vous voulez que le tout soit le plus parraléliser possible. Voici donc ce qui va se passer sur les différents processus de votre application:

Processus principal: Ce processus servira à gérer les autre processus, c'est-à-dire à les lancer en début de journée et à les arrêter en fin de journée.

Processus des senseurs: Dans ce processus vous voudrais lancer k threads pour lire et enregistrer les mesures prises par chacun de vos k senseurs.

Vous allez devoir enregistrer toutes les statistiques de tous vos senseurs dans le même fichier de la façon suivante:

Date	TempHighF	TempAvgF	TempLowF	DewPointHighF	DewPointAvgF	DewPointLowF	HumidityHighPercent	HumidityAvgPercent	HumidityLowPercent
date 0	max temp	moyenne temp	min temp	max temp	moyenne temp	min temp	max %	moyenne %	min %
date 1	max temp	moyenne temp	min temp	max temp	moyenne temp	min temp	max %	moyenne %	min %
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
date N	max temp	moyenne temp	min temp	max temp	moyenne temp	min temp	max %	moyenne %	min %

Donc, dans une seule journée, vous allez lire des mesures de vos senseurs avec la méthode Sensor.read et vous allez devoir garder en mémoire la valeur minimale courante de la journée ainsi que la valeur maximale et moyenne de cette journée.

Tips: Vous allez avoir k threads qui écrivent dans un même ficher 'en même temps', vous allez donc surement avoir besoin d'utiliser une serrure (un Lock).

Processus d'affichage: Dans ce processus, vous aller lire ce que vous avez enregistré avec vos threads de senseurs. Vous pouvez faire ce que vous voulez pour que ce soit agréable à regarder. Dans notre, cas nous avons affiché les données des jours précédants et nous ajustons les données du jour courant en temps réel. Chaque senseur est dans un subplot différants et nous avons utilisé matplotlib.

Tâche

Vous devez implémenter toutes les méthodes du folder .exercice contenant un 'TODO' dans la documentation. Ces méthodes lance chacune une exception de non-implémentation. Vous pouvez donc lancer le script './__main__.py' et implémenter les méthodes qui lancent ce type d'erreur.

Setup

• Cloner le répertoire présent.
• Créer votre environnement virtuel pour ce mini-projet
• Installer les dépendances avec
  • pip install -r requirements.txt

Références

• Pour plus d'information sur comment utiliser git:
  • TutorielPython-Manuel/git
• Pour plus d'information sur comment créer un environnement virtuel:
  • TutorielPython-Manuel/Environments
• Si vous désirez avoir des ressources au niveau de l'affichage avec python:
  • Atelier de visualisation du ProgFest
• Pour plus d'information sur le parralélisme avec python:
  • GabGabG/pythonMultiprocessing

Solution

La solution est fournie dans le dossier './solution'.

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