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$Author: murco $
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$Id: jroproc_base.py 1 2012-11-12 18:56:07Z murco $
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class ProcessingUnit(object):
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"""
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Esta es la clase base para el procesamiento de datos.
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Contiene el metodo "call" para llamar operaciones. Las operaciones pueden ser:
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- Metodos internos (callMethod)
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- Objetos del tipo Operation (callObject). Antes de ser llamados, estos objetos
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tienen que ser agreagados con el metodo "add".
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"""
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# objeto de datos de entrada (Voltage, Spectra o Correlation)
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dataIn = None
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dataInList = []
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# objeto de datos de entrada (Voltage, Spectra o Correlation)
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dataOut = None
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operations2RunDict = None
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isConfig = False
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def __init__(self, *args, **kwargs):
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self.dataIn = None
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self.dataInList = []
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self.dataOut = None
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self.operations2RunDict = {}
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self.isConfig = False
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self.args = args
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self.kwargs = kwargs
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def addOperation(self, opObj, objId):
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"""
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Agrega un objeto del tipo "Operation" (opObj) a la lista de objetos "self.objectList" y retorna el
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identificador asociado a este objeto.
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Input:
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object : objeto de la clase "Operation"
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Return:
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objId : identificador del objeto, necesario para ejecutar la operacion
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"""
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self.operations2RunDict[objId] = opObj
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return objId
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def getOperationObj(self, objId):
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if objId not in self.operations2RunDict.keys():
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return None
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return self.operations2RunDict[objId]
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def operation(self, **kwargs):
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"""
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Operacion directa sobre la data (dataOut.data). Es necesario actualizar los valores de los
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atributos del objeto dataOut
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Input:
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**kwargs : Diccionario de argumentos de la funcion a ejecutar
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"""
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raise NotImplementedError
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def callMethod(self, name, **kwargs):
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"""
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Ejecuta el metodo con el nombre "name" y con argumentos **kwargs de la propia clase.
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Input:
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name : nombre del metodo a ejecutar
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**kwargs : diccionario con los nombres y valores de la funcion a ejecutar.
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"""
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#Checking the inputs
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if name == 'run':
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if not self.checkInputs():
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self.dataOut.flagNoData = True
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return False
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else:
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#Si no es un metodo RUN la entrada es la misma dataOut (interna)
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if self.dataOut.isEmpty():
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return False
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#Getting the pointer to method
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methodToCall = getattr(self, name)
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#Executing the self method
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if hasattr(self, 'mp'):
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if self.mp is False:
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self.mp = True
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self.start()
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else:
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methodToCall(**kwargs)
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if self.dataOut is None:
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return False
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if self.dataOut.isEmpty():
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return False
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return True
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def callObject(self, objId):
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"""
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Ejecuta la operacion asociada al identificador del objeto "objId"
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Input:
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objId : identificador del objeto a ejecutar
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**kwargs : diccionario con los nombres y valores de la funcion a ejecutar.
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Return:
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None
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"""
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if self.dataOut is not None and self.dataOut.isEmpty():
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return False
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externalProcObj = self.operations2RunDict[objId]
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if hasattr(externalProcObj, 'mp'):
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if externalProcObj.mp is False:
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externalProcObj.mp = True
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externalProcObj.start()
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else:
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externalProcObj.run(self.dataOut, **externalProcObj.kwargs)
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return True
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def call(self, opType, opName=None, opId=None):
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"""
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Return True si ejecuta la operacion interna nombrada "opName" o la operacion externa
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identificada con el id "opId"; con los argumentos "**kwargs".
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False si la operacion no se ha ejecutado.
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Input:
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opType : Puede ser "self" o "external"
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Depende del tipo de operacion para llamar a:callMethod or callObject:
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1. If opType = "self": Llama a un metodo propio de esta clase:
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name_method = getattr(self, name)
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name_method(**kwargs)
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2. If opType = "other" o"external": Llama al metodo "run()" de una instancia de la
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clase "Operation" o de un derivado de ella:
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instanceName = self.operationList[opId]
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instanceName.run(**kwargs)
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opName : Si la operacion es interna (opType = 'self'), entonces el "opName" sera
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usada para llamar a un metodo interno de la clase Processing
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opId : Si la operacion es externa (opType = 'other' o 'external), entonces el
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"opId" sera usada para llamar al metodo "run" de la clase Operation
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registrada anteriormente con ese Id
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Exception:
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Este objeto de tipo Operation debe de haber sido agregado antes con el metodo:
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"addOperation" e identificado con el valor "opId" = el id de la operacion.
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De lo contrario retornara un error del tipo ValueError
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"""
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if opType == 'self':
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if not opName:
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raise ValueError, "opName parameter should be defined"
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sts = self.callMethod(opName, **self.kwargs)
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elif opType == 'other' or opType == 'external' or opType == 'plotter':
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if not opId:
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raise ValueError, "opId parameter should be defined"
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if opId not in self.operations2RunDict.keys():
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raise ValueError, "Any operation with id=%s has been added" %str(opId)
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sts = self.callObject(opId)
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else:
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raise ValueError, "opType should be 'self', 'external' or 'plotter'; and not '%s'" %opType
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return sts
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def setInput(self, dataIn):
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self.dataIn = dataIn
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self.dataInList.append(dataIn)
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def getOutputObj(self):
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return self.dataOut
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def checkInputs(self):
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for thisDataIn in self.dataInList:
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if thisDataIn.isEmpty():
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return False
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return True
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def setup(self):
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raise NotImplementedError
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def run(self):
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raise NotImplementedError
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def close(self):
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#Close every thread, queue or any other object here is it is neccesary.
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return
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class Operation(object):
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"""
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Clase base para definir las operaciones adicionales que se pueden agregar a la clase ProcessingUnit
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y necesiten acumular informacion previa de los datos a procesar. De preferencia usar un buffer de
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acumulacion dentro de esta clase
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Ejemplo: Integraciones coherentes, necesita la informacion previa de los n perfiles anteriores (bufffer)
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"""
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__buffer = None
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isConfig = False
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def __init__(self, **kwargs):
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self.__buffer = None
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self.isConfig = False
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self.kwargs = kwargs
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def setup(self):
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self.isConfig = True
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raise NotImplementedError
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def run(self, dataIn, **kwargs):
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"""
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Realiza las operaciones necesarias sobre la dataIn.data y actualiza los
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atributos del objeto dataIn.
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Input:
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dataIn : objeto del tipo JROData
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Return:
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None
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Affected:
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__buffer : buffer de recepcion de datos.
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"""
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if not self.isConfig:
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self.setup(**kwargs)
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|
raise NotImplementedError
|
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|
|
|
|
def close(self):
|
|
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|
|
|
pass
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