TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1084 · 9.04

В общем, была задача на оптимизацию плана работ: есть набор заказов, и в каждом N тасков. Таски могут зависеть друг от друга или нет, имеют длительность и тип. Ещё есть M работников, каждый из которых может выполнять таски только определённых типов, причём, у каждого своя скорость. Если все таски в заказе выполнены, фирма получает сколько-то денег. У заказа есть дедлайн, за просрочку штраф (за каждый день просрочки), который вычитается из цены заказа. И ещё фирма тратит деньги за каждый день своей работы независимо от того, как загружены её сотрудники (то есть просто платит зарплаты по сути). Ещё важен учёт праздников и выходных. Нужно заработать на определённом наборе заказов и работников как можно больше денег. Полный текст задачи и код программы проверки есть в репозитории. Эта задача является изменённым заказом, который мы с напарником решали в реальной жизни: оптимизация работы печатных станков для типографии. Правда, тогда и мы справились так себе, и заказчик в итоге сначала захотел всё вручную сам делать, а потом и вовсе похоронил проект при смене директора. !!! Не читайте дальше, если хотите сначала попробовать решить самостоятельно, потому что я сейчас опишу эффективные подходы и результаты. ________________________________________ Так вот. Мы с другим экспертом Андреем сразу сели и написали разные варианты, чтобы задать шкалу, по которой будем оценивать решения команд. За пару часов я собрал примитивный жадный алгоритм, который сортировал заказы по прибыльности и укладывал в сетку кое-как, это дало нам нижнюю оценку. Мой алгоритм заработал ~75 млн виртуальных рублей, мы решили для оценки поставить нижней границей 40 млн. То есть всё, что ещё ниже, оценивалось в ноль баллов за качество оптимизации. Затем Андрей закрылся дома на три дня и вышел на свет со сложным жадным алгоритмом, который очень хитро сортировал заказы и очень хитро укладывал их в сетку, попутно выбирая разные способы этой укладки в зависимости от конкретного заказа. Это позволило заработать ~275 млн рублей. Мы сделали верхней границей для оценки 280 млн. К сожалению, в итоге только две команды из десяти прошли нижнюю границу, заработав, соответственно, ~91 и ~105 млн. К верхней границе не приблизился никто. И у четырёх команд алгоритм вообще не смог уложить без нарушений задачи в сетку (то есть, например, произвольно менял длительности, накладывал задачи друг на друга, давал одному работнику две задачи в один момент и так далее). Важной ошибкой команд, на мой взгляд, являлся тот факт, что никто не воспользовался возможностью запустить алгоритм на несколько минут и дать ему поработать. По условиям задания, можно было тянуть до 5 минут на одну оптимизацию, но по факту решения команд отрабатывали за единицы и десятки секунд. На самом конкурсе, пока команды работали, я решил попробовать сделать быстрое (по времени написания) но эффективное решение. Сначала попробовал жадную сортировку + доведение до лучшего варианта методом имитации отжига. В качестве нового состояния я просто менял местами заказы целиком. Этот вариант работал пару минут и дал мне около ~200 млн дохода. К слову, команда-лидер использовала такой же подход, просто не докрутила число итераций и температуру. Ну и потом я взял готовую либу по реализации классической генетики с особями и скрещиванием. Особью был массив с приоритетами заказов (которые конечно же нужно было аккуратно уложить чистым алгоритмом). Тип скрещивания: scattered. Всего 15 поколений по 20 особей, и это за минуту-полторы давало ~230-240 млн. Считаю, что для конкурса это самый лучший выбор: пишется одним человеком за день и даёт почти максимум, при этом легко настраивается на нужную длительность работы, легко параллелится. Ну а потом уже дома я посидел и накодил свой вариант сложного жадного с плавающим окном перебора отсортированных заказов и плавающей же укладкой по работникам. Такая штука за две минуты зарабатывает ~281 млн. Но за три дня в условиях стресса я бы такое не сделал, скорее всего. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 16 подобни публикации

Търсене: #aiohttp

当前筛选 #aiohttp清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #320 · 29.04.2017 г., 08:00

https://github.com/aio-libs/aiohttp-debugtoolbar aiohttp_debugtoolbar provides a debug toolbar for your #aiohttp#web application. Library is port of pyramid_debugtoolbar and still in early development stages. Basic functionality has been ported: basic panels intercept redirects intercept and pretty print exception interactive python console show source code

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #305 · 25.04.2017 г., 09:47

http://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/testing.html aiohttp provides plugin for #pytest making writing web server tests extremely easy, it also provides test framework agnostic utilities for testing with other frameworks such as unittest. #aiohttp

djangoproject

@djangoproject · Post #318 · 29.04.2017 г., 07:30

http://steelkiwi.com/blog/an-example-of-a-simple-chat-written-in-aiohttp/ Last autumn I attended several python meet-ups in Kyiv. There was a speaker Nikolay Novik at one of them, who told about a new asynchronous framework #aiohttp, working on the library for asynchronous calls asyncio in Python intepreter’s 3rd edition. I got interested in this framework because it was designed by core python developers, mainly by Andrey Svetlov from Kyiv, and was positioned as a python framework concept for #web. Now there is a huge number of different frameworks, each of them with its own philosophy, syntax and realization of patterns common for web. I hope that eventually this diversity will be on a single basis - aiohttp. #learn

djangoproject

@djangoproject · Post #311 · 25.04.2017 г., 11:59

http://programtalk.com/python-examples/aiohttp.web.Application/?ipage=1 Here are the examples of the python api #aiohttp.web.Application taken from open source projects. By voting up you can indicate which examples are most useful and appropriate. #asyncio#learn

djangoproject

@djangoproject · Post #268 · 26.02.2017 г., 05:52

https://pawelmhm.github.io/asyncio/python/aiohttp/2016/04/22/asyncio-aiohttp.html 👌Making 1 million requests with python -#aiohttp Apr 22, 2016 - by Paweł Miech - about: #asyncio, aiohttp, #python In this post I’d like to test limits of python aiohttp and check its performance in terms of requests per minute. Everyone knows that asynchronous code performs better when applied to network operations, but it’s still interesting to check this assumption and understand how exactly it is better and why it’s is better. I’m going to check it by trying to make 1 million #requests with aiohttp client. How many requests per minute will aiohttp make? What kind of exceptions and crashes can you expect when you try to make such volume of requests with very primitive scripts? What are main gotchas that you need to think about when trying to make such volume of requests?

djangoproject

@djangoproject · Post #319 · 29.04.2017 г., 07:54

https://github.com/aio-libs/aiobotocore Async client for amazon services using #botocore and #aiohttp/#asyncio. Main purpose of this library to support amazon s3 api, but other services should work (may be with minor fixes). For now we have tested only upload/download api for s3, other users report that SQS and Dynamo services work also. More tests coming soon.

djangoproject

@djangoproject · Post #518 · 10.12.2017 г., 10:01

The library allows us to store user-specific data into a #session object. The session object has a dict-like interface (operations like session[key] = value, value = session[key] etc. are present). Before processing the session in a web-handler, you have to register the session #middleware in #aiohttp.web.Application. https://github.com/aio-libs/aiohttp-session

djangoproject

@djangoproject · Post #307 · 25.04.2017 г., 09:51

http://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/web.html#aiohttp-web-middlewares In order to implement a #web server, first create a #request handler. A request handler is a #coroutine or regular function that accepts a #Request instance as its only parameter and returns a Response instance: #aiohttp

djangoproject

@djangoproject · Post #297 · 15.04.2017 г., 13:50

http://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/web.html#aiohttp-web-websockets In order to implement a #web_server, first create a #request handler. A request handler is a coroutine or regular function that accepts a Request instance as its only parameter and returns a Response instance: #aiohttp#asyncio from aiohttp import web async def hello(request): return web.Response(text="Hello, world") Next, create an Application instance and register the request handler with the application’s #router on a particular HTTP method and path:

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща