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Mika 2026-03-16 13:59:10 +00:00
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@ -0,0 +1,84 @@
import argparse
import json
import logging
from pathlib import Path
from typing import Any
import pandas as pd
from scheduling_analysis.core import analyze_scheduling_effects
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='[%(asctime)s] %(levelname)s: %(message)s'
)
def _validate_input_file(file_path: Path) -> None:
if not file_path.exists():
raise FileNotFoundError(f'Eingabedatei nicht gefunden: {file_path}')
if not file_path.is_file():
raise ValueError(f'Pfad ist keine Datei: {file_path}')
if file_path.suffix.lower() != '.csv':
raise ValueError(f'Ungültiges Dateiformat (erwartet .csv): {file_path}')
def _read_experiment_data(csv_path: Path) -> list[dict[str, Any]]:
try:
df = pd.read_csv(csv_path)
except Exception as e:
logging.error('Fehler beim Einlesen der CSV-Datei: %s', e)
raise
required_cols = {'run_id', 'metric_name', 'metric_value', 'mechanism'}
missing_cols = required_cols - set(df.columns)
if missing_cols:
raise ValueError(f'CSV-Datei fehlt Spalten: {missing_cols}')
records = df.to_dict(orient='records')
if not isinstance(records, list):
raise ValueError('CSV konnte nicht korrekt in Datensätze umgewandelt werden.')
return records
def _write_results_json(output_path: Path, results: dict[str, Any]) -> None:
output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
with output_path.open('w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(results, f, indent=2, ensure_ascii=False)
logging.info('Analyseergebnisse gespeichert in: %s', output_path)
def main() -> None:
parser = argparse.ArgumentParser(
description='Analyse der Scheduling-Effekte auf Resonanzband und Max-Outlier.'
)
parser.add_argument('--input', required=True, help='Pfad zur CSV-Datei mit Messdaten.')
parser.add_argument(
'--output',
required=False,
default='output/results.json',
help='Pfad zur Ausgabe der JSON-Ergebnisse (Standard: output/results.json).'
)
args = parser.parse_args()
input_path = Path(args.input).resolve()
output_path = Path(args.output).resolve()
_validate_input_file(input_path)
logging.info('Lese CSV-Datei: %s', input_path)
data = _read_experiment_data(input_path)
logging.info('Starte Analyse der Scheduling-Effekte...')
results = analyze_scheduling_effects(data)
if not isinstance(results, dict):
raise TypeError('Analysefunktion gibt kein Dictionary zurück.')
_write_results_json(output_path, results)
logging.info('Analyse erfolgreich abgeschlossen.')
if __name__ == '__main__':
main()