def test_dict_valoracumulado(self):
# Comprobamos si las funciones nos retornan un diccionario
dict_test = {} # Creo uno vacio que nos sirva de referencia
# Necesitamos cargar los datos de block_data
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
txs_data = LecturaInputs.lectura_transacciones()
self.assertEqual(type(ValorAcumulado.valor_acumulado_txs(block_data, txs_data, 'N')),
type(dict_test))
def test_cant_transacciones_vacumulado(self):
# Compruebo que la longitud del diccionario es igual al numero de
# bloques que se proponen en la PEC
# Necesitamos cargar los datos de block_data
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
txs_data = LecturaInputs.lectura_transacciones()
self.assertEqual(len(ValorAcumulado.valor_acumulado_txs(block_data, txs_data, 'N').keys()),
144)
def test_cant_horas(self):
# Compruebo que el número de horas es de 24
# Necesitamos cargar los datos de txs_data
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
self.assertEqual(
len(TiempoMedio.tiempo_medio_bloques(block_data, 'N').keys()), 144)
def test_dict_tam_bloques(self):
# Comprobamos si las funciones nos retornan un diccionario
dict_test = {} # Creo uno vacio que nos sirva de referencia
# Necesitamos cargar los datos de txs_data
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
self.assertEqual(
type(TiempoMedio.tiempo_medio_bloques(block_data, 'N')),
type(dict_test))
def test_dict_transacciones(self):
# Comprobamos si las funciones nos retornan un diccionario
dict_test = {} # Creo uno vacio que nos sirva de referencia
# Necesitamos cargar los datos de block_data
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
self.assertEqual(
type(NumTransacciones.num_transacciones(block_data, 'N')),
type(dict_test))
def test_dict_tam_bloques(self):
# Comprobamos si las funciones nos retornan un diccionario
dict_test = {} # Creo uno vacio que nos sirva de referencia
# Necesitamos cargar los datos de block_data
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
self.assertEqual(
type(TamanioHorarioBloques.media_size_bloque_hr(block_data, 'N')),
type(dict_test))
def test_dict_tam_bloques(self):
# Comprobamos si las funciones nos retornan un diccionario
dict_test = {} # Creo uno vacio que nos sirva de referencia
# Necesitamos cargar los datos de txs_data
txs_data = LecturaInputs.lectura_transacciones()
self.assertEqual(
type(
NumHorarioTransacciones.cantidad_transacciones_hr(
txs_data, 'N')), type(dict_test))
def test_cant_horas(self):
# Compruebo que el número de horas es de 24
# Necesitamos cargar los datos de txs_data
txs_data = LecturaInputs.lectura_transacciones()
self.assertEqual(
len(
NumHorarioTransacciones.cantidad_transacciones_hr(
txs_data, 'N').keys()), 24)
def test_cant_transacciones(self):
# Compruebo que la longitud del diccionario es igual al numero de
# bloques que se proponen en la PEC
# Necesitamos cargar los datos de block_data
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
self.assertEqual(
len(NumTransacciones.num_transacciones(block_data, 'N').keys()),
144)
def test_cant_horas(self):
# Compruebo que el número de horas es de 24
# Necesitamos cargar los datos de block_data
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
self.assertEqual(
len(
TamanioHorarioBloques.media_size_bloque_hr(block_data,
'N').keys()), 24)
def test_dict(self):
# Comprobamos si las funciones nos retornan un diccionario
dict_test = {} # Creo uno vacio que nos sirva de referencia
self.assertEqual(type(LecturaInputs.lectura_blocks()), type(dict_test))
self.assertEqual(type(LecturaInputs.lectura_transacciones()), type(dict_test))
def test_cant_bloques(self):
# Compruebo que la longitud del diccionario es igual al numero de
# bloques que se proponen en la PEC
self.assertEqual( len(LecturaInputs.lectura_blocks().keys()) , 144)
from bitcoin import LecturaInputs
from bitcoin import NumTransacciones
# Funciones de lectura de los inputs ubicados en la carpeta /data/
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
# Apartado 1: número de transacciones por cada bloque
'''
Parámetros de entrada:
- block_data resultante de la lectura del fichero "blocks.json"
- representar: que puede tomar dos valores:
* Y: se muestra por pantalla una gráfica con los resultados
y se almacena un png en la carpeta "img"
* N: únicamente se almacena un png en la carpeta "img"
El png generado tiene el nombre "A1_numtransacciones.png"
'''
results_A1 = NumTransacciones.num_transacciones(block_data, representar='N')
# Nota: Tiempo medio de ejecución 12 segundos aprox.
from bitcoin import LecturaInputs
from bitcoin import ValorAcumulado
# Funciones de lectura de los inputs de la carpeta /data/
block_data = LecturaInputs.lectura_blocks()
txs_data = LecturaInputs.lectura_transacciones()
# Apartado 2: Valor acumulado de las transacciones en cada bloque
'''
Parámetros de entrada:
- block_data resultante de la lectura del fichero "blocks.json"
- txs_data resultante de la lectura del fichero "txs.json"
- representar: que puede tomar dos valores:
* Y: se muestra por pantalla una gráfica con los resultados
y se almacena un png en la carpeta "img"
* N: únicamente se almacena un png en la carpeta "img"
El png generado tiene el nombre "A2_valoracumulado.png"
'''
results_A2 = ValorAcumulado.valor_acumulado_txs(block_data,
txs_data,
representar='N')
# Nota: Tiempo medio de ejecución 26 segundos aprox.
from bitcoin import LecturaInputs
from bitcoin import NumHorarioTransacciones
# Funciones de lectura de los inputs de la carpeta /data/
txs_data = LecturaInputs.lectura_transacciones()
# Apartado 5: Número de transacciones por hora
'''
Parámetros de entrada:
- txs_data resultante de la lectura del fichero "txs.json"
- representar: que puede tomar dos valores:
* Y: se muestra por pantalla una gráfica con los resultados
y se almacena un png en la carpeta "img"
* N: únicamente se almacena un png en la carpeta "img"
El png generado tiene el nombre "A5_numhorariotransacciones.png"
'''
results_A5 = NumHorarioTransacciones.cantidad_transacciones_hr(txs_data,
representar='N')
# Nota: Tiempo medio de ejecución 14 segundo aprox.