]> SALOME platform Git repositories - modules/adao.git/commitdiff
Salome HOME
Minor documentation and code review corrections (19) with pyflakes3
authorJean-Philippe ARGAUD <jean-philippe.argaud@edf.fr>
Sat, 5 Feb 2022 21:01:43 +0000 (22:01 +0100)
committerJean-Philippe ARGAUD <jean-philippe.argaud@edf.fr>
Sat, 5 Feb 2022 21:01:43 +0000 (22:01 +0100)
bin/AdaoYacsSchemaCreator.py
src/daComposant/daCore/Aidsm.py
src/daComposant/daCore/BasicObjects.py
src/daComposant/daCore/Interfaces.py
src/daComposant/daCore/Persistence.py
src/daComposant/daCore/PlatformInfo.py
src/daComposant/daCore/Templates.py
src/daEficas/configuration_ADAO.py
src/daEficas/generator_adao.py
src/daSalome/adaoBuilder.py
src/daSalome/daGUI/daGuiImpl/adaoModuleHelper.py

index 43b91df974d19f14286b5b4be560a0121ed3f286..00c1c0540bacc02757a6e7c525c5c70c87b17f15 100644 (file)
 #
 # Author: André Ribes, andre.ribes@edf.fr, EDF R&D
 
-import sys
-import os
-import traceback
-import logging
+import os, sys, logging
 logging.basicConfig(level=logging.WARNING, format='%(levelname)-8s %(message)s')
 
 logging.debug("-- Starting AdaoYacsSchemaCreator --")
index d285135ca3b1c81caed0b2bfe1039431e374c8e2..b05b1889033e20ed508e3a51015e61819025de22 100644 (file)
@@ -169,7 +169,7 @@ class Aidsm(object):
             if isinstance(e, SyntaxError): msg = "at %s: %s"%(e.offset, e.text)
             else: msg = ""
             raise ValueError(("during settings, the following error occurs:\n"+\
-                              "\n%s %s\n\nSee also the potential messages, "+\
+                              "\n%s%s\n\nSee also the potential messages, "+\
                               "which can show the origin of the above error, "+\
                               "in the launching terminal.")%(str(e),msg))
 
index 3b6b0d5ae74a4fc8333930c71e85c55c20c96a4c..47b8c371f78d70b8a6284fb577352a0fa8e2cdd0 100644 (file)
@@ -1925,12 +1925,12 @@ class Covariance(object):
             raise ValueError("The \"%s\" covariance matrix is not positive-definite. Please check your vector input."%(self.__name,))
         if self.ismatrix() and (self.__check or logging.getLogger().level < logging.WARNING):
             try:
-                L = numpy.linalg.cholesky( self.__C )
+                numpy.linalg.cholesky( self.__C )
             except:
                 raise ValueError("The %s covariance matrix is not symmetric positive-definite. Please check your matrix input."%(self.__name,))
         if self.isobject() and (self.__check or logging.getLogger().level < logging.WARNING):
             try:
-                L = self.__C.cholesky()
+                self.__C.cholesky()
             except:
                 raise ValueError("The %s covariance object is not symmetric positive-definite. Please check your matrix input."%(self.__name,))
 
@@ -2340,7 +2340,6 @@ def MultiFonction(
     if __mpEnabled:
         _jobs = __xserie
         # logging.debug("MULTF Internal multiprocessing calculations begin : evaluation of %i point(s)"%(len(_jobs),))
-        import multiprocessing
         with multiprocessing.Pool(__mpWorkers) as pool:
             __multiHX = pool.map( _sFunction, _jobs )
             pool.close()
index bc25f135c1215f1f983e07d53c41fc5272e6661f..7d860be41ead576d91869c8adf3faac650fd9d07 100644 (file)
@@ -652,7 +652,7 @@ class _ReportViewer(GenericCaseViewer):
                 if   k == "self":                             continue
                 if isinstance(__v,Persistence.Persistence): __v = __v.values()
                 numpy.set_printoptions(precision=15,threshold=1000000,linewidth=1000*15)
-                __ktext += "\n        %s = %s, "%(k,repr(__v))
+                __ktext += "\n        %s = %s,"%(k,repr(__v))
                 numpy.set_printoptions(precision=8,threshold=1000,linewidth=75)
             if len(__ktext) > 0:
                 __text += " with values:" + __ktext
@@ -902,7 +902,7 @@ class ImportFromFile(object):
                     __header.append(__line)
                     __skiprows += 1
                     __line = fid.readline().strip()
-                __varsline = __line
+                __varsline = __line # Ligne de labels par convention
                 for i in range(max(0,__nblines)):
                     __header.append(fid.readline())
         return (__header, __varsline, __skiprows)
@@ -950,7 +950,7 @@ class ImportFromFile(object):
         return self.__supportedformats
 
     def getvalue(self, ColNames=None, ColIndex=None ):
-        "Renvoie la ou les variables demandees par la liste de leurs noms"
+        "Renvoie la ou les variables demandées par la liste de leurs noms"
         # Uniquement si mise à jour
         if ColNames is not None: self._colnames = tuple(ColNames)
         if ColIndex is not None: self._colindex = str(ColIndex)
@@ -1061,7 +1061,7 @@ class ImportScalarLinesFromFile(ImportFromFile):
             raise ValueError("Unkown file format \"%s\""%self._format)
     #
     def getvalue(self, VarNames = None, HeaderNames=()):
-        "Renvoie la ou les variables demandees par la liste de leurs noms"
+        "Renvoie la ou les variables demandées par la liste de leurs noms"
         if VarNames is not None: __varnames = tuple(VarNames)
         else:                    __varnames = None
         #
@@ -1095,7 +1095,7 @@ class ImportScalarLinesFromFile(ImportFromFile):
             for i in range(1,len(HeaderNames)):
                 __converters[i] = __replaceNone
         else:
-            raise ValueError("Can not find names of columns for initial values. Wrong first line is:\n            \"%s\""%__firstline)
+            raise ValueError("Can not find names of columns for initial values. Wrong first line is:\n            \"%s\""%self._varsline)
         #
         if self._format == "text/plain":
             __content = numpy.loadtxt(self._filename, dtype = __dtypes, usecols = __usecols, skiprows = self._skiprows, converters = __converters)
index 06f916dc946b138872ff5888af8e05651b90239a..8e6e3555cc418d46e0dc86c74d41a2dd1e5f3903 100644 (file)
 # Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
 
 """
-    Définit des outils de persistence et d'enregistrement de séries de valeurs
+    Définit des outils de persistance et d'enregistrement de séries de valeurs
     pour analyse ultérieure ou utilisation de calcul.
 """
 __author__ = "Jean-Philippe ARGAUD"
 __all__ = []
 
-import os, sys, numpy, copy
-import gzip, bz2
+import os, numpy, copy, math
+import gzip, bz2, pickle
 
 from daCore.PlatformInfo import PathManagement ; PathManagement()
 from daCore.PlatformInfo import has_gnuplot, PlatformInfo
@@ -36,18 +36,10 @@ mfp = PlatformInfo().MaximumPrecision()
 if has_gnuplot:
     import Gnuplot
 
-if sys.version_info.major < 3:
-    range = xrange
-    iLong = long
-    import cPickle as pickle
-else:
-    iLong = int
-    import pickle
-
 # ==============================================================================
 class Persistence(object):
     """
-    Classe générale de persistence définissant les accesseurs nécessaires
+    Classe générale de persistance définissant les accesseurs nécessaires
     (Template)
     """
     def __init__(self, name="", unit="", basetype=str):
@@ -105,7 +97,7 @@ class Persistence(object):
 
     def pop(self, item=None):
         """
-        Retire une valeur enregistree par son index de stockage. Sans argument,
+        Retire une valeur enregistrée par son index de stockage. Sans argument,
         retire le dernier objet enregistre.
         """
         if item is not None:
@@ -255,18 +247,18 @@ class Persistence(object):
                 return allKeys
 
     # ---------------------------------------------------------
-    # Pour compatibilite
+    # Pour compatibilité
     def stepnumber(self):
         "Nombre de pas"
         return len(self.__values)
 
-    # Pour compatibilite
+    # Pour compatibilité
     def stepserie(self, **kwargs):
         "Nombre de pas filtrés"
         __indexOfFilteredItems = self.__filteredIndexes(**kwargs)
         return __indexOfFilteredItems
 
-    # Pour compatibilite
+    # Pour compatibilité
     def steplist(self, **kwargs):
         "Nombre de pas filtrés"
         __indexOfFilteredItems = self.__filteredIndexes(**kwargs)
@@ -487,9 +479,9 @@ class Persistence(object):
         """
         try:
             if numpy.version.version >= '1.1.0':
-                return numpy.array(self.__values).std(ddof=ddof,axis=0).astype('float')
+                return numpy.asarray(self.__values).std(ddof=ddof,axis=0).astype('float')
             else:
-                return numpy.array(self.__values).std(axis=0).astype('float')
+                return numpy.asarray(self.__values).std(axis=0).astype('float')
         except:
             raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
 
@@ -500,7 +492,7 @@ class Persistence(object):
         les types élémentaires numpy.
         """
         try:
-            return numpy.array(self.__values).sum(axis=0)
+            return numpy.asarray(self.__values).sum(axis=0)
         except:
             raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
 
@@ -511,7 +503,7 @@ class Persistence(object):
         les types élémentaires numpy.
         """
         try:
-            return numpy.array(self.__values).min(axis=0)
+            return numpy.asarray(self.__values).min(axis=0)
         except:
             raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
 
@@ -522,7 +514,7 @@ class Persistence(object):
         les types élémentaires numpy.
         """
         try:
-            return numpy.array(self.__values).max(axis=0)
+            return numpy.asarray(self.__values).max(axis=0)
         except:
             raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
 
@@ -533,7 +525,7 @@ class Persistence(object):
         les types élémentaires numpy.
         """
         try:
-            return numpy.array(self.__values).cumsum(axis=0)
+            return numpy.asarray(self.__values).cumsum(axis=0)
         except:
             raise TypeError("Base type is incompatible with numpy")
 
@@ -627,7 +619,7 @@ class Persistence(object):
         elif isinstance(Scheduler,range):  # Considéré comme un itérateur
             Schedulers = Scheduler
         elif isinstance(Scheduler,(list,tuple)):   # Considéré comme des index explicites
-            Schedulers = [iLong(i) for i in Scheduler] # map( long, Scheduler )
+            Schedulers = [int(i) for i in Scheduler] # map( long, Scheduler )
         else:                              # Dans tous les autres cas, activé par défaut
             Schedulers = range( 0, maxiter )
         #
index f23b2a217004ab7f0c73a2149de3db5b449975e1..3a01d6a268852e56de7d0328693dde2c6b368313 100644 (file)
@@ -98,13 +98,18 @@ class PlatformInfo(object):
                 __msg += "\n%s%30s : %s" %(__prefix,"platform.dist",str(platform.dist()))
         elif sys.platform.startswith('darwin'):
             if hasattr(platform, 'mac_ver'):
-                __macosxv = {'5': 'Leopard',       '6': 'Snow Leopard', '7': 'Lion',
-                             '8': 'Mountain Lion', '9': 'Mavericks',   '10': 'Yosemite',
-                             '11': 'El Capitan',  '12': 'Sierra'}
+                __macosxv = {
+                     '0': 'Cheetah',       '1': 'Puma',         '2': 'Jaguar',
+                     '3': 'Panther',       '4': 'Tiger',        '5': 'Leopard',
+                     '6': 'Snow Leopard',  '7': 'Lion',         '8': 'Mountain Lion',
+                     '9': 'Mavericks',    '10': 'Yosemite',    '11': 'El Capitan',
+                    '12': 'Sierra',       '13': 'High Sierra', '14': 'Mojave',
+                    '15': 'Catalina',     '16': 'Big Sur',     '17': 'Monterey',
+                    }
                 for key in __macosxv:
                     if (platform.mac_ver()[0].split('.')[1] == key):
                         __msg += "\n%s%30s : %s" %(__prefix,
-                            "platform.mac_ver",str(platform.mac_ver()[0]+"(" + macosx_dict[key]+")"))
+                            "platform.mac_ver",str(platform.mac_ver()[0]+"(" + __macosxv[key]+")"))
             elif hasattr(platform, 'dist'):
                 __msg += "\n%s%30s : %s" %(__prefix,"platform.dist",str(platform.dist()))
         elif os.name == 'nt':
index bd4ffc1d18a55905849059aff70c8d3b3149dc34..1d0ce7693c232ab417fce1d55543f94d5f1e664d 100644 (file)
@@ -110,112 +110,112 @@ ObserverTemplates.store(
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueSaver",
-    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nglobal istep\ntry:\n    istep += 1\nexcept:\n    istep = 0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
+    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nglobal istep\ntry:\n    istep+=1\nexcept:\n    istep=0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
     fr_FR   = "Enregistre la valeur courante de la variable dans un fichier du répertoire '/tmp' nommé 'value...txt' selon le nom de la variable et l'étape d'enregistrement",
     en_EN   = "Save the current value of the variable in a file of the '/tmp' directory named 'value...txt' from the variable name and the saving step",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueSerieSaver",
-    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[:],  ndmin=1)\nglobal istep\ntry:\n    istep += 1\nexcept:\n    istep = 0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
+    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[:], ndmin=1)\nglobal istep\ntry:\n    istep+=1\nexcept:\n    istep=0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
     fr_FR   = "Enregistre la série des valeurs de la variable dans un fichier du répertoire '/tmp' nommé 'value...txt' selon le nom de la variable et l'étape",
     en_EN   = "Save the value series of the variable in a file of the '/tmp' directory named 'value...txt' from the variable name and the saving step",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValuePrinterAndSaver",
-    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nprint(str(info)+" "+str(v))\nglobal istep\ntry:\n    istep += 1\nexcept:\n    istep = 0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
+    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nprint(str(info)+" "+str(v))\nglobal istep\ntry:\n    istep+=1\nexcept:\n    istep=0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps enregistre dans un fichier du répertoire '/tmp', la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output and, in the same time save in a file of the '/tmp' directory, the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueIndexPrinterAndSaver",
-    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nprint(str(info)+(" index %i:"%(len(var)-1))+" "+str(v))\nglobal istep\ntry:\n    istep += 1\nexcept:\n    istep = 0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
+    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nprint(str(info)+(" index %i:"%(len(var)-1))+" "+str(v))\nglobal istep\ntry:\n    istep+=1\nexcept:\n    istep=0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps enregistre dans un fichier du répertoire '/tmp', la valeur courante de la variable, en ajoutant son index",
     en_EN   = "Print on standard output and, in the same time save in a file of the '/tmp' directory, the current value of the variable, adding its index",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueSeriePrinterAndSaver",
-    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[:],  ndmin=1)\nprint(str(info)+" "+str(v))\nglobal istep\ntry:\n    istep += 1\nexcept:\n    istep = 0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
+    content = """import numpy, re\nv=numpy.array(var[:], ndmin=1)\nprint(str(info)+" "+str(v))\nglobal istep\ntry:\n    istep+=1\nexcept:\n    istep=0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps, enregistre dans un fichier du répertoire '/tmp', la série des valeurs de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output and, in the same time, save in a file of the '/tmp' directory, the value series of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueGnuPlotter",
-    content = """import numpy, Gnuplot\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nglobal ifig, gp\ntry:\n    ifig += 1\n    gp(' set style data lines')\nexcept:\n    ifig = 0\n    gp = Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp(' set style data lines')\ngp('set title  \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
+    content = """import numpy, Gnuplot\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nglobal ifig, gp\ntry:\n    ifig+=1\n    gp('set style data lines')\nexcept:\n    ifig=0\n    gp=Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp('set style data lines')\ngp('set title \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
     fr_FR   = "Affiche graphiquement avec Gnuplot la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Graphically plot with Gnuplot the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueSerieGnuPlotter",
-    content = """import numpy, Gnuplot\nv=numpy.array(var[:],  ndmin=1)\nglobal ifig, gp\ntry:\n    ifig += 1\n    gp(' set style data lines')\nexcept:\n    ifig = 0\n    gp = Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp(' set style data lines')\ngp('set title  \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
+    content = """import numpy, Gnuplot\nv=numpy.array(var[:], ndmin=1)\nglobal ifig, gp\ntry:\n    ifig+=1\n    gp('set style data lines')\nexcept:\n    ifig=0\n    gp=Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp('set style data lines')\ngp('set title \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
     fr_FR   = "Affiche graphiquement avec Gnuplot la série des valeurs de la variable",
     en_EN   = "Graphically plot with Gnuplot the value series of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValuePrinterAndGnuPlotter",
-    content = """print(str(info)+" "+str(var[-1]))\nimport numpy, Gnuplot\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nglobal ifig,gp\ntry:\n    ifig += 1\n    gp(' set style data lines')\nexcept:\n    ifig = 0\n    gp = Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp(' set style data lines')\ngp('set title  \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
+    content = """print(str(info)+' '+str(var[-1]))\nimport numpy, Gnuplot\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nglobal ifig,gp\ntry:\n    ifig+=1\n    gp('set style data lines')\nexcept:\n    ifig=0\n    gp=Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp('set style data lines')\ngp('set title \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps, affiche graphiquement avec Gnuplot la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output and, in the same time, graphically plot with Gnuplot the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueSeriePrinterAndGnuPlotter",
-    content = """print(str(info)+" "+str(var[:]))\nimport numpy, Gnuplot\nv=numpy.array(var[:],  ndmin=1)\nglobal ifig,gp\ntry:\n    ifig += 1\n    gp(' set style data lines')\nexcept:\n    ifig = 0\n    gp = Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp(' set style data lines')\ngp('set title  \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
+    content = """print(str(info)+' '+str(var[:]))\nimport numpy, Gnuplot\nv=numpy.array(var[:], ndmin=1)\nglobal ifig,gp\ntry:\n    ifig+=1\n    gp('set style data lines')\nexcept:\n    ifig=0\n    gp=Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp('set style data lines')\ngp('set title \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps, affiche graphiquement avec Gnuplot la série des valeurs de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output and, in the same time, graphically plot with Gnuplot the value series of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValuePrinterSaverAndGnuPlotter",
-    content = """print(str(info)+" "+str(var[-1]))\nimport numpy, re\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nglobal istep\ntry:\n    istep += 1\nexcept:\n    istep = 0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)\nimport Gnuplot\nglobal ifig,gp\ntry:\n    ifig += 1\n    gp(' set style data lines')\nexcept:\n    ifig = 0\n    gp = Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp(' set style data lines')\ngp('set title  \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
+    content = """print(str(info)+' '+str(var[-1]))\nimport numpy, re\nv=numpy.array(var[-1], ndmin=1)\nglobal istep\ntry:\n    istep+=1\nexcept:\n    istep=0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)\nimport Gnuplot\nglobal ifig,gp\ntry:\n    ifig+=1\n    gp('set style data lines')\nexcept:\n    ifig=0\n    gp=Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp('set style data lines')\ngp('set title \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps, enregistre dans un fichier du répertoire '/tmp' et affiche graphiquement la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output and, in the same, time save in a file of the '/tmp' directory and graphically plot the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueSeriePrinterSaverAndGnuPlotter",
-    content = """print(str(info)+" "+str(var[:]))\nimport numpy, re\nv=numpy.array(var[:],  ndmin=1)\nglobal istep\ntry:\n    istep += 1\nexcept:\n    istep = 0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)\nimport Gnuplot\nglobal ifig,gp\ntry:\n    ifig += 1\n    gp(' set style data lines')\nexcept:\n    ifig = 0\n    gp = Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp(' set style data lines')\ngp('set title  \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
+    content = """print(str(info)+' '+str(var[:]))\nimport numpy, re\nv=numpy.array(var[:], ndmin=1)\nglobal istep\ntry:\n    istep+=1\nexcept:\n    istep=0\nf='/tmp/value_%s_%05i.txt'%(info,istep)\nf=re.sub('\\s','_',f)\nprint('Value saved in \"%s\"'%f)\nnumpy.savetxt(f,v)\nimport Gnuplot\nglobal ifig,gp\ntry:\n    ifig+=1\n    gp('set style data lines')\nexcept:\n    ifig=0\n    gp=Gnuplot.Gnuplot(persist=1)\n    gp('set style data lines')\ngp('set title \"%s (Figure %i)\"'%(info,ifig))\ngp.plot( Gnuplot.Data( v, with_='lines lw 2' ) )""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard et, en même temps, enregistre dans un fichier du répertoire '/tmp' et affiche graphiquement la série des valeurs de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output and, in the same, time save in a file of the '/tmp' directory and graphically plot the value series of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueMean",
-    content = """import numpy\nprint(str(info)+" "+str(numpy.nanmean(var[-1])))""",
+    content = """import numpy\nprint(str(info)+' '+str(numpy.nanmean(var[-1])))""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard la moyenne de la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output the mean of the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueStandardError",
-    content = """import numpy\nprint(str(info)+" "+str(numpy.nanstd(var[-1])))""",
+    content = """import numpy\nprint(str(info)+' '+str(numpy.nanstd(var[-1])))""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard l'écart-type de la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output the standard error of the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueVariance",
-    content = """import numpy\nprint(str(info)+" "+str(numpy.nanvar(var[-1])))""",
+    content = """import numpy\nprint(str(info)+' '+str(numpy.nanvar(var[-1])))""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard la variance de la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output the variance of the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueL2Norm",
-    content = """import numpy\nv = numpy.ravel( var[-1] )\nprint(str(info)+" "+str(float( numpy.linalg.norm(v) )))""",
+    content = """import numpy\nv = numpy.ravel( var[-1] )\nprint(str(info)+' '+str(float( numpy.linalg.norm(v) )))""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard la norme L2 de la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output the L2 norm of the current value of the variable",
     order   = "next",
     )
 ObserverTemplates.store(
     name    = "ValueRMS",
-    content = """import numpy\nv = numpy.ravel( var[-1] )\nprint(str(info)+" "+str(float( numpy.sqrt((1./v.size)*numpy.dot(v,v)) )))""",
+    content = """import numpy\nv = numpy.ravel( var[-1] )\nprint(str(info)+' '+str(float( numpy.sqrt((1./v.size)*numpy.dot(v,v)) )))""",
     fr_FR   = "Imprime sur la sortie standard la racine de la moyenne des carrés (RMS), ou moyenne quadratique, de la valeur courante de la variable",
     en_EN   = "Print on standard output the root mean square (RMS), or quadratic mean, of the current value of the variable",
     order   = "next",
index 952be8d503b7b262f8a3fef600d6b07626e30753..9219710a907eb9248ef1b1c4f61f70b36700eef5 100644 (file)
@@ -27,8 +27,7 @@
 """
 # Modules Python
 # print "passage dans la surcharge de configuration pour Adao"
-import os, sys, string, types, re
-import traceback
+import os
 from PyQt5.QtGui  import *
 
 # Modules Eficas
index 41758160f7876090997ee31264e03f8c2c58916a..8e134169ea569fe87cdc18ad485c74b2b563af36 100644 (file)
@@ -23,7 +23,6 @@
 # Author: André Ribes, andre.ribes@edf.fr, EDF R&D
 
 from generator.generator_python import PythonGenerator
-import traceback
 import logging
 
 def entryPoint():
@@ -69,7 +68,7 @@ class AdaoGenerator(PythonGenerator):
       self.logger.debug("EFICAS case is not valid, python command file for YACS schema generation cannot be created")
       self.logger.debug(self.text_da)
       self.dictMCVal = {}
-      # traceback.print_exc()
+      # import traceback ; traceback.print_exc()
     return self.text_comm
 
   def writeDefault(self, fn):
index 4f955a61e83381a6cab6ee18a36e33e42d0b31a3..1ee8c14229fdad776529bf586ad562913a691ed6 100644 (file)
@@ -55,8 +55,8 @@ class New(_Aidsm):
     """
     Generic ADAO TUI builder
     """
-    def __init__(self, name = ""):
-        _Aidsm.__init__(self, name)
+    def __init__(self, __name = ""):
+        _Aidsm.__init__(self, __name)
 
 class Gui(object):
     """
index cf651e55fba45e6c644bad306bab297ec9cbc353..a24e8958cae92c34632d38363e9a6b649a54c2f9 100644 (file)
@@ -37,6 +37,7 @@ __all__ = [
     "getObjectID",
     ]
 
+import os
 from omniORB import CORBA
 from SALOME_NamingServicePy import SALOME_NamingServicePy_i
 from LifeCycleCORBA import LifeCycleCORBA