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Alle 25 Notebooks sind nun fehlerfrei testbar (25 passed). Dafür drei
Änderungen im Build und eine neue Test-Infrastruktur:
1. pyproject.toml: nbmake>=1.5 in der dev-Gruppe.
2. build_version_04.py: Notebooks bekommen zwei Setup-Zellen und
Subprocess-Zellen für Programme, die nicht direkt im Kernel laufen:
- NOTEBOOK_SETUP_2: __file__ definieren, sys.path für or_kern,
multiprocessing auf fork (Spawn findet Kernel-Funktionen nicht).
- _braucht_subprocess: erkennt highspy (Solver-Konflikt), pytest
(SystemExit), get_context('spawn'), subprocess+__file__ (sucht
.py-Dateien), sys.exit (SystemExit). Diese Programme erscheinen
als Markdown-Codeblock (sichtbar, nicht ausführbar) plus einer
Subprocess-Zelle mit NO_COLOR=1 (verhindert ANSI-Codes, die der
Parser von Mutationstest.py nicht verarbeitet).
- Solver-Konflikt-Erkennung: wenn ein Kapitel sowohl ortools als
auch highspy importiert, laufen auch reine ortools-Programme als
Subprocess (highspy schon im Kernel).
3. teste_code_04.py: inkrementeller Test — nur geänderte/neue Programme
und Notebooks (via git status). Netzabhängige Dateien (yfinance)
werden automatisch erkannt und nur getestet, wenn Internet verfügbar.
4. PLAN.md Abschnitt 10: neuer Verifikationsschritt 4 (pytest --nbmake).
PROGRESS.md und CLAUDE.md aktualisiert.
Gefundene und behobene Probleme:
- or_kern-Import: sys.path im Notebook erweitert.
- __file__ nicht definiert: zweite Setup-Zelle setzt es.
- multiprocessing spawn: fork erzwungen (Ein_System_Vier_Ansaetze.py).
- ortools/highspy-Konflikt: Subprocess für beide Solver.
- pytest SystemExit: Subprocess für test_or_kern.py und Mutationstest.py.
- sys.exit(0): Subprocess für Installationstest.py.
- ANSI-Codes in pytest-Ausgabe: NO_COLOR=1 in Subprocess-Zelle.
117 lines
4.2 KiB
TOML
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TOML
# Paketbeschreibung fuer die Beispielprogramme des Buchs
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# "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python".
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#
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# Zweck: schlanke, gezielt zusammengestellte Umgebungen. Wer nur die ersten
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# Kapitel durcharbeitet, braucht weder yfinance noch FastAPI.
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#
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# pip install -e . # Grundausstattung, traegt den Grossteil des Buchs
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# pip install -e ".[finance]" # Teil "Anwendungen": Markowitz, CVaR, Handelsmaschine
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# pip install -e ".[large-scale]" # HiGHS, Pyomo, linopy, polars
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# pip install -e ".[api]" # Kapitel "Testen, Messen, Ausliefern"
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# pip install -e ".[figures]" # nur zum Neuerzeugen der Diagramme
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# pip install -e ".[dev]" # Tests
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# pip install -e ".[alles]" # alles zusammen - siehe Warnung unten
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#
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# ACHTUNG, Solverkonflikt: ortools und highspy bringen jeweils eine eigene
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# HiGHS-Kopie mit und lassen sich nicht im selben Prozess importieren. ortools
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# steht deshalb in der Grundausstattung, highspy erst in [large-scale] - wer nur
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# "pip install -e ." nutzt, kann in den Konflikt gar nicht geraten. cvxpy zieht
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# ein installiertes highspy bei der Solver-Erkennung selbst mit hinein, [finance]
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# loest ihn also indirekt ebenfalls aus. Die Programme des Buchs umgehen das
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# durch getrennte Prozesse (Muster: Ein_System_Vier_Ansaetze.py); ausfuehrlich
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# steht es im Kapitel "Das Python-Oekosystem fuer OR".
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#
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# Die Datei ergaenzt
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# Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/requirements.txt und
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# ersetzt sie nicht: Jene ist im Buch abgedruckt und installiert bewusst alles
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# auf einen Schlag.
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[build-system]
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requires = ["setuptools>=68"]
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build-backend = "setuptools.build_meta"
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[project]
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name = "or-mit-python"
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version = "4.0.0"
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description = "Beispielprogramme zum Buch 'Optimierte Entscheidungsfindung mit Python'"
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readme = "README.md"
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requires-python = ">=3.10"
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authors = [{ name = "Dieter Schlüter", email = "dieter.schlueter@linix.de" }]
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keywords = ["operations-research", "optimierung", "linear-programming",
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"constraint-programming", "milp", "lehrbuch"]
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# Grundausstattung: traegt die Kapitel bis einschliesslich Graphen und Touren.
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# scipy liefert linprog/milp, ortools den CP-SAT-Solver und pywraplp.
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dependencies = [
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"numpy>=2.5.2",
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"scipy>=1.17.1",
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"pandas>=3.0.1",
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"matplotlib>=3.10.8",
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"openpyxl>=3.1.5", # kein direkter Import: Excel-Motor hinter pandas
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"pydantic>=2.12",
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"ortools>=9.15.6755",
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# cvxpy gehoert in die Grundausstattung, nicht in [finance]: Es wird von
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# 13 Programmen gebraucht, darunter dreien im Kapitel Unsicherheit, lange
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# vor dem Finanzteil. Es zieht KEIN highspy nach - der Solverkonflikt
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# entsteht erst mit [large-scale].
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"cvxpy>=1.9.2",
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]
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[project.optional-dependencies]
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# Teil "Anwendungen - Energiewirtschaft und Finanzmaerkte"
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finance = [
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"scikit-learn>=1.8.0",
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"yfinance>=1.2.0",
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]
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# Groessere Modelle, alternative Solver und Modellierungsschichten
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large-scale = [
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"highspy>=1.15.1",
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"Pyomo>=6.7",
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"linopy>=0.3",
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"polars>=1.0",
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]
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# Kapitel "Testen, Messen, Ausliefern": der Optimierungsdienst
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api = [
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"fastapi>=0.115",
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"uvicorn>=0.30",
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"httpx>=0.27", # Selbsttest des Dienstes ueber den TestClient
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]
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# Nur zum Neuerzeugen der Diagramme in bilder_04/ - fuer das Lesen und
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# Ausfuehren des Buchs nicht noetig. graphviz braucht zusaetzlich das
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# Kommandozeilenwerkzeug 'dot' aus dem Betriebssystempaket.
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figures = [
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"plotly>=6.0",
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"graphviz>=0.20",
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"folium>=0.19", # die Leaflet-Karte der VRP-Touren
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]
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dev = [
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"pytest>=8.0",
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"nbmake>=1.5",
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]
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# Die 25 Kapitel-Notebooks im Browser ausfuehren - ohne dass jemand etwas
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# installieren muss. Das Kurs-Image (Dockerfile) bringt diese Gruppe mit.
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notebook = [
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"jupyterlab>=4.0",
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]
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# pymoo wird im Buch als Bibliothek fuer genetische Algorithmen empfohlen
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# (Kapitel Metaheuristiken), aber von keinem Beispielprogramm importiert.
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# Deshalb steht es hier eigenstaendig und nicht in der Grundausstattung.
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empfehlungen = [
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"pymoo>=0.6",
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]
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alles = [
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"or-mit-python[finance,large-scale,api,figures,dev,notebook,empfehlungen]",
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]
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[tool.setuptools]
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# Die Beispielprogramme sind ein erzeugtes Artefakt (extract_programme_04.py)
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# und kein installierbares Paket - hier wird nur der Abhaengigkeitsbaum
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# beschrieben.
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packages = []
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