35 lines
1.7 KiB
Python
35 lines
1.7 KiB
Python
|
import asyncio
|
|||
|
|
import random
|
|||
|
|
from typing import Dict, Any
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Делаем функцию асинхронной
|
|||
|
|
async def solve_cutting_problem(input_params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
Асинхронная заглушка для имитации сложного расчета раскройки стекла.
|
|||
|
|
Возвращает предопределенный или слегка измененный JSON-ответ.
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
print(f"Received input for async fuzzy solver: {input_params}")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Имитация времени расчета с использованием asyncio.sleep
|
|||
|
|
delay = random.uniform(0.5, 2.0)
|
|||
|
|
print(f"Simulating calculation for {delay:.2f} seconds...")
|
|||
|
|
await asyncio.sleep(delay) # Используем await asyncio.sleep вместо time.sleep
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Пример выходных данных (остается таким же)
|
|||
|
|
output_data = {
|
|||
|
|
"layout": [
|
|||
|
|
{"piece_id": 1, "x": 10, "y": 10, "width": 500, "height": 300},
|
|||
|
|
{"piece_id": 2, "x": 520, "y": 10, "width": 400, "height": 300},
|
|||
|
|
# ... другие детали раскроя ...
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"waste_percentage": round(random.uniform(5.0, 15.0), 2),
|
|||
|
|
"number_of_cuts": random.randint(5, 20),
|
|||
|
|
"processing_time_ms": int(delay * 1000) # Используем задержку как время обработки
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Можно добавить логику на основе input_params, если нужно для тестов
|
|||
|
|
if input_params.get("optimize_for") == "speed":
|
|||
|
|
output_data["number_of_cuts"] = random.randint(15, 25) # Больше резов - быстрее?
|
|||
|
|
|
|||
|
|
print(f"Async fuzzy solver generated output: {output_data}")
|
|||
|
|
return output_data
|