PL/I 语言性能数据可视化展示实战
PL/I（Programming Language One）是一种高级程序设计语言，它结合了多种编程语言的特性，旨在提高编程效率和程序的可移植性。尽管PL/I在现代编程语言中并不常见，但在某些特定领域，如大型主机系统，它仍然有着广泛的应用。本文将围绕PL/I语言性能数据可视化展示实战，通过代码实现和可视化工具的使用，帮助读者了解如何对PL/I程序的性能进行分析和展示。
环境准备
在开始之前，我们需要准备以下环境：
1. PL/I编译器：如IBM的z/OS PL/I编译器。
2. 数据分析工具：如Python的Pandas、Matplotlib等。
3. 可视化工具：如Python的Seaborn、Plotly等。
数据收集
我们需要收集PL/I程序的运行数据。这可以通过以下几种方式实现：
1. 使用PL/I编译器的性能分析工具，如IBM的IEFBR14。
2. 手动记录程序运行过程中的关键性能指标，如CPU时间、内存使用等。
以下是一个简单的示例，展示如何使用IEFBR14收集PL/I程序的CPU时间数据：
pl/i
EXEC IEFBR14 FILE(PLIST) CSECT(PLIST) +
DATA(PLIST) +
DSORG(IS) +
RECFM(F) +
LRECL(80) +
BLKSIZE(80) +
MACRF(M);
数据处理
收集到数据后，我们需要对其进行处理，以便进行可视化分析。以下是一个使用Python和Pandas处理PL/I性能数据的示例：
python
import pandas as pd
读取性能数据文件
data = pd.read_csv('performance_data.csv')
数据清洗和转换
data['CPU Time'] = pd.to_numeric(data['CPU Time'])
data['Memory Usage'] = pd.to_numeric(data['Memory Usage'])
计算平均CPU时间和内存使用
average_cpu_time = data['CPU Time'].mean()
average_memory_usage = data['Memory Usage'].mean()
输出结果
print(f"Average CPU Time: {average_cpu_time}")
print(f"Average Memory Usage: {average_memory_usage}")
可视化展示
在数据处理完成后，我们可以使用Python的Matplotlib、Seaborn或Plotly等库来创建可视化图表。以下是一个使用Matplotlib创建柱状图的示例：
python
import matplotlib.pyplot as plt
绘制CPU时间柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(data['Program Name'], data['CPU Time'])
plt.xlabel('Program Name')
plt.ylabel('CPU Time (seconds)')
plt.title('CPU Time by Program')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
实战案例
以下是一个实战案例，展示如何使用PL/I语言编写一个简单的程序，并对其性能进行分析和可视化展示。
PL/I程序示例
pl/i
IDENTIFICATION DIVISION.
PROGRAM-ID. PerformanceTest.
ENVIRONMENT DIVISION.
INPUT-OUTPUT SECTION.
FILE-CONTROL.
SELECT OUTPUT-FILE ASSIGN TO 'OUTPUT.TXT' ORGANIZATION IS SEQUENTIAL
ACCESS MODE IS SEQUENTIAL.
DATA DIVISION.
FILE SECTION.
FD OUTPUT-FILE.
01 OUTPUT-RECORD.
05 FILLER PIC X(80).
WORKING-STORAGE SECTION.
01 WS-COUNTER PIC 9(9) VALUE 0.
01 WS-START-TIME PIC 9(9) VALUE 0.
01 WS-END-TIME PIC 9(9) VALUE 0.
PROCEDURE DIVISION.
PERFORM VARYING WS-COUNTER FROM 1 BY 1 UNTIL WS-COUNTER > 100000
SET WS-START-TIME TO FUNCTION CURRENT-TIME
PERFORM SOME-COMPLEX-CALCULATION
SET WS-END-TIME TO FUNCTION CURRENT-TIME
ADD WS-END-TIME - WS-START-TIME TO WS-COUNTER
END-PERFORM
STOP RUN.
SOME-COMPLEX-CALCULATION.
PERFORM VARYING WS-COUNTER FROM 1 BY 1 UNTIL WS-COUNTER > 1000
PERFORM SOME-COMPLEX-CALCULATION-STEP
END-PERFORM.
SOME-COMPLEX-CALCULATION-STEP.
PERFORM VARYING WS-COUNTER FROM 1 BY 1 UNTIL WS-COUNTER > 100
PERFORM SOME-COMPLEX-CALCULATION-STEP-INNER
END-PERFORM.
SOME-COMPLEX-CALCULATION-STEP-INNER.
COMPUTE WS-COUNTER = WS-COUNTER + 1.
性能分析
编译并运行上述PL/I程序，使用IEFBR14或其他工具收集性能数据，然后使用Python进行数据处理和可视化展示。
python
读取性能数据文件
data = pd.read_csv('performance_data.csv')
绘制CPU时间柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(data['Program Name'], data['CPU Time'])
plt.xlabel('Program Name')
plt.ylabel('CPU Time (seconds)')
plt.title('CPU Time by Program')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
总结
本文通过一个实战案例，展示了如何使用PL/I语言编写程序，收集性能数据，并使用Python进行数据处理和可视化展示。通过这种方式，我们可以更好地理解PL/I程序的性能，并对其进行优化。尽管PL/I在现代编程语言中并不常见，但了解其性能分析的方法对于维护和优化遗留系统仍然具有重要意义。
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