index.py

import json
import time
from algorith import ChatbotFlowNavigator


def benchmark_python():
    # Medición de tiempo para carga de datos
    start_time = time.perf_counter()

    # Cargar datos desde los archivos JSON
    with open("data/nodes.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        nodes_data = json.load(f)

    with open("data/edges.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        edges_data = json.load(f)

    load_time = (time.perf_counter() - start_time) * 1000  # Convertir a ms

    print(f"🐍 PYTHON BENCHMARK")
    print(f"Cargados {len(nodes_data)} nodos y {len(edges_data)} edges")
    print(f"⏱️  Tiempo de carga de JSON: {load_time:.3f}ms")

    # Medición de tiempo para inicialización
    start_time = time.perf_counter()
    navigator = ChatbotFlowNavigator(nodes_data, edges_data)
    init_time = (time.perf_counter() - start_time) * 1000

    print(f"⏱️  Tiempo de inicialización: {init_time:.3f}ms")

    # Medición de tiempo para búsqueda
    criteria = {"button_type": "QUICK_REPLY", "target_contains": "node-GE2H6"}

    # Ejecutar múltiples veces para obtener un promedio más preciso
    iterations = 1000
    total_search_time = 0

    print(f"🔍 Ejecutando {iterations} búsquedas para promedio...")

    for _ in range(iterations):
        start_time = time.perf_counter()
        next_node = navigator.find_next_node("node-8E70X", criteria)
        total_search_time += time.perf_counter() - start_time

    avg_search_time = (total_search_time / iterations) * 1000

    print(f"⏱️  Tiempo promedio de búsqueda: {avg_search_time:.6f}ms")
    print(
        f"⏱️  Tiempo total para {iterations} búsquedas: {total_search_time * 1000:.3f}ms"
    )

    if next_node:
        print(
            f"✅ Nodo encontrado: ID = {next_node['id']}, Tipo = {next_node['data']['type']}"
        )
    else:
        print("❌ No se encontró ningún nodo que cumpla los criterios")

    print("\n" + "=" * 60 + "\n")

    return {
        "load_time": load_time,
        "init_time": init_time,
        "avg_search_time": avg_search_time,
        "total_time": load_time + init_time + (total_search_time * 1000),
    }


if __name__ == "__main__":
    python_results = benchmark_python()