- Introduced `test_optimized_reader.py` to validate the functionality and configuration of `OptimizedBatchReader`. - Created `test_pe_pa_fixed.py` to test the corrected PE/PA reading functionality using appropriate Snap7 area codes. - Developed `test_real_plc.py` to assess the performance of optimized batch reading against legacy methods with actual PLC configurations. - Implemented `test_simple_validation.py` for a final validation of core functionalities, ensuring correct implementation of PE/PA area codes and batch reading. |
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README.md | ||
__init__.py | ||
test_comparison_simple.py | ||
test_data_integrity.py | ||
test_final_validation.py | ||
test_network_latency_pe_pa.py | ||
test_pe_pa_fixed.py |
README.md
Tests Directory
Este directorio contiene los tests funcionales y validaciones del sistema PLC S7-315 Streamer & Logger.
Tests Incluidos
🔧 test_pe_pa_fixed.py
- Propósito: Validación funcional del fix PE/PA con área 0x81/0x82
- Estado: ✅ Funcional - Test principal que validó la corrección
- Uso:
python test_pe_pa_fixed.py
- Nota: Test fundamental para validar que PE/PA funcionan correctamente
📊 test_comparison_simple.py
- Propósito: Comparación entre sistema legacy y optimizado
- Estado: ✅ Funcional - Test de comparación de rendimiento
- Uso:
python test_comparison_simple.py
- Nota: Demuestra que ambos sistemas logran 100% éxito en PE/PA
🌐 test_network_latency_pe_pa.py
- Propósito: Demostración del impacto de latencia de red industrial
- Estado: ✅ Funcional - Test crítico para entender optimización
- Uso:
python test_network_latency_pe_pa.py
- Nota: Simula condiciones industriales reales (20ms latencia) y demuestra por qué los tests con PLC simulado no reflejan beneficios de optimización
🧪 test_final_validation.py
- Propósito: Validación completa de todas las áreas de memoria
- Estado: ✅ Funcional - Test comprehensivo del sistema
- Uso:
python test_final_validation.py
- Nota: Test completo que valida DB, M, T, C, PE, PA
🔍 test_data_integrity.py
- Propósito: Verificación de integridad de datos entre métodos de lectura
- Estado: ✅ Funcional - Test de calidad de datos
- Uso:
python test_data_integrity.py
- Nota: Compara individual vs batch reading para detectar corrupción de datos
Instrucciones de Uso
Pre-requisitos
# Activar entorno conda
conda activate plc_streamer
# Asegurar que snap7.dll está disponible
# Verificar conexión a PLC 10.1.33.11
Ejecución desde directorio raíz:
# Test individual
python .tests/test_pe_pa_fixed.py
# Test de comparación
python .tests/test_comparison_simple.py
# Test de latencia industrial
python .tests/test_network_latency_pe_pa.py
# Validación completa
python .tests/test_final_validation.py
# Test de integridad
python .tests/test_data_integrity.py
Tests Eliminados (Obsoletos)
Los siguientes tests fueron eliminados por ser obsoletos o redundantes:
test_legacy_vs_optimized.py
- Problemas de import, reemplazado portest_comparison_simple.py
test_industrial_network.py
- Fallaba con variables DB, reemplazado portest_network_latency_pe_pa.py
test_simple_validation.py
- Básico y redundantetest_real_plc.py
- Básico y redundantetest_large_dataset.py
- Específico de volumen, obsoletotest_io_comprehensive.py
- Redundante con final_validation
Notas Importantes
🎯 Lección Clave sobre Tests de Latencia
Los tests con PLC simulado (latencia ~0ms) NO reflejan las condiciones reales industriales donde la optimización read_multi_vars es efectiva.
Condiciones reales industriales:
- Latencia: 10-30ms por request
- Jitter de red: ±5-10ms
- Overhead de protocolo significativo
Uso recomendado:
test_network_latency_pe_pa.py
simula estas condiciones y demuestra que la optimización sería 33% más rápida en producción real con variables DB.
🔧 PE/PA vs DB Optimization
- PE/PA: Limitadas a individual reads (protocolo snap7)
- DB: Pueden usar read_multi_vars optimization
- Recomendación: Usar variables DB cuando sea posible para máximo rendimiento en redes industriales