Poderia explicar o cálculo da velocidade, pois executei o código e apresentava velocidade média de 37, mas ao testar no próprio site do speedTest exibia 240 de velocidade.

SO: Linux Ubuntu 20.4

Erro ao tentar gravar no arquivo de dados:

Mensagem de erro:

Traceback (most recent call last): File "TestSpeed.py", line 18, in internet() File "TestSpeed.py", line 8, in internet df = pd.read_excel('dados.xlsx', sheet_name='base') File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pandas/util/_decorators.py", line 299, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pandas/io/excel/_base.py", line 3 36, in read_excel io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pandas/io/excel/_base.py", line 1 131, in init self._reader = self._engines[engine](self._io, storage_options=storage_optio ns) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pandas/io/excel/_xlrd.py", line 2 4, in init import_optional_dependency("xlrd", extra=err_msg) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pandas/compat/_optional.py", line 109, in import_optional_dependency raise ImportError(msg) from None ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 1.0.0 for Excel support Use pip or conda to install xlrd.

SOLUÇÃO:

#python3 -m pip install openpyxl

MOTIVO

Ausência da biblioteca mencionada na descrição do projeto Bibliotecas utilizadas 📚

• SpeedTest
• Threading
• Pandas
• Openxl

Meu pull request basicamente refatorou o sistema

As mudanças principais foram:

• Agora o arquivo de dados é o .csv
• Agora o único modulo necessário de ser instalado é o speedtest-cli
• Criado arquivo requirements.txt para baixar os módulos necessários com o comando pip3 install -r requirements.txt
• Não é mais necessário criar o arquivo dados, ele é criado automaticamente com os headers Data, Horario e Velocidade

Automatizar os passos de criação da planilha, talvez no próprio script Python.

Criar uma planilha nomeada como 'base'; Nomear três colunas, por exemplo, 'Data', 'Hora' e 'Velocidade'; Salvar como dados.xlsx.

O que foi feito?

1. Criada uma nova estrutura de projeto:

SpeedTest
├── common
│   ├── __init__.py
│   └── settings.py
├── LICENSE
├── logger
│   ├── base.py
│   ├── __init__.py
│   ├── jobs.py
│   └── network.py
├── main.py
├── README.md
├── requirements-dev.txt
├── requirements.txt
└── test_results
    └── speed-data.xlsx

Nessa nova árvore, main.py agora é o script que executa a aquisição de velocidades de requisições, Em logger/base.py, foi implementada uma classe PeriodicThread, que encapsula as funcionalidades de threading.Timer e em logger/network.py, a classe NetworkSpeedLogger(PeriodicThread), que de fato executa periodicamente a aquisição e persistência de velocidades de requisição na planilha.

Em common/settings.py estão os parâmetros de configuração utilizados por outros módulos do sistema:

DOWNLOAD_SCALE_FACTOR = 10**-6
DOWNLOAD_SPEED_DECIMAL_PLACES = 2

LOG_DATE_FORMAT = '%d/%m/%Y'
LOG_TIME_FORMAT = '%H:%M:%S'

OUTPUT_FILE_PATH = 'test_results/speed-data.xlsx'
SAMPLING_INTERVAL = 5  # in seconds

2. Adicionado code linting ao projeto:

A consistência da base de código com as PEPs pode ser conferida agora utilizando o Prospector, cujo perfil está configurado no arquivo .prospector.yml.

3. Atualizada a documentação:

Vide README.md.

Como testar?

Basta seguir as instruções do README.md atualizado e verificar se tanto o teste de velocidade quanto o code linting estão funcionando como está sendo indicado na documentação.

Como na minha máquina mantenho uma virtualenv separada do resto criei e para não subir ele pus no .gitignore além de arquivos do pcharm e o requirements.txt são as libs para rodar o projeto.