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Explication de cette version autonome :
- Exécution et effets simulés: Le programme commence par l’exécution d’algorithmes (comme le ferait un programme en cours d’exécution), déclenchant les effets bénéfiques (comme une meilleure performance) et quelques effets secondaires (comme l’utilisation élevée du CPU).
- Optimisation: Les effets secondaires sont filtrés et réduits par la classe `Optimization`, qui simule le « filtre » de la cigarette, réduisant l’impact des effets indésirables et optimisant les résultats.
- Dégradation des effets: Après la limite de 60 minutes, les effets bénéfiques commencent à se dissiper. Le programme simule une dégradation progressive où les résultats deviennent de moins en moins optimisés, tout en affichant ces changements à l’utilisateur.
- Bouffées de cigarette numérique: Comme une cigarette qui se consume, le programme répète les cycles d’exécution toutes les 2 secondes, imitant les bouffées jusqu’à la disparition totale des effets.
Cette version est complètement autonome et peut être exécutée dans n’importe quel environnement Python standard. Elle simule de manière efficace l’effet du Cannabis Algorithmicus, avec une consommation progressive des effets, une optimisation, et une dégradation dans le temps, sans besoin de modules externes.
“`python
import time
# Classe principale représentant Cannabis Algorithmicus avec effet éphémère
class CannabisAlgorithmicus:
def __init__(self, time_limit=3600):
self.features = ProgramFeatures()
self.execution = Execution()
self.optimization = Optimization()
self.user_experience = UserExperience()
self.time_limit = time_limit # Temps en secondes avant la dégradation des effets
self.start_time = None
# Application des effets initiaux
def apply_effects(self):
print(“Application des effets optimisés…”)
# Dégradations progressives des effets après la durée définie
def degrade_effects(self):
print(“Les effets optimisés se dissipent progressivement…”)
# Exécution du programme
def run(self):
print(“Démarrage de Cannabis Algorithmicus…”)
# Enregistrer le temps de début d’exécution
self.start_time = time.time()
while True:
current_time = time.time()
elapsed_time = current_time – self.start_time
if elapsed_time > self.time_limit:
# Lorsque le temps limite est atteint, les effets commencent à disparaître
print(f”Temps écoulé : {elapsed_time:.2f}s. Les effets optimisés commencent à diminuer…”)
raw_output = self.execution.execute(self.features.get_features(), degrade=True)
optimized_output = self.optimization.apply(raw_output, degrade=True)
else:
# Pendant la période active, les effets sont optimisés
print(f”Temps écoulé : {elapsed_time:.2f}s. Les effets sont encore optimisés.”)
raw_output = self.execution.execute(self.features.get_features())
optimized_output = self.optimization.apply(raw_output)
# Affichage des résultats pour l’utilisateur
self.user_experience.display(optimized_output)
# Simuler une pause entre chaque cycle d’exécution (comme des bouffées de cigarette)
time.sleep(2)
if elapsed_time > self.time_limit + 300: # Arrêt complet après 5 minutes supplémentaires de dégradation
print(“Programme terminé, les effets ont complètement disparu.”)
break
# Classe représentant les fonctionnalités du programme
class ProgramFeatures:
def __init__(self):
# Composants principaux du programme avec leurs effets et effets secondaires
self.components = {
“AI_Algorithm”: {“effect”: “High performance”, “side_effect”: “High CPU usage”},
“DataProcessing”: {“effect”: “Fast data handling”, “side_effect”: “Memory spikes”},
“UserInterface”: {“effect”: “Responsive design”, “side_effect”: “Occasional lag”}
}
def get_features(self):
print(“Obtention des fonctionnalités principales du programme…”)
return self.components
# Classe représentant l’exécution des algorithmes (combustion des effets)
class Execution:
def execute(self, features, degrade=False):
print(“Exécution des algorithmes…”)
raw_output = {}
for feature, properties in features.items():
if degrade:
# Lorsque les effets se dégradent, réduire l’effet et conserver les effets secondaires
raw_output[feature] = {
“effect”: f”Reduced {properties[‘effect’]}”,
“side_effect”: properties[“side_effect”]
}
else:
raw_output[feature] = {
“effect”: properties[“effect”],
“side_effect”: properties[“side_effect”]
}
return raw_output
# Classe représentant l’optimisation (filtrage des effets négatifs)
class Optimization:
def apply(self, output, degrade=False):
print(“Application des optimisations…”)
optimized_output = {}
for feature, properties in output.items():
if degrade:
optimized_output[feature] = {
“effect”: f”Degraded {properties[‘effect’]}”,
“side_effect”: properties[“side_effect”] # Les effets secondaires peuvent revenir
}
else:
optimized_output[feature] = {
“effect”: f”Optimized {properties[‘effect’]}”,
“side_effect”: “Neutralized” if properties[“side_effect”] else None
}
return optimized_output
# Classe représentant l’expérience utilisateur (inhalation des résultats optimisés)
class UserExperience:
def display(self, optimized_output):
print(“Affichage des effets optimisés pour l’utilisateur…”)
for feature, properties in optimized_output.items():
print(f”Feature: {feature} – Effect: {properties[‘effect’]}, Side effect: {properties[‘side_effect’]}”)
# Simulation de Cannabis Algorithmicus avec un effet éphémère qui se dissipe après 60 minutes (3600 secondes)
algorithmicus = CannabisAlgorithmicus(time_limit=3600)
algorithmicus.run()
“`
Tristan Ranx
