🎩 Smooth Criminal

A Python performance acceleration toolkit with the soul of Michael Jackson.

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🚀 ¿Qué es esto?

Smooth Criminal es una librería de Python para acelerar funciones y scripts automáticamente usando:

• 🧠 Numba
• ⚡ Asyncio y threading
• 📊 Dashboard visual con Flet
• 🧪 Benchmarks y profiling
• 🎶 Estilo, carisma y mensajes inspirados en MJ

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💡 Características principales

Decorador / Función	Descripción
@smooth	Aceleración con Numba (modo sigiloso y rápido)
@vectorized	Vectoriza funciones estilo NumPy con fallback
@guvectorized	Generaliza ufuncs con fallback seguro
@moonwalk	Convierte funciones en corutinas async sin esfuerzo
@thriller	Benchmark antes y después (con ritmo)
`@jam(workers=n, backend="thread	process
@black_or_white(mode)	Optimiza tipos numéricos (float32 vs float64)
@bad	Modo de optimización agresiva (fastmath)
@beat_it	Fallback automático si algo falla
@mj_mode	Aplica un decorador aleatorio con mensaje de MJ
dangerous(func)	Mezcla poderosa de decoradores (@bad + @thriller)
@bad_and_dangerous	Optimiza, perfila y maneja errores automáticamente
profile_it(func)	Estadísticas detalladas de rendimiento
analyze_ast(func)	Análisis estático para detectar código optimizable

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🧠 Dashboard visual

Ejecuta el panel interactivo para ver métricas de tus funciones decoradas:

python -m smooth_criminal.dashboard

O bien:

python scripts/example_flet_dashboard.py

• Tabla con tiempos, decoradores y puntuaciones

• Botones para exportar CSV/JSON/XLSX/MD, limpiar historial o ver gráfico

• Interfaz elegante con Flet (modo oscuro)

🕺 Animación Moonwalk

Activa el interruptor Moonwalk para ver cómo un ícono de MJ cruza la pantalla y desaparece al finalizar.

Prueba manual:

1. Ejecuta python -m smooth_criminal.dashboard o python scripts/example_flet_dashboard.py.
2. Pulsa el interruptor Moonwalk en la fila de botones.
3. Observa al bailarín deslizarse y liberarse automáticamente.

🎬 Nuevas animaciones

El dashboard incorpora efectos como "Spin" y "Toe Stand" para dar más ritmo a tus métricas. Actívalos desde la línea de comandos:

python -m smooth_criminal.dashboard --animation spin

⚙️ Instalación

pip install smooth-criminal

O para desarrollo local:

git clone https://github.com/Alphonsus411/smooth_criminal.git
cd smooth_criminal
pip install -e .

🛠️ Configuración de entorno

Antes de ejecutar la librería copia el archivo de ejemplo y ajusta las variables:

cp .env.example .env

Dentro de .env puedes definir:

# Ruta donde se guardan las métricas
LOG_PATH=.smooth_criminal_log.json

# Backend de almacenamiento: json (por defecto), sqlite o tinydb
SMOOTH_CRIMINAL_STORAGE=json

Para backend tinydb instala la dependencia opcional tinydb y para exportar a xlsx instala openpyxl.

💃 Ejemplo rápido

from smooth_criminal import smooth, thriller

@thriller
@smooth
def square(n):
    return [i * i for i in range(n)]

print(square(10))

🎷 Paralelismo con jam

from smooth_criminal.core import jam

@jam(workers=4, backend="process")
def cube(x):
    return x ** 3

print(cube([1, 2, 3]))

# También disponible backend="thread" (por defecto) o backend="async"

⏱️ Benchmark de backends con benchmark_jam

from smooth_criminal.benchmark import benchmark_jam, detect_fastest_backend

def cube(x):
    return x ** 3

data = benchmark_jam(cube, [1, 2, 3], ["thread", "process", "async"])
print(data["fastest"])            # backend más veloz

best = detect_fastest_backend(cube, [1, 2, 3], ["thread", "process", "async"])
print(best)

🎲 Decorador aleatorio mj_mode

import random
from smooth_criminal import mj_mode

random.seed(0)

@mj_mode
def identidad(x):
    return x

print(identidad([1, 2, 3]))
# Posible salida: "🥁 Jam session with 4 workers!"

Mensajes posibles:

• 🕺 Hee-Hee! You're now smooth.
• 😎 Who's bad? You're bad!
• 🎬 It's Thriller time!
• 🥁 Jam session with 4 workers!

🚧 Modo bad_and_dangerous

from smooth_criminal import bad_and_dangerous

def fallback(_):
    return -1

@bad_and_dangerous(fallback=fallback)
def risky(n):
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i
    return total

print(risky(5))

🧮 Vectorización segura

import numpy as np
from smooth_criminal import vectorized, guvectorized


@vectorized(["float64(float64)"])
def doble(x):
    return x * 2


@guvectorized(["void(float64[:], float64[:], float64[:])"], "(n),(n)->(n)")
def suma(a, b, res):
    for i in range(a.shape[0]):
        res[i] = a[i] + b[i]


print(doble(np.array([1.0, 2.0])))
print(suma(np.array([1.0, 2.0]), np.array([3.0, 4.0])))

🧪 CLI interactiva

smooth-criminal analyze my_script.py

Esto analizará tu código buscando funciones lentas, bucles, range(), etc.

Para exportar el historial en distintos formatos:

smooth-criminal export history.xlsx --format xlsx
smooth-criminal export history.md --format md
smooth-criminal export history.json --format json

También puedes comparar rápidamente los backends de jam desde la línea de comandos:

smooth-criminal jam-test paquete.modulo:funcion --workers 4 --reps 3

Si prefieres un resultado en JSON sin mensajes adicionales, añade --silent:

smooth-criminal jam-test paquete.modulo:funcion --workers 4 --reps 3 --silent

Esto mostrará una tabla comparativa de tiempos y, al finalizar sin errores, el mensaje especial:

🎶 Just jammin' through those CPU cores! 🧠🕺

🕺 Flag --mj-mode

Activa efectos especiales al detectar mejoras de rendimiento:

smooth-criminal jam-test paquete.modulo:funcion --workers 4 --mj-mode

Cuando el modo está activo y el rendimiento mejora al menos un 10 %, se reproducirá un pequeño efecto de Michael Jackson. Si la dependencia playsound no está disponible, se mostrará un mensaje o GIF/ASCII mediante rich. En ausencia de estas dependencias, solo se emitirá una advertencia.

🌐 API

Lanza una API HTTP para consultar las estadísticas desde otras aplicaciones:

smooth-criminal api --host 127.0.0.1 --port 8000

Después puedes obtener los datos con:

curl http://127.0.0.1:8000/history

🔌 Plugin

El directorio vscode-extension contiene un plugin para VS Code que integra los comandos de Smooth Criminal. Instálalo con:

cd vscode-extension
npm install
npm run build

En VS Code, carga la extensión desde esta carpeta y podrás ejecutar análisis desde el editor.

💾 Backends de almacenamiento

El historial de ejecuciones se guarda usando un backend configurable. Selecciona el backend con la variable de entorno SMOOTH_CRIMINAL_STORAGE:

export SMOOTH_CRIMINAL_STORAGE=sqlite  # json | sqlite | tinydb
smooth-criminal analyze my_script.py

El backend sqlite no requiere extras. Para tinydb instala tinydb y para exportar a xlsx instala openpyxl.

📚 Documentación

Próximamente en ReadTheDocs…

Consulta el changelog para conocer el historial completo de versiones.

📦 Empaquetado

Para crear una distribución local y verificar sus metadatos:

python -m build
twine check dist/*

📝 Licencia

MIT © Adolfo González

Este proyecto incluye bibliotecas de terceros con licencias permisivas, como Flet (Apache 2.0), Numba y NumPy (BSD-3-Clause) o Rich (MIT). Consulta THIRD_PARTY_LICENSES.md para el listado completo.

🙏 Agradecimientos

Colaborador / Tecnología	Rol / Licencia
Adolfo González	Autor principal
Michael Jackson	Inspiración musical
Flet (Apache 2.0)	Dashboard visual
Numba (BSD-3-Clause)	Aceleración JIT
NumPy (BSD-3-Clause)	Operaciones vectoriales
Rich (MIT)	Salida de consola