Python要素のアクセス性能

Question

長い間C++の開発者私はPythonでアルゴリズムの作業を開始しました。私は現在、コードをプロファイリングして、Pythonで効率的にプログラムする方法を感じています。特に私は専門家の説明を得ることが非常にうれしいです。

私はレイ・トライアングル交差点のために、このラッパー関数を書いた：

def rayIntersectsTriangle(origin , direction , meshData , poly , worldCoordinateVertices): 
    return mathutils.geometry.intersect_ray_tri(worldCoordinateVertices[ meshData.loops[ poly.loop_start ].vertex_index ], 
               worldCoordinateVertices[ meshData.loops[ poly.loop_start + 1 ].vertex_index ], 
               worldCoordinateVertices[ meshData.loops[ poly.loop_start + 2 ].vertex_index ], 
               direction , origin) != None 

を（cProfileを使って）この関数に多くの時間を実行するコードをプロファイリングすると、私は次のような結果があります。

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 
15694126 22.314 0.000 25.812 0.000 ****.py:176(rayIntersectsPoly) 
[...] 
15694126 3.497 0.000 3.497 0.000 {built-in method mathutils.geometry.intersect_ray_tri} 

を

このラッパーはどうしてそんなオーバーヘッドを追加しますか？私がここで実際に見ることができる唯一のことは、配列要素へのアクセスです。 C++から来て、これは私を本当に混乱させます：D

これについての助言は非常に高く評価されます。アルゴリズムをできるだけ速くしたいのですが。

ありがとうございます！乾杯！

Answer 1

mathutils.geometry.intersect_ray_tri()がファストであるため、時間が大きく見えます。そのメソッドは拡張で実装され、ネイティブの速度で実行されます。 （時間が比較的大きな割合を取ることを1つの式だけで）新しい関数フレーム

グローバル名前検索を（これらはに対して行われて作成

• ：メソッドの

  ザ・パイソン時間がに行きますマッピング、ローカル名は配列を使用します）。 mathutils.geometryとmathutils.geometry.intersect_ray_triとpoly.loop_start

• インデックス、そうworldCoordinateVertices[ ... ]よう
• 属性検索、。

あなたがローカル名またはデフォルトパラメータでこれらのいくつかの結果をキャッシュすることによって、少し速くそれを作ることができます：

def rayIntersectsTriangle(
     origin, direction, meshData, poly, worldCoordinateVertices 
     _intersect_ray_tri=mathutils.geometry.intersect_ray_tri): 
    loop_start = poly.loop_start 
    meshData_loops = meshData.loops 
    return _intersect_ray_tri(
     worldCoordinateVertices[meshData_loops[loop_start].vertex_index], 
     worldCoordinateVertices[meshData_loops[loop_start + 1].vertex_index], 
     worldCoordinateVertices[meshData_loops[loop_start + 2].vertex_index], 
     direction, origin) is not None 

私もis not Noneを使用。これはシングルトンNoneのテストに推奨されるポインタ操作です。

これは約8個の属性検索をわずか2に減らし、mathutilsのグローバル名検索を削除します。

でも、これはマイクロ最適化であり、実際に影響がある場合（例：メソッドがコードで多く呼び出されるなど）にのみ行います。これが実際にボトルネックとなっている場合は、Cythonをこのコードをネイティブスピードでも動作できるコンパイル済みエクステンションに変換するための簡単な方法として使用することを検討してください。