profile优化实践(基于A*算法)

本文转载自『恋花蝶的博客!』
http://blog.csdn.net/lanphaday
更多精彩内容,欢迎访问恋花蝶的博客!在《用profile协助程序性能优化》一文中，我们学习了python用以协助性能优化的模块——profile/hotshot/timeit等，但缺少一个实例来让我们动手尝试，今天我拿以前写的A*算法的python实现来开刀，临床实验。

实验用的代码可以从我以前发在blog上的文章《基本A*算法python实现》(http://blog.csdn.net/lanphaday/archive/2006/10/11/1329956.aspx)里找到，你可以从那里了解或者重温一下A*算法；不过为了使用profile，我做了一些小小的改动，所以建议你从这里(暂未能提供)下载本文相关的所有示例代码（已将每一次改进保存到独立的.py文件）以及profile的输出文档。

下面，让我们开始吧！

 

得来全不费功夫
定位热点
       拿到代码后，可以看到代码的入口如下：

if __name__ == "__main__":

import profile, pstats

profile.run("main()", "astar_prof.txt")

p = pstats.Stats("astar_prof.txt")

p.strip_dirs().sort_stats("time").print_stats(10)
 

代码段1

profile.run执行main()函数，并把输出保存到astar_prof.txt，pstats.Stats的实例p把统计结果以”time”为key排序后打印出前10条。执行一下，输出结果如下：

         62468 function calls in 1.258 CPU seconds

 

   Ordered by: internal time

   List reduced from 27 to 10 due to restriction <10>

 

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)

     5713    0.581    0.000    0.581    0.000 origine.py:156(node_in_close)

    33818    0.208    0.000    0.208    0.000 origine.py:111(get_dist)

      778    0.178    0.000    0.387    0.000 origine.py:99(get_best)

      778    0.150    0.000    0.851    0.001 origine.py:119(extend_round)

     2933    0.048    0.000    0.048    0.000 origine.py:162(node_in_open)

     6224    0.028    0.000    0.028    0.000 origine.py:168(is_valid_coord)

     5714    0.022    0.000    0.022    0.000 origine.py:46(__init__)

     5713    0.021    0.000    0.021    0.000 origine.py:148(get_cost)

        1    0.016    0.016    1.256    1.256 origine.py:71(find_path)

      778    0.003    0.000    0.003    0.000 origine.py:96(is_target)
 

输出1

其中node_in_close()函数用以检测可扩展的节点是否在close表中，这个简单的函数占用了46%的运行时间，差不多是排第二的get_dist()函数的三倍，我们的优化显然应该从node_in_colse()入手。优化一个函数，第一个方法应该是减少它的调用次数，然后才是优化这个函数本身，所以我们先在“代码段1”后面加入一条语句，用以查看哪个函数调用了node_in_close()：

p.print_callers("node_in_close")
输出结果如下：

   Ordered by: internal time

   List reduced from 27 to 1 due to restriction <'node_in_close'>

 

Function                       was called by...

origine.py:156(node_in_close)   origine.py:119(extend_round)(5713)    0.851
 

输出2

我们看到只有extend_round函数调用了node_in_close()，看起来情况相当简明，extend_round()函数用以扩展搜索空间，有关node_in_close的代码段如下：

            #构造新的节点

            node = Node_Elem(p, new_x, new_y, p.dist+self.get_cost(

                        p.x, p.y, new_x, new_y))

            #新节点在关闭列表，则忽略

            if self.node_in_close(node):

                continue

 

代码段2

从“代码段2”可以看到根据A*算法我们必然要检测node是否在close表中，所以无法在extend_round()中减少对node_in_close()函数的调用了。那我们只好在node_in_close()函数里找突破口：

    def node_in_close(self, node):

        for i in self.close:

            if node.x == i.x and node.y == i.y:

                return True

        return False

 

代码段3

马上可以看出这是一个对list的线性查找，在close表变得很大的时候，这种复杂度为O(N)的线性算法是相当耗时的，如果能转化为O(logN)的算法那就能节省不少时间了。O(logN)的查找算法基于两个数据结构，一个是有序表，另一个是二叉查找树。显然，对于频繁插入而不删除元素的list保持有序的代价非常大，使用查找树是我们更好的选择。

修改代码
       在程序里加入二叉查找树支持非常简单，python2.3开始增加了sets模块，提供了以RB_tree为底层数据结构的Set类：

from sets import Set as set
然后在把close表初始化为一个空set

self.close = set()
把self.close.append(p)语句替换为：

self.close.add(p)
最关键的是重写node_in_close()函数为：

       def node_in_close(self, node):

              return  node in self.close

 

代码段4

简简单单就可以了，但这时候程序还不能运行，因为原来的Node_Elem类并不支持__hash__和__eq__函数，这样set就无法构造也无法查找元素了，所以最后一步是为Node_Elem增加这两个函数：

class Node_Elem:

       def __init__(self, parent, x, y, dist):

        # …略

              self.hv = (x << 16) ^ y

             

       def __eq__(self, other):

              return self.hv == other.hv

             

       def __hash__(self):

              return self.hv

 

代码段5

在构造函数中，我们加了一句self.hv=(x<<8)^y来计算一个Node_Elem元素的hash值，因为坐标相同的两个节点我们认为是相等的且坐标数值不会很大，所以这个hash函数可以保证不会产生冲突。大功告成之后我们运行一下看看：

         78230 function calls in 0.845 CPU seconds

 

   Ordered by: internal time

   List reduced from 33 to 10 due to restriction <10>

 

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)

    33818    0.205    0.000    0.205    0.000 astar.py:120(get_dist)

      778    0.179    0.000    0.383    0.000 astar.py:108(get_best)

      778    0.150    0.000    0.426    0.001 astar.py:128(extend_round)

     5713    0.068    0.000    0.097    0.000 sets.py:292(__contains__)

     5713    0.052    0.000    0.149    0.000 astar.py:165(node_in_close)

     2933    0.050    0.000    0.050    0.000 astar.py:172(node_in_open)

     6224    0.028    0.000    0.028    0.000 astar.py:178(is_valid_coord)

     5714    0.028    0.000    0.028    0.000 astar.py:48(__init__)

     6490    0.021    0.000    0.021    0.000 astar.py:58(__hash__)

     5713    0.021    0.000    0.021    0.000 astar.py:157(get_cost)
 

输出3

我们可以看到，总的运行时间已经从1.258s下降到0.845s，而且node_in_close函数占用的时间已经相当少，不过因为node_in_close只在一个地方被调用，而且函数体本身就非常简单，那么我们可以去掉这个函数，直接在extend_round里进行判断，可以省下几千次函数调用的时间。

       在这一步优化里，我们可以看到使用合适的数据结构可以增进数十倍的性能（使用list用时0.581s，使用set用时0.052s），随着地图的增大，这个比例将会更大。而profile也在这一个小节里初显身手，下一步又该怎么样去优化呢？

 

柳暗花明又一村
定位热点
       从上节的“输出3”我们可以看到现在占用时间最多的就是get_dist()函数了，get_dist()函数用以估算从起点到终点经过节点i的路径的距离，使用的公式是：

F = G + H

其中G为从起始点到节点i已经走过的距离，这是已经计算好的数值，对应于i.dist；H是从节点i到终点的距离的预计值，即A*算法的启发值，在这里简单地通过两点间的距离公式（距离乘以放大系数1.2）来估计，代码如下：

       def get_dist(self, i):

              return i.dist + math.sqrt(

                     (self.e_x-i.x)*(self.e_x-i.x)

                     + (self.e_y-i.y)*(self.e_y-i.y))*1.2

 

代码6

很短的代码，我们根据经验一眼就看出math.sqrt()函数调用肯定占用了大部分时间，但到底有多少，我们就很难说得上来了，这时候我就可以借助小巧的timeit模块来计算一下math.sqrt()函数的代价。在Python脚释器中执行下面的语句：

>>> import timeit

>>> t = timeit.Timer("math.sqrt(0.99)","import math")

>>> t.timeit(33818)

0.016204852851409886
 

执行33818次math.sqrt()不过用时0.016s，仅仅占get_dist()总用时0.205s的不到10%，事实证明经验并不可靠，我们要的是小心求证的精神和熟练地使用工具。像外行一样思考，像专家一样实践——堪称我们程序员的行动纲领。

       如果get_dist()最耗时的部分并不是math.sqrt()的调用，那什么会是什么呢？乘法？”.”操作符？这些我们很难确定，那么试图从get_dist()函数内部进行优化就显得没有根据了。这时可以猜测能否减少get_dist()的调用呢？看看谁调用了get_dist()：

   Ordered by: internal time

   List reduced from 32 to 1 due to restriction <'get_dist'>

 

Function                was called by...

astar.py:120(get_dist)   astar.py:108(get_best)(33818)    0.400
 

输出4

看看唯一的调用了get_dist()的函数get_best()，我们心里不由地涌起似曾相识的感觉：

       def get_best(self):

              best = None

              bv = 1000000 #如果你修改的地图很大，可能需要修改这个值

              bi = -1

              for idx, i in enumerate(self.open):

                     value = self.get_dist(i)#获取F值

                     if value < bv:#比以前的更好，即F值更小

                            best = i

                            bv = value

                            bi = idx

              return bi, best

 

代码段7

又是一个O(N)的线性遍历！真是柳暗花明又一村，我们完全可以故伎重演嘛！事不宜迟，马上动手！

修改代码
       还是把open表从list改为set吗？别被习惯套住了思路！在A*算法中，对open表最多的操作是从open表中取一个F值最小的节点，即get_best()函数的功用。set并没有提供快速获取最小值的接口，从set取得最小值仍然需要进行O(N)复杂度的线性遍历，这表明set并不是最好的存储open表的数据结构。还记得什么数据结构具有O(1)复杂度获取最小/最大值吗？对，就是堆！python对通过heapq模块对堆这种数据结构提供了良好的支持，heapq实现的是小顶堆，这就更适合A*算法了。

首先导入heapq模块的API

from heapq import heappop,heappush

不再调用get_best()函数，直接使用heappop() API取得最小值

#获取F值最小的节点

#bi, bn = self.get_best()

p = heappop(self.open)

把extend_round函数里的self.open.append(node)替换为heappush(self.open, node)
这时候因为不再调用get_best()函数，所以我们可以把get_best()和get_dist()函数删除，同时为了使Node_Elem类型的节点能够计算F值和比较大小，我们需要对Node_Elem的实现作一些改变：

class Node_Elem:

       def __init__(self, parent, x, y, ex, ey, dist):

        # …略

              self.dist2end = math.sqrt((ex-x)*(ex-x)+(ey-y)*(ey-y))*1.2

             

       def __le__(self, other):

              return self.dist+self.dist2end <= other.dist+other.dist2end
 

代码段8

1、构造函数增加了两个参数ex,ey用以在构造实例时即计算从x,y到终点的估计距离，这可以减少math.sqrt()的调用；2、重载__le__()函数，用以实现Node_Elem实例间的大小比较。运行程序，可以发现找到的路径变得比较曲折，不过实事上路径的长度与原来是一样的而且搜索过的节点数目/位置都是一样的；路径不同的原因在于heap存储/替换节点的策略与直接用list有所不同罢了。profile输出的结果是：

         47823 function calls in 0.561 CPU seconds

 

   Ordered by: internal time

   List reduced from 35 to 10 due to restriction <10>

 

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)

      778    0.178    0.000    0.459    0.001 astar.py:120(extend_round)

     5713    0.071    0.000    0.101    0.000 sets.py:292(__contains__)

     5714    0.053    0.000    0.053    0.000 astar.py:48(__init__)

     2933    0.047    0.000    0.047    0.000 astar.py:157(node_in_open)

      778    0.031    0.000    0.059    0.000 heapq.py:226(_siftup)

     6224    0.029    0.000    0.029    0.000 astar.py:163(is_valid_coord)

     1624    0.025    0.000    0.035    0.000 heapq.py:174(_siftdown)

     5876    0.024    0.000    0.024    0.000 astar.py:64(__le__)

     6490    0.021    0.000    0.021    0.000 astar.py:60(__hash__)

     5713    0.021    0.000    0.021    0.000 astar.py:149(get_cost)
 

输出5

我们可以看到总的运行时间已经下降到0.561s，仅为之前的运行时间（0.845s）的三分之二，这真是鼓舞人心的结果。

 

常恨春归无觅处
       从“输出5”可以看出现在的热点是extend_round()，我们马上可以动手吗？不，extend_round比刚才优化掉的node_in_close()/get_best()之类的函数复杂太多了：循环中又分支，分支中还有分支，调用了近十个函数，而且从“输出5”可以得出extend_round()运行的时间大部分被它调用的外部函数占用了，真是错踪复杂。要想从一个这么复杂的函数中找出真正的热点，我们可以借助pstats.Stats.print_callees()函数输出extend_round()函数调用，在代码中增加：

p.print_callees("extend_round")
运行可以得到如下输出：

   Ordered by: internal time

   List reduced from 35 to 1 due to restriction <'extend_round'>

 

Function                    called...

astar.py:120(extend_round)   astar.py:48(__init__)(5713)    0.053

                             astar.py:149(get_cost)(5713)    0.021

                             astar.py:157(node_in_open)(2933)    0.047

                             astar.py:163(is_valid_coord)(6224)    0.029

                             heapq.py:131(heappush)(846)    0.030

                             sets.py:292(__contains__)(5713)    0.101
 

输出6

这样看起来仍然不够明朗，我们可以借助MS Excel构造一个图表，如下：

 

图1

一图胜过千言，我们从图1可以看出extend_round调用的函数占总时间的三分之二左右，所以减少函数调用是我们的重点，但extend_round本身也占用了38%的运行时间，更合理地重新组织extend_round的代码是有必要的。下面我们就随着extend_round的源码来分析修正：

       def extend_round(self, p):

              #可以从8个方向走

              xs = (-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1)

              ys = (-1,-1,-1, 0, 0,  1, 1, 1)

              for x, y in zip(xs, ys):

                     new_x, new_y = x + p.x, y + p.y

                     #无效或者不可行走区域，则勿略

                     if not self.is_valid_coord(new_x, new_y):

                            continue

                     #构造新的节点

                     node = Node_Elem(p, new_x, new_y, self.e_x, self.e_y, \

                                   p.dist+self.get_cost(p.x, p.y, new_x, new_y))

                     #新节点在关闭列表，则忽略

                     if node in self.close:

                            continue

                     i = self.node_in_open(node)

                     if i != -1:

                            #新节点在开放列表

                            if self.open[i].dist > node.dist:

                                   #现在的路径到比以前到这个节点的路径更好~

                                   #则使用现在的路径

                                   self.open[i].parent = p

                                   self.open[i].dist = node.dist

                            continue

                     heappush(self.open, node)
 

代码段8

一进入函数，我们可看到三行劣化代码：

              xs = (-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1)

              ys = (-1,-1,-1, 0, 0,  1, 1, 1)

              for x, y in zip(xs, ys):

这里的xs,ys,zip()都是恒不变的，但写在函数里需要每一次调用extend_round()的时候生成三个序列对象，这需要花费一点时间，我们可以把它们提出函数外，作为class A_Star的静态成员变量，如下：

class A_Star:

       xs = (-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1)

       ys = (-1,-1,-1,  0, 0,  1, 1, 1)

       co = zip(xs, ys)
把for循环改为：

              for x, y in A_Star.co:
这样就可以了。

再看下去就到了is_valid_coord()函数，它是用以判断坐标是否已经超出边界的：

       def is_valid_coord(self, x, y):

              if x < 0 or x >= self.width or y < 0 or y >= self.height:

                     return False

              return test_map[y][x] != '#'
 

代码段9

仔细看看，可以发现if段是多余的，因为地图本身就以’#’围了起来，所以我们可以把这个函数手动内联到extend_round()里：

                     #if not self.is_valid_coord(new_x, new_y):

                     if test_map[new_y][new_x] == ‘#’:

                            continue
好，接着往下是Node_Elem的构造函数，调用了get_cost()，我们也可以把简单的get_cost()手动内联如下：

                     #构造新的节点

#                   node = Node_Elem(p, new_x, new_y, self.e_x, self.e_y, \

#                                 p.dist+self.get_cost(p.x, p.y, new_x, new_y))

                     node = Node_Elem(p, new_x, new_y, self.e_x, self.e_y, \

                                   p.dist+(1.4,1.0)[p.x == new_x or p.y == new_y])
再往是就是我们在前面优化过的检测新节点是否在close表中的代码：

                     #新节点在关闭列表，则忽略

                     if node in self.close:

                            continue
这一段代码看似已经没有什么好优化的，其实不然，我们结合上下文来看可以知道Node_Elem的构造函数是比较耗时间的，如果构造出来的对象已经在close表中，那么构造的Node_Elem对象马上就被销毁了，实在太浪费。我们可以想办法先判断是否在close表中，如果不在则构造新的Node_Elem对象，肯定可以节省一点时间。要达成这个意愿，我们必须先要修改一下在set中查找元素需要用到的Node_Elem.__eq__()函数：

       def __eq__(self, other):

              #return self.hv == other.hv

              return  self.hv == other
因为Node_Elem的hash值由坐标计算，所以可以直接把hash值作为other参数传进来，这样就可以省去构造Node_Elem实例。在extend_round中做出这样的改动：

                     #新节点在关闭列表，则忽略

                     if (new_x << 16) ^ new_y in self.close:

                            continue 

并把这段代码移到Node_Elem对象构造之前，可以省下大约一半的Node_Elem.__init__调用呢～

接下来的代码调用了node_in_open()，又一个线性查找！当文章写到这里的时候，我已经不再想写下去了，因为我突然觉悟到我没有必要完全优化完成这次优化，我需要讲的关于profile及相关模块的应用都已经讲清楚了，我需要给大家一点作业，不是吗？所以我决定在这里完结。如果你喜欢优化下去，我可以再给一些提示，我们可以尝试用set来实现open表，但肯定会遇到取最小值的速度问题，怎么解决？

 

 

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