python - 使用 PyCLIPS 加载事实非常慢，而使用 CLIPS 加载速度很快

Question

我有一个基于规则的系统，包含数十万个事实，而仅使用 PyCLIPS 加载事实时，我的性能非常差。

我将其范围缩小到一个简单的示例，其中包含两个模板和一个连接它们的规则(并且不执行任何其他操作):

import clips
import timeit

env = clips.Environment()
env.BuildTemplate('F1', '(slot x (type INTEGER))')
env.BuildTemplate('F2', '(slot x (type INTEGER))')
env.BuildRule('Rule1', '(F1 (x ?val)) (F2 (x ?val))', '')

N = 20000
with open('F1.txt', 'w') as f1:
    with open('F2.txt', 'w') as f2:
        for n in xrange(N):
            print >>f1, '(F1 (x {}))'.format(n)
            print >>f2, '(F2 (x {}))'.format(n)

print timeit.timeit(lambda : env.LoadFacts('F1.txt'), number=1)
print timeit.timeit(lambda : env.LoadFacts('F2.txt'), number=1)

输出:

0.0951321125031
14.6272768974

因此第二批 20K 事实的加载时间为 14.6 秒。从 CLIPS 控制台加载相同的事实文件是即时的。检查 N 的不同值表明加载时间大致与 sqr(N) 成正比(这使得它完全无法用于大量事实)。

切换操作顺序，并在加载事实后定义规则并不会让事情变得更好(显然最后一个操作总是最慢的)。

有人熟悉这个问题吗？我是否以错误的方式使用 PyCLIPS？

我正在运行 PyCLIPS v1.0.7.348 和 CLIPS v6.3。

Answer 1

CLIPS 6.3 在连接中使用散列，将变量从一种模式与另一种模式进行比较。当存在大量与示例中类似的事实和规则时，这可以显着提高性能。在 CLIPS 的早期版本中，当断言新的 F1 事实时，将在与第二模式匹配的所有 F2 事实中发生迭代(并且对于每个新的 F2 事实将发生类似的迭代)。在版本 6.3 中，迭代仅发生在哈希到同一存储桶的 ?val 值的事实上。 PyCLIPS 网站上的自述文件页面表明它是用 CLIPS 6.24 编译的，因此这可以解释性能上的差异。我不记得 6.24 和 6.3 之间有任何显着的 API 差异，因此可以使用较新版本的 CLIPS 重新编译 PyCLIPS 以获得性能改进。