Ich versuche, mein Skript zu beschleunigen. Es liest grundsätzlich eine pcap-Datei mit Velodyne Lidar HDL-32 Informationen und ermöglicht es mir, X-, Y-, Z- und Intensitätswerte zu erhalten. Ich habe mein Skript mit python -m cProfile ./spTestPcapToLas.py
profiliert und es kostet die meiste Zeit in meinem readDataPacket()
Funktionsaufrufe. In einem kleinen Test (80 MB-Datei) dauert der Entpackungsabschnitt etwa 56% der Ausführungszeit.Beschleunigung Python struct.unpack
Ich nenne die readDataPacket
Funktion wie folgt (chunk
auf die pcap-Datei verweist):
packets = []
for packet in chunk:
memoryView = memoryview(packet.raw())
udpDestinationPort = unpack('!h', memoryView[36:38].tobytes())[0]
if udpDestinationPort == 2368:
packets += readDataPacket(memoryView)
Die readDataPacket()
Funktion selbst wie folgt definiert ist:
def readDataPacket(memoryView):
firingData = memoryView[42:]
firingDataStartingByte = 0
laserBlock = []
for i in xrange(firingBlocks):
rotational = unpack('<H', firingData[firingDataStartingByte+2:firingDataStartingByte+4])[0]
startingByte = firingDataStartingByte+4
laser = []
for j in xrange(lasers):
distanceInformation = unpack('<H', firingData[startingByte:(startingByte + 2)])[0] * 0.002
intensity = unpack('<B', firingData[(startingByte + 2)])[0]
laser.append([distanceInformation, intensity])
startingByte += 3
firingDataStartingByte += 100
laserBlock.append([rotational, laser])
return laserBlock
Alle Ideen, wie ich beschleunigen kann den Prozess? Übrigens verwende ich numpy für die X, Y, Z, Intensitätsberechnungen.
Dies führte zu ~ 30-facher Geschwindigkeitssteigerung für diese spezielle Funktion. Ich danke dir sehr. : D –