Question

我最近不得不完成一项使用了大量坐标操作的作业。为了节省时间并简化我的代码，我定义了一个类来封装坐标对的行为。这堂课看起来像这样：

class Vector (tuple) :
    def __init__ (self, value) :
        tuple.__init__ (self, value)


    def __add__ (self, other) :
        return Vector ((self [0] + other [0], self [1] + other [1]))

这允许我编写这样的代码（例如）：

def translate (pointList, displacement) :
    return [point + displacement for point in pointList]

但我的申请速度非常慢。比其他任务慢得多。我无法找到算法实现中的任何低效率，所以我做了一个简单的测试，看看Vector类的开销是多少。我预计在5％到15％之间。

我对Vector类的测试看起来像这样：

v = Vector ((0, 0))
d = Vector ((1, -1))
loopIdx = 3000000
while loopIdx > 0 :
    v = v + d
    loopIdx -= 1
print (v)

这种情况（通常）在这种情况下运行：

real    0m8.440s
user    0m8.367s
sys     0m0.016s

为了比较我运行了这段代码：

v = (0, 0)
dX = 1
dY = -1
loopIdx = 3000000
while loopIdx > 0 :
    v = ( v [0] + dX, v [1] + dY )
    loopIdx -= 1
print (v)

此代码的运行时间为：

real    0m1.004s
user    0m0.995s
sys     0m0.006s

我做错了什么，或者在Python中使用类对象真的意味着你的应用程序需要花费8倍的时间来运行吗？

Answer 1

如何让你上课更快，但更多的替代方案，并不是真正的答案。

而不是自己子类化tuple并自己编写所有add，sub等方法，你只需使用Python的bultin complex数字类型进行2D坐标，它已经内置了所有这些操作，正确且超快。

>>> %timeit vector_no_init()
1 loops, best of 3: 1.39 s per loop
>>> %timeit plain_tuple()
1 loops, best of 3: 403 ms per loop
>>> %timeit complex_nums()
1 loops, best of 3: 171 ms per loop

对于旋转，您可以使用复数乘法：只需将复数坐标乘以一个复数，该数字以极坐标形式表示，绝对值为1，相位等于您想要旋转的角度。要旋转90度，您可以乘以1j（逆时针）或-1j（顺时针）。对于所有其他角度，使用cmath模块进行极坐标转换。

>>> c = complex(4, 2)
>>> c * cmath.rect(1, math.radians(45))
(1.4142135623730954+4.242640687119285j)

但是，我建议不继承complex以使rotate成为该类的方法，因为在这种情况下，您将不得不覆盖所有其他方法，与add类似，否则添加的结果将是常规复数，不提供rotate方法。这将取消所有这些性能提升，使其与您的Vector类一样慢。相反，只需创建一个函数rotate(complex, angle) -> complex。

Python 2.7

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