使用PyCLIPS時，事實加載非常慢，而使用CLIPS時，事實加載非常快

Question

我有一個基於規則的系統，具有多個100K的事實，而PyCLIPS的性能卻很差，僅用於加載事實。

我將其縮小為一個簡單的示例，其中包含兩個模板和一個將它們連接在一起的規則（不執行其他操作）：

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)

輸出：

0.0951321125031
14.6272768974

因此，第二批20K事實加載需要14.6秒。 從CLIPS控制台立即加載相同的事實文件。 檢查N不同值可以發現加載時間大致與sqr(N)成正比（這使得它對於大量事實完全不可用）。

切換操作順序，並在加載事實后定義規則並不能使事情變得更好（很明顯，最后一個操作總是較慢的操作）。

有人熟悉這個問題嗎？ 我是否以錯誤的方式使用PyCLIPS？

我正在運行PyCLIPS v1.0.7.348和CLIPS v6.3 。

Answer 1

CLIPS 6.3在聯接中使用散列，以將變量從一種模式轉換為另一種模式。 當存在大量與示例中的事實和規則相似的事實和規則時，這可以大大提高性能。 在先前版本的CLIPS中，當斷言了一個新的F1事實時，將在與第二個模式匹配的所有F2事實上進行迭代（並且對於每個新的F2事實將發生類似的迭代）。 在6.3版中，僅對散列到相同存儲桶中的值val的事實進行迭代。 PyCLIPS網站上的自述頁面表明它是使用CLIPS 6.24編譯的，因此這可以解釋性能上的差異。 暫時，我不記得6.24和6.3之間的任何顯着API差異，因此可能可以使用較新版本的CLIPS重新編譯PyCLIPS以提高性能。